美国研究称消费者对电动汽车缺乏了解阻碍其推广
05-27
混合动力汽车（HEV）和纯电动汽车（EV）等电动汽车不仅燃油效率高，而且行驶噪音低。
但由于行驶声音较低，行人很难察觉车辆的靠近，因此存在在繁忙道路上引发事故概率较高的问题。
东京大学的研究小组开发了利用智能手机解决该问题的技术，并在7月举行的“普适计算研究会第43届研究会议”上发表了演讲（图1）注1）。
该技术通过与眼镜和手表式可穿戴设备连接来发挥作用。
图1 利用开关噪声检测电动汽车是否接近东京大学的研究团队开发了一种系统，利用智能手机的麦克风收集HEV和EV等电动汽车的电源转换器发出的开关噪声以发出警报用户 有车辆正在驶近。
（上图来自Google，下图来自东京大学）注1）讲座标题和论文名称是“Method to detector of pure electric cars or Hybrid Vehicles using smartphone”。
这是东京大学研究生院信息科学研究生院电子信息专业的教授·浅见彻和副教授·川原圭博的实验室开发出的成果。
主要研究人员是实验室的高木雅和藤本浩介。
关注开关噪音 日本销售的混合动力汽车和电动汽车都配备了向周围发出电子声音的装置，以通知行人有车辆驶近。
但这种方法的问题在于，它会损害车辆来之不易的安静性，并且驾驶员必须打开此功能才能使其发挥作用。
虽然车辆和行人相互传输位置信息的人对人通讯系统也在开发中，但这样的系统建设起来费时费力。
因此，东京大学的研究小组重点研究了混合动力汽车和电动汽车的驱动电机在启动时产生的开关噪声。
驱动电机的逆变器和转换器等功率转换器通常以 5 kHz 或 10 kHz 的频率开关 IGBT。
在该频带以及其整数倍的15kHz频带和20kHz频带中容易产生开关噪声。
功率转换器中的开关动作导致磁场变化，导致电机外壳振动，从而发出噪声。
市售汽车的行驶声音测量结果显示，HEV（普锐斯 PHV）在 5kHz 附近出现峰值，EV（LEAF）在 10kHz 和 20kHz 附近出现峰值。
该检测技术利用具有峰值的三个频段，根据使用 iPod touch 预先录制的 HEV 和 EV 的驾驶声音，按照以下步骤构建决策树，用于检测接近的车辆。
(1) 记录数据的采样频率为48kHz。
为了便于FFT，分为30000个相等的样本（每个样本0.秒），每个样本定义为1帧。
(2) 对每一帧的波形数据进行FFT，得到频谱。
(3) 5kHz、10kHz、20kHz附近三个频段各设置16段。
(4)计算每个部分的最大音量和平均音量，然后使用所有频段的平均音量对每个部分进行归一化。
(5) 将包含车辆型号和速度信息的正确答案标签分配给上一步获得的96维（3×16×2）特征向量。
(6) 使用正确答案标签，用名为“J48”的算法编译决策树。
之所以采用J48决策树，是因为原理简单、准确率高，可以借助智能手机等便携式设备的计算能力来进行判断。
使用该检测技术时，按照上述步骤（1）至（5），根据智能手机麦克风采集的声音数据获得96维特征向量，并将这些向量放入J48决策树中，以确定是否No HEV/ EV 方法（图 2）。
实验结果表明，在电动汽车到达距离行人最近的距离之前大约两秒就可以检测到接近的车辆（图3）。
图2 使用三个频段来检测车辆是否接近。
电动汽车电源转换器的开关噪声在5kHz、10kHz和20kHz附近达到峰值。
因此，该技术利用这三个频段的最大音量和平均音量来判断是否有电动汽车靠近。
图3 可以提前大约两秒发出警告。
使用同一辆电动汽车，在住宅区、停车场、主要街道等三个不同环境声音的地方进行了实验。
实验结果表明，在环境声音较小的住宅区，可以尽早发出预警。
检测到接近的车辆并发??出警告 (a)。
另外，比较了停车场检测到HEV和EV并发出警告所需的时间，发现两者没有太大差异（b）。
可以提前大约两秒发出接近车辆的警告。
在将这种检测算法作为Android应用程序安装在Nexus 4上后进行测试后发现，在电动汽车到达距离行人最近的距离之前4秒就可以检测到车辆。
此外，东京大学还试制了一种系统，可以在谷歌眼镜上显示警告，并在车辆到达距离行人最近的距离之前检测到车辆的接近。
除了眼镜式终端之外，手表式终端也可以利用该技术来提醒行人有车辆正在驶近。
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