Until now, most studies of foot moving or driving posture have been performed under laboratory driving conditions. But there are many different things between actual driving conditions and laboratory driving conditions because, in laboratory conditions, it is hard to consider vehicle's noise, vibration and people's psychology state while driving. Thus this study is performed through actual driving conditions. And while driving test, we recorded driver's foots with 2 cameras to investigate foots(left and right) heel point and how human foots move to control the three pedals : accel, brake and footrest.. Through driving test, the results of this study show that the position of driver's heel point isn't related to stature and tends to be generalized.
In this paper, we designed a vehicle active suspension controller. Vehicle suspensions have various design objects with tradeoff among them and these objects cannot be satisfied under all driving conditions. We need to design a controller adapted to variable driving conditions changing the objects of vehicle suspensions. To design such a controller, we must be able to detect the current driving conditions and focus on the road frequencies giving us useful and important information about driving conditions. Detecting the road frequencies, we use the Fourier Transform. A unexpected driving change like a speed bump was also included to items the new designed controller must consider.
A simulation study was carried to analyze the vehicle fuel consumption on component basis. Experiments was also carried out to identify the simulation results, under FTP-75 Hot Phase driving conditions. and arbitrary driving conditions. A good quantitative agreement was obtained. Based on the simulation, fuel energy was used in pumping loss(3.7%), electric power generation(0.7%), engine friction(12.7%), engine inertia(0.7%), torque converter loss(4.6%), drivetrain friction(0.6%), road-load(9.2%), and vehicle inertia(13.4%) under FTP-75 Hot Phase driving conditions. Using simulation program, the effects of capacity factor and idle speed on fuel consumption were estimated. A increment of capacity factor of torque converter resulted in fuel consumption improvement under FTP-75 Hot Phase driving conditions. Effect of a decrement of idle speed on fuel consumption was negligible under the identical driving conditions.
Although most electricity production contributes to air pollution, the vehicle organizations and environmental agency categorizes all EVs as zero-emission vehicles because they produce no direct exhaust or emissions. Currently available EVs have a shorter range per charge than most conventional vehicles have per tank of gas. EVs manufacturers typically target a range of 160 km over on a fully charged battery. The energy efficiency and driving range of EVs varies substantially based on driving conditions and driving habits. Extreme outside temperatures tend to reduce range, because more energy must be used to heat or cool the cabin. High driving speeds reduce range because of the energy required to overcome increased drag. Compared with gradual acceleration, rapid acceleration reduces range. Additional devices significant inclines also reduces range. Based on these driving modes and climate conditions, this paper discusses the performance characteristics of EVs on energy efficiency and driving range. Test vehicles were divided by low / high-speed EVs. The difference of test vehicles are on the vehicle speed and size. Low-speed EVs is a denomination for battery EVs that are legally limited to roads with posted speed limits as high as 72 km/h depending on the particular laws, usually are built to have a top speed of 60 km/h, and have a maximum loaded weight of 1,400 kg. Each vehicle test was performed according to the driving modes and test temperature ($-25^{\circ}C{\sim}35^{\circ}C$). It has a great influence on fuel efficiency amd driving distance according to test temperature conditions.
This study examines the power generation characteristics of a vehicle rooftop photovoltaic module with urban driving conditions. Actual test data with an illuminometer and a thermometer were used to analyze the power generation characteristics of the vehicle rooftop photovoltaic module. In addition, the power generation characteristics were analyzed in terms of urban driving conditions, irradiance, ambient temperature, and photovoltaic module temperature. This study also analyzes the power generation characteristics of the vehicle rooftop photovoltaic module with urban driving conditions through a wavelet transform filtering method. The power generation characteristics of the vehicle rooftop photovoltaic module with urban driving conditions depend on the change in irradiance rather than that in photovoltaic module temperature.
The objective of this study is to compare NOx emissions from light duty diesel vehicles measured from on-road tests that conducted under various driving routes and seasonal conditions. We measured real-driving NOx emissions using PEMS, portable emissions measurement system, under the urban, rural and motorway road traffic conditions. On-road tests were repeated at summer, fall and winter season. The accumulated driving distance is more than 1,200 km per each vehicle. Route average NOx emission factors were compared among nine route-season combinations. The emission characteristics of each combinations were investigated using time series mass emission rates and vehicle operation-based emission rates and activities, which is based on U.S. EPA's MOVES model. Most concerned route-season combination is "urban road condition at summer", which shows two to eleven times higher NOx emissions than other combinations. The emission rates and activities under low speed operating conditions should be managed in order to reduce urban-summer NOx. From a NOx control strategy perspective, the exhaust gas recirculation, EGR, is observed to be properly operated under wide range of vehicle driving conditions in Euro-5 vehicles, even if the air conditioner turns on. In high power demanding conditions, the effect of overspeeding could be more critical than that of air conditioner activation.
Strengthening vehicle emission regulation is one of important policies to improve air quality in urban area. Due to the limitation of specified driving cycles for certification test to reflect real driving conditions, additional off-cycle emission regulations have been adopted in US and being developed in Europe. The driving cycles of US or Europe have been used in emission certification for Korean light-duty vehicles, but it has not been known how well the driving cycles reflect various real driving patterns in Korea. In that point of view, it is required to estimate vehicle emission based on real road driving conditions to raise the effectiveness of vehicle emission regulation in Korea. In this study, real driving emission measurements have been conducted for three Korean light-duty vehicles with PEMS. The driving routes consisted of urban, rural and motorway in Seoul and Incheon. The data have been analyzed with various averaging methods including moving averaging windows method and compared to emission limits set with emission certification modes applied to tested vehicles. The results have shown that the real driving pollutant emissions of a gasoline and a LPG vehicles have been ranged quite lower than those of emission limits on CVS-75 driving cycle. But real driving NOx of a light duty diesel vehicle has been considerably higher than emission limit of NEDC driving cycle. The higher than expected NOx emission of a diesel vehicle might be caused by different strategy to control EGR in real driving condition from NEDC driving.
PURPOSES : The use of virtual driving tests to determine actual road driving behavior is increasing. However, the results indicate a gap between real and virtual driving under same road conditions road based on ergonomic factors, such as anxiety and speed. In the future, the use of virtual driving tests is expected to increase. For this reason, the purpose of this study is to analyze the gap between real and virtual driving on same road conditions and to use a calibration formula to allow for higher reliability of virtual driving tests. METHODS : An intelligent driving recorder was used to capture real driving. A driving simulator was used to record virtual driving. Additionally, a virtual driving map was made with the UC-Win/Road software. We gathered data including geometric structure information, driving information, driver information, and road operation information for real driving and virtual driving on the same road conditions. In this study we investigated a range of gaps, driving speeds, and lateral positions, and introduced a calibration formula to the virtual record to achieve the same record as the real driving situation by applying the effects of the main causes of discrepancy between the two (driving speed and lateral position) using a linear regression model. RESULTS: In the virtual driving test, driving speed and lateral position were determined to be higher and bigger than in the real Driving test, respectively. Additionally, the virtual driving test reduces the concentration, anxiety, and reality when compared to the real driving test. The formula includes four variables to produce the calibration: tangent driving speed, curve driving speed, tangent lateral position, and curve lateral position. However, the tangent lateral position was excluded because it was not statistically significant. CONCLUSIONS: The results of analyzing the formula from MPB (mean prediction bias), MAD (mean absolute deviation) is after applying the formula to the virtual driving test, similar to the real driving test so that the formula works. Because this study was conducted on a national, two-way road, the road speed limit was 80 km/h, and the lane width was 3.0-3.5 m. It works in the same condition road restrictively.
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.
PURPOSES : This study proposes a methodology to collect data necessary for microlevel emission estimation, such as second-by-second speeds and road grades, and to accordingly estimate emissions. METHODS : To ease data collection for microlevel emission estimation, a vehicle equipped with speed- and location-recording instruments as well as equipment for measuring road geometry was used. As a case study, this vehicle and the proposed methodology were used on a 10-km-long highway in Yongin City, Korea. Emissions from the vehicle during driving were estimated in various microscale driving conditions. RESULTS : Differences in the estimated emission under different microscale driving conditions cannot be ignored. Compared with the estimations obtained when second-by-second data were not considered, CO and NOx emissions were more than threefold higher when considering second-by-second speed; similarly, CO and NOx emission estimations were higher by approximately 10% and 3%, respectively, when considering second-by-second road grade. CONCLUSIONS : The proposed method can estimate vehicle emissions under real-world driving conditions in such applications as road design and traffic policy assessments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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