王 萍,萬(wàn) 蔚,張 克,王振華,劉顯青
(1.中國(guó)航天系統(tǒng)工程有限公司,北京 100070;2.北京市計(jì)量檢測(cè)科學(xué)研究院,北京 100029)
隨著我國(guó)城市居民生活水平的提高,機(jī)動(dòng)車出行已經(jīng)成為我國(guó)最主要的交通方式之一. 駕駛行為,即駕駛員改變行車速度、方向、車輛狀態(tài)等的駕車方式,會(huì)對(duì)機(jī)動(dòng)車的燃油經(jīng)濟(jì)性和安全性帶來(lái)極大的影響. 研究表明,在燃油經(jīng)濟(jì)性方面,駕駛行為習(xí)慣對(duì)機(jī)動(dòng)車燃料消耗的影響范圍能夠達(dá)到30%[1]. 而目前的駕駛行為評(píng)價(jià)研究大多集中于面向群體的駕駛行為建議,缺乏針對(duì)駕駛員個(gè)體的駕駛行為評(píng)價(jià),部分駕駛行為評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)駕駛員的提示不夠直觀,難以對(duì)駕駛員提供有效的警醒或鼓勵(lì)[2-3].
出租車作為城市道路交通系統(tǒng)的主要組成,具有運(yùn)行時(shí)間長(zhǎng)、油耗大等特點(diǎn)[4],出租車運(yùn)營(yíng)公司也亟需一種具有良好數(shù)據(jù)支撐的評(píng)價(jià)方法進(jìn)行出租車駕駛員的輔助考核. 本文以北京市出租車終端采集的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),從生態(tài)節(jié)能性維度,利用模糊綜合評(píng)價(jià)模型對(duì)駕駛員個(gè)體的駕駛行為進(jìn)行評(píng)價(jià).
本文數(shù)據(jù)來(lái)源于出租車一體化終端,利用北斗高精度定位和車載診斷(OBD)系統(tǒng)接口讀取車輛實(shí)時(shí)位置、時(shí)間、車速、油耗、累計(jì)里程、發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速等信息,采樣頻率為1 Hz,采樣車型為現(xiàn)代伊蘭特. 采集設(shè)備如圖1所示,出租車數(shù)據(jù)格式如表1所示.
圖1 數(shù)據(jù)采集設(shè)備
表1 出租車數(shù)據(jù)格式
本文從生態(tài)節(jié)能性方面對(duì)駕駛員駕駛行為進(jìn)行評(píng)價(jià),通過(guò)對(duì)車輛能耗影響因素的分析,借鑒國(guó)內(nèi)外在生態(tài)駕駛、駕駛行為建議等方面的研究[5-7],結(jié)合對(duì)車輛從業(yè)人員和駕駛員的調(diào)研結(jié)果,從采集的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)中,提取出4類影響車輛能源消耗的4類要素:急加速、急減速、長(zhǎng)時(shí)超速、長(zhǎng)時(shí)怠速. 本文將四類影響因素的出現(xiàn)次數(shù)作為評(píng)價(jià)輸入,歸納各要素與生態(tài)駕駛行為評(píng)價(jià)之間的關(guān)系.
加速、減速等工況的識(shí)別通過(guò)加速度計(jì)算進(jìn)行. 采樣加速度計(jì)算方式如式(1):
as(t)=v(t)-v(t-1)
(1)
式中,as(t)為t秒時(shí)的采樣加速度,v(t)為t秒時(shí)速度,v(t-1)為t-1秒時(shí)速度.
根據(jù)采樣加速度進(jìn)行行駛工況判定:
1)急加速
計(jì)算相鄰兩次數(shù)據(jù)的速度變化率獲取加速度as(t),as(t) >0即為加速. 判定駕駛?cè)耸欠裼屑奔铀傩袨楫a(chǎn)生,通過(guò)參數(shù)設(shè)置對(duì)急加速的判定閾值進(jìn)行. 在本駕駛行為評(píng)價(jià)模型中,結(jié)合學(xué)者已有研究[8],分析百公里油耗隨速度變化率,根據(jù)道路實(shí)際運(yùn)行情況,設(shè)定急加速閾值為加速度大于4 km/h,連續(xù)出現(xiàn)的急加速事件合并作為一次事件. 在同樣的車速下,猛踩油口會(huì)帶來(lái)更高的發(fā)動(dòng)機(jī)瞬時(shí)噴油量和轉(zhuǎn)速,消耗更多的燃油,還會(huì)對(duì)氣缸壁、活塞、活塞環(huán)造成損傷,或者燒壞電器設(shè)備,造成大量的燃油浪費(fèi),加重尾氣污染.
2)急剎車
急剎車即急減速,計(jì)算相鄰兩次數(shù)據(jù)的速度變化率獲取加速度as(t)即為剎車(減速). 在本文中,結(jié)合學(xué)者已有研究,設(shè)定急減速閾值為-5 km/h,連續(xù)出現(xiàn)的急剎車事件合并作為一次事件. 實(shí)際駕車調(diào)研表明,高減速操作因利用離合下壓浪費(fèi)了車輛本身慣動(dòng)力,造成了不必要的油耗損失.
3)長(zhǎng)時(shí)怠速
怠速是指速度v(t)=0且加速度as(t)=0的車輛工況,即車輛已經(jīng)完全停止,無(wú)加速的傾向的時(shí)間段為怠速狀態(tài). 車輛在怠速工況時(shí),需要保持燃油燃燒來(lái)維持發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng). 根據(jù)國(guó)際上節(jié)能技巧總結(jié),t>60 s的長(zhǎng)時(shí)怠速,對(duì)油耗影響較大,出現(xiàn)此類情況即統(tǒng)計(jì)為一次長(zhǎng)時(shí)怠速事件. 連續(xù)出現(xiàn)的長(zhǎng)時(shí)怠速事件合并作為一次事件.
4)長(zhǎng)時(shí)加速
研究表明,長(zhǎng)時(shí)加速現(xiàn)象會(huì)導(dǎo)致更大的油耗. 將t>5 s的加速度大于0的駕駛行為認(rèn)定為長(zhǎng)時(shí)間加速,連續(xù)出現(xiàn)的長(zhǎng)時(shí)加速事件合并作為一次事件.
模糊綜合評(píng)價(jià)是多重目標(biāo)決策的一種情形,主要用于模糊環(huán)境,通過(guò)對(duì)事物影響因素進(jìn)行模糊關(guān)系方程勻速,針對(duì)一定的目的對(duì)事物做出綜合評(píng)價(jià). 模糊綜合評(píng)判的過(guò)程包括綜合考慮各種屬性,建立被評(píng)判對(duì)象的因素集;建立評(píng)判集;進(jìn)行單因素評(píng)判;為不同因素賦權(quán)值,根據(jù)權(quán)值和單因素評(píng)判結(jié)果得出綜合評(píng)判結(jié)果[9].
選取n個(gè)駕駛員行駛數(shù)據(jù)作為評(píng)判對(duì)象集X=[x1,x2…xn]. 建立駕駛員生態(tài)駕駛行為評(píng)價(jià)的因素集為U=[A,B,IS,LA]=[急加速,急減速,長(zhǎng)時(shí)怠速,長(zhǎng)時(shí)加速]. 將生態(tài)駕駛行為評(píng)價(jià)分為4類,即建立駕駛行為評(píng)判集為V=[v1,v2,v3,v4]=[節(jié)能駕駛,良好駕駛,合格駕駛,耗能駕駛].
對(duì)駕駛行為評(píng)價(jià)因素集U中的每一個(gè)單一因素進(jìn)行評(píng)價(jià),計(jì)算駕駛員對(duì)象集中對(duì)象xi對(duì)于因素uj的隸屬度rij,從而計(jì)算得到模糊評(píng)價(jià)矩陣D:
(2)
為因素集建立一個(gè)模糊子集K=(k1,k2…kn),其中ki表示每個(gè)因素集的因素在綜合評(píng)價(jià)中的影響力,約束條件為{0≤ki≤1,∑ki=1}. 權(quán)重集K與模糊評(píng)價(jià)矩陣D進(jìn)行模糊關(guān)系運(yùn)算,得到駕駛員駕駛行為的模糊綜合評(píng)判集F:
(3)
式中,?為一種模糊關(guān)系運(yùn)算方式,一般有3種運(yùn)算形式,本文采用加權(quán)平均法進(jìn)行對(duì)應(yīng)的模糊運(yùn)算;fi為駕駛員對(duì)象相對(duì)于駕駛行為評(píng)價(jià)集指標(biāo)的隸屬度.
本文在北京市某出租車公司307位司機(jī)中,不分析司機(jī)的駕駛行為與油耗情況 ,隨機(jī)挑選200位駕駛員作為樣本集,以單輛出租車每50 km為一段樣本行程,計(jì)算不同參數(shù)值的分布情況,綜合專家意見(jiàn),確立隸屬度函數(shù)的相關(guān)閾值. 從剩余107位司機(jī)中隨機(jī)選擇駕駛員作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象,進(jìn)行評(píng)價(jià).
在進(jìn)行駕駛行為評(píng)價(jià)的過(guò)程中,各個(gè)狀態(tài)之間沒(méi)有明確界限,具有模糊性. 選擇函數(shù)性質(zhì)穩(wěn)定、控制平緩、分辨度高的梯形隸屬度函數(shù). 根據(jù)采集到的駕駛行為影響因素分布情況,分析其平均值、中位數(shù)、四分位數(shù)等關(guān)鍵數(shù)據(jù),結(jié)合專家修正意見(jiàn),建立急加速次數(shù)、急減速次數(shù)、長(zhǎng)時(shí)怠速次數(shù)、長(zhǎng)時(shí)加速次數(shù)的隸屬度函數(shù),如圖2所示.
圖2 隸屬度函數(shù)選擇
對(duì)全部107個(gè)實(shí)驗(yàn)樣本進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析,統(tǒng)計(jì)107個(gè)實(shí)驗(yàn)樣本平均50 km行程中不同因素出現(xiàn)的頻數(shù)如表2所示:
表2 平均50 km行程各因素頻數(shù)
由于本文篇幅所限,本文從107個(gè)實(shí)驗(yàn)樣本中隨機(jī)挑選10位駕駛員進(jìn)行實(shí)例分析,其他樣本的處理方式與此次相同. 選擇這10位駕駛員同一天相似時(shí)間段內(nèi)的50 km行程,按照前述評(píng)價(jià)因素集的計(jì)算方式,計(jì)算各項(xiàng)評(píng)價(jià)因素值如表3所示.
表3 駕駛行為評(píng)價(jià)因素值
根據(jù)前述模糊綜合評(píng)價(jià)的理論與方法,對(duì)已有研究數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析和主成分分析,獲得初始權(quán)值,向6位專家進(jìn)行評(píng)價(jià)咨詢,進(jìn)行權(quán)值修正,確立權(quán)重集為K=(0.468,0.27,0.156,0.101),進(jìn)而建立駕駛行為模糊綜合評(píng)價(jià)模型. 使用Matlab平臺(tái)進(jìn)行模型的算法求解,得到不同駕駛員的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果如表4所示:其中1為節(jié)能駕駛,2為良好駕駛,3為合格駕駛,4為耗能駕駛.
表4 駕駛行為評(píng)價(jià)值
統(tǒng)計(jì)駕駛員的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù),將駕駛行為節(jié)能評(píng)價(jià)情況與OBD采集的油耗數(shù)據(jù)進(jìn)行一致性校驗(yàn). 本文采用的OBD設(shè)備符合北京市地標(biāo)《營(yíng)運(yùn)客車能源計(jì)量器具功能及數(shù)據(jù)采集規(guī)范》,經(jīng)過(guò)北京市節(jié)能減排中心驗(yàn)證,具有可靠性. 將計(jì)算得到的油耗值與評(píng)價(jià)值進(jìn)行校驗(yàn)如表5所示.
表5 評(píng)價(jià)值與油耗值校驗(yàn)
按照相同方式對(duì)所有107個(gè)實(shí)驗(yàn)樣本駕駛員樣本一個(gè)月的營(yíng)運(yùn)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),將駕駛員所有連續(xù)50 km的行程進(jìn)行行為評(píng)價(jià),并與其油耗數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì),獲取不同生態(tài)駕駛行為評(píng)價(jià)值對(duì)應(yīng)的油耗區(qū)間如表6所示.
表6 評(píng)價(jià)值與油耗區(qū)間
由表中數(shù)據(jù)可知,評(píng)價(jià)值為節(jié)能駕駛的百公里油耗數(shù)據(jù)主區(qū)間為6~8 L,評(píng)價(jià)值為良好駕駛的百公里油耗數(shù)據(jù)為8~10 L,評(píng)價(jià)值為合格駕駛的百公里油耗數(shù)據(jù)為10~12 L,評(píng)價(jià)值為耗能駕駛的百公里油耗數(shù)據(jù)為12 L以上. 因此,基于OBD數(shù)據(jù)的出租車駕駛行為評(píng)價(jià)具有較好的準(zhǔn)確性.
1)將急加速、急減速、長(zhǎng)時(shí)加速、長(zhǎng)時(shí)怠速作為駕駛行為評(píng)價(jià)參數(shù),構(gòu)建各評(píng)價(jià)參數(shù)的隸屬度函數(shù),獲得樣本數(shù)據(jù)的模糊綜合評(píng)價(jià)結(jié)果,對(duì)駕駛員行為進(jìn)行生態(tài)節(jié)能性評(píng)價(jià).
2)使用北京市出租車數(shù)據(jù)的實(shí)例驗(yàn)證表明,該方法能夠合理、準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)駕駛員行為對(duì)能耗的影響,具有實(shí)際應(yīng)用意義.
3)結(jié)合數(shù)據(jù)分析結(jié)果,向駕駛員提出預(yù)計(jì)停車60 s以上時(shí)采取熄火操作、低速行駛時(shí)以5 s間均勻加速為宜等策略,幫助駕駛員節(jié)約駕駛能耗.