@INBOOK{Barski2022:i6874,
	author="{Barski, Robert and Liszka, Tadeusz}",
	title="{Wykorzystanie analizy danych masywnych do korekty zasięgu pojazdu elektrycznego}",
	year="2022",
	type="rozdział w monografii naukowej",
	language="pl",
	booktitle="{Nowoczesne technologie w przemyśle. Inżynieria wytwarzania i konstrukcje maszyn.}",
	publisher="{Akademia im. Jakuba z Paradyża w Gorzowie Wielkopolskim}",
	pages="125--134",
	keywords="pojazdy elektryczne (EV), szacowanie zasięgu, analiza zbiorów big data; electric vehicles (EV), range estimation, Big Data sets analysis",
	abstract="{Niniejsza publikacja dotyczy możliwości oszacowania zagadnienia stylu jazdy kierowcy pojazdu
elektrycznego wyznaczonego w oparciu o analizę gromadzonych danych w zbiorze big data. Jest ona
rozwinięciem prac projektowo‑badawczych zmierzających do stworzenia podstaw naukowych i prak‑
tycznych umożliwiających budowę w pełni funkcjonalnych algorytmów wspierających pracę kierowcy
pojazdu elektrycznego. W ramach działań został opracowany prototyp algorytmu, który wykorzystuje
ogólnodostępne usługi geolokalizacji oraz znane zależności szacowania oporów ruchu. Coraz surowsze
przepisy oraz zamierzenia Komisji Europejskiej dotyczące eksploatacji pojazdów wymuszają zwiększe‑
nie liczby samochodów elektrycznych (EV) poruszających się po drogach. Jednak dotychczas pojazdy
elektryczne mają wyraźnie mniejszy zasięg niż pojazdy z silnikami spalinowymi. Chociaż podejmowane
są systematyczne starania, aby poprawić efektywność samochodów elektrycznych, jest to jednak nadal
znacznie mniejszy wskaźnik w porównaniu z pojazdami spalinowymi. Przeprowadzone badania wska‑
zują, iż jednym z decydujących, o możliwym zasięgu pojazdu, wskaźników jest styl jazdy kierowcy.
Brak możliwości określenia, w jaki sposób kierowca gospodaruje potencjałem użytkowym pojazdu
w zakresie zużycia energii, praktycznie uniemożliwia poprawne oszacowanie jego zasięgu. Wobec
takich wyzwań kluczowym jest poprawne szacowanie zasięgu pojazdu elektrycznego w rzeczywistych
warunkach drogowych oraz określenie wpływu stylu jazdy kierowcy na osiągi.; This Paper deals with the issue of possibilities of estimation the driving style of an electric
vehicle driver which is based on the determination of the analysis of data collected in the Big
Data set. It is the next stage of the design and research work of building fully functional algo‑
rithms for supporting driving an EV. As part of the activities, a prototype of the algorithm was
developed, which uses generally available services provided by, for example: Open Street Map and
known principles of vehicle dynamics. The European Commission’s plans regarding the operation
of vehicles impose an increase of number of electric vehicles (EVs) on the roads. However,
the electric vehicles used so far have a shorter range than those with internal combustion engines.
Car manufacturers are making systematic efforts to improve the efficiency of electric cars. Howe‑
ver, it is still a much smaller indicator compared to internal combustion vehicles. The conducted
research shows that one of the factors determining the possible range of a vehicle is the driving
style. The inability to determine how the driver manages the vehicle’s utility potential in terms
of energy consumption makes it practically impossible to correctly estimate its range. In view
of such challenges, it is crucial thing to correctly estimate the range of an electric vehicle in real
road conditions and the driving style of the driver}",
}