人工智能可以将插电式混合燃料消耗减少三分之一

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新华社最近的研究表明,通过结合联网汽车技术和进化算法(人工智能中的进化计算子集),使插电式混合动力电动汽车(PHEV)的效率提高了30%

2017年1月17日拍摄的照片显示,加州大学河滨分校的首席研究员薛伟琪正在使用车辆连接和进化算法来提高插电式混合动力汽车的效率

(新华社/薛学琦/马尼拉公报提供)“也许在十年内,大多数公路上的车辆都是电动和自主的

这些车辆不仅是最近大多数人都在谈论的“自驾车”,而且也是车内能源管理的“自我学习”,“项目负责人薛伟琪周五对新华社说

加利福尼亚大学河滨分校(UCR)的工程师设法将PHEV的效率提高了30%以上,根据最新研究报告发表在IEEE交易智能交通系统杂志上

“所有这些能力实际上都存在于自然界中,我们只是从大自然中借鉴这个想法,使我们的车辆更智能,更高效,”齐说

PHEV将燃气或柴油发动机与电动机和大型可充电电池相结合,具有优于传统混合动力车的优点,因为它们可以使用主电源充电,从而减少对燃料的需求

然而,根据该研究,提高当前PHEV效率的竞争受到能源管理系统(EMS)不足的限制,该系统控制发动机和电池在从全电动模式切换到混合动力模式时的功率分配

但实际上,驾驶员可能会切换路线,交通可能无法预测,道路状况可能会发生变化,这意味着EMS必须实时获取该信息

2017年1月17日拍摄的照片显示,加州大学河滨分校的首席研究员薛伟琪正在使用车辆连接和进化算法来提高插电式混合动力汽车的效率

(新华社/由薛伟琪提供)/ MANILA BULLETIN通过梳理车辆连接信息,如蜂窝网络和众包平台,以及进化算法 - 一种描述自然现象(如进化,昆虫蜂拥和鸟类植绒)的数学方法,齐和他的团队开发并模拟了高效的EMS

该算法旨在解决道路上明显不可预测性的长期问题

“随着交通车辆环境中越来越多的可用信息,车辆将能够通过学习历史驾驶行为来提高其能源效率,并通过适应不断变化的驾驶行为来发展自己,”齐说

目前的论文建立在团队以前的工作基础上,表明个别车辆可以学习如何从他们自己的历史驾驶记录中节省燃料

与演化算法的应用一起,车辆不仅将学习和优化自身的能源效率,还将通过联网车辆技术与同一交通网络中的其他车辆分享知识

据研究人员称,这一系列研究试图通过利用受自然进化过程和自然学习过程启发的智能算法,彻底改变PHEV的能量管理

这只是第一步

“我试图通过考虑EV的独特特性,例如可以从减速中收集能量的再生制动,将建议的PHEV EMS模型转换为EV版本,”Qi说

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作者:申拿