出租車駕駛員生態(tài)駕駛行為評價

王 萍，萬 蔚，張 克，王振華，劉顯青

(1.中國航天系統(tǒng)工程有限公司，北京 100070；2.北京市計量檢測科學研究院，北京 100029)

隨著我國城市居民生活水平的提高，機動車出行已經(jīng)成為我國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，會對機動車的燃油經(jīng)濟性和安全性帶來極大的影響. 研究表明，在燃油經(jīng)濟性方面，駕駛行為習慣對機動車燃料消耗的影響范圍能夠達到30%[1]. 而目前的駕駛行為評價研究大多集中于面向群體的駕駛行為建議，缺乏針對駕駛員個體的駕駛行為評價，部分駕駛行為評價結(jié)果對駕駛員的提示不夠直觀，難以對駕駛員提供有效的警醒或鼓勵[2-3].

出租車作為城市道路交通系統(tǒng)的主要組成，具有運行時間長、油耗大等特點[4]，出租車運營公司也亟需一種具有良好數(shù)據(jù)支撐的評價方法進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，從生態(tài)節(jié)能性維度，利用模糊綜合評價模型對駕駛員個體的駕駛行為進行評價.

1 數(shù)據(jù)來源及處理

1.1 數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來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)接口讀取車輛實時位置、時間、車速、油耗、累計里程、發(fā)動機轉(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)采集設備

表1 出租車數(shù)據(jù)格式

1.2 數(shù)據(jù)處理

本文從生態(tài)節(jié)能性方面對駕駛員駕駛行為進行評價，通過對車輛能耗影響因素的分析，借鑒國內(nèi)外在生態(tài)駕駛、駕駛行為建議等方面的研究[5-7]，結(jié)合對車輛從業(yè)人員和駕駛員的調(diào)研結(jié)果，從采集的基礎數(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、長時超速、長時怠速. 本文將四類影響因素的出現(xiàn)次數(shù)作為評價輸入，歸納各要素與生態(tài)駕駛行為評價之間的關系.

加速、減速等工況的識別通過加速度計算進行. 采樣加速度計算方式如式(1)：

as(t)=v(t)-v(t-1)

(1)

式中，as(t)為t秒時的采樣加速度，v(t)為t秒時速度，v(t-1)為t-1秒時速度.

根據(jù)采樣加速度進行行駛工況判定：

1)急加速

計算相鄰兩次數(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，通過參數(shù)設置對急加速的判定閾值進行. 在本駕駛行為評價模型中，結(jié)合學者已有研究[8]，分析百公里油耗隨速度變化率，根據(jù)道路實際運行情況，設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，猛踩油口會帶來更高的發(fā)動機瞬時噴油量和轉(zhuǎn)速，消耗更多的燃油，還會對氣缸壁、活塞、活塞環(huán)造成損傷，或者燒壞電器設備，造成大量的燃油浪費，加重尾氣污染.

2)急剎車

急剎車即急減速，計算相鄰兩次數(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)合學者已有研究，設定急減速閾值為-5 km/h，連續(xù)出現(xiàn)的急剎車事件合并作為一次事件. 實際駕車調(diào)研表明，高減速操作因利用離合下壓浪費了車輛本身慣動力，造成了不必要的油耗損失.

3)長時怠速

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，無加速的傾向的時間段為怠速狀態(tài). 車輛在怠速工況時，需要保持燃油燃燒來維持發(fā)動機轉(zhuǎn)動. 根據(jù)國際上節(jié)能技巧總結(jié)，t>60 s的長時怠速，對油耗影響較大，出現(xiàn)此類情況即統(tǒng)計為一次長時怠速事件. 連續(xù)出現(xiàn)的長時怠速事件合并作為一次事件.

4)長時加速

研究表明，長時加速現(xiàn)象會導致更大的油耗. 將t>5 s的加速度大于0的駕駛行為認定為長時間加速，連續(xù)出現(xiàn)的長時加速事件合并作為一次事件.

2 模糊綜合評價

模糊綜合評價是多重目標決策的一種情形，主要用于模糊環(huán)境，通過對事物影響因素進行模糊關系方程勻速，針對一定的目的對事物做出綜合評價. 模糊綜合評判的過程包括綜合考慮各種屬性，建立被評判對象的因素集；建立評判集；進行單因素評判；為不同因素賦權(quán)值，根據(jù)權(quán)值和單因素評判結(jié)果得出綜合評判結(jié)果[9].

2.1 建立因素集和評判集

選取n個駕駛員行駛數(shù)據(jù)作為評判對象集X=[x1,x2…xn]. 建立駕駛員生態(tài)駕駛行為評價的因素集為U=[A,B,IS,LA]=[急加速，急減速，長時怠速，長時加速]. 將生態(tài)駕駛行為評價分為4類，即建立駕駛行為評判集為V=[v1,v2,v3,v4]=[節(jié)能駕駛，良好駕駛，合格駕駛，耗能駕駛].

2.2 進行單因素評判

對駕駛行為評價因素集U中的每一個單一因素進行評價，計算駕駛員對象集中對象xi對于因素uj的隸屬度rij，從而計算得到模糊評價矩陣D：

(2)

2.3 權(quán)值與綜合評價

為因素集建立一個模糊子集K=(k1,k2…kn),其中ki表示每個因素集的因素在綜合評價中的影響力，約束條件為{0≤ki≤1，∑ki=1}. 權(quán)重集K與模糊評價矩陣D進行模糊關系運算，得到駕駛員駕駛行為的模糊綜合評判集F：

(3)

式中，?為一種模糊關系運算方式，一般有3種運算形式，本文采用加權(quán)平均法進行對應的模糊運算；fi為駕駛員對象相對于駕駛行為評價集指標的隸屬度.

3 實例分析

3.1 駕駛行為數(shù)據(jù)選擇

本文在北京市某出租車公司307位司機中，不分析司機的駕駛行為與油耗情況 ，隨機挑選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，計算不同參數(shù)值的分布情況，綜合專家意見，確立隸屬度函數(shù)的相關閾值. 從剩余107位司機中隨機選擇駕駛員作為實驗對象，進行評價.

3.2 隸屬度函數(shù)選擇

在進行駕駛行為評價的過程中，各個狀態(tài)之間沒有明確界限，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)等關鍵數(shù)據(jù)，結(jié)合專家修正意見，建立急加速次數(shù)、急減速次數(shù)、長時怠速次數(shù)、長時加速次數(shù)的隸屬度函數(shù)，如圖2所示.

圖2 隸屬度函數(shù)選擇

3.3 評價值計算

對全部107個實驗樣本進行實驗分析，統(tǒng)計107個實驗樣本平均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個實驗樣本中隨機挑選10位駕駛員進行實例分析，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間段內(nèi)的50 km行程，按照前述評價因素集的計算方式，計算各項評價因素值如表3所示.

表3 駕駛行為評價因素值

3.4 基于模糊綜合評價的生態(tài)駕駛行為分析

根據(jù)前述模糊綜合評價的理論與方法，對已有研究數(shù)據(jù)進行相關性分析和主成分分析，獲得初始權(quán)值，向6位專家進行評價咨詢，進行權(quán)值修正，確立權(quán)重集為K=(0.468,0.27,0.156,0.101)，進而建立駕駛行為模糊綜合評價模型. 使用Matlab平臺進行模型的算法求解，得到不同駕駛員的綜合評價結(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 駕駛行為評價值

統(tǒng)計駕駛員的運營數(shù)據(jù)，將駕駛行為節(jié)能評價情況與OBD采集的油耗數(shù)據(jù)進行一致性校驗. 本文采用的OBD設備符合北京市地標《營運客車能源計量器具功能及數(shù)據(jù)采集規(guī)范》，經(jīng)過北京市節(jié)能減排中心驗證，具有可靠性. 將計算得到的油耗值與評價值進行校驗如表5所示.

表5 評價值與油耗值校驗

按照相同方式對所有107個實驗樣本駕駛員樣本一個月的營運數(shù)據(jù)進行實驗，將駕駛員所有連續(xù)50 km的行程進行行為評價，并與其油耗數(shù)據(jù)進行比對，獲取不同生態(tài)駕駛行為評價值對應的油耗區(qū)間如表6所示.

表6 評價值與油耗區(qū)間

由表中數(shù)據(jù)可知，評價值為節(jié)能駕駛的百公里油耗數(shù)據(jù)主區(qū)間為6～8 L，評價值為良好駕駛的百公里油耗數(shù)據(jù)為8～10 L,評價值為合格駕駛的百公里油耗數(shù)據(jù)為10～12 L，評價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價具有較好的準確性.

4 結(jié)束語

1)將急加速、急減速、長時加速、長時怠速作為駕駛行為評價參數(shù)，構(gòu)建各評價參數(shù)的隸屬度函數(shù)，獲得樣本數(shù)據(jù)的模糊綜合評價結(jié)果，對駕駛員行為進行生態(tài)節(jié)能性評價.

2)使用北京市出租車數(shù)據(jù)的實例驗證表明，該方法能夠合理、準確地評價駕駛員行為對能耗的影響，具有實際應用意義.

3)結(jié)合數(shù)據(jù)分析結(jié)果，向駕駛員提出預計停車60 s以上時采取熄火操作、低速行駛時以5 s間均勻加速為宜等策略，幫助駕駛員節(jié)約駕駛能耗.