本发明涉及汽车领域，具体是一种汽车驾驶方式优化系统及优化方法。
背景技术：
随着中国经济的快速发展，我国汽车保有量逐年增大，同时汽车燃油消耗及尾气排放所造成的压力也日益增加，节能减排越来越受到人们的关注。驾驶员是汽车操纵的主体，驾驶员的驾驶行为、驾驶习惯对汽车的燃油消耗有很大影响。而且，随着科技的发展，出现了车载故障诊断系统，逐渐替代了传统的故障诊断设备，可以实现远程汽车故障的检测。与大数据结合，使得驾驶习惯等行为对汽车造成的费油问题有了更先进的技术去分析优化，以达到降低养车成本，同时也降低环保压力的目的。
申请号201620936849.4公开了一种基于物联网的汽车状态预测系统。该系统可以监测汽车的电子故障和机械故障问题，还能对监测数据分类并通过网络处理保存，绘制被测汽车各部件使用曲线，采集汽车数据，对照大数据下该品牌车型的各部件使用曲线，可预测汽车各零部件在多种工况下使用状态和使用寿命，提前提醒用户检修汽车，更换相关配件，提前做出防范，提高行车安全。但是该文献是从汽车故障入手，并未提出驾驶员习惯的优化方法。
技术实现要素：
针对现有技术的不足，本发明拟解决的技术问题是，提供一种汽车驾驶方式优化系统及优化方法。该方法通过优化系统的分析整理，为不同汽车和不同的驾驶员生成驾驶习惯优化报告，减少故障率，减少油耗，降低养车成本。
本发明解决所述系统技术问题的技术方案是，提供一种汽车驾驶方式优化系统，其特征在于该系统包括单片机、汽车obd数据读取模块、gps卫星定位模块、gprs无线传输模块、蓝牙模块、汽车驾驶习惯优化模块、gprs无线接收器、天线、蓝牙接收器、显示屏、扬声器、云服务器、云数据库和手机终端；
所述单片机分别与汽车obd数据读取模块、gps卫星定位模块、gprs无线传输模块、蓝牙模块和汽车驾驶习惯优化模块连接；所述汽车obd数据读取模块与汽车obd连接；所述gps卫星定位模块与天线连接，通过天线接收卫星信号；所述gprs无线传输模块与gprs无线接收器连接；所述蓝牙模块通过蓝牙接收器与手机终端连接；所述云服务器分别与gprs无线接收器和云数据库连接；所述汽车驾驶习惯优化模块分别与显示屏和扬声器连接。
本发明解决所述方法技术问题的技术方案是，提供一种汽车驾驶方式优化方法，其特征在于包括以下步骤：
(1)单片机控制汽车obd数据读取模块，通过汽车的can总线协议提取汽车运行中的参数信息；
(2)通过gprs无线传输模块和gprs无线接收器将参数信息传输到云服务器并存储到云数据库中；
(3)在云数据库中，将gprs无线接收器传输的汽车车型和参数信息分类存储，计算得到最优加速度ah；并将实时汽车参数信息和最优加速度ah通过gprs无线接收器发送回单片机；
(4)单片机控制汽车驾驶习惯优化模块，通过汽车驾驶习惯优化模块判断此时汽车行驶时是否有档位；
当没有档位时，在汽车驾驶习惯优化模块中输入此时的车速vi和下一秒的车速vi+1；若vi＝vi+1>0超过5次，则输出怠速时间过长积碳风险警告；
当有档位时，将汽车车速分成n个区间，n为正整数；
在第一区间，判断车速是否满足：此区间下限<vi<vi+1≤此区间上限，若满足则通过a1i＝(vi+1-vi)/ti计算出第i个1s内的加速度a1i；再进一步判断ah1<a1i是否成立，其中ah1为此区间内的最优加速度；当连续5s判断ah1<a1i均成立，则输出重踩油门积碳风险警告；
在第二区间，判断车速是否满足：第一区间的上限<vi<vi+1≤此区间上限，判断方法与第一区间相同；同理完成对其他区间的判断；
在第n区间，判断车速是否满足：上一区间的上限<vi<vi+1≤汽车安全行驶的速度最大值，判断方法与第一区间相同；
(5)单片机将步骤4)得出的结果通过gprs无线接收器反馈给云数据库，存储在云数据库中；如果步骤4)中出现积碳风险警告，则通过蓝牙模块和蓝牙接收器将异常数据发送至手机终端，提醒驾驶员，同时手机终端生成异常数据报告，通过gprs无线接收器将报告发送至云服务器，存储在云数据库中；
(6)最后在云数据库中将反馈的异常数据进行整理、统计和分析，为不同车型和不同的驾驶员生成驾驶习惯优化报告。
与现有技术相比，本发明有益效果在于：
(1)该系统可以对司机的驾驶习惯进行优化，对不良的驾驶习惯提出有效的解决方法，并且将即时数据反馈并记录在云数据库中，通过大数据分析并预测出不同车辆因不良驾驶习惯引起的各种故障，以及不同人群的驾驶习惯对汽车故障率的影响，并提供故障的解决方案。
(2)该系统中的汽车驾驶习惯优化模块分为怠速行驶过程和加速过程；在汽车怠速行驶过程中，如果怠速行驶时间过长，会发出积碳风险警告；在汽车加速行驶过程中，将汽车不同速度区间的最优燃油消耗所对应的最优加速度ah作为阈值，在汽车加速的过程中，计算出汽车的加速度ai，通过与ah对比，得出是否超过最优加速度，如果长时间超过最优加速度，也会发出重踩油门积碳风险警告车主，并及时反馈给云数据库，为不同汽车和不同的驾驶员生成驾驶习惯优化报告，减少故障率，减少油耗，降低养车成本。
(3)计算汽车行驶过程中的加速度时，实时速度输入值是来自云数据库中经过处理与分析的正确值，降低了误报的概率。云数据库将汽车参数信息和实时数据信息分类整理，提取出所需要的汽车数据，发送到汽车驾驶习惯优化模块进行计算。最后将反馈回来的结果分析整理，为不同汽车和不同的驾驶员生成驾驶习惯优化报告。
附图说明
图1是本发明汽车驾驶方式优化系统及优化方法一种实施例的系统的整体结构连接示意框图；(图中：1、单片机；2、汽车obd数据读取模块；3、gps卫星定位模块；4、gprs无线传输模块；5、蓝牙模块；6、汽车驾驶习惯优化模块；7、gprs无线接收器；8、天线；9、蓝牙接收器；10、显示屏；11、扬声器；12、云服务器；13、云数据库；14、手机终端)
具体实施方式
下面给出本发明的具体实施例。具体实施例仅用于进一步详细说明本发明，不限制本申请权利要求的保护范围。
本发明提供了一种汽车驾驶方式优化系统(参见图1，简称系统)，其特征在于该系统包括单片机1、汽车obd数据读取模块2、gps卫星定位模块3、gprs无线传输模块4、蓝牙模块5、汽车驾驶习惯优化模块6、gprs无线接收器7、天线8、蓝牙接收器9、显示屏10、扬声器11、云服务器12、云数据库13和手机终端14；
所述单片机1分别与汽车obd数据读取模块2、gps卫星定位模块3、gprs无线传输模块4、蓝牙模块5和汽车驾驶习惯优化模块6连接；所述汽车obd数据读取模块2通过16pin接口线与汽车obd连接；所述gps卫星定位模块3与天线8连接，通过天线8接收卫星信号；所述gprs无线传输模块4与gprs无线接收器7连接，通过gprs无线接收器7传输数据到云服务器12；所述蓝牙模块5通过蓝牙接收器9与手机终端14连接，通过蓝牙接收器9与手机终端14传递数据；所述云服务器12分别与gprs无线接收器7和云数据库13连接，云服务器12接收gprs无线接收器7传输的数据，并将数据存储在云数据库13；所述汽车驾驶习惯优化模块6分别与显示屏10和扬声器11连接，控制显示屏10的显示功能和扬声器11的报警功能，并将发生警报时的数据反馈回云服务器12，存储在云数据库13中，用于预测驾驶行为所引起的故障。
所述单片机1的型号是stm32f103cbt6。
所述汽车obd数据读取模块2通过汽车的can总线协议提取汽车运行中的参数信息，如车速、发动机转速、喷油量、油门踩踏相对位置、油轨压力和汽车排放量等多达150项参数信息。
所述gps卫星定位模块3用于汽车的定位，记录汽车的运行轨迹以及汽车速度信息的收集。
本发明同时提供了一种汽车驾驶方式优化方法(简称方法)，其特征在于包括以下步骤：
(1)单片机1控制汽车obd数据读取模块2，通过汽车的can总线协议提取汽车运行中的参数信息，如车速、发动机转速、喷油量、油门踩踏相对位置、油轨压力和汽车排放量等多达150项参数信息；
(2)通过gprs无线传输模块4和gprs无线接收器7将参数信息传输到云服务器12并存储到云数据库13中；
(3)在云数据库13中，将gprs无线接收器7传输的汽车车型和参数信息分类存储，计算得到最优加速度ah；并将实时的车速、发动机转速、档位、喷油量等参数信息和最优加速度ah通过gprs无线接收器7发送回单片机1；
(4)单片机1控制汽车驾驶习惯优化模块6，通过汽车驾驶习惯优化模块6判断此时汽车行驶时是否有档位；
当没有档位时，在汽车驾驶习惯优化模块6中输入此时的车速vi和下一秒的车速vi+1；若vi＝vi+1>0超过5次，则输出怠速时间过长积碳风险警告；
当有档位时，将汽车车速分成n个区间，n为正整数；
在第一区间，判断车速是否满足：此区间下限<vi<vi+1≤此区间上限，若满足则通过a1i＝(vi+1-vi)/ti计算出第i个1s内的加速度a1i；再进一步判断ah1<a1i是否成立，其中ah1为此区间内的最优加速度；当连续5s判断ah1<a1i均成立，则输出重踩油门积碳风险警告；
在第二区间，判断车速是否满足：第一区间的上限<vi<vi+1≤此区间上限，判断方法与第一区间相同；同理完成对其他区间的判断；
在第n区间，判断车速是否满足：上一区间的上限<vi<vi+1≤汽车安全行驶的速度最大值，判断方法与第一区间相同；
(5)单片机1将步骤4)得出的结果通过gprs无线接收器7反馈给云数据库13，存储在云数据库13中；如果步骤4)中出现积碳风险警告，则通过蓝牙模块5和蓝牙接收器9将异常数据发送至手机终端14，提醒驾驶员，同时手机终端14生成异常数据报告，通过gprs无线接收器7将报告发送至云服务器12，存储在云数据库13中；
(6)最后在云数据库13中将反馈的异常数据进行整理、统计和分析，为不同车型和不同的驾驶员生成驾驶习惯优化报告。
实施例1
一种汽车驾驶方式优化方法包括以下步骤：
(1)单片机1控制汽车obd数据读取模块2，通过汽车的can总线协议提取汽车运行中的参数信息，如车速、发动机转速、喷油量、油门踩踏相对位置、油轨压力和汽车排放量等多达150项参数信息；
(2)通过gprs无线传输模块4和gprs无线接收器7将参数信息传输到云服务器12并存储到云数据库13中；
(3)在云数据库13中，将gprs无线接收器7传输的汽车车型和参数信息分类存储，计算得到最优加速度ah；并将实时的车速、发动机转速、档位、喷油量等参数信息和最优加速度ah通过gprs无线接收器7发送回单片机1；
(4)单片机1控制汽车驾驶习惯优化模块6，通过汽车驾驶习惯优化模块6判断此时汽车行驶时是否有档位；
当没有档位时，在汽车驾驶习惯优化模块6中输入此时的车速vi和下一秒的车速vi+1；若vi＝vi+1>0超过5次，则输出怠速时间过长积碳风险警告；
当有档位时，判断车速是否为0<vi<vi+1≤30，vi为此时的车速、vi+1为下一秒的车速，若满足则通过a1i＝(vi+1-vi)/ti计算出第i个1s内的加速度a1i；再进一步判断ah1<a1i是否成立，当连续5s判断ah1<a1i均成立，则输出重踩油门积碳风险警告；
判断车速是否为30<vi<vi+1≤60，若满足则通过a2i＝(vi+1-vi)/ti计算出第i个1s内的加速度a2i，再进一步判断ah2<a2i是否成立，当连续5s判断ah2<a2i均成立，则输出重踩油门积碳风险警告；
判断车速是否为60<vi<vi+1≤90，若满足则通过a3i＝(vi+1-vi)/ti计算出第i个1s内的加速度a3i，再进一步判断ah3<a3i是否成立，当连续5s判断ah2<a3i均成立，则输出重踩油门积碳风险警告；
判断车速是否为90<vi<vi+1≤120，若满足则通过a4i＝(vi+1-vi)/ti计算出第i个1s内的加速度ai，再进一步判断ah4<a4i是否成立，当连续5s判断ah2<a4i均成立，则输出重踩油门积碳风险警告；
判断车速若都不满足上述情况，则将继续输入下一秒的车速，继续进行循环，并判断；
(5)单片机1将步骤4)得出的结果通过gprs无线接收器7反馈给云数据库13，存储在云数据库13中；如果步骤4)中出现积碳风险警告，则通过蓝牙模块5和蓝牙接收器9将异常数据发送至手机终端14，提醒驾驶员，同时手机终端14生成异常数据报告，通过gprs无线接收器7将报告发送至云服务器12，存储在云数据库13中；
(6)最后在云数据库13中将反馈的异常数据进行整理、统计和分析，达到为不同车型和不同的驾驶员生成驾驶习惯优化报告。
本发明未述及之处适用于现有技术。