(CN110486017) 一种基于露天矿区路径的无人驾驶车辆能耗节能方法

源语言标题
(CN110486017) A kind of automatic driving vehicle energy consumption power-economizing method based on Open pit Area path
公开号/公开日
CN110486017 / 2019-11-22
申请号/申请日
CN201910816147 / 2019-08-30
发明人
GU QINGHUA LI XUEXIAN JING SHIGUN LU CAIWU RUAN SHUNLING CHEN LU MA PINGPING
申请人
XI AN UNIVERSITY OF ARCHITECTURE & TECHNOLOGY
主分类号
IPC分类号
B60W-030/00 B60W-030/188 E21C-041/30 E21C-047/00 E21F-017/00 E21F-017/18 G06F-017/50 G06Q-050/28
摘要
(CN110486017)
本发明为一种基于露天矿区路径的无人驾驶车辆能耗节能方法,针对露天矿无人驾驶车辆的油耗节能问题,建立了一种车辆运行状态评估模型,从而对无人驾驶车辆的运行状态进行实时调整。 首先建立了露天矿运输道路网模型,然后分析了影响车辆油耗的主要因素,以历史数据为样本训练基于BP神经网络的回归模型,从而确定模型的最佳输出参数。 在车辆运行过程中,利用多种车载传感器,实时监测无人驾驶车辆的运行数据,并通过与最佳输出参数的对比分析,实现对无人驾驶车辆运行状态的实时动态调整,通过分析不同路况下的车辆最佳运行参数,以确定无人驾驶车辆的发动机最佳输出功率和发动机最佳转速,达到节约油耗的目的。
地址
代理人
(CN110486017) DUAN JUNTAO ; XI AN CYDA INTELLECTUAL PROPERTY AGENCY Reg. Nb: 61215
代理机构
优先权号
2019CN-0816147
主权利要求
(CN110486017)
1.一种基于露天矿区路径的无人驾驶车辆能耗节能方法,其特征在于,包括如下步骤:
 首先,根据露天矿区现场的实际数据建立运输道路网模型,并分析道路网中的路面坡度、地面类型和路面平整度,建立露天矿区道路状况数据库;
 然后,对影响无人驾驶车辆运行油耗的因素进行分析,并统计一段时间的历史数据建立基础信息数据库;
 最后,根据历史数据训练基于BP神经网络的回归模型,建立车辆运行状态的评估模型,从而对车辆的实时运行数据进行监测,动态调整发动机转速和输出功率,从而达到节能降耗的目标。
2.根据权利要求1所述基于露天矿区路径的无人驾驶车辆能耗节能方法,其特征在于,以道路的中心线代替每条道路,将运输系统按照道路属性划分区段,区段连接的交叉点、采掘点、卸载点设为道路网络拓扑图节点,根据实际情况和测量数据赋予路况信息,形成某段时期内的运输道路网模型。
3.根据权利要求1所述基于露天矿区路径的无人驾驶车辆能耗节能方法,其特征在于,影响无人运输车辆油耗的因素包括:道路状况、车辆技术参数、车辆应用水平、气候和天气因素。
4.根据权利要求1所述基于露天矿区路径的无人驾驶车辆能耗节能方法,其特征在于,将所有影响车辆油耗的因素进行编号处理,每个参数的历史统计数据作为样本矩阵X,其中,原始变量为:
 路面平均坡度x1,地面类型x2,路面平整度x3,发动机压缩比x4,发动机比油耗x5,整车质量x6,轮胎型号x7,维修保养状态x8,轮胎气压x9,轮胎磨损程度x10,天气状态x11,平均气温x12,平均海拔高度x13;
 采用主成分分析法对所有影响车辆油耗的因素进行分析,选择路面平均坡度、发动机比油耗、整车质量、轮胎型号、天气状况五个影响因素作为表述样本内容的主要数据来计算各项主成分的系数,作为BP神经网络的输入参数,所述回归模型的输出参数即为车辆油耗。
5.根据权利要求1或4所述基于露天矿区路径的无人驾驶车辆能耗节能方法,其特征在于,在Matlab软件中建立并训练BP神经网络,设定训练函数为trainlm、学习函数为learngdm、性能函数为mse、隐含层和输出层的传递函数分别为tansig和purelin。
6.根据权利要求1所述基于露天矿区路径的无人驾驶车辆能耗节能方法,其特征在于,当车辆处于日常的运行状态时,利用多种车载传感器,实时监测无人驾驶车辆的运行数据,并通过与最佳输出参数的对比分析,实现对无人驾驶车辆运行状态的实时动态调整,通过分析不同路况下的车辆最佳运行参数,以确定无人驾驶车辆的发动机最佳输出功率和发动机最佳转速,达到节约油耗的目的。
法律状态
PENDING
专利类型码
A
国别省市代码
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