An Intelligent System-on-a-Chip for a Real-Time Assessment of Fuel Consumption to Promote Eco-Driving

要約

自動車に由来する汚染は、地球温暖化だけでなく、人々の健康と生活への有害な影響のために、現在の世界では懸念事項です。
排気ガスの排出量に関する規制が適用されているにもかかわらず、燃料消費量と排出量の増加を引き起こす不適切な運転習慣を最小限に抑えると、さらなる削減が得られます。
そのため、この作業では、自己組織化されたマップ（SOM）ベースのインテリジェントシステムを提案して、ドライバーにエコドライブ向けの運転スタイル（DS）の推奨事項を提供します。
DSアドバイザーの開発は、Uyanik機器の車からのドライビングデータを使用しています。
このシステムは、エコ駆動の視点からの非最適なDSSの根本的な原因に関してドライバーを分類します。
他のソリューションと比較すると、このアプローチの主な利点は、ペダルとギアボックスの取り扱いを含む運転者に提供される推奨事項のパーソナライズであり、燃料消費量と排出量の両方が9.5 \％から範囲の両方の改善があります。
31.5 \％、またはシステムに強く関与しているドライバーの場合はさらに高くなります。
Xilinx Zynq Programmable System-on-chip（PSOC）ファミリーのフィールドプログラム可能なゲートアレイ（FPGA）デバイスを使用して正常に実装されました。
このSOMベースのシステムにより、リアルタイムの実装、最先端のタイミングパフォーマンス、および高度な運転支援システム（ADASS）の開発に適した低消費電力が可能になります。

要約(オリジナル)

Pollution that originates from automobiles is a concern in the current world, not only because of global warming, but also due to the harmful effects on people’s health and lives. Despite regulations on exhaust gas emissions being applied, minimizing unsuitable driving habits that cause elevated fuel consumption and emissions would achieve further reductions. For that reason, this work proposes a self-organized map (SOM)-based intelligent system in order to provide drivers with eco-driving-intended driving style (DS) recommendations. The development of the DS advisor uses driving data from the Uyanik instrumented car. The system classifies drivers regarding the underlying causes of non-optimal DSs from the eco-driving viewpoint. When compared with other solutions, the main advantage of this approach is the personalization of the recommendations that are provided to motorists, comprising the handling of the pedals and the gearbox, with potential improvements in both fuel consumption and emissions ranging from the 9.5\% to the 31.5\%, or even higher for drivers that are strongly engaged with the system. It was successfully implemented using a field-programmable gate array (FPGA) device of the Xilinx ZynQ programmable system-on-a-chip (PSoC) family. This SOM-based system allows for real-time implementation, state-of-the-art timing performances, and low power consumption, which are suitable for developing advanced driving assistance systems (ADASs).

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