基于空間序列的車輛行駛工況研究*

王 明 常云濤 邱紅桐 董可然

(公安部交通管理科學研究所1) 無錫 214151) (同濟大學道路與交通工程教育部重點實驗室2) 上海 201804)

0 引 言

行駛工況也稱運轉循環，是某一類型車輛(如乘用車、公交車、重型車輛等)在特定環境(如城區，郊區等)下車輛行駛的速度-時間變化規律[1].車輛在行駛過程中，影響車輛行駛工況的因素復雜，既包括駕駛員和車輛本身的內在因素，也包括交通管理控制、交通流密度、道路物理幾何等外在因素.汽車行駛工況可以直接反映特定地區車輛在行駛過程中速度的變化情況，反映車輛行駛過程的平順性，也能夠評估車輛在行駛過程中的能源消耗量和污染物排放量，并助力新型車開發等工作[2-3].

國內外學者對車輛行駛工況做了大量的研究.其中，對于車輛行駛工況構建方法的研究，姜平等[4]采用離散小波變換的多分辨信號分解算法，以短行程為單元對汽車行駛工況進行構建.李寧[5]通過聚類分析和主成分分析對車輛運動學片段進行劃分，并按照固定時間長度進行車輛行駛工況構建.李友文等[6]通過馬爾可夫過程來構建不同狀態之間轉移矩陣，通過狀態轉移矩陣來構建車輛行駛工況.另外，對于車輛行駛工況與道路環境關系的研究，毛林鋒等[7-9]研究城市道路交叉口間距對車輛行駛工況的影響，交叉口間距越小，車輛的行駛工況越不穩定，道路上的交通事故越多，出行時間、能耗與排放越大.卓亞娟[10]研究城市道路交叉口信號配時方案的不同對車輛的行駛工況影響，針對不同的周期、綠信比和相位差，車輛行駛過程中的勻速、加速、減速、怠速狀態都會不同，由此帶來的車輛延誤、能耗和排放也不同.Greenshields[11]提出了流量-速度-密度之間的函數關系，體現了交通量對于車輛行駛工況影響.

然而，當前普遍使用的車輛行駛工況是一種基于時間參數的車輛速度隨機變化序列，見圖 1a).這種行駛工況無法反映車輛的空間位置信息，難以反映行駛工況與道路不同位置的交通服務水平、交叉口間距、信號控制參數的關系.為了解決這一問題，本文將行駛工況重新定義為車速沿車輛行駛方向的空間變化過程，見圖 1b).這些交通行駛環境因素是與車輛所處的道路空間構成直接關聯，車輛的行駛工況不再是一種隨時間變化的過程，而是被定義為沿道路行駛方向的空間變化過程.

圖1 行駛工況

行駛環境是指車輛所在道路的交通服務水平、距離交叉口的位置、信號控制參數等，這些環境參數與車輛在道路上所處的位置有關.本文采集行駛工況數據的道路交叉口的信號控制參數無變化，并且選擇暢通狀態下行駛工況數據進行分析，故而本文只探索車輛行駛工況隨著空間位置改變的變化規律，分析沿道路行駛方向車輛行駛狀態的變化規律以及車輛能耗和排放變化規律.

1 車輛行駛狀態劃分的基本原理

在聚類分析中，樣本之間的相似性通常采用樣本之間的距離來表示.數據之間的距離通常用明氏(Minkowski)距離表示，當q=1時，稱為絕對距離；當q=2時，稱為歐式距離；當q=∞時，稱為切比雪夫距離.

(1)

車輛在行駛過程中，車輛行駛速度會隨著車輛位置的變化而變化.為了反映車輛在行駛過程中的車輛行駛速度的變化規律，按照車輛行駛過程中的速度和加速度值差異，可通過聚類分析將沿道路行駛方向車輛行駛狀態進行聚類.

2 空間序列數據的獲取方法

2.1 工況數據采集范圍

本文車輛行駛工況數據來源于美國佛羅里達州NW 13th street道路(雙向4車道、雙黃線隔離)，實驗車(小汽車、功率147 kW、排量2.0 L手動)共有效采集了單程97組車輛行駛工況數據，根據各組行駛工況標準化后的平均速度和速度變異系數差異，經狀態聚類，獲得暢通工況67組，協同流工況25組，擁堵工況5組，暢通工況可作為理想的分析對象，因此本文只是對暢通狀態下的車輛行駛工況數據進行分析.車輛行駛工況數據采集范圍從距SW 10th street交叉口停車線后100 m到SW 16th street交叉口停車線后140 m，整個行駛區域共計長650 m，見圖 2.

圖2 工況數據采集范圍

2.2 基于空間位置的工況數據獲取

實驗車輛配備有OBD設備和GPS設備，在車輛行駛過程中，OBD設備主要采集車輛行駛工況數據，包括速度、加速度、能耗和排放等參數，GPS設備主要記錄車輛的位置和行駛路徑信息，包括時間、經度、緯度和高程等參數.設置OBD設備和GPS設備同時按秒進行數據采集，統一使用GPS時間，因此兩個設備采集的數據包含相同的時間參數，通過時間參數來實現車輛行駛工況數據與具體空間位置的結合.

2.3 空間序列的行駛工況數據獲取

通過時間參數相關聯的OBD設備和GPS設備采集的數據是按照每秒統計的，雖然具有了空間位置信息，但是依然屬于時間序列數據.將每秒輸出的車輛速度、加速度進行變換為沿道路行駛方向每相等間隔的車輛行駛速度和加速度數據，加速度通過相鄰速度差獲得.

車輛速度的變換公式

(2)

圖3為每10 m間隔的空間序列工況數據，可以發現，路段范圍車輛速度較為平穩，當車輛到達交叉口范圍時通常會出現明顯的減速停車過程，接著啟動加速駛離交叉口，基于空間位置的車輛行駛工況能夠清楚反映車輛行駛速度隨著道路空間位置轉移的變化規律.

圖3 67條行駛工況每10 m間隔的速度值

3 沿道路行駛方向車輛行駛工況及能耗和排放分析

3.1 車輛行駛狀態的劃分

當機動車通過信號控制交叉口時，由于受到信號控制的影響，車輛會頻繁出現減速、怠速、加速等狀態，相對于路段勻速行駛過程，車輛能耗和尾氣排放因此會有較大增加.為了研究沿道路行駛方向車輛行駛狀態的變化規律以及能耗和排放的變化規律，將沿道路行駛方向每10 m間隔的車輛速度和加速度值進行標準化，經聚類分析，共獲得7類車輛行駛狀態，也就是7個模式事件，其中：狀態1代表車輛處于高速勻速行駛狀態、狀態2代表車輛處于高速減速行駛狀態、狀態3代表車輛處于中速加速行駛狀態、狀態4代表車輛處于中速勻速行駛狀態、狀態5代表車輛處于中速減速行駛狀態、狀態6代表車輛處于低速加速行駛狀態，狀態7代表車輛處于低速勻速行駛狀態(包含怠速狀態).各狀態聚類中心見表1，聚類效果見圖4.

表1 7類行駛工況狀態的聚類中心

圖4 沿道路行駛方向車輛行駛狀態劃分

根據上述行駛狀態的聚類結果，選取5條車輛行駛工況繪制沿道路行駛方向車輛行駛狀態變化圖，見圖5.

圖5 沿道路行駛方向車輛行駛狀態變化圖

3.2 各車輛行駛狀態下車輛能耗和排放率

為了對沿道路行駛方向每10 m間隔車輛能耗和排放進行分析，并得到車輛行駛過程中各類行駛狀態對應的能耗和排放數據，將按每秒間隔采集的車輛能耗和排放數據變換為沿道路行駛方向每10 m間隔車輛的能耗和排放數據.車輛能耗的變換公式為

(3)

式中：C為10 m細分段的能耗值，L；ci為10 m細分段內第i個非怠速的能耗值，L/h；cj為10 m細分段內第j個怠速的能耗值，L/h；vi為10 m細分段內第i個非怠速的速度值，km/h；k1為10 m細分段內速度非怠速的個數；k2為10 m細分段內怠速的個數.

車輛排放的變換公式為

(4)

根據上述能耗和排放計算方法，獲得車輛行駛過程中每10 m間隔車輛的能耗和排放數據，圖 6為7類狀態的能耗和排放分布，可以發現，每類狀態車輛能耗和排放分布區間差異明顯，但都比較集中，每類狀態能耗和排放的均值可用于代表該類狀態的能耗和排放.

圖6 狀態的能耗和排放分布圖

根據7類行駛狀態下車輛行駛能耗和排放值以及分布頻率，計算7類車輛行駛狀態下的車輛平均能耗和排放值，見表 2.

表2 各車輛行駛狀態平均能耗和排放

圖7為7類車輛行駛狀態下車輛平均能耗和排放的關系圖，其中，無填充柱型代表每個狀態的平均能耗，斜線填充柱型代表每個狀態的平均排放.可以發現：①車輛能耗和排放呈現正相關性；②狀態1和狀態4的車輛能耗和排放基本相同，表明車輛在保持中高速勻速行駛狀態行駛時，車輛能耗和排放處于穩定狀態；③狀態2和狀態5車輛能耗和排放都很低，大小基本相同，表明減速狀態車輛能耗和排放與減速這一過程有關，而與減速過程中的速度大小關系很小；④狀態3和狀態6車輛能耗和排放都明顯較大，表明加速過程會增加車輛能耗和排放，并且起步加速階段能耗和排放更大；⑤狀態7車輛能耗和排放最大，因為這個狀態包含了車輛怠速狀態，車輛在怠速狀態車輛發動機空轉，車輛在交叉口停車等待時間越長，這一過程能耗和排放越大.

圖7 各車輛行駛狀態下車輛平均能耗和排放

3.3 車輛行駛狀態占比的空間分布規律

實驗數據共包含了67組行駛工況數據，按照10 m間隔進行劃分，單條650 m車輛行駛工況包含了65個車輛行駛狀態，統計沿道路行駛方向每10 m間隔每類狀態所占比例，其結果見圖8，其中，第510 m處為交叉口停車線位置.

1) 狀態1為高速勻速行駛，前部路段區域，狀態1所占比例比較穩定，隨著離交叉口停車線越來越近，狀態1所占比例逐漸減少，隨著車輛遠離交叉口，狀態1所占比例逐漸增加.這是因為車輛在通過交叉口時受到信號控制影響，車輛逐漸減速由狀態1轉為狀態2，通過交叉口后車輛加速又逐漸變為狀態1.

2) 狀態2為高速減速行駛，隨著車輛靠近交叉口，狀態2所占的比例先逐漸增加然后逐漸減少.前期逐漸增加是因為高速行駛的車輛遇到交叉口開始減速從而由狀態1轉化為狀態2，后期逐漸減少是因為車輛速度降到一定程度后保持中速行駛或者繼續減速行駛或者開始加速行駛，即狀態2又轉為狀態4或狀態3或狀態5.

3) 狀態3為中速加速行駛，在車輛通過交叉口后開始逐漸增加，后期逐漸減少.這是因為狀態3為中速加速過程，車輛通過交叉口后逐漸加速，當車輛達到中速后繼續加速就變為中速加速進入狀態3.隨著車輛速度進一步加大，又逐漸轉為高速行駛進入狀態1.

4) 狀態4為中速勻速行駛，在距離交叉口停車線前約200 m位置開始出現，往后小幅度增加，說明在交叉口范圍保持中速勻速行駛的車輛不多.這一狀態是由車輛高速行駛減速到中速并勻速行駛，即狀態2轉化為狀態4的過程.

5) 狀態5為中速減速行駛，在距離交叉口停車線前約200 m位置開始出現，在70 m處達到最大值，隨后逐漸下降直到停車線位置.這一狀態是由狀態2(高速減速狀態)或者狀態4(中速勻速狀態)轉變而來，由于交叉口停車線后車輛開始加速駛離交叉口，所以停車線后就不存在狀態5.

6) 狀態6為低速加速行駛，在距離交叉口停車線前約100 m逐漸增加，并且在停車線附近達到最大值，從停車線往后約100 m狀態6逐漸減少直到消失.這一狀態由低速狀態轉變而來，即由狀態7轉為狀態6.由于車輛一般是在交叉口上游集聚，等待綠燈啟亮時開始加速駛離交叉口，因此這一狀態占比會在停車線附近達到最大值.

7) 狀態7為低速勻速行駛，主要在交叉口停車線前100 m范圍內存在，包含了車輛在交叉口停車怠速過程以及低速通過交叉口過程.

圖8 沿道路行駛方向各狀態占比變化規律

3.4 沿道路行駛方向車輛能耗和排放

根據以上求得7類車輛行駛狀態下車輛平均能耗和排放值，結合沿道路行駛方向車輛行駛狀態的變化，獲取沿道路行駛方向每10 m間隔內車輛平均能耗和排放的變化值.各細分段平均能耗計算公式為

(5)

式中：Ci為第i個細分段車輛能耗值(i=1,2,…,65)，L/100 km；pk為第i個細分段內狀態k所占的比例(k=1,2,…,7)；ck為車輛行駛狀態k的平均能耗值，L/100 km.

各細分段平均能耗計算公式為

(6)

式中：Di為第i個細分段車輛排放值(i=1,2，…，65)，g/km；pk為第i個細分段內狀態k所占的比例(k=1,2，…，7)；dk為車輛行駛狀態k的平均排放值，g/km.

根據上述計算方法，生成沿道路行駛方向每10 m間隔內車輛平均能耗和排放(CO2)變化情況，見圖9.

注：虛線代表停車線位置圖9 沿道路行駛方向車輛平均能耗和排放

由圖9可知：①路段范圍車輛行駛過程中車輛能耗和排放較為穩定，能耗值在5～8 L/100 km，排放量在130～200 g/km；②車輛能耗和排放在交叉口停車線前150 m左右到停車線后150 m左右先逐漸上升后逐漸下降，并且在交叉口停車線附近達到最大值.停車線前能耗和排放逐漸增大是由于車輛在停車線前低速行駛和怠速狀態產生的過高能耗和排放；停車線后車輛能耗和排放逐漸下降說明前期車輛加速過程能耗和排放較大，隨著車速達到一定程度后車輛處于勻速行駛狀態，車輛能耗和排放相對較小，并且趨于穩定.

4 結 論

1) 沿道路行駛方向的車輛行駛狀態能夠進行有效聚類.包括：高速勻速行駛狀態、高速減速行駛狀態、中速加速行駛狀態、中速勻速行駛狀態、中速減速行駛狀態、低速加速行駛狀態和低速勻速行駛狀態(包含怠速狀態)，并且分析發現，每類狀態內的能耗和排放分布都比較集中，每類狀態的平均值能夠有效代表該狀態的能耗和排放.

2) 車輛行駛狀態受道路行駛環境影響變化顯著.根據沿道路行駛方向車輛行駛狀態變化規律，路段范圍車輛主要包含狀態1和狀態2，并且狀態比較穩定；交叉口范圍車輛行駛狀態從狀態1到狀態7都有分布，并且狀態之間轉換頻繁，這與實際車輛行駛過程相吻合.

3) 受交叉口信號控制影響，沿道路行駛方向車輛能耗和排放變化規律明顯.①車輛能耗和排放基本成正相關關系；②狀態1和狀態4車輛能耗和排放基本相同；③狀態2和狀態5車輛能耗和排放都很低，大小基本相同；④狀態3和狀態6車輛能耗和排放明顯較大；⑤狀態7車輛能耗和排放最大.⑥路段范圍車輛能耗和排放較為穩定，能耗值在5～8 L/100 km，排放量在130～200 g/km；⑦車輛能耗和排放在交叉口停車線前150 m左右到停車線后150 m左右先逐漸增加后逐漸減少，并且在交叉口停車線附近達到最大值.

下一步將在本文研究基礎上，深入研究車輛行駛工況與道路行駛環境的內在聯系，探索從比較容易大規模獲取的幾何、交通控制參數出發，生成行駛工況數據，這些工況數據可以作為車輛能耗和排放分析研究的輸入，應用于能耗和排放模型之中，對車輛能耗和排放進行分析和計算.

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