一種駕駛行為評價系統的開發

劉有志

（安徽江淮汽車集團股份有限公司，安徽 合肥 230601）

前言

我國目前已是汽車生產和消費大國，隨著全球經濟的高速發展，能源問題日益受到世界各國關注。我國并不是石油大國，儲量和開采量有限，大量石油依賴進口，并且需求量仍在日益增加，因此，汽車節能降耗愈來愈被重視起來。

尋找適合的替代能源，研發新能源汽車是減緩傳統能源消耗的有效辦法之一。但新能源汽車的發展需要先進技術的長時間發展與累積，目前汽車市場仍以傳統車輛為主導。因此，在當前形勢下，對傳統車量進行節能降耗無疑顯得更加重要。

影響車輛油耗的因素主要有六個方面，包括：

（1）車輛風阻系數

（2）車輛自重

（3）發動機技術

（4）變速箱技術

（5）車輛輪胎選取

（6）駕駛習慣

前五點因素與汽車技術緊密相關，國內外諸多汽車領域的專家們已做了大量工作，并取得了顯著成效。相對而言，駕駛習慣是駕駛員直接產生的，更加主觀一些，具有較強的差異性，無法實現統一操作。隨著技術發展，可以利用汽車電子技術，對駕駛員的車輛操控行為進行干預，幫助駕駛員養成利于節能降耗的優良駕駛習慣。

1 國內外研究現狀與發展趨勢

1.1 國外研究現狀

國外針對駕駛行為的研究起步較早，對影響機動車事故和節能降耗的駕駛行為有比較成熟的理論和實際應用。在理論上，他們擁有龐大的數據庫系統，通過共享這些信息，相關研究機構對事故駕駛行為和節能降耗有比較深入的研究。

目前已投入市場的基于駕駛行為的節能降耗技術有：

（1）Fiat 的Eco-Drive 系統；

（2）Honda 的Eco Assist（節能駕駛輔助系統）；

（3）SCANIA 的駕駛員輔助系統。

1.2 國內發展現狀與趨勢

國內目前限于基礎設施水平和經濟實力，在該領域的研究與發達國家有很大差距。國內多數汽車廠家目前更多地還專注于整車的設計與開發，沒有深入開展這方面的研究，而大多數研究機構又沒有基礎實驗設備和大型數據采集整合系統，很難實現駕駛行為產業鏈的研究。目前國內有些企業擁有駕駛行為數據采集系統，他們往往從實際利益出發，進行局部、小范圍數據采集實現，基本沒有能力實現數據共享，也沒有實力進行理論研究。而大部分高校和科研機構，只是對部分駕駛行為進行理論和算法上的研究，很難有實力將研究成果應用于實際。

2 系統開發方案

2.1 系統方案概要

旨在開發一種基于駕駛行為的智能化綠色節油輔助系統。系統內嵌優良駕駛習慣數據庫，實時判斷駕駛員當前操作行為與數據庫的吻合程度，通過車載儀表等人機交互接口，提示駕駛員當前操作行為，以及車輛的油耗狀態優良與否，是否應采取適當措施、操作，降低車輛油耗，幫助駕駛員養成優良駕駛習慣。

2.2 系統開發方案

如前所述，根據駕駛行為開發的車輛節能輔助系統，國外已具備了較強的技術儲備，相關產品已上市應用，并取得了不錯的節能降耗效果；而國內對該系統涉及的數據與技術儲備還較薄弱，正處于起步階段。

為了使該系統開發的順利進行，系統功能完善，性能優良、可靠，應參考國外相關系統構成，進行對標分析，從而完善所開發的基于駕駛行為的智能化綠色節油輔助系統。

系統的功能框圖如圖1 所示：

圖1 系統功能框圖

3 系統開發計劃

3.1 數據采集系統開發

駕駛行為數據采集系統是實現駕駛行為采集物理媒介和手段，項目組通過開發一套硬件和嵌入式軟件來實現此功能。其整體功能框圖如圖2：

圖2 數據采集系統框圖

主要研究內容有：

（1）駕駛行為采集對象：通過分析駕駛員操縱車輛動作和產生狀態，根據對這些狀態的分類、實驗，摸索其狀態特征，然后根據各自特性，設計硬件拾起電路，軟件采集周期、頻率等滿足信息采集要求。

（2）數據結構和儲存：駕駛行為數據種類比較多，數據量比較大，而且要求掉電時能保存數據。目前，保守估計車輛狀態信息十幾種，其中有開關量、脈沖量、模擬量等。系統需要設計一種合理的數據結構和儲存方法來完成這些信息的有效儲存和快捷數據交換方法，系統有鐵電存儲、DATAFLASH 存儲，以及本地IC 卡存儲。

（3）USB 數據交換：本系統采集信息多，數據量大，將采用一種數據交換協議實現采集系統和管理軟件的數據交換，目前，擬訂采用USB 協議交換數據。

（4）GPRS 技術：駕駛行為信息采集系統為了適應可能的車輛道路實驗，設計預留GPRS 功能，GPRS 是GSM Phase 2+階段引入的一種基于分組的數據業務，它能夠實現從空中接口到外部網絡之間的分組數據傳輸，GPRS 可以接入基于TCP/IP 的外部網絡和X.25 網絡。

（5）電源：汽車上的電子設備越來越多，使車內的電磁環境日益復雜。在這比較復雜的環境中，電源性能的好壞直接影響到電子設備的可靠性。本系統下位機系統復雜，功能強大，功能模塊多，電源管理難度高。電源設計必須滿足系統反接、過壓、電壓適應性、抗汽車電子點火、靜電放電等功能。

圖3 電源模塊功能框圖

（6）MCU 模塊：本系統下位機需要融合車輛信息采集和駕駛員圖像采集、可擴展GPS/GPRS 功能，要用一個MCU 模塊管理和操作所有功能，MCU 模塊資源要求比較多，硬件設計復雜，需要選擇資源比較豐富合適的MCU。

圖4 底層驅動生產示意圖

（7）硬件看門狗：系統下位機從可靠性和產品角度考慮，必須設計具有硬件看門狗、低功耗并存功能，但硬件看門狗和低功耗設計并存有一定難度，因此需要設計可靠的硬件電路。

圖5 看門狗模塊電路

3.2 實車數據采集

該系統需要有大量的實車試驗數據支持，構建相應的優良駕駛行為數據庫，從而利用適當評價算法，獲得對應參數處于優良駕駛狀態的動態范圍。

由于駕駛行為屬于主觀范疇，應聘請具有豐富經驗的、使車輛處于較低燃油消耗水平的駕駛員，進行實車操作；并且構建較大樣本空間，使所采集數據具有可信性和可用性。

另外，應根據不同路況條件，制定相應的采集方案。車輛在城市路況、市郊路況、山區路況等條件，車輛燃油消耗量會有很大差別，因此，應根據需求，制定不同的采集方案，進行相應參數采集，構建多工況數據庫。

3.3 優良駕駛行為數據庫構建與數據評價算法開發

3.3.1 駕駛員調研問卷及駕駛行為原始數據庫設計

該部分內容主要用于構建原始數據模型，獲取相應駕駛員信息和行為數據。

首先，在駕駛員初次登陸時，需設計相關問卷，對用戶的基本情況進行調查和記錄，從而確定準確的駕駛員基本信息，用于后續分析和分類。

問卷的內容可能涉及如下方面：

（1）人口統計學信息（年齡、性別）；

（2）駕駛信息（駕照類型、駕齡、駕駛頻度、百公里平均油耗等）。

其次，需設計駕駛行為原始數據庫，用于存儲和管理來自各種車身傳感器的駕駛行為原始數據。原始數據內容包括：

1）方向盤：向右最大值為1.000，向左最小值為-1.000，中點時為0.000；

2）油門：最大值為1.000，最小值為0.000；

3）離合：最大值為1.000，最小值為0.000；

4）制動：最大值為1.0，最小值為0；

5）速度：當前動力學模型速度（整數）；

6）轉速：當前動力學模型轉速（整數）。

7）發動機外特性曲線；

8）檔位：按照當前檔位顯示（1 檔、2 檔、3 檔、4 檔、5 檔、倒檔）；

3.3.2 駕駛行為數據預處理、建模和分析算法

（1）通過對優秀駕駛員和普通駕駛員同路段駕駛行為的對比分析，人工標注可能導致高油耗的駕駛行為原始數據，例如超速、急加速、急減速、急剎車等；

（2）基于大量駕駛行為數據，抽取行為特征，建立行為模型；

根據實際駕駛中能夠獲得的數據，確定具體評價的駕駛行為特征及計算模型。以下給出幾個行為實例：

1）超速：需依據道路的上限速度、汽車的加速度和當前速度加以識別；

2）非常規方向盤操作；

根據方向盤的數據流，判斷用戶是否有以下行為：生硬的轉向（頻繁改變）；快速而持續的轉向角度切換等。

3）非常規的剎車操作；

根據剎車的數據流，計算出剎車位置的變化速率（用導數表示）隨時間的變化，判斷用戶是否有急減速等導致高油耗行為。

圖6 算法框架

3.4 駕駛行為提示

通過駕駛行為數據庫、評價算法以及車輛實時數據，能夠判斷出駕駛員當前的操作行為，是否使車輛處于較低油耗狀態，評價結果可由數據采集系統經車身網絡進行發布，進而通過儀表盤提示、聲音提示等方法，與駕駛員進行人機交互。

采用儀表盤提示時，控制器從車身網絡獲得駕駛行為評價信息，驅動優良駕駛行為指示燈顯示。若駕駛行為優良，車輛油耗較低，綠色指示燈點亮；若駕駛行為使得車輛油耗升高，則紅色指示等點亮。

采用聲音提示時，可利用采集系統內嵌的語音提示模塊，向駕駛員提供相應的提醒。

圖7 評價提示界面

3.5 試驗驗證

系統開發完成后，應根據駕駛員行為等級、路況條件，構建驗證試驗矩陣，分別進行系統驗證試驗。

在不同的路況條件下，駕駛員操作行為均可分為較差、普通和優良三類，具體評價依據可根據實車油耗等信息進行判斷。初步形成試驗矩陣如下表1 所示：

表1 驗證試驗矩陣

試驗矩陣中記錄了在各試驗條件下使用該輔助系統時，影響車輛燃油消耗的各參數信息，以及最終的燃油消耗結果。根據得到的數據結果，對系統的可靠性、可用性進行評價。

表2 實車測試節油效果

根據多輪次標定后，最新版本數據測試綜合節油效果如表2。

4 總結

通過進行數據解析與需求分析，結合國外先進經驗，確定所開發輔助系統的輸入參數與系統功能框架；通過開發數據采集系統，為系統的實現提供高精度、高效的數據采集工具，為駕駛行為數據庫構建提供技術支持；通過實車數據采集，獲取大量實車數據，構建駕駛行為數據庫；通過數據評價算法開發，確定車輛在燃油消耗較低狀態下，車輛各相關參數的數據特征與范圍，進而實時判斷駕駛員操作行為是否處于最優；通過駕駛行為提示，與駕駛員進行人機交互，幫助駕駛糾正并養成良好的駕駛習慣。

該系統的成功開發與推廣，必將有助于車輛燃油消耗水平的降低，緩解車輛對傳統能源消耗與環境保護造成的巨大壓力。