基于商用车科学上下坡驾驶指导的安全降油耗方法及系统与流程

1.本发明涉及驾驶行为技术领域，特别是涉及一种基于商用车科学上下坡驾驶指导的安全降油耗方法及系统。


背景技术：

2.中重型卡车总量在国内汽车保有量中占比较小，但却消耗了公路运输能源的60％以上，一台卡车在运营过程中，燃油成本可达到总成本的30％以上。随着卡车销量和保有量的不断增加，卡车行业节能减排的必要性和紧迫性更为凸显。同时，我国地形复杂多样，据统计数据显示，山区高速占比达到74.7％，上下坡路况是商用车在山区道路运输过程中遇到的普遍情况，且上下坡驾驶行为的优劣不但影响安全驾驶，而且对油耗也有很大影响。
3.目前针对上下坡驾驶行为的培训大多是基于新老司机的口头传授或主机厂的线上线下驾驶行为改善培训，且主要是通过司机端app展示驾驶行为可视化图表、面对面驾驶行为培训、车机知识及用车知识交流，实车道路行驶驾驶指导等方式提升司机上下坡道路的驾驶行为技巧，但现有培训方法均存在应用缺陷：1)驾驶行为可视化图表培训方法需要司机掌握一定的商用车车机知识，且可视化图表统计口径粒度较粗导致司机难以理解和应用；2)线下驾驶培训限于主机厂的人力成本、时间成本等方面因素，难以做到对所有司机驾驶行为指导全覆盖和反复培训；3)不能根据车辆当前实际运行场景，及时做出有针对性的驾驶行为提醒，且不具备驾驶行为改善效果展示途径，司机无法简单直观感受到驾驶行为改善带来的价值，减弱培训效果。


技术实现要素：

4.本发明的目的是提供一种基于商用车科学上下坡驾驶指导的安全降油耗方法，解决现有上下坡驾驶行为培训的应用缺陷，实现根据车辆实际运行场景进行实时针对性培训和驾驶提醒，不仅能对司机进行全员培训覆盖，保证驾驶安全和降低油耗，而且能进行驾驶行为分析和改善效果展示，便于司机简单直观感受到驾驶行为改善带来的价值，提升培训效果。
5.为了实现上述目的，有必要针对上述技术问题，提供了一种基于商用车科学上下坡驾驶指导的安全降油耗方法及系统。
6.第一方面，本发明实施例提供了一种基于商用车科学上下坡驾驶指导的安全降油耗方法，所述方法包括以下步骤：
7.通过车载终端设备实时采集车辆行驶待分析数据；所述车辆行驶待分析数据包括车辆位置经纬度、车辆累计行驶里程、车辆重量、车辆循环喷油量和车档车速；
8.根据所述车辆位置经纬度和预先构建的坡路数据库，获取车辆前方到达坡路路况，并根据所述车辆前方到达坡路路况，则向司机移动终端发送对应的驾驶指导语音提示；所述车辆前方到达坡路路况包括单上坡路况、单下坡路况和连续上下坡路况；
9.判断所述单上坡路况和所述连续上下坡路况的驾驶行为是否遵从对应的驾驶指
导语音提示，并根据对应的不遵从驾驶信息，统计整个业务行程的指导分析数据；所述指导分析数据包括最佳车速档位遵从率和上坡不遵从降油空间；
10.根据各个车辆前方到达坡路路况阶段对应的车辆行驶待分析数据，统计整个业务行程的行程分析数据；所述行程分析数据包括行程总里程、上坡里程占比、下坡里程占比、上坡总油耗和下坡总油耗；
11.根据所述指导分析数据和所述行程分析数据，生成驾驶行为分析报告，并将所述驾驶行为分析报告与对应的科学上下坡指导动画推送至司机移动终端进行可视化展现。
12.进一步地，所述根据所述车辆位置经纬度和预先构建的坡路数据库，获取车辆前方到达坡路路况的步骤包括：
13.根据所述车辆位置经纬度查询地图，判断车辆前方预设距离范围内是否存在坡路，并在存在坡路时，根据所述车辆位置经纬度和对应的海拔信息，计算得到当前坡路的坡长和坡度；
14.根据所述当前坡路的坡长和坡度，查找所述坡路数据库，得到所述车辆前方到达坡路路况。
15.进一步地，所述根据所述车辆前方到达坡路路况，则向司机移动终端发送对应的驾驶指导语音提示的步骤包括：
16.若所述车辆前方到达坡路路况为所述单上坡路况，则获取最佳爬坡档位和最佳爬坡车速，并根据所述最佳爬坡档位和所述最佳爬坡车速，则向司机移动终端发送第一类驾驶指导语音提示；
17.若所述车辆前方到达坡路路况为所述单下坡路况，则向司机移动终端发送第二类驾驶指导语音提示；所述第二驾驶指导语音提示为即将下坡，请降低档位、控制车速、保持带档滑行且使用辅助制动；
18.若所述车辆前方到达坡路路况为所述连续上下坡路况，则识别当前车辆位置是否为特殊路段位置，若为所述特殊路段位置，则向司机移动终端发送第三类驾驶指导语音提示；所述特殊路段位置包括连续上下坡路况中的第一个长陡坡上坡起点、长陡坡坡顶、长陡坡下坡坡底和末端山峰坡顶。
19.进一步地，所述获取最佳爬坡档位和最佳爬坡车速，并根据所述最佳爬坡档位和所述最佳爬坡车速，则向司机移动终端发送第一类驾驶指导语音提示的步骤包括：
20.获取当前车辆信息，根据所述当前车辆信息和预设的最佳档位车速爬坡模型进行元场景画像排名匹配，得到所述最佳爬坡档位和所述最佳爬坡车速；所述当前车辆信息包括车辆位置、车型信息、车重信息、当前档位和当前车速；所述最佳档位车速爬坡模型为根据历史车辆爬坡画像数据训练得到的模型；
21.判断所述当前档位是否与所述最佳爬坡档位一致，若否，则向用户移动终端发送根据所述最佳爬坡档位和所述最佳爬坡车速调整档位车速匀速上坡的提示，反之，则判断所述当前车速的车速是否在预设车速范围内；所述预设车速范围根据所述最佳爬坡车速得到；
22.若所述当前车速在所述预设车速范围内，则向司机移动终端发送保持当前档位车速匀速上坡的提示，反之，则向司机移动终端发送保持当前档位并根据所述预设车速范围调整车速匀速上坡的提示。
23.进一步地，所述若为所述特殊路段位置，则向司机移动终端发送第三类驾驶指导语音提示的步骤包括：
24.若所述特殊路段位置为所述第一个长陡坡上坡起点，则获取最佳爬坡档位和最佳爬坡车速，并根据所述最佳爬坡档位和所述最佳爬坡车速，确定爬坡档位和爬坡车速范围，以及根据所述爬坡档位和所述爬坡车速范围，则向司机移动终端发送长陡坡上坡驾驶指导语音提示；所述长陡坡上坡驾驶指导语音提示为即将上坡，请保持爬坡档位和爬坡车速范围匀速上坡；
25.若所述特殊路段位置为所述长陡坡坡顶，则向司机移动终端发送长陡坡坡顶驾驶指导语音提示；所述长陡坡坡顶驾驶指导语音提示为即将下坡，请降低档位、控制车速、保持带档滑行且使用辅助制动，并在接近坡底时试试加油门冲坡；
26.若所述特殊路段位置为所述长陡坡下坡坡底，则向司机移动终端发送长陡坡下坡坡底驾驶指导语音提示；所述长陡坡下坡坡底驾驶指导语音提示为即将上坡，当上坡接近坡顶时，试试收油门惯性冲坡顶；
27.若所述特殊路段位置为所述末端山峰坡顶，则向司机移动终端发送末端山峰坡顶驾驶指导语音提示；所述末端山峰坡顶驾驶指导语音提示为即将下坡，请降低档位、控制车速、保持带档滑行且使用辅助制动。
28.进一步地，所述判断所述单上坡路况和所述连续上下坡路况的驾驶行为是否遵从对应的驾驶指导语音提示的步骤包括：
29.分别获取车辆位于所述单上坡路况和所述连续上下坡路况的上坡车速档位信息；
30.判断所述上坡车速档位信息是否满足所述驾驶指导语音提示对应的车速档位范围，若满足，则判定为遵从驾驶指导，反之，则判定为未遵从驾驶指导。
31.进一步地，所述行程分析数据还包括上坡滑行总里程、下坡滑行总里程和上下坡带档滑行节油空间；
32.所述根据各个车辆前方到达坡路路况阶段对应的车辆行驶待分析数据，统计整个业务行程的行程分析数据的步骤包括：
33.根据各个车辆前方到达坡路路况阶段对应的车辆行驶待分析数据，统计整个业务行程的上下坡滑行总里程，并根据所述上下坡滑行总里程，得到上下坡带档滑行降油空间。
34.第二方面，本发明实施例提供了一种基于商用车科学上下坡驾驶指导的安全降油耗系统，所述系统包括：
35.数据采集模块，用于通过车载终端设备实时采集车辆行驶待分析数据；所述车辆行驶待分析数据包括车辆位置经纬度、车辆累计行驶里程、车辆重量、车辆循环喷油量和车档车速；
36.路况分析模块，用于根据所述车辆位置经纬度和预先构建的坡路数据库，获取车辆前方到达坡路路况，并根据所述车辆前方到达坡路路况，则向司机移动终端发送对应的驾驶指导语音提示；所述车辆前方到达坡路路况包括单上坡路况、单下坡路况和连续上下坡路况；
37.第一分析模块，用于判断所述单上坡路况和所述连续上下坡路况的驾驶行为是否遵从对应的驾驶指导语音提示，并根据对应的不遵从驾驶信息，统计整个业务行程的指导分析数据；所述指导分析数据包括最佳车速档位遵从率和上坡不遵从降油空间；
38.第二分析模块，用于根据各个车辆前方到达坡路路况阶段对应的车辆行驶待分析数据，统计整个业务行程的行程分析数据；所述行程分析数据包括行程总里程、上坡里程占比、下坡里程占比、上坡总油耗和下坡总油耗；
39.报告生成模块，用于根据所述指导分析数据和所述行程分析数据，生成对应的驾驶行为分析报告，以及将所述驾驶行为分析报告与对应的科学上下坡指导动画推送至司机移动终端进行可视化展现。
40.第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在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方法的步骤。
41.第四方面，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
42.上述本技术提供了一种基于商用车科学上下坡驾驶指导的安全降油耗方法及系统，通过所述方法，实现了基于通过车载终端设备实时采集的车辆行驶待分析数据和预先构建的坡路数据库获取车辆前方到达坡路路况并给出相应的驾驶指导语音提示后，判断单上坡路况和连续上下坡路况的驾驶是否遵从指导提示，并在根据不遵从驾驶信息统计整个业务行程的指导分析数据，以及根据各个车辆前方到达坡路路况阶段对应的车辆行驶待分析数据统计整个业务行程的行程分析数据后，将根据指导分析数据和行程分析数据生成的驾驶行为分析报告与对应的科学上下坡指导动画推送至司机移动终端进行可视化展现的技术方案。与现有技术相比，该基于商用车科学上下坡驾驶指导的安全降油耗方法，实现根据车辆实际运行场景进行实时针对性培训和驾驶提醒，不仅能对司机进行全员培训覆盖，保证驾驶安全和降低油耗，而且能进行驾驶行为分析和改善效果展示，便于司机简单直观感受到驾驶行为改善带来的价值，提升培训效果。
附图说明
43.图1是本发明实施例中基于商用车科学上下坡驾驶指导的安全降油耗方法的流程示意图；
44.图2是本发明实施例中获取最佳爬坡档位和最佳爬坡车速的流程示意图；
45.图3是本发明实施例中采用百公里油耗方法获取车重信息的流程示意图；
46.图4是图3中载重-车速-百公里油耗映射表获取的流程示意图；
47.图5是本发明实施例中单上坡路况的驾驶指导语音提示示意图；
48.图6是本发明实施例中单下坡路况的驾驶指导语音提示示意图；
49.图7是本发明实施例中连续上下坡路况的驾驶指导语音提示示意图；
50.图8是本发明实施例中上坡路况不遵从驾驶指导识别的流程示意图；
51.图9是本发明实施例中上下坡路况滑行识别的流程示意图；
52.图10是本发明实施例中基于商用车科学上下坡驾驶指导的安全降油耗系统的结构示意图；
53.图11是本发明实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
54.为了使本技术的目的、技术方案和有益效果更加清楚明白，下面结合附图及实施例，对本发明作进一步详细说明，显然，以下所描述的实施例是本发明实施例的一部分，仅用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
55.本发明是考虑到现有司机端app的驾驶行为可视化图表及线下培训方法难以学习落实，难以做到全覆盖和反复培训，且不具备针对性和及时性，而且不能根据车辆当前实际运行场景，及时做出有针对性的驾驶行为实时提醒，还不具备驾驶行为改善效果分析和展示，无法让司机简单直观感受到驾驶行为改善的价值，进而无法真正有效保证驾驶安全和降低油耗等应用不足，而提出的一种基于商用车科学上下坡驾驶指导的安全降油耗方法。
56.本发明通过车载终端设备实时采集用户车辆运行的车机数据和车辆位置经纬度数据，且通过地图和坡路数据库精准预测车辆前方到达坡路路况(满足一定坡度、坡长和衔接平路条件的单上坡，单下坡或连续上下坡路段)，配以最佳档位车速爬坡模型和司机移动终端(手机app)驾驶指导语音提醒，在车辆进入坡道前提前向司机语音播报前方陡坡路况信息和科学上下坡的驾驶操作方案。在业务行程结束后，司机移动终端向司机提供一份业务行程中长陡坡路段行驶的驾驶行为分析报告，通过分析报告向司机展现每趟业务行程的上坡滑行里程、下坡滑行里程、最佳车速档位遵从率、上坡总油耗、下坡总油耗等数据，以给司机用户带来直观的驾驶行为改善价值感受，有效提升培训效果。下述实施例将对本发明的基于商用车科学上下坡驾驶指导的安全降油耗方法进行详细说明。
57.在一个实施例中，如图1所示，提供了一种基于商用车科学上下坡驾驶指导的安全降油耗方法，包括以下步骤：
58.s11、通过车载终端设备实时采集车辆行驶待分析数据；所述车辆行驶待分析数据包括车辆位置经纬度、车辆累计行驶里程、车辆重量、车辆循环喷油量和车档车速；其中，车载终端设备可理解为商用车上安装的能实时采集供驾驶分析使用的车辆运行数据和位置数据等数据信息的智能车载终端，此处不作具体限制；需要说明的是，为了保证车辆行驶待分析数据的应用准确性，本实施例优选的，会根据各种数据的使用需求，在数据参与运算或逻辑判断前会对其进行相应的预处理，对丢失数据进行补齐、保留或删除等操作，比如车速、循环喷油量丢失1s，则数据保留，按照etl(extraction-transformation-loading,数据抽取、转换和加载)统一补全规则进行插值补全；
59.s12、根据所述车辆位置经纬度和预先构建的坡路数据库，获取车辆前方到达坡路路况，并根据所述车辆前方到达坡路路况，则向司机移动终端发送对应的驾驶指导语音提示；所述车辆前方到达坡路路况包括单上坡路况、单下坡路况和连续上下坡路况；其中，坡路数据库可理解为预先根据采集的路况数据构建的数据库，主要包括坡道方向(如东北、西北、东南等)、坡道坡度、坡道角度、坡度类型(如缓斜坡、斜坡、陡坡等)、坡长类型(短坡、中坡、长坡等)、坡道长度、开始经纬度、开始海拔、结束经纬度、结束海拔和上下坡标志等，具体构建过程此处不再赘述；
60.车辆前方到达坡路路况可理解为车辆前方预设距离范围内的坡路信息，可根据车辆实时位置信息，辅以地图和坡路数据库进行分析识别的方式得到；具体的，所述根据所述车辆位置经纬度和预先构建的坡路数据库，获取车辆前方到达坡路路况的步骤包括：
61.根据所述车辆位置经纬度查询地图，判断车辆前方预设距离范围内是否存在坡路，并在存在坡路时，根据所述车辆位置经纬度和对应的海拔信息，计算得到当前坡路的坡长和坡度；其中，车辆前方预设距离范围可根据实际应用需求进行调整，如前方500米等，此处不作限定；
62.根据所述当前坡路的坡长和坡度，查找所述坡路数据库，得到预设距离范围内的所述车辆前方到达坡路路况；
63.由于不同的坡路情况，对应考虑安全和油耗的最优驾驶方式各不相同，所需给出的驾驶提示也应随车辆实际运行场景而有所不同，本实施例优选地先通过下述方法确定坡路类型，再根据即将行驶的单上坡路况、单下坡路况和连续上下坡路况分别给出针对性提示：
64.1)单上坡需满足条件为：坡度＞4％，坡长＞500m，坡顶平路＞500米；
65.2)单下坡需满足条件为：坡度＞4％，坡长＞500m，坡底平路＞500米；
66.3)连续上下坡需满足条件为：坡度＞4％，坡长＞500m，连接山谷长度＜500米。需要说明的是，此处坡度、坡长、坡顶平路、坡底平路及连接山谷长度阈值均可根据实际应用场景进行调整。
67.具体的，所述根据所述车辆前方到达坡路路况，则向司机移动终端发送对应的驾驶指导语音提示的步骤包括：
68.若所述车辆前方到达坡路路况为所述单上坡路况，则获取最佳爬坡档位和最佳爬坡车速，并根据所述最佳爬坡档位和所述最佳爬坡车速，则向司机移动终端发送第一类驾驶指导语音提示；其中，所述最佳爬坡档位和所述最佳爬坡车速可理解为同车型、同坡段、同质量段、同总里程段且耗油量最少的安全驾驶档位和车速，本实施例优选地，采用图2所示的基于实时获取的车辆信息结合预先构建的最佳档位车速爬坡模型得到；具体的，所述获取最佳爬坡档位和最佳爬坡车速，并根据所述最佳爬坡档位和所述最佳爬坡车速，则向司机移动终端发送第一类驾驶指导语音提示的步骤包括：
69.获取当前车辆信息，根据所述当前车辆信息和预设的最佳档位车速爬坡模型进行元场景画像排名匹配，得到所述最佳爬坡档位和所述最佳爬坡车速；所述当前车辆信息包括车辆位置、车型信息、车重信息、当前档位和当前车速，其中，车重信息可理解为车辆载重，可基于当前车辆的平均车速和百公里油耗数据，通过图3所示的查询预设构建的载重-平均车速-百公里油耗数据表来获取，具体载重-平均车速-百公里油耗数据表的构建方法如图4所示；当前档位和当前车速的获取过程可理解为根据预先录入的系统元数据中的不同档位变速箱速比、后桥比及轮胎直径，计算出车辆不同档位的理论速比n/v，再根据车载终端设备采集的车辆运行中发动机转速及车速的线上数据，计算出每条采集数据n/v值及n/v每秒变化率，以及将计算出的实际n/v值经过n/v管理匹配出车辆当前档位，且经过空挡状态判断识别后输出空挡或n/v匹配的当前档位；
70.上述最佳档位车速爬坡模型为根据历史车辆爬坡画像数据训练得到的模型，其中，历史车辆爬坡画像数据可理解为采集的不同类型车辆在不同载重条件下行驶在不同里程段采用不同档位不同车速对应的油耗统计数据，对应训练模型的具体结构类型可根据实际应用需求进行选取，此处不作具体限定；
71.判断所述当前档位是否与所述最佳爬坡档位一致，若否，则向用户移动终端发送
根据所述最佳爬坡档位和所述最佳爬坡车速调整档位车速匀速上坡的提示，反之，则判断所述当前车速是否在预设车速范围内；所述预设车速范围根据所述最佳爬坡车速得到；其中，根据所述最佳爬坡档位和所述最佳爬坡车速调整档位车速匀速上坡的提示可理解为给出使用最佳爬坡档位且保持在最佳爬坡车速丢应的车速段进行匀速爬坡的提示，如所述最佳爬坡档位为x，最佳爬坡车速为vc，则如图5所示可发送语音播报内容为前方500米即将爬坡，请使用x档，v
c-3到vc+3之间的车速匀速上坡更省油的驾驶语音提示；同样，对应的预设车速范围可理解为v
c-3到vc+3之间的车速；
72.若所述当前车速在所述预设车速范围内，则向司机移动终端发送保持当前档位车速匀速上坡的提示，反之，则向司机移动终端发送保持当前档位并根据所述预设车速范围调整车速匀速上坡的提示；其中，保持当前档位车速匀速上坡的提示可理解为给出保持当前档位和当前车速匀速上坡的提示，如可发送语音播报内容为前方500米即将爬坡，请保持当前档位车速匀速上坡的驾驶语音提示；保持当前档位并根据所述预设车速范围调整车速匀速上坡的提示可理解为给出档位不变，将车速调整至根据最佳爬坡车速vc确定的车速段内再匀速爬坡的提示，如可发送语音播报内容为前方500米即将爬坡，请保持当前档位，将车速保持在v
c-3到vc+3之间匀速上坡的驾驶语音提示；
73.若所述车辆前方到达坡路路况为所述单下坡路况，则向司机移动终端发送第二类驾驶指导语音提示；所述第二驾驶指导语音提示如图6所示，为即将下坡，请降低档位、控制车速、保持带档滑行且使用辅助制动，避免频繁脚刹更安全；
74.若所述车辆前方到达坡路路况为所述连续上下坡路况，则识别当前车辆位置是否为特殊路段位置，若为所述特殊路段位置，则向司机移动终端发送第三类驾驶指导语音提示；所述特殊路段位置可理解为连续上下坡路况中需要及时给予司机驾驶指导提示的几个特殊位置，包括连续上下坡路况中的第一个长陡坡上坡起点、长陡坡坡顶、长陡坡下坡坡底和末端山峰坡顶，对应的驾驶指导语音提示如图7所示；
75.所述若为所述特殊路段位置，则向司机移动终端发送第三类驾驶指导语音提示的步骤包括：
76.若所述特殊路段位置为所述第一个长陡坡上坡起点，则获取最佳爬坡档位和最佳爬坡车速，并根据所述最佳爬坡档位和所述最佳爬坡车速，确定爬坡档位和爬坡车速范围，以及根据所述爬坡档位和所述爬坡车速范围，则向司机移动终端发送长陡坡上坡驾驶指导语音提示；所述长陡坡上坡驾驶指导语音提示为即将上坡，请保持爬坡档位和爬坡车速范围匀速上坡更省油；
77.若所述特殊路段位置为所述长陡坡坡顶，则向司机移动终端发送长陡坡坡顶驾驶指导语音提示；其中，长陡坡坡顶位置的识别可理解为根据坡度数据库存储的当前坡路的起始经纬度和结束经纬度实时判断车载终端设备采集的当前车辆gps位置数据中是否包含有上坡坡路结束点经纬度位置数据，若是，则认为车辆到达长陡坡坡顶，对应的长陡坡坡顶驾驶指导语音提示为即将下坡，请降低档位、控制车速、保持带档滑行且使用辅助制动，并在接近坡底时试试加油门冲坡更省油更安全；
78.若所述特殊路段位置为所述长陡坡下坡坡底，则向司机移动终端发送长陡坡下坡坡底驾驶指导语音提示；其中，长陡坡下坡坡底位置的识别可理解为根据坡度数据库存储的当前坡路的起始经纬度和结束经纬度实时判断车载终端设备采集的当前车辆gps位置数
据中是否包含有长陡坡下坡结束点经纬度位置数据，若是，则认为车辆到达长陡坡下坡坡底，对应的长陡坡下坡坡底驾驶指导语音提示为即将上坡，当上坡接近坡顶时，试试收油门惯性冲坡顶更省油；
79.上述长陡坡坡顶驾驶指导语音提示和长陡坡下坡坡底驾驶指导语音提示可根据即将通过的上下陡坡数量依次循环播报，直至到达末端山峰坡顶位置，按照下述方法提示；
80.若所述特殊路段位置为所述末端山峰坡顶，则向司机移动终端发送末端山峰坡顶驾驶指导语音提示；其中，末端山峰坡顶可理解为连续上下坡的最后一个山峰坡顶，该位置的识别可理解为根据坡度数据库存储的当前坡路的起始经纬度和结束经纬度实时判断车载终端设备采集的当前车辆gps位置数据中是否包含有上坡坡路结束点经纬度位置数据，且前方下坡坡底平路＞500米，若是，则认为车辆到达连续上下坡最后一个山峰坡顶，对应的末端山峰坡顶驾驶指导语音提示为即将下坡，请降低档位、控制车速、保持带档滑行且使用辅助制动，避免频繁脚刹更安全。
81.通过上述方法步骤即可实现对车辆业务行程中所有单上坡路况、单下坡路况和连续上下坡路况进行及时有效的科学上下坡提醒，为司机提供相应的驾驶指导，保证驾驶安全的同时，辅助降低油耗。为了便于司机了解驾驶指导和提示的具体改善效果，本实施优选地，通过下述方法对每个业务行程的车辆驾驶行为数据进行分析，并生成对应的驾驶行为分析报告及时推送给司机。
82.s13、判断所述单上坡路况和所述连续上下坡路况的驾驶行为是否遵从对应的驾驶指导语音提示，并根据对应的不遵从驾驶信息，统计整个业务行程的指导分析数据；所述指导分析数据包括最佳车速档位遵从率和上坡不遵从降油空间；其中，判断驾驶行为是否遵从对应的驾驶指导语音提示的过程可理解为根据车辆当前gps位置及坡路数据库中的前方上坡坡路开始经纬度位置数据，当车辆到达坡路开始位置时，此时可通过车载终端设备采集的当前挡位、当前车速与最佳档位车速爬坡模型输出的最佳挡位和最佳车速进行比较，来判断用户是否遵从驾驶指导的过程；具体的，如图8所示，所述判断所述单上坡路况和所述连续上下坡路况的驾驶行为是否遵从对应的驾驶指导语音提示的步骤包括：
83.分别获取车辆位于所述单上坡路况和所述连续上下坡路况的上坡车速档位信息；
84.判断所述上坡车速档位信息是否满足所述驾驶指导语音提示对应的车速档位范围，若满足，则判定为遵从驾驶指导，反之，则判定为未遵从驾驶指导；其中，判断上坡车速档位信息是否满足驾驶指导语音提示对应的车速档位范围的过程可理解为：1)先判断当前车速是否满足遵从性判断条件，如当前车速是否大于最佳车速v
c-15，若不满足，则无需进行遵从性判断；2)判定满足遵从性判断条件时，判断当前档位是否与最佳档位一致，且当前车速是否在最佳车速的预设范围内，若是，则判定为遵从驾驶指导，反之，则判定为未遵从驾驶指导；
85.根据上述遵从性判断方法可得到单上坡路况和连续上下坡路况中的上坡遵从判断结果，根据得到上坡遵从判断结果，通过下述方法即可统计得到最佳车速档位遵从率和上坡不遵从降油空间：
86.最佳车速档位遵从率＝最佳档位车速遵从次数/科学上坡提醒最佳档位车速播报次数；
87.单次坡路不遵从最佳档位车速匀速上坡行为的降油潜力＝本次不遵从的上坡油
耗-最佳车速/档位对应的上坡油耗量；
88.其中，单次爬坡油耗量采用循环油量积分方式计算，油耗(l)＝转速/60*发动机缸数/每循环转速*循环喷油量/1000000/燃油密度/测量频率；
89.整个业务行程中上坡不遵从降油空间＝sum(单次坡路不遵从最佳档位车速匀速上坡行为的降油潜力1+单次坡路不遵从最佳档位车速匀速上坡行为的降油潜力2+......+单次坡路不遵从最佳档位车速匀速上坡行为的降油潜力n)。
90.s14、根据各个车辆前方到达坡路路况阶段对应的车辆行驶待分析数据，统计整个业务行程的行程分析数据；所述行程分析数据包括行程总里程、上坡里程占比、下坡里程占比、上坡总油耗和下坡总油耗，分别表示为：
91.行程总里程＝行程结束时车辆总里程-行程开始时车辆总里程；
92.上坡里程占比＝上坡里程/行程总里程；
93.下坡里程占比＝下坡里程/行程总里程；
94.上(下)坡里程＝坡路开始到坡路结束的车速积分；
95.上坡总油耗和下坡总油耗可通过在车辆从上/下坡路起点行驶到上/下坡路结束点过程中对循环油量进行积分计算统计得到，其中，循环喷油量积分计算方式如下：
96.1)单条测量数据燃油消耗量：
97.油耗a1(l)＝转速/60*发动机缸数/每循环转速*循环喷油量/1000000/燃油密度/测量频率；
98.2)总燃油消耗量：油耗a2(l)＝sum(转速/60*发动机缸数/每循环转速*循环喷油量/1000000/燃油密度/测量频率)。
99.为了保证驾驶行为指导油耗改善进行全面准确分析，本实施例还对各个坡路中带档滑行节油空间进行统计，即，所述行程分析数据还包括上坡滑行总里程、下坡滑行总里程和上下坡带档滑行节油空间；具体的，所述根据各个车辆前方到达坡路路况阶段对应的车辆行驶待分析数据，统计整个业务行程的行程分析数据的步骤包括：
100.根据各个车辆前方到达坡路路况阶段对应的车辆行驶待分析数据，统计整个业务行程的上下坡滑行总里程，并根据所述上下坡滑行总里程，得到上下坡带档滑行降油空间；其中，上下坡滑行总里程可通过在整个业务行程对滑行里程进行触发式统计得到，具体统计过程为：先按照图9所示的方法识别出上下坡过程中的滑行行为，并通过车速积分方式计算单次上下坡过程中单次滑行行为的滑行里程，坡道行驶结束后累加统计单次上下坡过程中滑行总里程，以及在业务行程结束后累加每次坡道上下坡的滑行里程作为业务行程中上下坡滑行总里程；
101.通过上述方法得到业务行程中上下坡滑行总里程的后，即可通过下述公式得到上下坡带档滑行降油空间：
102.上下坡带档滑行降油空间＝0.1108*上下坡滑行总里程。
103.s15、根据所述指导分析数据和所述行程分析数据，生成驾驶行为分析报告，并将所述驾驶行为分析报告与对应的科学上下坡指导动画推送至司机移动终端进行可视化展现；其中，驾驶行为分析报告的内容包括但不限于通过上述步骤得到指导分析数据和行程分析数据，也可根据实际应用需求进行扩充，此处不作具体限制；驾驶行为分析报告，即一趟业务行程结束后，会在司机移动终端上展示对应业务行程中坡路行驶的分析报告，可以
让驾驶员直观感受到驾驶行为改善带来的每趟业务行程最佳档位车速爬坡遵从率和滑行里程的变化趋势及相应的燃油节省，在保证安全驾驶的同时，还能有效提升培训效果。
104.本技术实施例通过基于通过车载终端设备实时采集的车辆行驶待分析数据和预先构建的坡路数据库获取车辆前方到达坡路路况并给出相应的驾驶指导语音提示后，判断单上坡路况和连续上下坡路况的驾驶是否遵从指导提示，并在根据不遵从驾驶信息统计整个业务行程的指导分析数据，以及根据各个车辆前方到达坡路路况阶段对应的车辆行驶待分析数据统计整个业务行程的行程分析数据后，将根据指导分析数据和行程分析数据生成的驾驶行为分析报告与对应的科学上下坡指导动画推送至司机移动终端进行可视化展现的方法，实现了根据车辆实际运行场景进行实时针对性培训和驾驶提醒，不仅能对司机进行全员培训覆盖，保证驾驶安全和降低油耗，而且能进行驾驶行为分析和改善效果展示，便于司机简单直观感受到驾驶行为改善带来的价值，提升培训效果。
105.在一个实施例中，如图10所示，提供了一种基于商用车科学上下坡驾驶指导的安全降油耗系统，所述系统包括：
106.数据采集模块1，用于通过车载终端设备实时采集车辆行驶待分析数据；所述车辆行驶待分析数据包括车辆位置经纬度、车辆累计行驶里程、车辆重量、车辆循环喷油量和车档车速；
107.路况分析模块2，用于根据所述车辆位置经纬度和预先构建的坡路数据库，获取车辆前方到达坡路路况，并根据所述车辆前方到达坡路路况，则向司机移动终端发送对应的驾驶指导语音提示；所述车辆前方到达坡路路况包括单上坡路况、单下坡路况和连续上下坡路况；
108.第一分析模块3，用于判断所述单上坡路况和所述连续上下坡路况的驾驶行为是否遵从对应的驾驶指导语音提示，并根据对应的不遵从驾驶信息，统计整个业务行程的指导分析数据；所述指导分析数据包括最佳车速档位遵从率和上坡不遵从降油空间；
109.第二分析模块4，用于根据各个车辆前方到达坡路路况阶段对应的车辆行驶待分析数据，统计整个业务行程的行程分析数据；所述行程分析数据包括行程总里程、上坡里程占比、下坡里程占比、上坡总油耗和下坡总油耗；
110.报告生成模块5，用于根据所述指导分析数据和所述行程分析数据，生成对应的驾驶行为分析报告，以及将所述驾驶行为分析报告与对应的科学上下坡指导动画推送至司机移动终端进行可视化展现。
111.关于基于商用车科学上下坡驾驶指导的安全降油耗系统的具体限定可以参见上文中对于一种基于商用车科学上下坡驾驶指导的安全降油耗方法的限定，在此不再赘述。上述一种基于商用车科学上下坡驾驶指导的安全降油耗系统中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
112.图11示出一个实施例中计算机设备的内部结构图，该计算机设备具体可以是终端或服务器。如图11所示，该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示器和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算
机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种基于商用车科学上下坡驾驶指导的安全降油耗方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
113.本领域普通技术人员可以理解，图11中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有同的部件布置。
114.在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。
115.在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
116.综上，本发明实施例提供的一种基于商用车科学上下坡驾驶指导的安全降油耗方法及系统，其基于商用车科学上下坡驾驶指导的安全降油耗方法实现了基于通过车载终端设备实时采集的车辆行驶待分析数据和预先构建的坡路数据库获取车辆前方到达坡路路况并给出相应的驾驶指导语音提示后，判断单上坡路况和连续上下坡路况的驾驶是否遵从指导提示，并在根据不遵从驾驶信息统计整个业务行程的指导分析数据，以及根据各个车辆前方到达坡路路况阶段对应的车辆行驶待分析数据统计整个业务行程的行程分析数据后，将根据指导分析数据和行程分析数据生成的驾驶行为分析报告与对应的科学上下坡指导动画推送至司机移动终端进行可视化展现的技术方案，该方法根据车辆实际运行场景进行实时针对性培训和驾驶提醒，不仅能对司机进行全员培训覆盖，保证驾驶安全和降低油耗，而且能进行驾驶行为分析和改善效果展示，便于司机简单直观感受到驾驶行为改善带来的价值，提升培训效果。
117.本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例直接相同或相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。需要说明的是，上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。
118.以上所述实施例仅表达了本技术的几种优选实施方式，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，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和替换，这些改进和替换也应视为本技术的保护范围。因此，本技术专利的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。