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A Simulation Framework for Evaluating Mobile Autonomous Charging Pod Operations
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OA
AI
DOI：10.1109/OJITS.2025.3613259.png)
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摘要
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近期自动化领域的进展加速了自动驾驶电动汽车（AEVs）的发展，这些车辆具有连续运行潜力，主要受限于充电需求。我们提出了一种基于移动自主充电舱（MAPs）的动态充电策略，MAPs是配备电池的电动汽车，能够在移动过程中向AEVs传输能量。我们在微观交通仿真器SUMO中引入了一个专用仿真框架，并集成了MAP特有的任务分配、导航及实时能量传输模块，以适应真实的交通约束。我们在简化的环路网络中模拟了MAP和AEV的行为，并评估了不同需求与车队配置下的系统级性能。关键性能指标包括能耗、充电效率、电池利用率以及AEV电池容量需求的降低。仿真结果表明，MAPs能够有效支持AEV的连续运行，在最小基础设施投资下实现高达14%的电池容量缩减，同时相较于固定充电方案，还将旅行时间减少了7%。本研究为基于仿真的MAP动态充电方案评估奠定了基础，证明了其作为固定充电替代方案的可扩展性、灵活性和高效性。
Keyword:
Autonomous electric vehicles
dynamic charging
mobile autonomous charging pods
vehicle-to-vehicle charging
SUMO
AI总结
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期刊
I
IF:
5.3
论文数:
253
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970
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