项目承担机构 |
研究内容 |
金额/百万美元 |
通用汽车公司 |
车辆动力学和动力总成控制(VD&PT),为传统内燃机汽车开发全新、具备实时路况预测功能的VD&PT技术,用于4个领域:自动泊车、自动启停、选择最佳行车路线、自适应巡航,以实现对实时路况的全面分析和未来路况的精准预测和,准确控制行车速度 |
4.2 |
密歇根理工大学 |
用于轻量化插电式电动汽车VD&PT的互联无人驾驶控制技术,开发一个移动互联云计算中心,以及一个基于VD&PT模型预测控制器(MPC),具备实时车联网(V2X)数据分析、互联自动驾驶交通建模、车速预测和环保路线功能,从而使安装MPC的插电式电动汽车可实时获得更多关于交通和周边环境的信息,实现自适应的巡航以及选择最佳的行车路线,减少堵塞,提高行车效率实现节能 |
2.8 |
橡树岭国家实验室 |
改善车辆与基础设施(车辆云平台)的互联,利用车辆和道路基础设施之间的网络通信(V2I)技术,开发控制技术实现对行车车辆和动力总成控制系统的同步优化,将该控制技术置于PHEVs上以实现一系列功能,包括:计算最优路行车路线避开交通拥堵、保护车辆和行人之间的距离减少交通事故、以及消除其他影响交通情况的事件;基于周边道路交通状况实现加速和减速优化;以及实现车载动力系统的效率优化 |
3.4 |
俄亥俄州立大学 |
开发变革性点火技术改善车辆能效,利用新型点火和空气管理控制技术开发变革性VD&PT解决方案,包括一个独特的发动机控制和硬件组合,能够使节油缸选择性失活,同时新型动力总成控制系统还能通过利用互联网通信实现二级自动化驾驶,从而实现汽车能效的显著提高。搭载该新型控制技术的车辆示范工作将借助哥伦布市的智能城市基础设施开展 |
5 |
宾夕法尼亚州立大学 |
改善车辆与车辆的互联,以及车辆和基础设施的互联,开发一个综合VD&PT系统,即采用车辆与车辆(V2V)和车辆与道路基础设施(V2I)通信技术来预测交通堵塞和发出提示信号;开发技术以协调行驶的卡车之间的距离和速度;优化行车路线和行驶速度;优化车辆动力系统,包括:发动机启/停、汽缸钝化、动力传动系统接触、脱离和换档;以提高重型柴油卡车的能效 |
3 |
普渡大学 |
为8级卡车开发新一代动力控制系统,采用各种技术方案来改善重型柴油卡车(8级)性能,包括:动力总成优化;利用预见性信息实现对排气后处理系统的高效维护;基于云计算的远程发动机和变速器校准、以及发动机和传动控制。同时,采用模拟和实际测试相结合的方法对各种技术方案进行评估和分段改进 |
5 |
加利福尼亚大学伯克利分校 |
将云平台、大数据与车辆VD&PT优化整合,基于预测和数据驱动方法,开发一个创新的VD&PT控制系统,优化PHEVs性能,实现安全高效地通过交叉路口,车速预测和调整,环保路线和转弯。该系统还能够采集司机、目的地、交通条件、基础设施、道路等级和道路曲率等行车情况和周围环境的实时和历史数据来改善个人车辆运营效率 |
3.3 |
加利福尼亚大学河滨分校 |
为混合动力公交车(天然气和电力混合)设计、开发和测试一个全新的环保车辆动力总成系统,该系统将采用一系列新兴的车辆互联和自动化技术,包括:交叉路口交通信号灯预测技术、交叉路口自动刹车技术和自适应巡航等,以优化公交车途经停车标志和公交车站时的泊车和重启动,以减少反复起停带来的能耗,从而提高公交车的能效。同时,还将采用交通状况和道路等级预测系统,基于对交通情况的实时分析和预测所产生的大量数据前提下,通过管理内燃机输出、电机输出和电池负荷状态,实现对公交车的动力系统的优化 |
2.8 |
密歇根大学 |
为互联自动驾驶车辆整合车辆功率和热管理技术,开发四个技术解决方案,包括:管理和优化推进功率和辅助热负荷;互联自动驾驶电动汽车热预测管理;通过预测未来的状况优化动力总成和排气后处理系统;将动力总成和车辆热管理系统进行耦合集成。同时保证上述技术解决方案适用于内燃机动力汽车、混合动力、插电式混合动力和纯电动汽车动力系统 |
1.5 |
明尼苏达大学 |
利用云平台改善车辆动力系统实时应急能力,利用双向车辆与云平台互联技术(V2C)实时优化中型货运卡车的动力总成系统,以改善其能效。此外,还将通过优化电池负荷状态和发动机运行策略,以及结合智能环保路线,以进一步提高混合动力电动汽车的能效。采用云互联技术获取实时在途的车辆交通和天气信息,保证车辆能够定期下载最新、最有效的动力总成系统校准信息 |
1.4 |