Abstract
The vehicle fuel economy is very important issue in the view of global warming. This paper proposes the three fuel economy improvement algorithms which predict the velocity using altitude data of the positions in front of vehicle and estimates their performances. The proposed 3 algorithms are WMGA(Weighted Mean Gradient Angle), RAADE I, II(Reacceleration After Deacceleration I, II). This research extracts the distance and altitude data from received GPS data and calculates gradient angle and road load for each section. The velocity profile according to proposed algorithms is made for Youngdong highway of 213km. And the test vehicle runs along this highway and fuel economy is measured. RAADE II of proposed algorithms showed better performance by 3.571% in comparison to the conventional CVELCONT3.
지구 온난화의 영향으로 차량 연비 향상은 매우 중요한 문제이다. 본 논문에서는 경사를 갖는 고속도로를 주행하면서 차량 전방의 고도 데이터를 이용하여 주행속도를 예측하는 3가지 연비 향상 알고리즘을 제안하고 성능을 평가했다. 제안하는 알고리즘은 가중평균경사각(WMGA), 하강 경사에서 감속 후 재가속 I, II(RAADE I, II) 3가지이다. 이를 위해 GPS 수신 데이터 중에서 거리와 고도 데이터를 추출하여 각 구간의 경사도와 주행저항을 계산한다. 제안하는 3가지 알고리즘에 대한 속도 프로파일을 약 213Km 영동고속도로 전 구간에 대해서 완성하여 모의 주행하여 연비를 측정한다. 그 결과 제안하는 알고리즘 중에서 RAADE II 알고리즘이 기존 CVELCONT3 알고리즘 연비 대비 약 3.571% 우수한 결과를 얻었다.
