CN107476920A - 基于行驶路况分析的发动机自动启停触发方法及*** - Google Patents

基于行驶路况分析的发动机自动启停触发方法及*** Download PDF

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Abstract

本发明涉及车辆工程领域，公开基于路况分析的基于行驶路况分析的发动机自动启停触发方法及***，包括：1，在汽车停车的情况下，根据路况特性参数判别汽车有以下之一的停车原因：拥堵停车、红灯停车或事故停车；2，在汽车的停车原因判定为拥堵停车的情况下，将拥堵路段实时路况特性参数与服务器端历史参数进行对比，在拥堵路段实时路况特性参数大于历史参数的情况下，执行自动启停；3，在开启自动启停的情况下，根据实时路况特性参数计算得到拥堵时间。本发明实现了车辆在红绿灯等待、交通事故等待、路段拥堵等状况下的发动机智能自动启停。

Description

基于行驶路况分析的发动机自动启停触发方法及***
技术领域
本发明涉及车辆工程领域，具体地，涉及一种基于行驶路况分析的发动机自动启停触发方法及***。
背景技术
随着汽车技术的发展，以及对节能减排要求的日益提高，汽车自动启停***应运而生。
其原理是当车辆处于停止状态时，发动机将暂停工作，暂停的同时，发动机内的润滑油会持续运转，使发动机内部保持润滑；当松开制动踏板后，发动机将再次启动，从而可以避免车辆怠速时的燃油浪费，减少噪声，振动以及有害气体的排放。但现有的启停***过于机械化，在汽车停车时即会启动启停***，发动机的频繁启停不仅达不到节油的目的，反而造成了燃油的浪费，降低了车辆的平稳性和舒适性，也加剧了发动机的磨损。于是有人设计了一种基于行驶路况的发动机自动启停智能触发方法，如中国专利文献公开了一个发明专利:一种基于行驶路况的发动机自动启停智能发方法与***【申请号:201510124227.1，公告号:CN 104791118B】，该***与方法通过摄像头拍摄停车时前方道路照片，获取红灯时间以及交通拥堵与否，通过对刹车踏板进行计数，计算在路段的刹车踩踏频率，根据红灯时间以及刹车频率从而对启停***进行控制。
上述专利提供的技术方案解决了车辆在红灯时自动停车的问题。然而，目前许多道路已经采用不显示倒计时的红绿灯，其红灯倒计时获取功能受到限制。仅通过拍摄照片，也不能确定交通是否拥堵。并且该方法与***不能估算出汽车停车后下一次启动所需的时间，以更精确的控制汽车的启停***，因此实用性并不高。
随着车内个人导航的广泛应用，以及交通信息联网化的大趋势，通过车载导航设备获取前方路段交通情况的技术已日趋成熟。然而目前的汽车启停***还不能结合路段情况，包括红绿灯、事故、拥堵时间等因素，对***的开启与否智能化控制。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于行驶路况分析的发动机自动启停触发方法及***，该基于行驶路况分析的发动机自动启停触发方法及***，实现了车辆在红绿灯等待、交通事故等待、路段拥堵等状况下的发动机智能自动启停，使汽车能依据实时路况，智能运行启停功能。从而达到保护汽车发动机、节约燃油、降低排放的目的。
为了实现上述目的，本发明提供一种基于路况分析的汽车自动启停智能触发方法，该汽车自动启停智能触发方法包括：
步骤1，在汽车停车的情况下，根据路况特性参数判别汽车有以下之一的停车原因：拥堵停车、红灯停车或事故停车；
步骤2，在汽车的停车原因判定为拥堵停车的情况下，将拥堵路段实时路况特性参数与服务器端历史参数进行对比，在拥堵路段实时路况特性参数大于历史参数的情况下，执行自动启停；
步骤3，在开启自动启停的情况下，根据实时路况特性参数计算得到拥堵时间；
步骤4，根据所述拥堵时间，预测本次停止时间至下一次发动机启动时间的区间，在区间大于设定值的情况下，控制汽车发动机停止转动；
步骤5，将拥堵路段实时路况特性参数更新至服务器端，覆盖历史参数。
优选地，在步骤2中，将实时路况特性参数与服务器端历史参数进行对比，在相似度大于预设值的情况下，根据服务器端历史参数所对应的结果，判定是否执行自动启停。
优选地，该汽车自动启停智能触发方法还包括：记录采集汽车通过所述拥堵路段的行驶状态参数。
优选地，所述行驶状态参数包括汽车通过所述拥堵路段的汽车行程、时长、每次发动机怠速或停止运行的总时长以及车速为零的次数。
优选地，所述路况特性参数包括：
经过红绿灯时，获取红灯时长，输出红灯时长即为拥堵时间；
当前方有交通事故时，默认输出大于启停装置预设时间的值即为拥堵时间；
当前方仅拥堵或不拥堵时，基于BP神经网络算法得到汽车下一次启动所需要的时间。
本发明提供一种基于行驶路况分析的发动机自动启停触发***，该汽车自动启停触发***包括：
在汽车停车的情况下，根据路况特性参数判别汽车有以下之一的停车原因：拥堵停车、红灯停车或事故停车的装置；
在汽车的停车原因判定为拥堵停车的情况下，将拥堵路段实时路况特性参数与服务器端历史参数进行对比，在拥堵路段实时路况特性参数大于历史参数的情况下，执行自动启停的装置；
在开启自动启停的情况下，根据实时路况特性参数计算得到拥堵时间的装置；
根据所述拥堵时间，预测本次停止时间至下一次发动机启动时间的区间，在区间大于设定值的情况下，控制汽车发动机停止转动的装置；
将拥堵路段实时路况特性参数更新至服务器端，覆盖历史参数的装置。
优选地，将实时路况特性参数与服务器端历史参数进行对比，在相似度大于预设值的情况下，根据服务器端历史参数所对应的结果，判定是否执行自动启停的装置。
优选地，该***还包括：
记录采集汽车通过所述拥堵路段的行驶状态参数的装置。
优选地，所述行驶状态参数包括汽车通过所述拥堵路段的汽车行程、时长、每次发动机怠速或停止运行的总时长以及车速为零的次数的装置。
优选地，所述路况特性参数包括：
经过红绿灯时，获取红灯时长，输出红灯时长即为拥堵时间的装置；
当前方有交通事故时，默认输出大于启停装置预设时间的值即为拥堵时间的装置；
当前方仅拥堵或不拥堵时，基于BP神经网络算法得到汽车下一次启动所需要的时间的装置。
通过上述技术方案，将基于GPS、城市交通数据联网的城市实时路况获取技术与汽车自启停技术相结合，实现车辆在红绿灯等待、交通事故等待、路段拥堵等状况下的发动机智能自动启停，使汽车能依据实时路况，智能运行启停功能，避免不必要的发动机自动启停。通过服务器的路况数据历史记录，能够更加高效的完成判断分析。使汽车自动启停功能更加实时性，精确性，最大限度节省燃油，降低排放。
本发明的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
附图是用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明，但并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是说明本发明的一种基于路况分析的汽车自动启停触发方法的流程图；
图2是说明本发明的一种基于路况分析的汽车自动启停触发方法的流程图；以及
图3是说明本发明的一种基于路况分析的汽车自动启停触发***的结构框图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。
本发明提供一种基于路况分析的汽车自动启停智能触发方法，该汽车自动启停智能触发方法包括：
步骤1，在汽车停车的情况下，根据路况特性参数判别汽车有以下之一的停车原因：拥堵停车、红灯停车或事故停车；
步骤2，在汽车的停车原因判定为拥堵停车的情况下，将拥堵路段实时路况特性参数与服务器端历史参数进行对比，在拥堵路段实时路况特性参数大于历史参数的情况下，执行自动启停；
步骤3，在开启自动启停的情况下，根据实时路况特性参数计算得到拥堵时间；
步骤4，根据所述拥堵时间，预测本次停止时间至下一次发动机启动时间的区间，在区间大于设定值的情况下，控制汽车发动机停止转动；
步骤5，将拥堵路段实时路况特性参数更新至服务器端，覆盖历史参数。
本发明通过将基于GPS、城市交通数据联网的城市实时路况获取技术与汽车自启停技术相结合，实现车辆在红绿灯等待、交通事故等待、路段拥堵等状况下的发动机智能自动启停，使汽车能依据实时路况，智能运行启停功能。从而达到保护汽车发动机、节约燃油、降低排放的目的。
在本发明的一种具体实施方式中，在步骤2中，将实时路况特性参数与服务器端历史参数进行对比，在相似度大于预设值的情况下，根据服务器端历史参数所对应的结果，判定是否执行自动启停。
在本发明的一种具体实施方式中，该汽车自动启停智能触发方法还可以包括：记录采集汽车通过所述拥堵路段的行驶状态参数。
在该种实施方式中，所述行驶状态参数包括汽车通过所述拥堵路段的汽车行程、时长、每次发动机怠速或停止运行的总时长以及车速为零的次数。
在本发明的一种具体实施方式中，所述路况特性参数包括：
经过红绿灯时，获取红灯时长，输出红灯时长即为拥堵时间；
当前方有交通事故时，默认输出大于启停装置预设时间的值即为拥堵时间；
当前方仅拥堵或不拥堵时，基于BP神经网络算法得到汽车下一次启动所需要的时间。
本发明还提供一种基于行驶路况分析的发动机自动启停触发***，该汽车自动启停触发***包括：
在汽车停车的情况下，根据路况特性参数判别汽车有以下之一的停车原因：拥堵停车、红灯停车或事故停车的装置；
在汽车的停车原因判定为拥堵停车的情况下，将拥堵路段实时路况特性参数与服务器端历史参数进行对比，在拥堵路段实时路况特性参数大于历史参数的情况下，执行自动启停的装置；
在开启自动启停的情况下，根据实时路况特性参数计算得到拥堵时间的装置；
根据所述拥堵时间，预测本次停止时间至下一次发动机启动时间的区间，在区间大于设定值的情况下，控制汽车发动机停止转动的装置；
将拥堵路段实时路况特性参数更新至服务器端，覆盖历史参数的装置。
在该种实施方式中，将实时路况特性参数与服务器端历史参数进行对比，在相似度大于预设值的情况下，根据服务器端历史参数所对应的结果，判定是否执行自动启停的装置。
在该种实施方式中，该***还包括：
记录采集汽车通过所述拥堵路段的行驶状态参数的装置。
在该种实施方式中，所述行驶状态参数包括汽车通过所述拥堵路段的汽车行程、时长、每次发动机怠速或停止运行的总时长以及车速为零的次数的装置。
在该种实施方式中，所述路况特性参数可以包括：
经过红绿灯时，获取红灯时长，输出红灯时长即为拥堵时间的装置；
当前方有交通事故时，默认输出大于启停装置预设时间的值即为拥堵时间的装置；
当前方仅拥堵或不拥堵时，基于BP神经网络算法得到汽车下一次启动所需要的时间的装置。
在本发明的一种具体实施方式中，如图1所示，本发明实施例基于路况分析的汽车自动启停智能触发方法及***，包括以下步骤:
(1)获取刹车踏板信号，当汽车速度为零时，接收路况特性参数。
(2)根据路况特性参数判别停车原因，原因分为拥堵停车、红灯停车、事故停车三种。
(3)当停车原因判别为拥堵停车时，将拥堵段实时路况特性参数与服务器端历史参数进行匹配对比，判断是否在该路段开启自动启停功能。
(4)若开启自动启停功能，利用获取到的路况参数，计算汽车将要拥堵的时间
(5)将计算得到的时间发送至汽车启停器控制端，判断下一次发动机启动时间是否大于设定值，若大于设定值则控制发动机停止转动。
(6)记录汽车通过拥堵路段的行驶状态参数
(7)进行数据分析，判断是否应在该路段开启自动启停功能。
(8)将判断结果与进入该拥堵路段时的路况参数进行处理，上传服务器作为历史参数。
步骤(1)中，当获取到汽车刹车信号，并检测到车速为零时，获取路况特性参数包括交通信号灯状态、车辆占有率、车流量、车辆平均速度、车头时距、车辆间距、交通事故状态、汽车经过该路段的时段。其中，车辆占有率指车辆在时间和空间占用道路的比率；车流量指单位时间内通过某一路段的车辆数量；车辆平均速度指车辆在行驶时间内的平均时速；车头时距指在同一车道上行驶的车辆队列中，两连续车辆车头端部通过某一断面的时间间隔；车辆间距指与本车车头与相邻的前方车尾的距离；交通事故状态即获取前方路段是否发生了交通事故；汽车经过该路段的时段即指记录本车经过该路段的时间日期。
步骤(3)的匹配对比方式为，将实时路况的路况特性参数与服务器端该路段该时间段的路况特性参数进行匹配，若相似度大于预设值，则可以根据服务器端匹配的历史数据结果确定是否开启自动启停功能。
步骤(4)中汽车拥堵时间计算方法为，利用获取到的路况特性参数，判别当即将经过红绿灯时，获取红灯时长，输出红灯时长即为拥堵时间，当前方有交通事故时，默认输出大于启停装置预设时间的值即为拥堵时间，当前方仅拥堵或不拥堵时，基于BP神经网络算法得到汽车下一次启动所需要的时间。
步骤(6)中的行驶状态参数包括汽车通过该拥堵路段的汽车行程、时长、每次发动机怠速或停止运行的总时长，车速为零的次数。
步骤(8)中的数据处理方法为，若判别结果与步骤(3)匹配的历史数据结果不同，则上传数据进行原因分析，若判别结果与步骤(3)匹配的历史数据结果相同，则不再上传数据。
本发明的一个具体实施例中，基于路况分析的汽车自动启停智能触发方法及***，包括路况获取模块、行驶状态参数获取模块、计算分析模块、自启停***控制模块、数据处理模块、服务器模块。使用以上***，如图2所示，具体包括以下步骤：
(1)当遇到红绿灯或处于拥挤状态时，司机踩下刹车踏板，当车速为零时，安装在汽车的获取模块接收路况特性参数，包括：交通信号灯状态、车辆占有率、车流量、车辆平均速度、车头时距、车辆间距、交通事故状态、汽车经过该路段的时段。
(2)计算分析模块根据得到的路况参数判断停车原因，若不为拥堵路段停车，则分析停车原因为事故还是红绿灯原因，而后计算本次停车的可能时间发送给启停控制***。若为拥堵路段停车，则进行路况参数匹配，若匹配成功，则根据服务器端的历史参数与结果，判断是否开启启停***，并将结果发送给启停控制***。若匹配不成功，则根据路况参数计算本次停车的可能时间，发送给启停控制***。
(3)若启停控制***模块接收到的收到的时间大于5s，则开启启停***，否则本次停车不开启。
(4)若判断为拥堵路段停车，则利用行驶状态参数获取模块，获取汽车通过该路段的行驶状态参数，包括：汽车通过该拥堵路段的汽车行程、时长、每次发动机怠速或停止运行的总时长，车速为零的次数。并将数据传递给数据处理模块。
(5)数据处理模块依据行驶状态参数，根据是否省油、能否减少发动机磨的标准，通过一定的算法，判别是否应在该路段开启汽车自启停装置，并将结果与匹配的历史参数结果进行比对，如果与服务器历史参数结果不同，则上传数据至服务器进行进一步分析，否则不上传。
本发明实施例基于行驶路况的发动机自动启停智能触发***，如图3所示，包括：
路况获取模块：用于获取路径的路况特性参数包括交通信号灯状态、车辆占有率、车流量、车辆平均速度和车辆间距、交通事故状态、汽车经过该路段的时段。
行驶状态参数获取模块：获取行驶状态参数包括汽车通过该拥堵路段的汽车行程、时长、每次发动机怠速或停止运行的总时长，车速为零的次数。
计算分析模块：依据路况特性参数判别停车原因，接收服务器端数据，完成拥堵段实时路况特性参数与服务器端历史参数的匹配对比，完成逻辑判断，计算拥堵时间，发送启停***控制信号。
自启停***控制模块：依据启停***控制信号、拥堵时间，控制发动机停止转动。
数据处理模块：依据行驶状态参数，判别是否应在该路段开启汽车自启停装置，并将结果与匹配的历史参数结果进行比对，判断是否上传，完成上传数据。
服务器模块：接收数据处理模块数据，向计算分析模块发送数据。
以上结合附图详细描述了本发明的优选实施方式，但是，本发明并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明的技术构思范围内，可以对本发明的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本发明的保护范围。
另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合，为了避免不必要的重复，本发明对各种可能的组合方式不再另行说明。
此外，本发明的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明的思想，其同样应当视为本发明所公开的内容。

Claims (10)

1.一种基于路况分析的汽车自动启停智能触发方法，其特征在于，该汽车自动启停智能触发方法包括：
步骤1，在汽车停车的情况下，根据路况特性参数判别汽车有以下之一的停车原因：拥堵停车、红灯停车或事故停车；
步骤2，在汽车的停车原因判定为拥堵停车的情况下，将拥堵路段实时路况特性参数与服务器端历史参数进行对比，在拥堵路段实时路况特性参数大于历史参数的情况下，执行自动启停；
步骤3，在开启自动启停的情况下，根据实时路况特性参数计算得到拥堵时间；
步骤4，根据所述拥堵时间，预测本次停止时间至下一次发动机启动时间的区间，在区间大于设定值的情况下，控制汽车发动机停止转动；
步骤5，将拥堵路段实时路况特性参数更新至服务器端，覆盖历史参数。
2.根据权利要求1所述的基于路况分析的汽车自动启停智能触发方法，其特征在于，在步骤2中，将实时路况特性参数与服务器端历史参数进行对比，在相似度大于预设值的情况下，根据服务器端历史参数所对应的结果，判定是否执行自动启停。
3.根据权利要求1所述的基于路况分析的汽车自动启停智能触发方法，其特征在于，该汽车自动启停智能触发方法还包括：记录采集汽车通过所述拥堵路段的行驶状态参数。
4.根据权利要求3所述的基于路况分析的汽车自动启停智能触发方法，其特征在于，所述行驶状态参数包括汽车通过所述拥堵路段的汽车行程、时长、每次发动机怠速或停止运行的总时长以及车速为零的次数。
5.根据权利要求1所述的基于路况分析的汽车自动启停智能触发方法，其特征在于，所述路况特性参数包括：
经过红绿灯时，获取红灯时长，输出红灯时长即为拥堵时间；
当前方有交通事故时，默认输出大于启停装置预设时间的值即为拥堵时间；
当前方仅拥堵或不拥堵时，基于BP神经网络算法得到汽车下一次启动所需要的时间。
6.一种基于行驶路况分析的发动机自动启停触发***，其特征在于，该汽车自动启停触发***包括：
在汽车停车的情况下，根据路况特性参数判别汽车有以下之一的停车原因：拥堵停车、红灯停车或事故停车的装置；
在汽车的停车原因判定为拥堵停车的情况下，将拥堵路段实时路况特性参数与服务器端历史参数进行对比，在拥堵路段实时路况特性参数大于历史参数的情况下，执行自动启停的装置；
在开启自动启停的情况下，根据实时路况特性参数计算得到拥堵时间的装置；
根据所述拥堵时间，预测本次停止时间至下一次发动机启动时间的区间，在区间大于设定值的情况下，控制汽车发动机停止转动的装置；
将拥堵路段实时路况特性参数更新至服务器端，覆盖历史参数的装置。
7.根据权利要求6所述的基于行驶路况分析的发动机自动启停触发***，其特征在于，将实时路况特性参数与服务器端历史参数进行对比，在相似度大于预设值的情况下，根据服务器端历史参数所对应的结果，判定是否执行自动启停的装置。
8.根据权利要求6所述的基于行驶路况分析的发动机自动启停触发***，其特征在于，该***还包括：
记录采集汽车通过所述拥堵路段的行驶状态参数的装置。
9.根据权利要求8所述的基于行驶路况分析的发动机自动启停触发***，其特征在于，所述行驶状态参数包括汽车通过所述拥堵路段的汽车行程、时长、每次发动机怠速或停止运行的总时长以及车速为零的次数的装置。
10.根据权利要求6所述的基于行驶路况分析的发动机自动启停触发***，其特征在于，所述路况特性参数包括：
经过红绿灯时，获取红灯时长，输出红灯时长即为拥堵时间的装置；
当前方有交通事故时，默认输出大于启停装置预设时间的值即为拥堵时间的装置；
当前方仅拥堵或不拥堵时，基于BP神经网络算法得到汽车下一次启动所需要的时间的装置。
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