CN114881406A - 驾驶性评价方法、***、可读存储介质及计算机设备 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种驾驶性评价方法、***、可读存储介质及计算机设备,方法包括:获取待测车辆的内部参数,内部参数至少包括座位参数及踏板参数;将座位参数和踏板参数输入至驾驶模型中,以得到待测车辆的驾驶数据;获取标准车辆根据驾驶数据在多种工况下的主观驾驶性体验数据,并根据主观驾驶性体验数据生成客观驾驶性评价指标;根据客观驾驶性评价指标和主观驾驶性体验数据构建评价模型;获取待测车辆的模拟驾驶参数,并将模拟驾驶参数导入至评价模型中,以使评价模型计算出待测车辆的驾驶性评价报告。本发明通过评价模型避免仅通过主观驾驶性体验数据进行评价的重复性低、且对驾评人员的个人感受依赖性强及结果受到专业驾评人员的问题。
Description
技术领域
本发明涉及车辆技术领域,特别涉及一种驾驶性评价方法、***、可读存储介质及计算机设备。
背景技术
随着汽车行业的飞速发展和人们生活水平的提高,汽车已经成为人们出行的必备工具之一,越来越多的人们开始关注车辆的驾驶性体验,各大车厂也越加重视车辆的驾驶性表现。因而,对于驾驶性评价的研究能够有效的提升消费者的驾驶体验,也符合汽车行业的发展方向。
驾驶性体验一般用于评价驾驶员在汽车行驶过程中的主观驾驶感觉。目前,现有技术中,针对行业现行的驾驶性能开发,主要还是以主观评价为主,通过专业驾评人员和特定目标客户的主观评价建议指导驾驶性能开发。此种性能开发方式受到专业驾评人员和特定目标客户主观感知和驾评技术影响,通常不同的驾驶者会有不同的驾驶体验,而且车辆轻微的性能瑕疵有时很难感知。
发明内容
基于此,本发明的目的是提供一种驾驶性评价方法、***、可读存储介质及计算机设备,以至少解决上述技术中的不足。
本发明提出一种驾驶性评价方法,包括:
获取待测车辆的内部参数,所述内部参数至少包括座位参数以及踏板参数;
将所述座位参数和所述踏板参数输入至预设的驾驶模型中,以得到所述待测车辆的驾驶数据;
获取标准车辆根据所述驾驶数据在多种工况下的主观驾驶性体验数据,并根据所述主观驾驶性体验数据生成对应的客观驾驶性评价指标;
根据所述客观驾驶性评价指标和所述主观驾驶性体验数据构建评价模型;
获取所述待测车辆的模拟驾驶参数,并将所述模拟驾驶参数导入至所述评价模型中,以使所述评价模型计算出所述待测车辆的驾驶性评价报告。
进一步的,将所述座位参数和所述踏板参数输入至预设的驾驶模型中,以得到所述待测车辆的驾驶数据的步骤之前,所述方法还包括:
获取多个标准车辆的布置信息,所述布置信息至少包括仪表盘位置数据、踏板位置数据以及前方视野数据;
利用预设的人体模型按照各所述仪表盘位置数据、各所述踏板位置数据以及各所述前方视野数据分别进行模拟驾驶试验,以得到多个驾驶姿态数据;
利用各所述驾驶姿态数据和预设的补偿参数构建对应的驾驶模型。
进一步的,所述获取标准车辆根据所述驾驶数据在多种工况下的主观驾驶性体验数据的步骤之前,所述方法还包括:
基于测控软件和所述标准车辆上的数据传感器对所述标准车辆进行数据采集,并将采集到的数据与所述标准车辆的电子模块信号进行数据整合分析,得到驾驶性能数据;
获取所述标准车辆的常规整车参数和动力传动***零部件参数,并通过所述常规整车参数和所述动力传动***零部件参数完成所述标准车辆与所述测控软件的信息匹配;
在所述测控软件中创建各所述工况的触发条件以及试验参数,并通过所述标准车辆的多个传感器完成所述标准车辆与所述测控软件的各虚拟通道连接。
进一步的,获取所述待测车辆的模拟驾驶参数的步骤包括:
根据所述驾驶数据对所述待测车辆进行模拟驾驶试验,得到所述待测车辆的驾驶试验数据;
获取所述待测车辆在模拟驾驶试验过程中所触发工况时的车辆数据,并结合所述车辆数据、所述驾驶试验数据以及所触发的工况对应的试验参数生成对应的模拟驾驶参数。
进一步的,所述多种工况包括起步工况、动力降档工况、滑行或制动降档工况、减速工况、加速工况以及原地换挡工况。
本发明还提出一种驾驶性评价***,包括:
第一获取模块,用于获取待测车辆的内部参数,所述内部参数至少包括座位参数以及踏板参数;
计算模块,用于将所述座位参数和所述踏板参数输入至预设的驾驶模型中,以得到所述待测车辆的驾驶数据;
生成模块,用于获取标准车辆根据所述驾驶数据在多种工况下的主观驾驶性体验数据,并根据所述主观驾驶性体验数据生成对应的客观驾驶性评价指标;
第一构建模块,用于根据所述客观驾驶性评价指标和所述主观驾驶性体验数据构建评价模型;
处理模块,用于获取所述待测车辆的模拟驾驶参数,并将所述模拟驾驶参数导入至所述评价模型中,以使所述评价模型计算出所述待测车辆的驾驶性评价报告。
进一步的,所述***还包括:
第二获取模块,用于获取多个标准车辆的布置信息,所述布置信息至少包括仪表盘位置数据、踏板位置数据以及前方视野数据,
模拟试验模块,用于利用预设的人体模型按照各所述仪表盘位置数据、各所述踏板位置数据以及各所述前方视野数据分别进行模拟驾驶试验,以得到多个驾驶姿态数据;
第二构建模块,用于利用各所述驾驶姿态数据和预设的补偿参数构建对应的驾驶模型。
进一步的,所述***还包括:
采集模块,用于基于测控软件和所述标准车辆上的数据传感器对所述标准车辆进行数据采集,并将采集到的数据与所述标准车辆的电子模块信号进行数据整合分析,得到驾驶性能数据;
匹配模块,用于获取所述标准车辆的常规整车参数和动力传动***零部件参数,并通过所述常规整车参数和所述动力传动***零部件参数完成所述标准车辆与所述测控软件的信息匹配;
创建模块,用于在所述测控软件中创建各所述工况的触发条件以及试验参数,并通过所述标准车辆的多个传感器完成所述标准车辆与所述测控软件的各虚拟通道连接。
进一步的,所述处理模块包括:
模拟单元,用于根据所述驾驶数据对所述待测车辆进行模拟驾驶试验,得到所述待测车辆的驾驶试验数据;
处理单元,用于获取所述待测车辆在模拟驾驶试验过程中所触发工况时的车辆数据,并结合所述车辆数据、所述驾驶试验数据以及所触发的工况对应的试验参数生成对应的模拟驾驶参数。
本发明还提出一种可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现上述的驾驶性评价方法。
本发明还提出一种计算机设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的驾驶性评价方法。
本发明当中的驾驶性评价方法、***、可读存储介质及计算机设备,通过获取待测车辆的内部参数来得到对应的驾驶数据,并将标准车辆在多种工况下以驾驶数据的主观驾驶性体验数据,并利用主观驾驶性体验数据生成客观驾驶性评价指标,并结合主观驾驶性体验数据和客观驾驶性评价指标构建评价模型,进而通过评价模型对待测车辆的模拟驾驶参数计算出驾驶性评价报告,通过评价模型避免仅通过主观驾驶性体验数据进行评价的重复性低、且对驾评人员的个人感受依赖性强以及驾驶性评价结果受到专业驾评人员和特定目标客户主观感知和驾评技术影响的问题,进而更加准确的优化车辆的驾驶性能。
附图说明
图1为本发明第一实施例中的驾驶性评价方法的流程图;
图2为图1中步骤S105的详细流程图;
图3为本发明第二实施例中的驾驶性评价方法的流程图;
图4为本发明第二实施例中换挡工况下升档时间分布图;
图5为本发明第二实施例中减速工况下减速响应时间分布图;
图6为本发明第三实施例中的驾驶性评价***的结构框图;
图7为本发明第四实施例中的计算机设备的结构框图。
主要元件符号说明:
存储器 | 10 | 计算模块 | 12 |
处理器 | 20 | 生成模块 | 13 |
计算机程序 | 30 | 第一构建模块 | 14 |
第一获取模块 | 11 | 处理模块 | 15 |
如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。
具体实施方式
为了便于理解本发明,下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。附图中给出了本发明的若干实施例。但是,本发明可以以许多不同的形式来实现,并不限于本文所描述的实施例。相反地,提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容更加透彻全面。
需要说明的是,当元件被称为“固设于”另一个元件,它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件,它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的。
除非另有定义,本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的,不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
实施例一
请参阅图1,所示为本发明第一实施例中的驾驶性评价方法,所述方法具体包括步骤S101至S105:
S101,获取待测车辆的内部参数,所述内部参数至少包括座位参数以及踏板参数;
在具体实施时,通过读取待测车辆的车载终端来获取其内部参数,该内部参数包括座位参数以及踏板参数,其中,该内部参数可以由厂家输入至所述待测车辆的车载终端的存储内,也可以由厂家直接提供的出厂参数中获得,座位参数包括座位的角度以及座位的位置,踏板参数包括踏板位置以及踏板力度,该踏板跟随车辆的配置而不同,踏板通常包括油门踏板以及制动踏板,在其他实施例中,该踏板还可以为离合踏板和/或换挡踏板。
S102,将所述座位参数和所述踏板参数输入至预设的驾驶模型中,以得到所述待测车辆的驾驶数据;
在具体实施时,将上述的座位的角度、座位的位置、踏板位置以及踏板力度输入至预先设置的驾驶模型中,以得到该待测车辆的驾驶数据;可以理解的,该驾驶模型中包含有各类车型的内部参数所对应的驾驶数据,在本实施例中,该驾驶数据为驾驶姿态数据,驾驶模型中所存储的驾驶数据为若干驾评人员驾驶各类车型的驾驶姿态数据,该各类车型中同样包含有多种内部参数,当然,在其他实施例中,所述驾驶数据还可以为其他具有评价特征的数据集合。
S103,获取标准车辆根据所述驾驶数据在多种工况下的主观驾驶性体验数据,并根据所述主观驾驶性体验数据生成对应的客观驾驶性评价指标;
在具体实施时,驾评人员通过上述驾驶数据对标准车辆在多种工况下进行驾驶测试,通过驾评人员的主观驾驶体验以及主观评价感受,得到主观驾驶性体验数据,并通过主观驾驶性体验数据和设置在标准车辆上的各类传感器中的数据相结合,生成对应的客观驾驶性评价指标,例如:响应延迟-Response delay,换挡顿挫-Bump等;
需要说明的是,在本申请中,多种工况包括起步工况、动力降档工况、滑行或制动降档工况、减速工况、加速工况以及原地换挡工况;该驾评人员按照上述的驾驶姿态数据对标准车辆进行驾驶测试;
举例说明,本实施例中,先将标准车辆停稳后,档位置于D档,踩住刹车踏板2s,然后松开刹车踏板,通过一定的速率将油门踏板置于指定开度,直至完成档位升档,驾评人员记录该标准车辆起步工况下的自身驾驶感受及评价数据,之后重复不同的油门开度,分别完成D档、R-D档、N-D档、D档+发动机启停、R档等工况的起步数据采集。
S104,根据所述客观驾驶性评价指标和所述主观驾驶性体验数据构建评价模型;
在具体实施时,按照各所述客观驾驶性评价指标和各所述主观驾驶性体验数据通过预设的程序生成对应的评价模型;
需要说明的是,在针对各所述客观驾驶性评价指标和各所述主观驾驶性体验数据的数据处理,可以建立三维坐标系,例如:针对起步工况下,可以选择X轴为油门开度,Y轴为客观驾驶性评价指标,Z轴为主观驾驶性体验数据,进而将构建完成的多个三维坐标系生成对应的评价模型。
S105,获取所述待测车辆的模拟驾驶参数,并将所述模拟驾驶参数导入至所述评价模型中,以使所述评价模型计算出所述待测车辆的驾驶性评价报告。
进一步的,请参阅图2,步骤S105还具体包括步骤S1051~S1052:
S1051,根据所述驾驶数据对所述待测车辆进行模拟驾驶试验,得到所述待测车辆的驾驶试验数据;
S1052,获取所述待测车辆在模拟驾驶试验过程中所触发工况时的车辆数据,并结合所述车辆数据、所述驾驶试验数据以及所触发的工况对应的试验参数生成对应的模拟驾驶参数。
在具体实施时,将所述待测车辆的车身参数转换成对应的车辆模型,并将所述车辆模型、所述驾驶数据以及各工况的触发条件作为边界条件导入至预设的模拟数据库中进行模拟驾驶,以得到该待测车辆的驾驶试验数据;
需要说明的是,在对待测车辆进行模拟驾驶试验之前,在模拟数据库中设置各工况的触发条件以及对应的试验参数,当模拟驾驶试验过程中,触发对应工况的触发条件时,则会发送对应的试验参数。
进一步的,该待测车辆在进行模拟驾驶试验过程中,会触发各工况的触发条件,进而记录待测车辆触发工况时的车辆数据和该工况的试验参数,结合所述车辆数据、所述驾驶试验数据以及对应的试验参数得到对应的模拟驾驶参数,并结合模拟驾驶参数导入至上述评价模型中,以使评价模型计算出所述待测车辆的驾驶性评价报告。
综上,本实施例中的驾驶性评价方法,通过获取待测车辆的内部参数来得到对应的驾驶数据,并将标准车辆在多种工况下以驾驶数据的主观驾驶性体验数据,并利用主观驾驶性体验数据生成客观驾驶性评价指标,并结合主观驾驶性体验数据和客观驾驶性评价指标构建评价模型,进而通过评价模型对待测车辆的模拟驾驶参数计算出驾驶性评价报告,通过评价模型避免仅通过主观驾驶性体验数据进行评价的重复性低、且对驾评人员的个人感受依赖性强以及驾驶性评价结果受到专业驾评人员和特定目标客户主观感知和驾评技术影响的问题,进而更加准确的优化车辆的驾驶性能。
实施例二
请参阅图3,所示为本发明第二实施例中的驾驶性评价方法,所述方法具体包括步骤S201至S211:
S201,获取待测车辆的内部参数,所述内部参数至少包括座位参数以及踏板参数;
在具体实施时,通过读取待测车辆的车载终端来获取其内部参数,该内部参数包括座位参数以及踏板参数,其中,该内部参数可以由厂家输入至所述待测车辆的车载终端的存储内,也可以由厂家直接提供的出厂参数中获得,座位参数包括座位的角度以及座位的位置,踏板参数包括踏板位置以及踏板力度,该踏板跟随车辆的配置而不同,踏板通常包括油门踏板以及制动踏板,在其他实施例中,该踏板还可以为离合踏板和/或换挡踏板。
S202,获取多个标准车辆的布置信息,所述布置信息至少包括仪表盘位置数据、踏板位置数据以及前方视野数据;
S203,利用预设的人体模型按照各所述仪表盘位置数据、各所述踏板位置数据以及各所述前方视野数据分别进行模拟驾驶试验,以得到多个驾驶姿态数据;
S204,利用各所述驾驶姿态数据和预设的补偿参数构建对应的驾驶模型;
在具体实施时,通过读取待测车辆的车载终端来获取其布置信息,该布置信息包括仪表盘位置数据、踏板位置数据以及前方视野数据,其中,该内部参数可以由厂家输入至所述待测车辆的车载终端的存储内,也可以由厂家直接提供的出厂参数中获得。
利用人体模型按照各所述仪表盘位置数据、各所述踏板位置数据以及各所述前方视野数据分别进行模拟驾驶试验,得到多个驾驶姿态数据。
需要说明的是,利用各车评人员的身体数据构建成的数字人体模型,由于人体尺寸分布近似符合正态分布、且每个人的身体数据不同,例如:女性的身高范围通常在150~165cm之间,男性的身高范围通常在165~180cm之间,在构建驾驶模型时,需要根据每个人的身体数据以及尺寸分布情况构建补偿参数,通过补偿参数与驾驶姿态数据来构建驾驶模型。
S205,将所述座位参数和所述踏板参数输入至所述驾驶模型中,以得到所述待测车辆的驾驶数据;
在具体实施时,将上述的座位的角度、座位的位置、踏板位置以及踏板力度输入至上述的驾驶模型中,以得到该待测车辆的驾驶数据;在本实施例中,该驾驶数据为驾驶姿态数据,驾驶模型中所存储的驾驶数据为若干驾评人员驾驶各类车型的驾驶姿态数据,该各类车型中同样包含有多种内部参数,当然,在其他实施例中,所述驾驶数据还可以为其他具有评价特征的数据集合。
S206,基于测控软件和所述标准车辆上的数据传感器对所述标准车辆进行数据采集,并将采集到的数据与所述标准车辆的电子模块信号进行数据整合分析,得到驾驶性能数据;
S207,获取所述标准车辆的常规整车参数和动力传动***零部件参数,并通过所述常规整车参数和所述动力传动***零部件参数完成所述标准车辆与所述测控软件的信息匹配;
S208,在所述测控软件中创建各所述工况的触发条件以及试验参数,并通过所述标准车辆的多个传感器完成所述标准车辆与所述测控软件的各虚拟通道连接;
在具体实施时,本申请采用的测控软件为AVL-Drive软件,驾驶性能数据基于AVL-Drive软件、AVL-DMU集成单元和相应的传感器进行数据采集,同时集成车辆PCAN信号,进行数据整合分析。
通过AVL-Drive软件设置试验车辆常规整车参数和动力传动***零部件参数,完成车辆信息匹配;设置AVL-Drive软件各试验工况触发条件,参数设置需根据试验工况不同做适当调整;匹配加速度传感器和拉线式位移传感器信号,并结合传感器布置方向和连接AVL-DMU物理通道,完成AVL-Drive软件各虚拟通道设置;设置AVL-Drive软件信号匹配模块,集成车辆PCAN信号,链接PCAN信号与AVL-Drive虚拟通道,如发动机转速、车速、油门开度、变速箱需求档位、变速箱实际档位、制动状态等信号;设置油门机械踏板或油门电子踏板,精准控制油门开度和油门踩踏速率。
S209,获取标准车辆根据所述驾驶数据在多种工况下的主观驾驶性体验数据,并根据所述主观驾驶性体验数据生成对应的客观驾驶性评价指标;
在具体实施时,按照以下步骤对标准车辆根据驾驶数据在多种工况下主观驾驶测试:
1、起步工况,将汽车停稳,档位置于D档,踩住刹车2s,然后松开刹车,通过一定的速率将油门踏板置于指定开度,直至完成升档,AVL-Drive软件触发Drive Away-StandingStart信号。重复不同的油门开度,分别完成D档、R-D档、N-D档、D档+发动机启停、R档等工况的起步数据采集。
2、动力升档工况,档位置于D档,确认车辆1档蠕行,通过一定的速率将油门踏板置于指定开度,直至档位升至最高档(或允许最高车速),AVL-Drive软件触发Gear Shift-Power on upshift信号,重复不同的油门开度。
3、动力降档工况,档位置于D档,车辆稳定在一定的档位,通过一定的速率将油门踏板置于指定开度(中大油门开度),直至完成降档,AVL-Drive软件触发Gear Shift-Poweron downshift信号,重复不同的档位和油门开度。
4、滑行和制动降档工况,车辆稳定在最高档位,松开油门踏板滑行或踩踏制动踏板减速降档,直至车速为零,档位降为1档,AVL-Drive软件触发Gear Shift-Coast/Brakedownshift信号,重复不同踏板制动力度。
5、减速Tip in和加速Tip out工况,车速从30kph开始滑行,减速20kph,通过一定的速率将油门踏板置于指定开度,车速增加30kph,快速松油门,重复这一过程,直至到达最高允许车速,AVL-Drive软件触发Tip in-After closed pedal,Tip out at constantspeed/acceleration,Gearshift-Kick down/Tip in downshift,Gearshift-Tip outupshift信号,重复不同的油门踏板开度。
6、原地换挡工况,发动机转速保持稳定,松开手刹,操作P-D档,AVL-Drive软件触发Gearshift-Selector lever change信号,发动机冷/热机,重复不同的档位切换。
驾评人员通过上述步骤对标准车辆在多种工况下进行驾驶测试,并记录驾评人员的主观驾驶体验以及主观评价感受,得到主观驾驶性体验数据,并通过主观驾驶性体验数据和设置在标准车辆上的各类传感器中的数据相结合,生成对应的客观驾驶性评价指标,例如:响应延迟-Response delay,换挡顿挫-Bump等。
S210,根据所述客观驾驶性评价指标和所述主观驾驶性体验数据构建评价模型;
在具体实施时,按照各所述客观驾驶性评价指标和各所述主观驾驶性体验数据通过预设的程序生成对应的评价模型;
需要说明的是,在针对各所述客观驾驶性评价指标和各所述主观驾驶性体验数据的数据处理,可以建立三维坐标系,例如:针对起步工况下,可以选择X轴为油门开度,Y轴为客观驾驶性评价指标,Z轴为主观驾驶性体验数据,进而将构建完成的多个三维坐标系生成对应的评价模型。
举例说明,请参阅图4至图5,针对各工况所建立的三维坐标系可以按照以下方式:
1、起步工况,选择Drive Away-Standing Start触发工况截取的数据,建议三维坐标系,X轴为油门开度,Y轴为评价指标,Z轴为主观评分。
2、换挡工况(含升降档工况),如选择Gear Shift-Power on upshift触发工况截取的数据,建议三维坐标系,X轴为油门开度,Y轴为档位,Z轴为评价指标。
3、减速Tip in工况,选择Tip in-After closed pedal触发工况截取的数据,建议三维坐标系,X轴为车速,Y轴为油门开度,Z轴为评价指标。
4、加速Tip out工况,选择Tip out at constant speed/acceleration触发工况截取的数据,建议三维坐标系,X轴为车速,Y轴为油门开度,Z轴为评价指标。
在其他可选实施例中,针对各工况详细数据分析,可使用采集的时域数据,建立二维坐标系,X轴为时间轴,Y轴为PCAN信号和传感器信号,如发动机转速、变速箱实际档位、油门踏板开度、加速度信号等,通过分析各工况下加速度变化值和变化速率,及到达某个加速度值需要的时间,判断相应工况的驾驶性能水平。
S211,获取所述待测车辆的模拟驾驶参数,并将所述模拟驾驶参数导入至所述评价模型中,以使所述评价模型计算出所述待测车辆的驾驶性评价报告。
在具体实施时,将所述待测车辆的车身参数转换成对应的车辆模型,并将所述车辆模型、所述驾驶数据以及各工况的触发条件作为边界条件导入至预设的模拟数据库中进行模拟驾驶,以得到该待测车辆的驾驶试验数据;
需要说明的是,在对待测车辆进行模拟驾驶试验之前,在模拟数据库中设置各工况的触发条件以及对应的试验参数,当模拟驾驶试验过程中,触发对应工况的触发条件时,则会发送对应的试验参数。
进一步的,该待测车辆在进行模拟驾驶试验过程中,会触发各工况的触发条件,进而记录待测车辆触发工况时的车辆数据和该工况的试验参数,结合所述车辆数据、所述驾驶试验数据以及对应的试验参数得到对应的模拟驾驶参数,并结合模拟驾驶参数导入至上述评价模型中,以使评价模型计算出所述待测车辆的驾驶性评价报告。
综上,本实施例中的驾驶性评价方法,通过获取待测车辆的内部参数来得到对应的驾驶数据,并将标准车辆在多种工况下以驾驶数据的主观驾驶性体验数据,并利用主观驾驶性体验数据生成客观驾驶性评价指标,并结合主观驾驶性体验数据和客观驾驶性评价指标构建评价模型,进而通过评价模型对待测车辆的模拟驾驶参数计算出驾驶性评价报告,通过评价模型避免仅通过主观驾驶性体验数据进行评价的重复性低、且对驾评人员的个人感受依赖性强以及驾驶性评价结果受到专业驾评人员和特定目标客户主观感知和驾评技术影响的问题,进而更加准确的优化车辆的驾驶性能。
实施例三
本发明另一方面还提出一种驾驶性评价***,请查阅图6,所示为本发明第三实施例中的驾驶性评价***,所述***包括:
第一获取模块11,用于获取待测车辆的内部参数,所述内部参数至少包括座位参数以及踏板参数;
计算模块12,用于将所述座位参数和所述踏板参数输入至预设的驾驶模型中,以得到所述待测车辆的驾驶数据;
生成模块13,用于获取标准车辆根据所述驾驶数据在多种工况下的主观驾驶性体验数据,并根据所述主观驾驶性体验数据生成对应的客观驾驶性评价指标;
第一构建模块14,用于根据所述客观驾驶性评价指标和所述主观驾驶性体验数据构建评价模型;
处理模块15,用于获取所述待测车辆的模拟驾驶参数,并将所述模拟驾驶参数导入至所述评价模型中,以使所述评价模型计算出所述待测车辆的驾驶性评价报告。
进一步的,所述处理模块15包括:
模拟单元,用于根据所述驾驶数据对所述待测车辆进行模拟驾驶试验,得到所述待测车辆的驾驶试验数据;
处理单元,用于获取所述待测车辆在模拟驾驶试验过程中所触发工况时的车辆数据,并结合所述车辆数据、所述驾驶试验数据以及所触发的工况对应的试验参数生成对应的模拟驾驶参数。
在一些可选实施例中,所述***还包括:
第二获取模块,用于获取多个标准车辆的布置信息,所述布置信息至少包括仪表盘位置数据、踏板位置数据以及前方视野数据,
模拟试验模块,用于利用预设的人体模型按照各所述仪表盘位置数据、各所述踏板位置数据以及各所述前方视野数据分别进行模拟驾驶试验,以得到多个驾驶姿态数据;
第二构建模块,用于利用各所述驾驶姿态数据和预设的补偿参数构建对应的驾驶模型。
在一些可选实施例中,所述***还包括:
采集模块,用于基于测控软件和所述标准车辆上的数据传感器对所述标准车辆进行数据采集,并将采集到的数据与所述标准车辆的电子模块信号进行数据整合分析,得到驾驶性能数据;
匹配模块,用于获取所述标准车辆的常规整车参数和动力传动***零部件参数,并通过所述常规整车参数和所述动力传动***零部件参数完成所述标准车辆与所述测控软件的信息匹配;
创建模块,用于在所述测控软件中创建各所述工况的触发条件以及试验参数,并通过所述标准车辆的多个传感器完成所述标准车辆与所述测控软件的各虚拟通道连接。
上述各模块、单元被执行时所实现的功能或操作步骤与上述方法实施例大体相同,在此不再赘述。
本发明实施例所提供的驾驶性评价***,其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同,为简要描述,***实施例部分未提及之处,可参考前述方法实施例中相应内容。
实施例四
本发明还提出一种计算机设备,请参阅图7,所示为本发明第四实施例中的计算机设备,包括存储器10、处理器20以及存储在所述存储器10上并可在所述处理器20上运行的计算机程序30,所述处理器20执行所述计算机程序30时实现上述的驾驶性评价方法。
其中,存储器10至少包括一种类型的可读存储介质,所述可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如,SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。存储器10在一些实施例中可以是计算机设备的内部存储单元,例如该计算机设备的硬盘。存储器10在另一些实施例中也可以是外部存储装置,例如插接式硬盘,智能存储卡(Smart MediaCard,SMC),安全数字(Secure Digital,SD)卡,闪存卡(Flash Card)等。进一步地,存储器10还可以既包括计算机设备的内部存储单元也包括外部存储装置。存储器10不仅可以用于存储安装于计算机设备的应用软件及各类数据,还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
其中,处理器20在一些实施例中可以是电子控制单元(Electronic ControlUnit,简称ECU,又称行车电脑)、中央处理器(Central Processing Unit,CPU)、控制器、微控制器、微处理器或其他数据处理芯片,用于运行存储器10中存储的程序代码或处理数据,例如执行访问限制程序等。
需要指出的是,图7示出的结构并不构成对计算机设备的限定,在其它实施例当中,该计算机设备可以包括比图示更少或者更多的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件布置。
本发明实施例还提出一种可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如上述的驾驶性评价方法。
本领域技术人员可以理解,在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤,例如,可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表,可以具体实现在任何计算机可读介质中,以供指令执行***、装置或设备(如基于计算机的***、包括处理器的***或其他可以从指令执行***、装置或设备取指令并执行指令的***)使用,或结合这些指令执行***、装置或设备而使用。就本说明书而言,“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行***、装置或设备或结合这些指令执行***、装置或设备而使用的装置。
计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下:具有一个或多个布线的电连接部(电子装置),便携式计算机盘盒(磁装置),随机存取存储器(RAM),只读存储器(ROM),可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器),光纤装置,以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外,计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质,因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描,接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序,然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解,本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中,多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行***执行的软件或固件来实现。例如,如果用硬件来实现,和在另一实施方式中一样,可用本领域公知的下列技术中的任一项或它们的组合来实现:具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路,具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路,可编程门阵列(PGA),现场可编程门阵列(FPGA)等。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本申请的保护范围。因此,本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种驾驶性评价方法,其特征在于,包括:
获取待测车辆的内部参数,所述内部参数至少包括座位参数以及踏板参数;
将所述座位参数和所述踏板参数输入至预设的驾驶模型中,以得到所述待测车辆的驾驶数据;
获取标准车辆根据所述驾驶数据在多种工况下的主观驾驶性体验数据,并根据所述主观驾驶性体验数据生成对应的客观驾驶性评价指标;
根据所述客观驾驶性评价指标和所述主观驾驶性体验数据构建评价模型;
获取所述待测车辆的模拟驾驶参数,并将所述模拟驾驶参数导入至所述评价模型中,以使所述评价模型计算出所述待测车辆的驾驶性评价报告。
2.根据权利要求1所述的驾驶性评价方法,其特征在于,将所述座位参数和所述踏板参数输入至预设的驾驶模型中,以得到所述待测车辆的驾驶数据的步骤之前,所述方法还包括:
获取多个标准车辆的布置信息,所述布置信息至少包括仪表盘位置数据、踏板位置数据以及前方视野数据;
利用预设的人体模型按照各所述仪表盘位置数据、各所述踏板位置数据以及各所述前方视野数据分别进行模拟驾驶试验,以得到多个驾驶姿态数据;
利用各所述驾驶姿态数据和预设的补偿参数构建对应的驾驶模型。
3.根据权利要求1所述的驾驶性评价方法,其特征在于,所述获取标准车辆根据所述驾驶数据在多种工况下的主观驾驶性体验数据的步骤之前,所述方法还包括:
基于测控软件和所述标准车辆上的数据传感器对所述标准车辆进行数据采集,并将采集到的数据与所述标准车辆的电子模块信号进行数据整合分析,得到驾驶性能数据;
获取所述标准车辆的常规整车参数和动力传动***零部件参数,并通过所述常规整车参数和所述动力传动***零部件参数完成所述标准车辆与所述测控软件的信息匹配;
在所述测控软件中创建各所述工况的触发条件以及试验参数,并通过所述标准车辆的多个传感器完成所述标准车辆与所述测控软件的各虚拟通道连接。
4.根据权利要求1所述的驾驶性评价方法,其特征在于,获取所述待测车辆的模拟驾驶参数的步骤包括:
根据所述驾驶数据对所述待测车辆进行模拟驾驶试验,得到所述待测车辆的驾驶试验数据;
获取所述待测车辆在模拟驾驶试验过程中所触发工况时的车辆数据,并结合所述车辆数据、所述驾驶试验数据以及所触发的工况对应的试验参数生成对应的模拟驾驶参数。
5.根据权利要求1所述的驾驶性评价方法,其特征在于,所述多种工况包括起步工况、动力降档工况、滑行或制动降档工况、减速工况、加速工况以及原地换挡工况。
6.一种驾驶性评价***,其特征在于,包括:
第一获取模块,用于获取待测车辆的内部参数,所述内部参数至少包括座位参数以及踏板参数;
计算模块,用于将所述座位参数和所述踏板参数输入至预设的驾驶模型中,以得到所述待测车辆的驾驶数据;
生成模块,用于获取标准车辆根据所述驾驶数据在多种工况下的主观驾驶性体验数据,并根据所述主观驾驶性体验数据生成对应的客观驾驶性评价指标;
第一构建模块,用于根据所述客观驾驶性评价指标和所述主观驾驶性体验数据构建评价模型;
处理模块,用于获取所述待测车辆的模拟驾驶参数,并将所述模拟驾驶参数导入至所述评价模型中,以使所述评价模型计算出所述待测车辆的驾驶性评价报告。
7.根据权利要求6所述的驾驶性评价***,其特征在于,所述***还包括:
第二获取模块,用于获取多个标准车辆的布置信息,所述布置信息至少包括仪表盘位置数据、踏板位置数据以及前方视野数据,
模拟试验模块,用于利用预设的人体模型按照各所述仪表盘位置数据、各所述踏板位置数据以及各所述前方视野数据分别进行模拟驾驶试验,以得到多个驾驶姿态数据;
第二构建模块,用于利用各所述驾驶姿态数据和预设的补偿参数构建对应的驾驶模型。
8.根据权利要求6所述的驾驶性评价***,其特征在于,所述***还包括:
采集模块,用于基于测控软件和所述标准车辆上的数据传感器对所述标准车辆进行数据采集,并将采集到的数据与所述标准车辆的电子模块信号进行数据整合分析,得到驾驶性能数据;
匹配模块,用于获取所述标准车辆的常规整车参数和动力传动***零部件参数,并通过所述常规整车参数和所述动力传动***零部件参数完成所述标准车辆与所述测控软件的信息匹配;
创建模块,用于在所述测控软件中创建各所述工况的触发条件以及试验参数,并通过所述标准车辆的多个传感器完成所述标准车辆与所述测控软件的各虚拟通道连接。
9.一种可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一所述的驾驶性评价方法。
10.一种计算机设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一所述的驾驶性评价方法。
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---|---|---|---|
CN202210323607.8A CN114881406A (zh) | 2022-03-30 | 2022-03-30 | 驾驶性评价方法、***、可读存储介质及计算机设备 |
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CN (1) | CN114881406A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117387967A (zh) * | 2023-10-26 | 2024-01-12 | 麦格纳动力总成(江西)有限公司 | 一种汽车驾驶性能测试方法及*** |
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2022
- 2022-03-30 CN CN202210323607.8A patent/CN114881406A/zh active Pending
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