This study examined the relative effects of education and eco-IVIS(in-vehicle information system) to reduce fuel consumption and greenhouse gas emissions. Also the study investigated the increasing of driving workload when drivers interact with intervention technique. Thirty participants randomly assigned into two groups(training and eco-IVIS) and conducted driving before and after the each intervention technique. While driving, we observed three driving behaviors: Frequency of excessive RPM, percent of speeding, and mean fuel efficiency. Also the Driver Activity Load Index was used to rate participants' subjective ratings of driving workload. Although the results showed positive impact of both education and eco-IVIS to increasing the eco-driving behaviors, eco-IVIS was more effective than education. However, we found comparable level of driving workload in the education and eco-IVIS.
Lin Liu;Nenglong Hu;Zhihu Peng;Shuxian Zhan;Jingting Gao;Hong Wang
Journal of Information Processing Systems
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제20권3호
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pp.296-306
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2024
Traditional ecological driving (Eco-Driving) evaluations often rely on mathematical models that predominantly offer subjective insights, which limits their application in real-world scenarios. This study develops a robust, data-driven Eco-Driving evaluation model by integrating dynamic and distributed multi-source data, including vehicle performance, road conditions, and the driving environment. The model employs a combination weighting method alongside K-means clustering to facilitate a nuanced comparative analysis of Eco-Driving behaviors across vehicles with identical energy consumption profiles. Extensive data validation confirms that the proposed model is capable of assessing Eco-Driving practices across diverse vehicles, roads, and environmental conditions, thereby ensuring more objective, comprehensive, and equitable results.
This study focuses on finding ECO driving patterns which consider driving safety of the ATO system train and reliability and which optimize efficiency of the driving energy consumption. Research results derived by performing simulation of those 5 models show that the emergency braking which affects safety of passenger and the machinery is minimized, and safe driving speed is maintained by the prohibition of drastic acceleration/deceleration, coasting and constant-speed driving. Therefore if this result is applied to the urban railway train by amending or making ATO program to save energy usage that improve environmental quality, its effects as ECO driving pattern is huge.
The purpose of this study was to examine the effects of goal-setting on Eco-driving behaviors. An additional purpose was to examine whether setting goals on target behaviors has spread effects on non-target Eco-driving behaviors. Three office workers who drive regularly participated in this study. An AB multiple baseline design was adopted. After baseline (A), participants set goals on two or three target behaviors(e.g., over speeding, put the gears in neutral, extreme acceleration) (B). Results showed that goal-setting was effective in increasing the targeted Eco-driving behaviors. In Addition, most of the non-target Eco-driving behaviors(e.g., extreme break, extreme acceleration) increased.
The purpose of this study was to examine the effects of goal-setting on Eco-driving behaviors. An additional purpose was to examine whether setting goals on target behaviors had spread effects on non-target eco-driving behaviors. Three office workers who drive regularly participated in this study. An AB multiple baseline design was adopted. After baseline (A), participants set goals on two or three target behaviors(e.g., over speeding, put the gears in neutral, extreme acceleration) (B). Results showed that goal-setting was effective in increasing the targeted eco-driving behaviors. In addition, most of the non-target eco-driving behaviors(e.g., extreme break, extreme acceleration) increased.
최근 지구 온난화와 에너지 고갈 문제가 심각해지면서, 차량의 에코 드라이빙 (에너지 절약형 운행)에 대한 관심이 높다. 본 논문에서는 ISG(공회전 제한 장치)가 장착된 차량의 공회전 제한 사용과 정속 운전을 모니터링하는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 차량 운행 정보 수집용 G/W 장치, 에코 드라이빙 모니터링용 스마트폰 앱 및 서버 시스템으로 구성된다. 본 논문의 주요 기여는 공회전 제한을 포함하는 에코 드라이빙의 모니터링 시스템이 제공해야 할 통합적인 기능, 구조 및 동작 원리를 정의한 것이다. 본 시스템을 통해 사용자는 공회전 제한 시간, 운전 속도, 연료 절감량, CO2 배출량 등을 확인해 봄으로써, 에코 드라이빙을 실천하는 좋은 운전 습관을 가지게 될 것이다. 서버 시스템은 운행 정보를 저장 또는 조회하는 기능을 OpenAPI 형태의 웹 서비스로 제공하여, 다양한 응용들을 쉽게 개발할 수 있는 환경을 제공한다.
Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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제1권1호
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pp.114-120
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2012
Eco-driving technique for electric vehicles (EVs) is investigated in this paper. Many findings on EVs have been reported; however, they did not deal with eco-driving from the viewpoint of theoretical study. The authors have developed an energy-saving driving technique - the so-called "eco-driving" technique based on dynamic programming (DP). Optimal speed profile of an EV, which minimizes the amount of total energy consumption, was determined under fixed origin and destination, running time, and track conditions. DP algorithm can deal with such complicated conditions and can also derive the optimal solution. Using the proposed method, simulations were run for some cases. In particular, the author ran simulations for the case of a gradient road with a traffic signal. The optimization model was solved with MATLAB.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권4호
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pp.237-244
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2022
Eco-driving of vehicles today presents an advantage that aims to reduce energy consumption and limit CO2 emissions. The application for this option is possible to older vehicles. In this paper, we propose an efficient implementation for IoT (Internet of Things) system for controlling vehicle components that affect the quality of driving (acceleration, braking, clutch, gear change) via Smartphone using Wi-Fi and BLE as communication protocol. The user can see in real-time data from sensors that control driver action on vehicle driving systems such as acceleration, braking, and vehicle shifting through a web interface. Thanks to this communication, the user can control his driving quality and, hence, eco-driving can be achieved
본 논문에서는 운전자의 운전 패턴에 따른 연료 소비량을 감소하는 ECO_Driving에서 효율적으로 방법을 제안하였다. 이 ECO-Driving 시스템은 차량의 정확한 상태 정보를 바탕으로 운전 상태를 운전자에게 제공하여 경제운전 행동으로 배기가스 감축, 에너지절약을 유도하였다. 차량의 상태정보를 추출하기 위해서 차량 네트워크인 CAN 버스를 사용하였으며, 이를 하드웨어로 구현하였다. 효율적인 ECO_Driving을 위한 차량 데이터들을 추출하여 분석하였으며, 이들 데이터를 바탕으로 운전자에게 에코여부를 제공하는 프로그램을 구현하였다. 제한적인 실험이었지만 연비를 감소하는 것을 확인할 수 있었다.
최근 차량 내 정보 제공 장비를 통한 에코 드라이빙의 향상이 연료 효율과 안전 운전을 증가시킬 수 있다는 연구들이 보고되고 있다. 그러나 정보의 제공으로 인하여 야기될 수 있는 인지적 부하에 대한 관심은 상대적으로 적은 편이다. 본 연구는 에코 드라이빙을 향상시킴과 동시에 운전자의 운전부하를 최소화 할 수 있는 차량 내 정보 제공 장비의 특성을 확인하기 위해 두(시각vs.시청각) 피드백의 상대적인 효과 차이와 운전 중 상황의 복잡성 수준에 따른 정보 제공방식의 차이가 운전 행동과 운전부하에 미치는 효과를 알아보았다. 본 실험에는 총 38명의 운전자가 참가하였다. 연구 결과, 시각-청각 피드백의 제공이 시각적 피드백을 제공하는 조건에 비하여 에코 드라이빙을 더 향상시키며, 운전부하를 최소화하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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