一种基于驾驶员的生态驾驶行为评估方法及系统

本发明属于生态驾驶行为评估，尤其涉及一种基于驾驶员的生态驾驶行为评估方法及系统。

背景技术：

1、本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

2、道路交通发展带来的能源消耗和空气污染问题已成为交通研究的焦点。生态驾驶因其见效快、成本低的特点，受到了众多学者的关注。如今，这一概念已成为道路交通节能减排的重要措施。大量研究探索了一系列生态驾驶行为的策略和培训方法。然而，大量研究表明，除非个人能感受到生态驾驶行为带来的直接益处，否则长期保持生态驾驶行为对个人而言具有挑战性。生态驾驶行为缺乏全面的评估和反馈机制被认为是难以坚持此类行为的根本原因。因此，精确评估驾驶员的生态驾驶能力势在必行目前，在多属性决策方法研究中，存在一些不足：1)决策问题自身的复杂性和决策信息存在的模糊性、不确定性；2)主观性太强；3)单一决策方法所存在的局限性。

3、事实上，除了具体的驾驶操作之外，广义的生态驾驶行为，即广义的生态驾驶行为，还包括车辆购买和维护、出行决策等取决于驾驶者主观意识的因素，而这正是生态驾驶推广和培训需要改进的地方。然而，传统的生态驾驶理论研究大多以单次出行中的单一车辆为研究对象，用于评价生态驾驶能力的参数主要集中在排放和油耗方面，忽视了驾驶员实际驾驶操作中的外部因素的耦合作用，可能导致结果不合理。此外，即使在现有的考虑到环境的综合评估框架和技术中，知识信息不准确的存在、对不确定性知识的获取的局限性以及评估各因素之间相互影响的模糊推理关系研究的缺乏也加剧了评估挑战。总的来说，目前的研究及技术主要是针对于具体行程的驾驶行为，缺少针对于驾驶员个人的驾驶习惯行为评估，技术上又缺乏对于评估各因素及其耦合关系的全面且合理的建模。

技术实现思路

1、为克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种基于驾驶员的生态驾驶行为评估方法，能够获得准确的评估结果。

2、为实现上述目的，本发明的一个或多个实施例提供了如下技术方案：

3、第一方面，公开了一种基于驾驶员的生态驾驶行为评估方法，包括：

4、建立广义生态驾驶行为评估模型并确定广义生态驾驶行为评估模型的有效知识参数；

5、采集驾驶员设定时间内的出行数据，获得其驾驶路线、时间及具体驾驶行为数据，并采集其一年内的车辆维护次数，定义驾驶事件；

6、确定驾驶事件中部分评估参数阈值，基于模糊标度，专家小组通过语言z数对驾驶事件阈值进行评估，其中标准化为百分比的驾驶事件的评估语言z数取值规则为：前一项根据百分比分段进行评价，后一项可信度为最大值，其他则基于专家系统对采集到的数据进行打分；

7、标准化驾驶事件频率，并基于专家系统通过模糊标度转化成语言z数；

8、将语言z数输入至广义生态驾驶行为评估模型，通过高效的批量化迭代，获得了最终目标库所的真值；应用z-number得分函数计算各驾驶员的最终评估数据，以对各驾驶员的广义驾驶行为进行反馈。

9、作为进一步的技术方案，建立广义生态驾驶行为评估模型时，采用petri网实现。

10、作为进一步的技术方案，采用petri网时，定义该z数petri网的知识参数如下：

11、

12、其中，p,t,i,o代表的是整个petri网的结构；

13、指的是对应库所所代表的命题事件的有限集合；

14、表示一个标识向量其中,αi是用z数表示的对应库所的真度值，初始标识被记录为m0；

15、表示一个置信度向量其中,μi是用z数表示的对应变迁规则的置信度；

16、表示一个阈值向量其中，λi是用z数表示的对应库所的发生阈值；

17、同样表示一个阈值向量其中，λi则是用z数表示的对应变迁的发生阈值；

18、gw:t→[0,1]表示全局权重,其中，gwi对应的是变迁,体现一个变迁对其后续库所的相对重要性；

19、lw:p→[0,1]表示局部权重,其中，lwi对应的是库所,体现一个库所对其后续变迁的相对重要性；

20、表示一个间接作用矩阵其中，sij用来表示库所之间的间接作用强度；

21、k:d×t→{-1,0,1}表示一个间接作用系数矩阵如果对应的间接作用是正向的,则kij＝1；如果对应的间接作用是负向的,则kij＝-1；否则,kij＝0；

22、输入各个事件的语言z数值，即得到该驾驶员的广义驾驶行为评估得分，通过语言z数去模糊化即可以得到一个【0，1】的值以实现评价。

23、作为进一步的技术方案，采集驾驶员设定时间内的出行数据时，通过车载obd接口和gps模块获取驾驶员设定时间内的出行数据。

24、作为进一步的技术方案，定义驾驶事件包括：

25、

26、作为进一步的技术方案，还包括：确定部分评估参数阈值的步骤，包括：

27、划定急加速、急减速时加速度参数阈值：加速、减速情况下对应的车辆加速度±2m/s2，分别作为急加速、急减速时加速度参数阈值；

28、根据道路行驶能见度划定天气恶劣阈值：能见度低于100m；

29、划定后备箱大载重阈值：超过后备箱最大载重的百分之六十。

30、作为进一步的技术方案，标准化驾驶事件频率，并基于专家系统通过模糊标度转化成语言z数，具体为：

31、针对急加速，统计每一次出行的急加速在加速时间中的占比进行转化；

32、针对急减速，统计每一次出行的急减速在减速时间中的占比进行转化；

33、针对频繁的加速，统计每一次出行的加速时间占比；

34、针对频繁的减速，统计每一次出行的减速时间占比；

35、针对天气状况恶劣，统计天气情况恶劣的出行次数占比；

36、针对频繁的空挡滑行，统计每一次出行的空挡滑行时间占比；

37、针对驾驶模式的频繁切换，统计每次出行的驾驶模式切换次数；

38、针对车载空调的频繁使用车载，统计空调使用时长占比；

39、针对较少的可以避免拥堵交通，统计出行线路流量；

40、针对车辆维护频率较低，统计一年内维护频率；

41、针对车辆后备箱载重较大，统计后备箱的大载重出行频率。

42、第二方面，公开了一种基于驾驶员的生态驾驶行为评估系统，包括：

43、评估模型建立模块，被配置为：建立广义生态驾驶行为评估模型并确定广义生态驾驶行为评估模型的有效知识参数；

44、数据获取模块，被配置为：采集驾驶员设定时间内的出行数据，获得其驾驶路线、时间及具体驾驶行为数据，并采集其一年内的车辆维护次数，定义驾驶事件；

45、数据处理模块，被配置为：确定驾驶事件中部分评估参数阈值，基于模糊标度，专家小组通过语言z数对驾驶事件阈值进行评估，其中标准化为百分比的驾驶事件的评估语言z数取值规则为：前一项根据百分比分段进行评价，后一项可信度为最大值。其他则基于专家系统对采集到的数据进行打分；

46、标准化驾驶事件频率，并基于专家系统通过模糊标度转化成语言z数；

47、评估模块，被配置为：将语言z数输入至广义生态驾驶行为评估模型，通过高效的批量化迭代，获得了最终目标库所的真值；应用z-number得分函数计算各驾驶员的最终评估数据，以对各驾驶员的广义驾驶行为进行反馈。

48、以上一个或多个技术方案存在以下有益效果：

49、本发明技术方案利用petri网作为一个强大的知识获取和知识推理工具，联合专家知识系统建立评估模型，充分考虑了现实世界中的主观和客观因素，以解决传统评估方法的指标局限性和指标之间的潜在相互关系被忽视的问题。

50、本发明技术方案模型针对输入的数据进行处理时通过高效的批量化迭代，获得了最终目标库所的真值；应用z-number得分函数计算各驾驶员的最终得分，以对各驾驶员的广义驾驶行为进行打分并给予合理反馈。

51、本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。