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通过自学习模糊强化学习实现燃料电池混合动力汽车的终身延长能源管理策略
摘要 — 建模困难、模型时变和外部输入不确定是燃料电池混合动力汽车能源管理面临的主要挑战。本文提出了一种基于模糊强化学习的燃料电池混合动力汽车能源管理策略，以降低燃料消耗、维持电池的长期运行并延长燃料电池系统的使用寿命。模糊 Q 学习是一种无模型强化学习，可以通过与环境交互进行自我学习，因此无需对燃料电池系统进行建模。此外，燃料电池的频繁启动会降低燃料电池系统的剩余使用寿命。所提出的方法通过在强化学习的奖励中考虑燃料电池启动次数的惩罚来抑制燃料电池的频繁启动。此外，在 Q 学习中应用模糊逻辑来近似值函数可以解决连续状态和动作空间问题。最后，基于 Python 的训练和测试平台验证了所提出方法在初始状态变化、模型变化和驾驶条件变化条件下的有效性和自学习改进。
使用和比较深度学习方法来检测自动驾驶汽车的夜间道路表面条件
摘要：目前，在这些自动驾驶汽车上的现有传感器无法很好地检测到自动驾驶汽车之前的道路表面状况。但是，应确保白天和黑夜的天气引起的道路状况。对深度学习的调查，以识别当天的道路表面状况，是使用车辆前面嵌入式摄像头收集的数据进行的。深度学习模型仅在当天被证明是成功的，但迄今为止尚未对它们进行评估。这项工作的目的是提出深度学习模型，以检测在夜间在自动驾驶汽车前的天气造成的在线道路表面条件，其精度很高。在这项研究中，使用性能比较，将不同的深度学习模型，即传统的CNN，Squeezenet，VGG，Resnet和Densenet模型。考虑到现有夜间检测的当前局限性，本文研究了不同路面的反射特征。根据功能，夜间数据库是带有或没有环境照明的。这些数据库是从几个公共视频中收集的，以使所选模型更适用于更多场景。此外，根据收集的数据库对选定的模型进行培训。最后，在验证中，这些模型对夜间干燥，潮湿和雪道的表面条件进行分类的准确性可高达94％。
2025加拿大国际汽车媒体预览日计划多伦多。 - 2025年加拿大国际汽车的媒体预览日将
2月14日（星期五）上午的行业日和公共开放日，EV测试轨道和演出周围会有媒体机会。2025年加拿大国际汽车将在12:00 pm正式向公众开放。由多伦多之星提出的2025年加拿大国际汽车公司（Canadian International Autoshow）从2月14日至23日返回多伦多大都会会议中心。加拿大国际汽车的媒体注册现已开放，可以在https://autoshow.ca/press-releases/media- registration/。要接收新闻通讯，请在https://autoshow.ca/newsletter-signup/上注册。有关新闻和更新，请定期在autoshow.ca签入。与Instagram上的加拿大国际汽车@AutoShowca，Twitter @AutoShowCanada和Facebook /Autoshowcanada保持联系。关于加拿大国际汽车，由多伦多明星庆祝自1974年以来庆祝汽车，加拿大国际汽车公司（Canadian International Autoshow）拥有超过650,000平方英尺的展览，展览和景点，展览和景点横跨多伦多会议大都会会议中心的北部和南部建筑。每年出勤率超过370,000，加拿大国际汽车不仅是加拿大最大的汽车博览会，而且还是该国最大的消费者展览。是生活方式，技术和所有汽车的领导者，它是最新汽车，卡车，SUV，概念车，外观，经典车，肌肉车，电动汽车，电动汽车，替代燃油汽车和自动驾驶汽车的展示。有关更多信息，请联系：Dustin A.伍兹公共关系总监加拿大国际汽车（416）508-1670 dustinw@autoshow.ca
托盘处理类似汽车的机器人的自动货运收集的停车姿势生成
摘要：本文着重于用于使用车辆中安装的托盘处理机器人自动收集货运的电动货车的自主导航。除了自动驾驶汽车导航外，车辆自治的主要障碍是货运的自主集合，无论货运方向/位置如何。这项研究重点是为车辆产生停车位，而不论货运以其自主收集而定向。货运方向是通过通过板载传感器捕获货运来计算的。之后，此信息使用数学方程式以及对车辆和货运收集限制的知识创建停车位。根据装载舱的可用性，生成了单独的停车位，用于车辆的单独装载湾。最后，将结果捕获和验证，以确定货运的不同方向以结束研究。
当前和未来重型和运输电动汽车的电池技术
加州空气资源委员会 (CARB) 强制实施了创新清洁交通 (ICT) 法规。CARB 的 ICT 法规要求交通机构在 2029 年前购买 100% 零排放车辆 (ZEV)，在此之前，ZEV 必须占每年新公交车购买量的不断增加，并在 2040 年前将其车队完全转换为 ZEV。因此，加州交通机构花费数亿美元购买此类 ZEV，目前这些车辆的价格约为压缩天然气 (CNG) 车辆的两倍。这些车辆采用电池和氢燃料系统，这些系统不断发展，新技术和令人兴奋的技术快速发明。其中一些技术是稳态电池，其他即将出现的进步可以延长车辆行驶里程、延长电池寿命并缩短充电时间，从而使电池电动公交车成为更广泛交通服务的可行选择，例如更长的路线或穿越丘陵地带的路线。同时，经过多年的价格下跌，氢气的成本已经趋于稳定。因此，交通运输机构在购买哪种类型的公交车方面面临着很多不确定性，这一选择决定了如何花费大量资金，并对交通运输服务的未来产生重大影响。
模糊的驾驶员辅助系统设计具有纵向运动的自动驾驶汽车的主动干扰拒绝
在本文中，解决了一个具有两个控制器级别的实用自适应巡航控制系统（ACC）。上层控制方案由距离和速度控制器组成。该控制器生成所需的加速度轮廓，低级控制器必须尽可能紧密地遵循。具有很高精度的模糊自适应输出反馈控制器会产生这种所需的加速度。此外，自适应观察者估计无法测量的状态。较低级别的控制器调整节气门和制动执行器。在较低级别上，主动干扰排斥控制器（ADRC）消除了应用于汽车的所有内部和外部干扰。ADRC参数是通过粒子群遗传优化算法调整的。证明了所有信号的闭环稳定性和半全球均匀的界限。此外，还保险了ADRC控制器估计误差的渐近收敛性。为了显示所提出方法的有效性，将提出的算法与预测控制器进行了比较，并证明了该方法的性能优越性。
基于电池 - 脱离电动汽车电动汽车的新自适应过滤算法的能源管理策略
运输部门近年来目睹了电动汽车的逐步整合。电动汽车的优势是不发射大气污染物，而是由于电池限制而在自主方面处于不利地位[1]。可以提高车辆的自主权，保留电池寿命并减少系统的重量，可以添加诸如UltraCapacitor（UC）或燃料电池之类的来源[2]。但是，只有在由能源管理策略（EMS）控制的情况下，多功能系统才能有效，该策略（EMS）协调了将其特性和局限性考虑到源之间的功能分裂。EMS的主要目标本质上是协调源和负载之间的功率流，以提高系统的全局效率。使用的功率来源通常具有不同的本质，EMS必须实施策略，这些策略不仅要利用每个来源，而且还要尽可能地延长其寿命。ems使用固定频率过滤表示能量源之间能量分布的简单方法
分布式观察者设计用于跟踪连接和自动驾驶汽车的排
摘要 - 智能运输系统（ITS）旨在推进与不同运输，交通管理和自动驾驶汽车不同的创新策略。本文研究了连接和自动驾驶汽车（CAV）的排，并提出了一个分布式观察者以跟踪CAV动力学状态。首先，我们通过LTI互连系统对CAV动力学进行建模。然后，提出了一种基于共识的策略，以通过车辆通信网络来推断基于本地信息交换的CAV动态状态。对块 - 二角观察者增益设计采用了线性 - 矩阵 - 质量（LMI）技术，使得该增益以分布式方式并在本地与每辆车相关联。然后显示分布式观察者误差动力学遵循系统动力学的Kronecker矩阵乘积和CAV网络的邻接矩阵的结构。在本文中进一步讨论了可生存的网络设计和冗余观察者方案的概念，以解决链接和节点故障的弹性。最后，我们通过数值模拟来验证我们的理论贡献。索引条款 - 分布的估计，排，观察者设计，连接和自动驾驶汽车
电池更换研究 纯电动汽车的演变
• 电池更换式纯电动汽车的技术和经济可行性已在中国市场得到检验和认可。这种加油模式可将 EHT 的购买价格降低 50%。 “车辆和电池独立”商业模式意味着运营商只需支付车辆费用，而电池则由电池组拥有和处理，供运营商租用。它通过降低纯电动汽车的运营和维护成本来创造经济效益。它提高了时间和资源利用效率，因为更换电池只需五分钟。与充电模式相比，它还需要更少的能源和土地资源。它提供更安全的电池管理和更高的电池生命周期价值。集中充电提高了电池使用的安全性，并将电池使用寿命延长了 20%。它可以根据配电网的需求更好地安排电池充电。循环市场也正在启动——赋予电池第二次生命业务。
使用分布式能源和电动汽车的速率设计：加利福尼亚案例研究
分布式能源和电动汽车的高渗透正在改变电力系统的管理方式。反过来，公用事业一直在通过关税需要重新制定收回支出的方式。我们调查了使用太阳能PV，固定电池和电动汽车的私人投资激励措施和成本转移的不同零售关税设计对私人投资激励措施的影响。所研究的商业私人设施不拥有车辆，车辆所有者获得了所提供的能源服务的赔偿，这在很大程度上取决于申请的关税类型。我们发现，与太阳能光伏生产同步的峰值时期的基于能量的关税带来了最高的私人收益，但成本转移很高。另一方面，基于容量的关税降低了经济利益和成本转移，主要是当速率定义的峰值时期与最有限的网格时间窗口相匹配时。电池主要是为了抵消最大需求费而不是套利能量，但这将在很大程度上取决于峰值和非高峰期之间的差异。一致的峰值利率与电动汽车相结合，可以为电动汽车所有者带来高的报酬，第二高的净现值和所有利率中第二高的成本转移。最后，我们从结果中得出了政策影响，并为调查指定更复杂的关税设计。