CN114228723A - 一种驾驶行为分析方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种驾驶行为分析方法，包括：获取目标驾驶员在驾驶车辆过程中的历史驾驶数据；将所述历史驾驶数据按照预设的速度区间进行划分，得到若干个驾驶行为数据集；其中，所述驾驶行为数据集包括若干个驾驶行为影响参数；根据所述驾驶行为数据集、预设的驾驶行为影响参数权重表以及预设的驾驶行为影响参数评分表，确定所述目标驾驶员的驾驶行为评分；其中，所述驾驶行为影响参数权重表记录了不同驾驶行为影响参数对应不同速度区间的权重，本发明能实现对驾驶员的驾驶行为的准确评估。

Description

一种驾驶行为分析方法
技术领域
本发明涉及驾驶行为数据处理技术领域，尤其涉及一种驾驶行为分析方法。
背景技术
随着近年来国家对电动汽车的大力扶持以及电动汽车本身具备的清洁节能的特点，电动汽车成为汽车工业发展的重要方向。目前，由于车载电池容量有限，充电所需时间太长等问题，使得电动汽车存在里程焦虑问题，制约了电动汽车的普及推广。而在电池能量密度技术实现瓶颈突破之前，可以通过良好的驾驶行为习惯来减少车辆在实际驾驶过程中的能耗，从而实现车辆的续航里程的提升，同时还可以提高驾驶安全性。因此，如何准确的评估驾驶员的驾驶行为，来辅助驾驶、提升续航里程、提高驾驶安全已然成为了一个重要问题。
发明内容
针对上述问题，本发明的目的在于提供一种驾驶行为分析方法，其能实现对驾驶员的驾驶行为的准确评估。
本发明实施例提供了一种驾驶行为分析方法，包括：
获取目标驾驶员在驾驶车辆过程中的历史驾驶数据；
将所述历史驾驶数据按照预设的速度区间进行划分，得到若干个驾驶行为数据集；其中，所述驾驶行为数据集包括若干个驾驶行为影响参数；
根据所述驾驶行为数据集、预设的驾驶行为影响参数权重表以及预设的驾驶行为影响参数评分表，确定所述目标驾驶员的驾驶行为评分；其中，所述驾驶行为影响参数权重表记录了不同驾驶行为影响参数对应不同速度区间的权重。
作为上述方案的改进，所述根据所述驾驶行为数据集、预设的驾驶行为影响参数权重表以及预设的驾驶行为影响参数评分表，确定所述目标驾驶员的驾驶行为评分，包括：
根据所述驾驶行为影响参数权重表，确定所述驾驶行为数据集中各个驾驶行为影响参数的权重；
根据所述驾驶行为影响参数评分表，确定所述驾驶行为数据集中各个驾驶行为影响参数的评分；
根据所述驾驶行为数据集中各个驾驶行为影响参数的权重及其评分，得到各个所述驾驶行为数据集的评分；
根据各个所述驾驶行为数据集对应的速度区间的时间占比，确定各个所述驾驶行为数据集的权重；
根据各个所述驾驶行为数据集的评分及其权重，得到所述目标驾驶员的驾驶行为评分。
作为上述方案的改进，所述驾驶行为影响参数包括车速、加速踏板开度；
则，所述根据各个所述驾驶行为数据集的评分及其权重，得到所述目标驾驶员的驾驶行为评分，包括：
根据所有所述驾驶行为数据集中的最大车速，确定最大车速修正系数；
根据所有所述驾驶行为数据集中的最大加速踏板开度，确定最大开度修正系数；
根据所述最大车速修正系数以及最大开度修正系数，对所述驾驶行为评分进行修正，得到最终的驾驶行为评分。
作为上述方案的改进，所述根据所述最大车速修正系数以及最大开度修正系数，对所述驾驶行为评分进行修正，得到最终的驾驶行为评分，包括：
计算所述最大车速修正系数、所述最大开度修正系数与所述驾驶行为评分的乘积，得到最终的驾驶行为评分。
作为上述方案的改进，所述根据所述驾驶行为数据集中各个驾驶行为影响参数的权重及其评分，得到各个所述驾驶行为数据集的评分，包括：
将所述驾驶行为数据集中各个驾驶行为影响参数的权重及其评分相乘，得到所述驾驶行为数据集中各个驾驶行为影响参数的加权得分；
将各个所述驾驶行为数据集中所有驾驶行为影响参数的加权得分相加，得到各个所述驾驶行为数据集的评分。
作为上述方案的改进，所述根据各个所述驾驶行为数据集的评分及其权重，得到所述目标驾驶员的驾驶行为评分，包括：
将各个所述驾驶行为数据集的评分及其权重相乘，得到各个所述驾驶行为数据集的加权评分；
将各个所述驾驶行为数据集的加权评分相加，得到所述目标驾驶员的驾驶行为评分。
作为上述方案的改进，所述将所述历史驾驶数据按照预设的速度区间进行划分，得到若干个驾驶行为数据集，包括：
筛选出所述历史驾驶数据中位于同一速度区间的车速对应的车速时间；
将处于同一车速区间的车速时间对应的所有驾驶行为影响参数划分为同一驾驶行为数据集。
作为上述方案的改进，所述驾驶行为影响参数还包括：平均车速、平均纵向加速度、平均纵向减速度、平均侧向加速度、车速标准差、加速踏板开度标准差、纵向加速度标准差、侧向加速度标准差、方向盘转角标准差、踩下制动踏板的总时间、停车总时间、使用经济模式的总时间。
作为上述方案的改进，所述方法还包括：不同速度区间下，所述驾驶行为各个影响参数对电耗影响对应不同的权重；不同环境条件(如天气、路面湿滑程度、路面干燥程度、温度等)下，各个速度区间所对应的权重亦不同。
作为上述方案的改进，所述方法还包括：
将所有所述驾驶行为数据集中各个驾驶行为影响参数的评分与其权重相乘，得到各个驾驶行为影响参数的总加权评分；
根据各个驾驶行为影响参数的总加权评分，构建驾驶行为雷达图。
作为上述方案的改进，所述方法还包括：
根据所述车辆的最小运行车速和最大允许车速划分速度区间；其中，所述速度区间包括低速区间、中速区间以及高速区间。
相对于现有技术，本发明实施例的有益效果在于：通过将获取的目标驾驶员在驾驶车辆过程中的历史驾驶数据按照预设的速度区间进行划分，然后根据划分出的若干个驾驶行为数据集、预设的驾驶行为影响参数权重表以及预设的驾驶行为影响参数评分表，确定所述目标驾驶员的驾驶行为评分，考虑了不同速度区间对能耗的影响，实现对驾驶员的驾驶行为评分的准确评估，用于辅助驾驶，从而提升电动汽车的续航里程和提高驾驶安全。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种驾驶行为分析方法的流程图；
图2是本发明实施例提供的驾驶行为分析流程框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明实施例提供了一种驾驶行为分析方法，可由安装在车辆上的自动驾驶***、车载控制器又或者云端服务器执行，具体包括：
S1：获取目标驾驶员在驾驶车辆过程中的历史驾驶数据；
其中，可通过采集车辆的CAN信号获得所述历史驾驶数据，包括但不限于：时间、车速、加速踏板开度、路况、驱动模式、刹车信号、方向盘信号、纵向加速度、侧向加速度等。
S2：将所述历史驾驶数据按照预设的速度区间进行划分，得到若干个驾驶行为数据集；其中，所述驾驶行为数据集包括若干个驾驶行为影响参数；
进一步，所述驾驶行为影响参数还包括：平均车速、平均纵向加速度、平均纵向减速度、平均侧向加速度、车速标准差、加速踏板开度标准差、纵向加速度标准差、侧向加速度标准差、方向盘转角标准差、踩下制动踏板的总时间、停车总时间、使用经济模式的总时间。其中，一个所述速度区间对应一个驾驶行为数据集。
进一步，所述方法还包括：
根据所述车辆的最小运行车速和最大允许车速划分速度区间；其中，所述速度区间包括低速区间、中速区间以及高速区间。
以所述车辆的最小运行车速为0km/h、最大允许车速为300km/h为例，可将所述车辆的速度区间预先划分为0-50km/h的低速区间、50-100km/h的中速区间以及100-300km/h的高速区间。
SpeedZone V-L V-M V-H
V-Start(km/h) 0 50 100
V-End(km/h) 50 100 300
进一步，所述将所述历史驾驶数据按照预设的速度区间进行划分，得到若干个驾驶行为数据集，包括：
筛选出所述历史驾驶数据中位于同一速度区间的车速对应的车速时间；
将处于同一车速区间的车速时间对应的所有驾驶行为影响参数划分为同一驾驶行为数据集。
基于上述划分的速度区间，对采集得历史驾驶数据进行分类，例如将处于低速区间的车速及对应统一车速时间的其他历史驾驶数据，例如加速踏板开度、方向盘信号等归类为同一驾驶行为数据集，以此类推，可以分别得到对应低速区间、中速区间以及高速区间的驾驶行为数据集。
S3：根据所述驾驶行为数据集、预设的驾驶行为影响参数权重表以及预设的驾驶行为影响参数评分表，确定所述目标驾驶员的驾驶行为评分；其中，所述驾驶行为影响参数权重表记录了不同驾驶行为影响参数对应不同速度区间的权重。
在本发明实施例中，在获得对应不同速度区间的驾驶行为数据集后，可通过查询所述驾驶行为影响参数权重表，得到各个所述驾驶行为数据集中不同驾驶行为影响参数对应的权重，同时通过查询所述驾驶行为影响参数评分表得到各个所述驾驶行为数据集中不同驾驶行为影响参数对应的评分，最后基于各个所述驾驶行为数据集中不同驾驶行为影响参数对应的评分及其权重，可以计算出所述目标驾驶员的驾驶行为评分，充分考虑了不同速度区间对能耗的影响，实现对驾驶员的驾驶行为评分的准确评估，可用于驾驶员的辅助驾驶，从而提升电动汽车的续航里程和提高驾驶安全。
在一种可选的实施例中，所述根据所述驾驶行为数据集、预设的驾驶行为影响参数权重表以及预设的驾驶行为影响参数评分表，确定所述目标驾驶员的驾驶行为评分，包括：
根据所述驾驶行为影响参数权重表，确定所述驾驶行为数据集中各个驾驶行为影响参数的权重；
为了方便理解，下面给出所述驾驶行为影响参数权重表的一种示例：
Figure BDA0003402154270000061
Figure BDA0003402154270000071
上表中的参数数值可自定义设定，例如可以根据不同驾驶行为影响参数在不同速度区间对能耗的影响程度进行设定。
作为上述方案的改进，所述方法还包括：不同速度区间下，所述驾驶行为各个影响参数对电耗影响对应不同的权重；不同环境条件(如不同天气、路面湿滑程度、路面干燥程度、温度等)下，各个速度所对应的权重亦不同。
根据所述驾驶行为影响参数评分表，确定所述驾驶行为数据集中各个驾驶行为影响参数的评分；
为了方便理解，下面给出所述驾驶行为影响参数评分表的一种示例：
Figure BDA0003402154270000072
Figure BDA0003402154270000081
上表中的参数数值可自定义设定，例如可以根据不同驾驶行为影响参数在不同速度区间对能耗的影响程度进行设定。
根据所述驾驶行为数据集中各个驾驶行为影响参数的权重及其评分，得到各个所述驾驶行为数据集的评分；
根据各个所述驾驶行为数据集对应的速度区间的时间占比，确定各个所述驾驶行为数据集的权重；
例如步骤S1中获取的历史驾驶数据一共记录了1000s，其中，有300s为车速在0-50km/h之间的低速行驶，那么低速区间V-L的对应的驾驶行为数据集的权重(Speed ZoneWeight)即为30％；有500s为车速在50-100km/h之间的中速行驶，那么中速区间V-M的对应的驾驶行为数据集的权重(Speed Zone Weight)即为50％；有200s为车速在100-3000km/h之间的高速行驶，那么高速区间V-H的对应的驾驶行为数据集的权重(Speed Zone Weight)即为20％。
根据各个所述驾驶行为数据集的评分及其权重，得到所述目标驾驶员的驾驶行为评分。
根据上述驾驶行为影响参数权重表和驾驶行为影响参数评分表可查询到各个所述驾驶行为数据集中不同驾驶行为影响参数对应的权重和评分，然后分别对各个所述驾驶行为数据集进行加权求和，可以得到各个所述驾驶行为数据集的评分，之后结合上述确定出的个所述驾驶行为数据集的权重，再次进行加权求和，即可得到所述目标驾驶员的驾驶行为评分。
在本发明实施例中，先针对不同速度区间对应的驾驶行为数据集计算评分，然后联合多个速度区间的驾驶行为数据集的评分以及基于时间占比确定的权重，计算出目标驾驶员的驾驶行为评分，充分考虑了不同驾驶行为参数在不同速度区间的影响，从实现对驾驶员的驾驶行为评分的准确评估。
在一种可选的实施例中，所述驾驶行为影响参数包括车速、加速踏板开度；
则，所述根据各个所述驾驶行为数据集的评分及其权重，得到所述目标驾驶员的驾驶行为评分，包括：
根据所有所述驾驶行为数据集中的最大车速，确定最大车速修正系数；
根据所有所述驾驶行为数据集中的最大加速踏板开度，确定最大开度修正系数；
根据所述最大车速修正系数以及最大开度修正系数，对所述驾驶行为评分进行修正，得到最终的驾驶行为评分。
进一步，所述根据所述最大车速修正系数以及最大开度修正系数，对所述驾驶行为评分进行修正，得到最终的驾驶行为评分，包括：
计算所述最大车速修正系数、所述最大开度修正系数与所述驾驶行为评分的乘积，得到最终的驾驶行为评分。
示例性的，如图2所示，所述最大车速修正系数和最大开度修正系数均可以通过查表得出，例如，预先设置并保存了记录有不同最大车速与最大车速修正系数映射的车速修正系数表和记录有不同最大加速踏板开度与最大开度修正系数映射的开度修正系数表，通过从所述历史驾驶数据中查找到出其中的最大车速和最大加速踏板开度，然后查表可得出所述最大车速修正系数以及最大开度修正系数，之后将查询出的所述最大车速修正系数以及最大开度修正系数与所述驾驶行为评分相乘，得到最终的驾驶行为评分。
在一种可选的实施例中，所述根据所述驾驶行为数据集中各个驾驶行为影响参数的权重及其评分，得到各个所述驾驶行为数据集的评分，包括：
将所述驾驶行为数据集中各个驾驶行为影响参数的权重及其评分相乘，得到所述驾驶行为数据集中各个驾驶行为影响参数的加权得分；
将各个所述驾驶行为数据集中所有驾驶行为影响参数的加权得分相加，得到各个所述驾驶行为数据集的评分。
在一种可选的实施例中，所述根据各个所述驾驶行为数据集的评分及其权重，得到所述目标驾驶员的驾驶行为评分，包括：
将各个所述驾驶行为数据集的评分及其权重相乘，得到各个所述驾驶行为数据集的加权评分；
将各个所述驾驶行为数据集的加权评分相加，得到所述目标驾驶员的驾驶行为评分。
如下表所示，给出了不同速度区间对应的驾驶行为影响参数的权重(SpeedZoneWeight)以及加权评分(SpeedZoneRating)，未修正前的目标驾驶员的驾驶行为评分(TotalRating)，最大车速修正系数(Coefficient-MaxSpeed)，最大开度修正系数(Coefficient-MaxAPS)，修正后最终的目标驾驶员的驾驶行为评分(FinalRating)。
Figure BDA0003402154270000101
在一种可选的实施例中，所述方法还包括：
将所有所述驾驶行为数据集中各个驾驶行为影响参数的评分与其权重相乘，得到各个驾驶行为影响参数的总加权评分；
根据各个驾驶行为影响参数的总加权评分，构建驾驶行为雷达图。
为了进一步辅助了解目标驾驶员的驾驶行为，可以对各个驾驶行为影响参数分别计算评分，然后将计算得到的各个驾驶行为影响参数的总加权评分转换为十分制进行雷达图展示，可以更加清楚的展现目标驾驶员的驾驶行为的特点。
相对于现有技术，本发明实施例的有益效果在于：通过将获取的目标驾驶员在驾驶车辆过程中的历史驾驶数据按照预设的速度区间进行划分，然后根据划分出的若干个驾驶行为数据集、预设的驾驶行为影响参数权重表以及预设的驾驶行为影响参数评分表，确定所述目标驾驶员的驾驶行为评分，考虑了不同速度区间对能耗的影响，实现对驾驶员的驾驶行为评分的准确评估，用于辅助驾驶，从而提升电动汽车的续航里程和提高驾驶安全。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种驾驶行为分析方法，其特征在于，包括：
获取目标驾驶员在驾驶车辆过程中的历史驾驶数据；
将所述历史驾驶数据按照预设的速度区间进行划分，得到若干个驾驶行为数据集；其中，所述驾驶行为数据集包括若干个驾驶行为影响参数；
根据所述驾驶行为数据集、预设的驾驶行为影响参数权重表以及预设的驾驶行为影响参数评分表，确定所述目标驾驶员的驾驶行为评分；其中，所述驾驶行为影响参数权重表记录了不同驾驶行为影响参数对应不同速度区间的权重。
2.如权利要求1所述的驾驶行为分析方法，其特征在于，所述根据所述驾驶行为数据集、预设的驾驶行为影响参数权重表以及预设的驾驶行为影响参数评分表，确定所述目标驾驶员的驾驶行为评分，包括：
根据所述驾驶行为影响参数权重表，确定所述驾驶行为数据集中各个驾驶行为影响参数的权重；
根据所述驾驶行为影响参数评分表，确定所述驾驶行为数据集中各个驾驶行为影响参数的评分；
根据所述驾驶行为数据集中各个驾驶行为影响参数的权重及其评分，得到各个所述驾驶行为数据集的评分；
根据各个所述驾驶行为数据集对应的速度区间的时间占比，确定各个所述驾驶行为数据集的权重；
根据各个所述驾驶行为数据集的评分及其权重，得到所述目标驾驶员的驾驶行为评分。
3.如权利要求2所述的驾驶行为分析方法，其特征在于，所述驾驶行为影响参数包括车速、加速踏板开度；
则，所述根据各个所述驾驶行为数据集的评分及其权重，得到所述目标驾驶员的驾驶行为评分，包括：
根据所有所述驾驶行为数据集中的最大车速，确定最大车速修正系数；
根据所有所述驾驶行为数据集中的最大加速踏板开度，确定最大开度修正系数；
根据所述最大车速修正系数以及最大开度修正系数，对所述驾驶行为评分进行修正，得到最终的驾驶行为评分。
4.如权利要求3所述的驾驶行为分析方法，其特征在于，所述根据所述最大车速修正系数以及最大开度修正系数，对所述驾驶行为评分进行修正，得到最终的驾驶行为评分，包括：
计算所述最大车速修正系数、所述最大开度修正系数与所述驾驶行为评分的乘积，得到最终的驾驶行为评分。
5.如权利要求2所述的驾驶行为分析方法，其特征在于，所述根据所述驾驶行为数据集中各个驾驶行为影响参数的权重及其评分，得到各个所述驾驶行为数据集的评分，包括：
将所述驾驶行为数据集中各个驾驶行为影响参数的权重及其评分相乘，得到所述驾驶行为数据集中各个驾驶行为影响参数的加权得分；
将各个所述驾驶行为数据集中所有驾驶行为影响参数的加权得分相加，得到各个所述驾驶行为数据集的评分。
6.如权利要求2所述的驾驶行为分析方法，其特征在于，所述根据各个所述驾驶行为数据集的评分及其权重，得到所述目标驾驶员的驾驶行为评分，包括：
将各个所述驾驶行为数据集的评分及其权重相乘，得到各个所述驾驶行为数据集的加权评分；
将各个所述驾驶行为数据集的加权评分相加，得到所述目标驾驶员的驾驶行为评分。
7.如权利要求1所述的驾驶行为分析方法，其特征在于，所述将所述历史驾驶数据按照预设的速度区间进行划分，得到若干个驾驶行为数据集，包括：
筛选出所述历史驾驶数据中位于同一速度区间的车速对应的车速时间；
将处于同一车速区间的车速时间对应的所有驾驶行为影响参数划分为同一驾驶行为数据集。
8.如权利要求3所述的驾驶行为分析方法，其特征在于，所述驾驶行为影响参数还包括：平均车速、平均纵向加速度、平均纵向减速度、平均侧向加速度、车速标准差、加速踏板开度标准差、纵向加速度标准差、侧向加速度标准差、方向盘转角标准差、踩下制动踏板的总时间、停车总时间、使用经济模式的总时间。
9.如权利要求2所述的驾驶行为分析方法，其特征在于，所述方法还包括：
将所有所述驾驶行为数据集中各个驾驶行为影响参数的评分与其权重相乘，得到各个驾驶行为影响参数的总加权评分；
根据各个驾驶行为影响参数的总加权评分，构建驾驶行为雷达图。
10.如权利要求1所述的驾驶行为分析方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述车辆的最小运行车速和最大允许车速划分速度区间；其中，所述速度区间包括低速区间、中速区间以及高速区间。
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