省油驾驶:数据融合将是游戏规则的改变者

共同条件,共同经济
04/12/2021

预计加速和制动,使用正确的发动机转速……驾驶行为的这些变化可减少高达25%的油耗。然而,如果没有定期的训练,很难保持这些习惯。但得益于数据融合(GPS、发动机转速…)等新技术,eco驾驶应用将帮助驾驶员在长期内达到这些数字

节能驾驶,或称生态驾驶,是一种更经济、更环保、更安全的驾驶方式.这一概念在适当应用时显示出良好的结果,但它的低采用率表明它的规则并不容易应用。事实上,ResearchGate的一份报告显示88%的受访司机支持环保驾驶,但只有50%的人知道不止一条有效的小费欧腾是世界领先的汽车工程公司之一并正在探索应用程序和互联平台解决方案,以实现生态驾驶的民主化。

生态驾驶:如何像超级英里车一样减少油耗?

超级里程者是汽车爱好者和环保驾驶的完美主义者,他们做任何事都是为了达到最低的油耗。无论他们是节俭的,环保的,还是两者兼而有之,他们的信条是应用所有可用的节油技术。

例如,一对英国hypermilers驾驶标致308 HDi 110行驶15000公里。在行程中,他们消耗了3.1升/100公里,比该车辆的平均消耗量少36%。

韦恩·戈德斯他在接受采访时给出了三条最重要的建议:

  1. 调节你的速度。
  2. 不要急着赶下一个红灯,让别人帮你赶。
  3. 检查轮胎压力,不要携带自重。

这个在通往2050年的道路上研究表明,燃料消耗与驾驶的“侵略性”因素直接相关。

在改变驾驶行为的同时,测量了一辆福特福克斯汽车在一个城市的耗油量。
结果在6升/100公里和18升/100公里之间变化,相差300%,如下图所示。

侵略性驾驶因素与燃油消耗的关系

侵蚀性驱动因素与燃油消耗量之间的关系,来源:在通往2050年的道路上,“改变旅行者和驾驶员行为的机会”

为什么每天练习省油驾驶很困难?

尽管有可能取得良好的效果,人们的生态意识也在不断增强,但生态驾驶仍未得到广泛应用。这主要是由于驾驶员缺乏知识或培训

即使某些环保驾驶原则是自然的,但其他原则更难以最佳方式应用,或者公众并不熟悉。

德国道路安全局的一项研究显示,最初的训练是取得好成绩的一个很好的方法(训练后平均节省25%的燃料),但这些成绩很快就消失了(一年后减少到10%)。

海宁练习曲(2008)sur les résultats des formation écoconduite initiales

亨宁研究(2008年)关于姓名首字母eco驾驶培训结果

对于一个司机来说,完美地运用生态驾驶的所有原则,同时又能安全地驾驶是很困难的。此外,其中一些规则意味着额外的驾驶努力或旅行时间。因此,节能驾驶的采用率仍然很低。

节油以跑更多里程充满激情。由于他们的努力和定期练习,他们取得了良好的结果。
但不是每个人都是超级跑步机!除非…

互联应用使燃油效率更高的驾驶更容易

几年来,道路运输部门的专业人员一直在开发比最初的节能课程更有效的解决方案:生态驾驶应用。

为了长期应用这种可持续驾驶,需要定期提醒和建议,以及日复一日可视化的结果。通过连接的应用程序指导驾驶员可以使其行为发生持久的变化。

这些环保驾驶应用可优化旅行的经济性、生态性和安全性。他们提供建议,提醒新手要采用的习惯,并为更有经验的新手优化结果。Eco驾驶应用程序允许在驾驶员未意识到的情况下应用hypermiling激发的规则。

对于汽车制造商而言,在其车辆上实施生态驾驶应用程序将使消费者更加了解生态,并减少其车队的碳足迹。这两个效应非常有趣,因为欧洲各国政府正在对制造商实施越来越严格的二氧化碳管制。2020年,其中5家因其车队碳排放量超标而被罚款5亿欧元。

节油驾驶应用示例

驾驶安装在雷诺汽车仪表板上的Eco2应用程序

如今,有不同的驾驶辅助解决方案:

  • 集成到车辆中的解决方案,如雷诺驾驶Eco 2后者根据三个标准对驾驶员的行程进行“评分”:预期、加速和换档。
  • 远程信息处理盒形式的解决方案,如船长由于集成了加速计,当刹车或启动变得过于突然时,该设备会向驾驶员发出警报。
  • 智能手机应用程序,如Geco空气该应用程序通过GPS信号和车辆数据库精确计算车辆的碳排放量。然后,该应用程序用作与其他交通工具的比较工具。

然而,这些解决方案都只使用有限数量的数据源。这些应用程序的有效性降低了:它们的建议不再那么重要。

你知道吗?

ALTEN实验室进一步开展了“快乐驾驶”项目。此应用程序将聚合5个不同的数据源(参见下图)。因此,它将提供更有效的建议,其结果将接近hypermiller所能达到的效果。

连接的eco驾驶应用程序示意图:ALTEN的HappyDrive应用程序示例

连接的eco驾驶应用程序示意图:ALTEN的HappyDrive应用程序示例

在省油驾驶的情况下,合并不同的数据比使用孤立的来源更有价值。

有了这些数据源,有很多方法可以指导司机。例如,通过合并地形和制图数据,该应用程序将能够在下降或预期交叉路口的情况下给出最佳速度。我们还可以想象,一个应用程序可以保存每个人的旅行历史,然后根据给定的旅行中哪个司机最经济生成建议。

同样,应用程序可以利用社区效应使生态敏感行为民主化。事实上,可以根据司机的排放量来创建计分板。消费者可以被鼓励比其他司机更省油,甚至比他之前的记录做得更好。

最后,这些教育应用程序变得越来越高效和复杂,但也越来越容易访问和享受使用。其他应用程序使用了这些原则游戏化(作为包含电子游戏功能的战略尝试)来吸引用户(Waze例如)。从长远来看,互联应用程序可能是使eco驾驶更容易实现的关键。

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