[論文レビュー] Eco-Routing based on a Data Driven Fuel Consumption Model

Xianan Huang, Huei Peng|arXiv (Cornell University)|Jan 18, 2018

Vehicle emissions and performance参考文献 12被引用数 22

ひとこと要約

本稿では、アナンボロの2,000台の車両から得られた6か月間の実世界走行データに加え、道路勾配データとAutonomieを用いたシミュレーションを組み合わせることで、データ駆動型非パラメトリックな燃料消費モデルを提案する。このモデルにより、エコルーティングが可能となり、燃料消費が顕著に削減される。また、所定の所要時間制約を設けたバージョンでは、燃料消費の削減効果をほとんど維持しつつ、所要時間の増加を最小限に抑えることができる。

ABSTRACT

A nonparametric fuel consumption model is developed and used for eco-routing algorithm development in this paper. Six months of driving information from the city of Ann Arbor is collected from 2,000 vehicles. The road grade information from more than 1,100 km of road network is modeled and the software Autonomie is used to calculate fuel consumption for all trips on the road network. Four different routing strategies including shortest distance, shortest time, eco-routing, and travel-time-constrained eco-routing are compared. The results show that eco-routing can reduce fuel consumption, but may increase travel time. A travel-time-constrained eco-routing algorithm is developed to keep most the fuel saving benefit while incurring very little increase in travel time.

研究の動機と目的

• 実世界の走行データに基づいた非パラメトリックな燃料消費モデルを、エコルーティング用途に向け開発すること。
• 異なるルーティング戦略における燃料節約と所要時間のトレードオフを評価すること。
• 所要時間の制約を設けたエコルーティングアルゴリズムを設計し、燃料節約の大部分を維持しながら時間の増加を最小限に抑えること。
• 最短距離、最短所要時間、標準エコルーティング、時間制約付きエコルーティングを含む、さまざまなルーティング戦略を比較すること。
• 実車両データと高解像度の道路ネットワーク情報によるモデルの妥当性を検証すること。

提案手法

• 非パラメトリックな燃料消費モデルは、ミシガン州アナンボロで6か月間収集された2,000台の車両からの実走行データを用いて学習される。
• 燃料消費の精度を向上させるために、1,100 km以上の道路網の勾配情報を抽出する。
• 車両シミュレーションソフトウェアAutonomieを用いて、道路網全体の全走行において燃料消費を計算する。
• 4つのルーティング戦略を評価する：最短距離、最短所要時間、エコルーティング、所要時間制約付きエコルーティング。
• 所要時間制約付きエコルーティングアルゴリズムは、迂回路の増加を制限するために、許容可能な最大所要時間増加を設定する。
• 性能は、異なる戦略間での燃料消費と所要時間の比較によって評価される。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 データ駆動型非パラメトリックな燃料消費モデルは、正確なエコルーティングを実現するためにどの程度有効であるか？
• RQ2 従来のルーティング戦略と比較して、エコルーティングは燃料消費をどの程度削減できるか？
• RQ3 エコルーティングにおいて、燃料節約と所要時間の増加のトレードオフはどの程度か？
• RQ4 所要時間制約付きエコルーティングアルゴリズムは、燃料消費の大幅な削減を維持しながら、時間コストの増加を最小限に抑えることができるか？
• RQ5 さまざまなルーティング戦略は、実際の都市道路網において、燃料効率と所要時間の観点でどの程度の性能を示すか？

主な発見

• エコルーティングは、最短距離および最短所要時間のルーティング戦略と比較して、燃料消費を削減する。
• 標準エコルーティングは顕著な燃料節約をもたらすが、迂回路の増加により所要時間が延長される。
• 所要時間制約付きエコルーティングアルゴリズムは、制約なしエコルーティングの大部分の燃料節約を達成しつつ、所要時間の増加は最小限に抑えられる。
• 実世界の走行データで学習された非パラメトリックな燃料消費モデルは、複雑な走行行動と道路状況を効果的に捉えている。
• 詳細な道路勾配データと車両シミュレーション（Autonomie）の統合により、燃料消費推定の精度が向上している。
• 結果から、実都市環境におけるデータ駆動型エコルーティングの実現可能性と有効性が示された。