[論文レビュー] MOVESTAR: An Open-Source Vehicle Fuel and Emission Model based on USEPA MOVES

Ziran Wang, Guoyuan Wu+1 more|arXiv (Cornell University)|Aug 11, 2020

Vehicle emissions and performance参考文献 9被引用数 18

ひとこと要約

MOVESTAR は、USEPA の MOVES を基盤とするオープンソースで軽量な自動車の燃料および排出ガスモデルであり、1秒ごとの速度データと車両タイプのみを入力として要する。Python、MATLAB、C++ プラットフォームでリアルタイムおよび後処理の燃料および排出ガス計算を可能にし、接続型・自動運転車両におけるエコドライブシステムの評価において、導入率が高くなるにつれて排出ガスおよび燃料消費が有意に削減されることを示している。

ABSTRACT

In this paper, we introduce an open-source model "MOVESTAR" to calculate the fuel consumption and pollutant emissions of motor vehicles. This model is developed based on U.S. Environmental Protection Agency's (EPA) Motor Vehicle Emission Simulator (MOVES), which provides an accurate estimate of vehicle emissions under a wide range of user-defined conditions. Originally, MOVES requires users to specify many parameters through its software, including vehicle types, time periods, geographical areas, pollutants, vehicle operating characteristics, and road types. In this paper, MOVESTAR is developed as a simplified version, which only takes the second-by-second vehicle speed data and vehicle type as inputs. To enable easy integration of this model, its source code is provided in various languages, including Python, MATLAB and C++. A case study is introduced in this paper to illustrate the effectiveness of the model in the development of advanced vehicle technology.

研究の動機と目的

• 複雑な USEPA MOVES モデルの簡素化された、アクセスしやすい代替手法を開発し、自動車の燃料消費および排出ガスを推定すること。
• 排出ガスモデリング分野に熟練した知識が限られた研究者や実務家が、最小限の入力データで簡単に燃料および排出ガスの出力を推定できるようにすること。
• Python、MATLAB、C++ でのオープンソースでマルチプラットフォームの実装を提供し、シミュレーション環境およびリアルタイムアプリケーションへの統合を可能にすること。
• 協調的エコドライブシステムなどの先進的車両技術の評価におけるモデルの有効性を示すこと、特に接続型・自動運転車両（CAV）における応用を想定する。
• データ入力およびモデル実行の簡素化により、交通分野における環境影響評価の障壁を低減すること。

提案手法

• MOVESTAR は USEPA MOVES の軽量版であり、GUI を介したパrameter 入力の必要を排除し、車両タイプと1秒ごとの速度データに焦点を当てる。
• 異なる車両タイプの MOVES から導出された係数（A, B, C, M, f）を用いて、車両固有のパワー（VSP）を計算し、排出ガス率の推定を可能にする。
• VSP を基にした排出ガス関数を用いて1秒ごとの排出ガス率を計算し、距離あたりに正規化することで排出ガス係数を算出する。
• MATLAB スクリプト、Python ライブラリ、および C++ DLL を通じて、PTV Vissim のマイクロスコピック交通シミュレーションにおけるリアルタイム統合をサポートする。
• 入力データは、1秒ごとの速度形式に事前に処理する必要がある。サブ秒単位のデータを必要な解像度に変換するための MATLAB スクリプト（'sbsSpd.m'）が提供されている。
• 出力は .dat 形式で、排出ガス率（ER）および排出ガス係数（EF）を含み、個々の車両および距離あたりの分析が可能である。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 速度と車両タイプのデータのみを用いて、簡素化されたオープンソースモデルが、自動車の燃料消費および排出ガスを正確に推定できるか？
• RQ2 MOVESTAR が Vissim ベースのシミュレーション環境に統合されることで、リアルタイムでの排出ガスおよび燃料消費評価がどのように可能になるか？
• RQ3 信号付き交差点を有する corridor において、協調的エコドライブシステムが排出ガスおよび燃料消費をどの程度低減できるか？
• RQ4 接続型・自動運転車両（CAV）の導入率が変化した場合、全体の燃料および排出ガス性能にどのような影響を与えるか？
• RQ5 MOVESTAR が、MOVES や排出ガスモデリングに深い専門知識を持たない研究者にとって実用的でアクセスしやすいツールとして機能できるか？

主な発見

• MOVESTAR は、GUI を介したパrameter 入力の必要を排除することで、MOVES の複雑さを著しく軽減し、速度と車両タイプの入力のみで十分に機能することが確認された。
• C++ DLL を介した PTV Vissim への統合により、マイクロスコピック交通シミュレーション中にリアルタイムでの排出ガスおよび燃料消費計算が実現された。
• 事例研究では、CED 車両の導入率が上昇するにつれて、ベースラインシナリオと比較して燃料消費および排出ガス（NOx、HC、CO、CO2）が一貫して低減した。
• 100% が従来型車両のシナリオがベースラインとして機能し、排出ガスが高かったが、100% が EAD（エコアプローチおよびデューティ）シナリオでは性能が向上し、さらに CED 車両の導入によりさらなる改善が得られた。
• 排出ガスおよび燃料のすべての結果が相対値として報告されたが、これによりモデルが異なる車両技術シナリオにおける環境的パフォーマンスを定量的に評価できることを確認した。
• Python、MATLAB、C++ での MOVESTAR のオープンソース提供により、多様な研究およびシミュレーションワークフローへの広範な採用と統合が可能となった。