This study examined the relative effects of education and eco-IVIS(in-vehicle information system) to reduce fuel consumption and greenhouse gas emissions. Also the study investigated the increasing of driving workload when drivers interact with intervention technique. Thirty participants randomly assigned into two groups(training and eco-IVIS) and conducted driving before and after the each intervention technique. While driving, we observed three driving behaviors: Frequency of excessive RPM, percent of speeding, and mean fuel efficiency. Also the Driver Activity Load Index was used to rate participants' subjective ratings of driving workload. Although the results showed positive impact of both education and eco-IVIS to increasing the eco-driving behaviors, eco-IVIS was more effective than education. However, we found comparable level of driving workload in the education and eco-IVIS.
Lin Liu;Nenglong Hu;Zhihu Peng;Shuxian Zhan;Jingting Gao;Hong Wang
Journal of Information Processing Systems
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v.20
no.3
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pp.296-306
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2024
Traditional ecological driving (Eco-Driving) evaluations often rely on mathematical models that predominantly offer subjective insights, which limits their application in real-world scenarios. This study develops a robust, data-driven Eco-Driving evaluation model by integrating dynamic and distributed multi-source data, including vehicle performance, road conditions, and the driving environment. The model employs a combination weighting method alongside K-means clustering to facilitate a nuanced comparative analysis of Eco-Driving behaviors across vehicles with identical energy consumption profiles. Extensive data validation confirms that the proposed model is capable of assessing Eco-Driving practices across diverse vehicles, roads, and environmental conditions, thereby ensuring more objective, comprehensive, and equitable results.
This study focuses on finding ECO driving patterns which consider driving safety of the ATO system train and reliability and which optimize efficiency of the driving energy consumption. Research results derived by performing simulation of those 5 models show that the emergency braking which affects safety of passenger and the machinery is minimized, and safe driving speed is maintained by the prohibition of drastic acceleration/deceleration, coasting and constant-speed driving. Therefore if this result is applied to the urban railway train by amending or making ATO program to save energy usage that improve environmental quality, its effects as ECO driving pattern is huge.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2011.04a
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pp.635-643
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2011
The purpose of this study was to examine the effects of goal-setting on Eco-driving behaviors. An additional purpose was to examine whether setting goals on target behaviors has spread effects on non-target Eco-driving behaviors. Three office workers who drive regularly participated in this study. An AB multiple baseline design was adopted. After baseline (A), participants set goals on two or three target behaviors(e.g., over speeding, put the gears in neutral, extreme acceleration) (B). Results showed that goal-setting was effective in increasing the targeted Eco-driving behaviors. In Addition, most of the non-target Eco-driving behaviors(e.g., extreme break, extreme acceleration) increased.
The purpose of this study was to examine the effects of goal-setting on Eco-driving behaviors. An additional purpose was to examine whether setting goals on target behaviors had spread effects on non-target eco-driving behaviors. Three office workers who drive regularly participated in this study. An AB multiple baseline design was adopted. After baseline (A), participants set goals on two or three target behaviors(e.g., over speeding, put the gears in neutral, extreme acceleration) (B). Results showed that goal-setting was effective in increasing the targeted eco-driving behaviors. In addition, most of the non-target eco-driving behaviors(e.g., extreme break, extreme acceleration) increased.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.15
no.11
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pp.6830-6837
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2014
Since the advent of global warming and energy depletion, there has been great interest in eco-driving (energy-efficient driving). In this paper, a system is proposed to monitor the idle running of an engine and steady driving for a vehicle equipped with an ISG (Idling Stop & Go system). The system consists of a G/W device to acquire the vehicle operation data, a smartphone app for monitoring eco-driving and a server system. The main contribution of this paper is that it defines the integrated functions, the architecture and operation mechanisms of a system for monitoring eco-driving including the prohibition of running idle. The system enables the users to check the idling stop times, driving speeds, fuel savings, and $CO_2$ emissions, resulting in the driving style for eco-driving. The server system, which is a part of this system, provides OpenAPI-style web services for the storage and retrieval of car operation data, which facilitates the development of applications.
Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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v.1
no.1
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pp.114-120
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2012
Eco-driving technique for electric vehicles (EVs) is investigated in this paper. Many findings on EVs have been reported; however, they did not deal with eco-driving from the viewpoint of theoretical study. The authors have developed an energy-saving driving technique - the so-called "eco-driving" technique based on dynamic programming (DP). Optimal speed profile of an EV, which minimizes the amount of total energy consumption, was determined under fixed origin and destination, running time, and track conditions. DP algorithm can deal with such complicated conditions and can also derive the optimal solution. Using the proposed method, simulations were run for some cases. In particular, the author ran simulations for the case of a gradient road with a traffic signal. The optimization model was solved with MATLAB.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.4
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pp.237-244
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2022
Eco-driving of vehicles today presents an advantage that aims to reduce energy consumption and limit CO2 emissions. The application for this option is possible to older vehicles. In this paper, we propose an efficient implementation for IoT (Internet of Things) system for controlling vehicle components that affect the quality of driving (acceleration, braking, clutch, gear change) via Smartphone using Wi-Fi and BLE as communication protocol. The user can see in real-time data from sensors that control driver action on vehicle driving systems such as acceleration, braking, and vehicle shifting through a web interface. Thanks to this communication, the user can control his driving quality and, hence, eco-driving can be achieved
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2010.06b
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pp.455-459
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2010
본 논문에서는 운전자의 운전 패턴에 따른 연료 소비량을 감소하는 ECO_Driving에서 효율적으로 방법을 제안하였다. 이 ECO-Driving 시스템은 차량의 정확한 상태 정보를 바탕으로 운전 상태를 운전자에게 제공하여 경제운전 행동으로 배기가스 감축, 에너지절약을 유도하였다. 차량의 상태정보를 추출하기 위해서 차량 네트워크인 CAN 버스를 사용하였으며, 이를 하드웨어로 구현하였다. 효율적인 ECO_Driving을 위한 차량 데이터들을 추출하여 분석하였으며, 이들 데이터를 바탕으로 운전자에게 에코여부를 제공하는 프로그램을 구현하였다. 제한적인 실험이었지만 연비를 감소하는 것을 확인할 수 있었다.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.16
no.3
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pp.120-131
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2017
Recent studies have suggested that providing in-vehicle feedback on various driving behaviors promote eco-friendly driving behaviors. However, there was relatively little interest in cognitive overload that can be caused by the provision of information. Thus, the goal of this study was to investigate the relative effects of two types of feedback(visual feedback vs. visual-auditory feedback) to increase eco-driving performance while minimizing driving workload. Also, in this study, the complexity of the driving task was distinguished (secondary vs. tertiary task) in order to reflect the actual driving situation. The study adopted a counterbalancing design in which the two feedback types were delivered in a different order under the two different task conditions. Results showed that providing the visual-auditory feedback was more effective than the visual only feedback in both promoting eco-friendly driving behaviors and minimizing driving workload under both task conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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