CN113928333B - 基于辅助驾驶的降能耗方法及*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于辅助驾驶的降能耗方法，涉及辅助驾驶技术领域，解决现有能耗测算方法实用性差的技术问题，方法包括：根据车辆的各历史场景及对应的平均油耗、平均速度建立平均油耗‑场景代码对应关系表；获取车辆当前的识别数据、车况信息、驾驶数据；获取即时发动机油耗、驾驶环境；获取厂家指导油耗数据；比对即时发动机油耗与厂家指导油耗数据，得到理论油耗差值；如果车况信息符合预设的厂家指导标准，则发送理论油耗差值至指定的终端机；否则，根据驾驶环境查询平均油耗‑场景代码对应关系表得到指导车速，并发送指导车速至终端机。本发明还公开了一种基于辅助驾驶的降能耗***。本发明可以有效降低车辆能耗，实用性强。

Description

基于辅助驾驶的降能耗方法及***

技术领域

本发明涉及辅助驾驶技术领域，更具体地说，它涉及一种基于辅助驾驶的降能耗方法及***。

背景技术

对于机动车而言，其油耗（能耗）除了受发动机等硬件设备影响，还受驾驶行为影响，如：城市道路能耗高于高速路，究其原因，是频繁的启停和低速驾驶。

公告号为CN106203735B的专利公开了一种机动车驾驶员驾驶行为能耗特征测算方法，包括：获取驾驶行为能耗特征参数，划分车辆运行条件，建立驾驶行为能耗特征的综合测算模型结构，建立驾驶行为与车辆能耗的关系模型，确定能耗约束下的最优驾驶行为参数阈值，采用评分制形式分层计算驾驶员在不同运行条件下的驾驶行为能耗特征。

上述技术方案，其可做车辆能耗方面的监管评估，但是其更多的是为驾驶员评估与考核、培训及优化等提供方法和工具，不便用于实时驾驶行为，实用性差，因此本申请提出一种新的技术方案。

发明内容

本发明要解决的技术问题是针对现有技术的上述不足，本发明的目的一是提供一种可以辅助司机降低机动车能耗的基于辅助驾驶的降能耗方法。

本发明的目的二是提供一种可以辅助司机降低机动车能耗的基于辅助驾驶的降能耗***。

为了实现上述目的一，本发明提供一种基于辅助驾驶的降能耗方法，包括：

记录车辆行程的各历史场景，以及各历史场景对应的即时发动机油耗、车辆速度，通过加权求平均算法计算各历史场景对应的平均油耗、平均速度；根据所述各历史场景及对应的平均油耗、平均速度建立平均油耗-场景代码对应关系表；

获取所述车辆当前的识别数据、车况信息、驾驶数据；

根据所述驾驶数据得到当前的即时发动机油耗、驾驶环境；

根据所述识别数据获取与所述驾驶环境对应的厂家指导油耗数据；

比对当前的即时发动机油耗与厂家指导油耗数据，得到理论油耗差值；

如果所述车况信息符合预设的厂家指导标准，则发送所述理论油耗差值至指定的终端机；否则，根据所述驾驶环境查询所述平均油耗-场景代码对应关系表得到预选的平均油耗、平均速度；根据预设的油耗筛选标准从所述预选的平均油耗中选出优选的平均油耗，取所述优选的平均油耗对应的平均速度作为指导车速，并发送所述指导车速至所述终端机。

作为进一步地改进，将所述各历史场景进行分类，对同一类历史场景给予同一场景代码。

进一步地，记录所述各历史场景的加速度；

根据该加速度评估各历史场景驾驶过程中的加/减速次数及对应的持续时间，得到变速特征数据；

对同一场景代码的各组变速特征数据做相似度分析，得到相似度值；

比对相似度值符合阈值的两组变速特征数据所对应的驾驶数据，如果所述两组驾驶数据对应的平均油耗的差值超出限值范围，则将所述两组变速特征数据分别与其它所述各组变速特征数据做相似度分析，并删除所述两组变速特征数中相似度小的一组。

进一步地，根据所述驾驶数据产生的日期确定季节权重，并根据所述季节权重对所述驾驶数据做赋值标记。

进一步地，获取与所述车辆相同类型的其它车辆在所述驾驶环境中的平均油耗，并记为参考油耗，如果所述参考油耗小于所述车辆当前的平均油耗，则在所述车辆的平均油耗-场景代码对应关系表中增加参考油耗，以及所述参考油耗对应的平均速度。

进一步地，根据所述车辆的司机的面部图像得到司机的驾驶状态信息，如果所述指导车速大于所述驾驶状态信息对应的安全车速，则中止发送所述指导车速，并发送安全提示信息至所述终端机。

进一步地，记录所述车辆在正常行驶中的刹车行为，根据所述刹车行为判断所述车辆的司机的驾驶熟练度，如果所述司机的驾驶熟练度未达到参考标准，则中止分析理论油耗差值或指导车速。

进一步地，根据所述驾驶状态信息、刹车行为判断所述车辆是否存在危险驾驶行为，如果存在危险驾驶行为，则记录所述车辆的识别数据、位置和时间作为的危险驾驶记录。

进一步地，根据所述驾驶数据生成行车轨迹并保存；

获取与当前行车轨迹重合度大于同程阈值的历史行车轨迹；

根据当前行车轨迹、获取的历史行车轨迹生成同程油耗比对报告。

为了实现上述目的二，本发明提供一种基于辅助驾驶的降能耗***，包括车机，所述车机的存储器上存储有能够被处理器加载并执行如上述的基于辅助驾驶的降能耗方法的计算机程序。

有益效果

本发明与现有技术相比，具有的优点为：

1.本发明在车况信息符合厂家指导标准的情况时，基于驾驶环境比对即时发动机油耗和厂家指导油耗，利用理论油耗差值提示司机调整驾驶行为；而在车况信息不符合厂家指导标准的情况时，则基于行程的前方场景，分析计算历史平均油耗，筛选符合油耗筛选标准的平均油耗对应的平均速度作为指导车速，用于提示司机调整驾驶行为，从而可辅助司机降低机动车的能耗。

2.本发明通过增加季节权重，并根据季节权重对驾驶数据做赋值标记，可以减小分析过程中不同季节油耗存的偏差，从而提高指导车速的准确性。

3.本发明通过司机的面部图像得到司机的驾驶状态信息，如果指导车速大于驾驶状态信息对应的安全车速，则中止发送指导车速，并发送安全提示信息至终端机，以提高车辆驾驶的安全性。

4.本发明通过参考其它相同类型车辆在同一驾驶环境中的平均油耗，并记为参考油耗，如果参考油耗小于车辆当前的平均油耗，则在车辆的平均油耗-场景代码对应关系表中增加参考油耗及对应的平均速度，通过大数据的作用得到更优的指导车速，可以进行一步降低能耗。

5.本发明根据历史的刹车行为判断司机的驾驶熟练度，如果司机的驾驶熟练度未达到参考标准，则中止分析理论油耗差值或指导车速，避免发送信息干扰到司机正常驾驶的风险，以提高行车安全性。

6.本发明根据驾驶状态信息、刹车行为判断车辆是否存在危险驾驶行为，如果存在危险驾驶行为，则记录车辆的识别数据、位置和时间作为的危险驾驶记录，一方面可以用于供交通相关部门人员调用，用作事件性追溯数据，另一方面可提供给司机的家人做远程查看，或用于设置为主动发送给家人的终端机，以便督导司机进行安全驾驶。

7.本发明根据当前行车轨迹、获取的历史行车轨迹生成同程油耗比对报告，一方面，用于供给司机查看，判断根据本方法行车产生的油耗变化，直观展现本方法的效果；另一方面，还可用作辅助司机判断车辆是否需要进行保养维护，预判车辆故障等。

附图说明

图1为本发明的整体流程图；

图2为本发明中获取指导车速的流程图；

图3为本发明中对同一场景代码的各组变速特征数据做相似度分析的流程图。

具体实施方式

下面结合附图中的具体实施例对本发明做进一步的说明。

参阅图1-3，一种基于辅助驾驶的降能耗方法，包括：

记录车辆行程的各历史场景，以及各历史场景对应的即时发动机油耗、车辆速度，通过加权求平均算法计算各历史场景对应的平均油耗、平均速度；根据各历史场景及对应的平均油耗、平均速度建立平均油耗-场景代码对应关系表；

获取车辆当前的识别数据、车况信息、驾驶数据；

根据驾驶数据得到当前的即时发动机油耗、驾驶环境；

根据识别数据获取与驾驶环境对应的厂家指导油耗数据；

比对当前的即时发动机油耗与厂家指导油耗数据，得到理论油耗差值；

如果车况信息符合预设的厂家指导标准，则发送理论油耗差值至指定的终端机；否则，根据驾驶环境查询平均油耗-场景代码对应关系表得到预选的平均油耗、平均速度；根据预设的油耗筛选标准从预选的平均油耗中选出优选的平均油耗，取优选的平均油耗对应的平均速度作为指导车速，并发送指导车速至终端机，以辅助引导降低能耗。

历史场景为根据电子地图的导航数据得到，如电子地图提示的前方多少距离为何种场景，电子地图如高德地图或百度地图或谷歌或腾讯地图。需要注意的是，历史场景的距离范围应大于导航提示的距离范围，且历史场景的距离范围为变化值，如车辆通过导航提示场景的距离范围+30米后即作为另一历史场景。

记录各个历史场景内的即时发动机油耗和速度，加权求平均油耗和平均速度。加权求平均可以减小突发状态、停车产生的影响，如小于5km/h的车速，权重系数为0.1；通过引入工作人员预设的权重系数，再求平均，可得到符合正常行车的驾驶数据。

需要区分场景类别，将各历史场景进行分类，对同一类历史场景给予同一场景代码。可以按照建筑物或交通标志或道路性质进行分类，如学校、小区、单位分为一类，红绿灯路口分为一类，收费站分为一类，快速路、高架分为一类。根据驾驶环境识别当前场景，确定实时的场景代码，根据实时的场景代码查询平均油耗-场景代码对应关系表得到关联数据，关联数据包括平均油耗，平均油耗对应的平均速度。

关联数据可能包括一组或多组平均油耗、平均速度数据，作为预选的平均油耗、平均速度，需要根据油耗筛选标准从预选的平均油耗中选出优选的平均油耗。在本实施例中，油耗筛选标准为取最小的平均油耗。

上述的终端机，可以是司机的手机，如司机进入驾驶位后，手机扫码登录绑定车机，后续相关信息发送至手机做提示；当然，终端机还可以直接为车机。

理论油耗差值、指导车速及其它发送至终端机的信息，配置为音频信息或图像信息，以提高与司机的交互效果。

识别数据包括车架号或发动机号之类的唯一识别信息，识别数据可以预存于车机中，以等待调用。

驾驶数据包括车辆的位置、速度、加速度和即时发动机油耗；驾驶数据可通过车载运动传感器获取，如与CAN-Bus、OBD、车载GPS***做数据交互进行获取。

根据车辆的识别数据从预设的数据库中调取对应的厂家指导油耗数据。可以理解的是，每辆车子，其发动机、级别等不同，油耗并不相同；厂家在出厂时会给出对应的参考油耗，采集各个厂家的数据，将其分类存储于上述数据库即可。

更符合本申请需求的是，由厂家对各个类别的车辆做实车测试，邀请驾驶习惯优良的司机，驾驶渡过磨合期（至少一次保养）的车辆在各个路段安全驾驶，采集相关数据并存入数据库。

可以根据预设的驾驶环境区分标准分析车辆的速度信息，判定当前的驾驶环境。可以理解的是，在安全规范行车的前提下，如在城市道路、高速、园区内部道路等，有不同的安全行车速度；为此，在认为大多数人员安全行车的前提下，根据实际环境确定车速，基于其划定出驾驶环境区分标准，以便根据当前车速，判定车辆当前的驾驶环境。

驾驶环境区分标准，具体如：0-19km/h划定为事件性缓行路段（拥堵、人行横道区、出入口等）；20-39km/h划定为园区内部道路、城镇中心路段；40-64km/h划定为城市一般道路；65-80km/h以上划定为高速路、高架等记录各历史场景的加速度。

还可以根据车辆的位置对驾驶环境进行校正，可以理解的是，车辆的位置在电子地图中，放大比例尺后，可快速确定其大致区域，是在城市，还是其他地方，以配合驾驶环境区分标准相互佐证，校正车辆所处的驾驶环境。

在一个实施例中，记录所述各历史场景的加速度，可以根据驾驶数据中的加速度、时间参数，得到加速度变化；采样频率可以为5s一次；

根据该加速度评估各历史场景驾驶过程中的加/减速次数及对应的持续时间，得到变速特征数据；

对同一场景代码的各组变速特征数据做相似度分析，得到相似度值；其中，粗略的相似度分析可以是根据差值大小划分确定相似度；更优的相似度分析可以是通过相似度算法计算，如通过闵可夫斯基距离计算；

比对相似度值符合阈值的两组变速特征数据所对应的驾驶数据，如果两组驾驶数据对应的平均油耗的差值超出限值范围，则将两组变速特征数据分别与其它各组变速特征数据做相似度分析，并删除两组变速特征数中相似度小的一组。

其中，阈值为人工提前设定，类似各类设备的灵敏度级；限值范围可以理解为油耗波动误差允许范围。根据上述设置，可以剔除驾驶过程中突发性事情引发的整体数据偏差，且可以减小某些特殊驾驶行为带来的干扰，改善数据准确性。

因为不同季节，如夏季、冬季，司机会有更大的几率开启空调，所以不同季节油耗存在一定偏差。为此，在一个实施例中，根据驾驶数据产生的日期确定季节权重，日期为实时获取的网络时间，并根据季节权重对驾驶数据做赋值标记。在指导分析过程中增加对应的季节权重，用于计算理论油耗差值以及求平均油耗、求平均速度的过程。其中，季节权重赋值标准：夏季的季节权重系数为1.2，秋季的季节权重系数为1.1。可以减小分析过程中不同季节油耗存的偏差，从而提高指导车速的准确性。

在一个实施例中，获取与车辆相同类型的其它车辆在相同驾驶环境中的平均油耗，并记为参考油耗，如果参考油耗小于车辆当前的平均油耗，则在车辆的平均油耗-场景代码对应关系表中增加参考油耗，以及参考油耗对应的平均速度；查询平均油耗-场景代码对应关系表得到关联数据中包括参考油耗及对应的平均速度。增加参考油耗，一方面，可以减小地域影响；另一方面，可以对部分新手司机、驾驶习惯不佳的司机而言，可引用同区域的其他表现优良的司机的相关数据参考，引导其驾驶习惯；通过大数据的作用得到更优的指导车速，可以进行一步降低能耗。

为了降低能耗，根据本方法，在部分驾驶环境下可能会给出提高车速的引导，而已知的，安全行车高于其他，这使得本方法的上述内容在特殊驾驶情况下不适用于引导司机，如司机出现疲惫、精神集中度不足等情况，即上述情况下本方法不再适用引导司机，以避免误判引发安全事故。

为此，在一个实施例中，根据车辆的司机的面部图像得到司机的驾驶状态信息，当驾驶状态信息为符合预设的危险特征时，则需要判断指导车速是否大于危险特征对应的安全车速；如果指导车速大于危险特征对应的安全车速，即指导车速大于驾驶状态信息对应的安全车速，则中止发送指导车速，并发送安全提示信息至终端机。

具体的，如：通过预装于前挡风内侧的摄像头获取司机的面部图像，分析面部特征，识别眼睑闭合度、嘴巴开合度，根据阈值评估司机是否出现眯眼、打哈欠、甚至闭眼等状态；上述几种划定为危险特征，当出现这类驾驶状态时，如果指导车速大于预设定的当前场景安全车速，则中止发送，并发送安全提示。

可以理解的是，为避免个人面部特征差异引发的误判，需要司机预先录制视频、图像样本，基于其计算眼睑闭合度、嘴巴开合度。

在一个实施例中，记录车辆在正常行驶中的刹车行为，根据刹车行为判断车辆的司机的驾驶熟练度，如果司机的驾驶熟练度未达到参考标准，则中止分析理论油耗差值或指导车速。

具体的，基于正常行驶中的驾驶数据识别历次行程中的刹车行为，且做急刹判定；

其中，刹车行为的识别基于加速度实现，当加速度为负值且超出预设的标准参考阈值，即识别当前驾驶状态为刹车行为；同理，急刹判定，即加速度为负，且超出标准刹车变速阈值；

后续，统计历次行程中符合急刹标准的刹车次数，判断是否超出上限阈值，如果是，则判断司机的驾驶熟练度未达到参考标准。

可以理解的是，认为一次行程多次出现急刹行为的司机，其驾驶熟练度、驾驶习惯相对不佳，如果本方法在驾驶途中基于油耗做驾驶引导，可能会干扰其驾驶判断，存在一定风险，所以中止分析理论油耗差值和指导车速，以提高行车安全性。

在一个实施例中，根据驾驶状态信息、刹车行为判断车辆是否存在危险驾驶行为，具体的，根据记录刹车行为的发生时间，判断司机的驾驶状态信息出现危险特征后是否存在急刹的危险驾驶行为；如果存在危险驾驶行为，则记录车辆的识别数据、位置和时间作为的危险驾驶记录。

危险驾驶记录可以用于供交通相关部门人员调用，用作事件性追溯数据，也可以提供给司机的家人做远程查看，或用于设置为主动发送给家人的终端机，以便督导司机进行安全驾驶。

上述设置，使得驾驶状态信息的分析不在局限于现场作用于司机，还可用作配合其他人员对司机的驾驶行为规范。

在一个实施例中，根据驾驶数据的位置信息（电子地图中的位置点集），生成行车轨迹并保存；

获取与当前行车轨迹重合度大于同程阈值的历史行车轨迹；

根据当前行车轨迹、获取的历史行车轨迹做计算油耗差值，并获取对应过程中的车辆速度，生成同程油耗比对报告。

关于同程油耗比对报告，如：以数据表的形式产生，相邻列/行分别记录历次行程的车速，并标记实时的油耗差值。

上述同程油耗比对报告，一方面，用于供给司机查看，判断根据本方法行车产生的油耗变化，直观展现本方法的效果；另一方面，还可用作辅助司机判断车辆是否需要进行保养维护，预判车辆故障等。

一种基于辅助驾驶的降能耗***，包括车机，车机的存储器上存储有能够被处理器加载并执行如上述的基于辅助驾驶的降能耗方法的计算机程序。

以上仅是本发明的优选实施方式，应当指出对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。

Claims (10)

1.一种基于辅助驾驶的降能耗方法，其特征在于，包括：

记录车辆行程的各历史场景，以及各历史场景对应的即时发动机油耗、车辆速度，通过加权求平均算法计算各历史场景对应的平均油耗、平均速度；根据所述各历史场景及对应的平均油耗、平均速度建立平均油耗-场景代码对应关系表；

获取所述车辆当前的识别数据、车况信息、驾驶数据；

根据所述驾驶数据得到当前的即时发动机油耗、驾驶环境；

根据所述识别数据获取与所述驾驶环境对应的厂家指导油耗数据；

比对当前的即时发动机油耗与厂家指导油耗数据，得到理论油耗差值；

如果所述车况信息符合预设的厂家指导标准，则发送所述理论油耗差值至指定的终端机；否则，根据所述驾驶环境查询所述平均油耗-场景代码对应关系表得到预选的平均油耗、平均速度；根据预设的油耗筛选标准从所述预选的平均油耗中选出优选的平均油耗，取所述优选的平均油耗对应的平均速度作为指导车速，并发送所述指导车速至所述终端机。

2.根据权利要求1所述的基于辅助驾驶的降能耗方法，其特征在于，将所述各历史场景进行分类，对同一类历史场景给予同一场景代码。

3.根据权利要求2所述的基于辅助驾驶的降能耗方法，其特征在于，记录所述各历史场景的加速度；

根据该加速度评估各历史场景驾驶过程中的加/减速次数及对应的持续时间，得到变速特征数据；

对同一场景代码的各组变速特征数据做相似度分析，得到相似度值；

比对相似度值符合阈值的两组变速特征数据所对应的驾驶数据，如果两组所述驾驶数据对应的平均油耗的差值超出限值范围，则将所述两组变速特征数据分别与其它所述各组变速特征数据做相似度分析，并删除所述两组变速特征数中相似度小的一组。

4.根据权利要求1-3任意一项所述的基于辅助驾驶的降能耗方法，其特征在于，根据所述驾驶数据产生的日期确定季节权重，并根据所述季节权重对所述驾驶数据做赋值标记。

5.根据权利要求1-3任意一项所述的基于辅助驾驶的降能耗方法，其特征在于，获取与所述车辆相同类型的其它车辆在所述驾驶环境中的平均油耗，并记为参考油耗，如果所述参考油耗小于所述车辆当前的平均油耗，则在所述车辆的平均油耗-场景代码对应关系表中增加参考油耗，以及所述参考油耗对应的平均速度。

6.根据权利要求1所述的基于辅助驾驶的降能耗方法，其特征在于，根据所述车辆的司机的面部图像得到司机的驾驶状态信息，如果所述指导车速大于所述驾驶状态信息对应的安全车速，则中止发送所述指导车速，并发送安全提示信息至所述终端机。

7.根据权利要求6所述的基于辅助驾驶的降能耗方法，其特征在于，记录所述车辆在正常行驶中的刹车行为，根据所述刹车行为判断所述车辆的司机的驾驶熟练度，如果所述司机的驾驶熟练度未达到参考标准，则中止分析理论油耗差值或指导车速。

8.根据权利要求7所述的基于辅助驾驶的降能耗方法，其特征在于，根据所述驾驶状态信息、刹车行为判断所述车辆是否存在危险驾驶行为，如果存在危险驾驶行为，则记录车辆的识别数据、位置和时间作为的危险驾驶记录。

9.根据权利要求1所述的基于辅助驾驶的降能耗方法，其特征在于，根据所述驾驶数据生成行车轨迹并保存；

获取与当前行车轨迹重合度大于同程阈值的历史行车轨迹；

根据当前行车轨迹、获取的历史行车轨迹生成同程油耗比对报告。

10.一种基于辅助驾驶的降能耗***，包括车机，其特征在于，所述车机的存储器上存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1-9任意一项所述的基于辅助驾驶的降能耗方法的计算机程序。

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