文件名称:研究背景-gps信号捕获算法matlab/simulink仿真
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文件格式:PDF
更新时间:2024-07-21 14:27:49
报告
1.1 研究背景 1.1.1 研究工作背景 车联网技术和数据的应用可能引发车险经营的深刻变革,不仅影响传统的经营模式, 还能够帮助驾驶员改善驾驶行为,降低事故发生。依托车联网技术和数据进行的车险创新 模式在欧美市场已经有了较长时间的发展,部分公司如美国的 Progressive 保险公司、英国的 Insure the Box 保险经纪公司通过车联网保险培育了核心竞争力、获得了巨大商业成功。 我国智能网联汽车逐步迈入产业化,越来越多的车辆具备了车联网系统,也为车险经 营创新带来了新的机会。近年来,国内各保险公司广泛开展车联网技术和数据应用的尝试, 各保险公司或自行安装车联网设备、或与外部数据源合作进行数据采集、分析、建模,积 累了丰富的研究和应用经验,但也暴露出一系列问题,影响了研究和应用: (1)数据质量问题严重。对于车联网数据缺乏系统性地验证,由于终端设备、采集算法、 压缩传输等各方面的原因造成的数据异常影响了研究效果。 (2)研究数据样本量小。尤其是能够与保险数据匹配上的样本车辆更少,各保险公司 目前的研究中小样本数据难以得到普遍适用的稳定结论。 (3)数据清理能力较弱。车联网数据产生于各类传感器,受限于信号强弱、外部环境、 突发故障等各种情况的影响,在使用前需要进行复杂的数据预处理,而保险公司的数据分 析人员往往缺乏对于车联网底层数据的深度理解而无法胜任此项工作。 (4)行车事件定义差异。对于行车过程中的某些事件(如急加速、急减速、急转弯、 急变道等事件)的判定,技术处理存在差异,没有形成统一的认识和方法论,造成数据的 不一致性,即增加数据处理成本,也导致数据难以共享共用。 车联网数据应用不同于传统车险定价,涉及到终端硬件、数据采集算法、数据压缩传 1