駕駛行為綜合評價方法
【專利摘要】本發(fā)明公開一種駕駛行為綜合評價方法，其特征在于，包括：基于模糊綜合評判法構(gòu)建安全駕駛評估模型，獲取安全駕駛隸屬度；基于模糊綜合評判法構(gòu)建經(jīng)濟駕駛評估模型，獲取經(jīng)濟駕駛隸屬度；基于安全駕駛隸屬度和經(jīng)濟駕駛隸屬度，構(gòu)建綜合評價數(shù)學模型，根據(jù)所述綜合評價數(shù)學模型獲取駕駛行為評價結(jié)果。通過本發(fā)明的方法，可以實現(xiàn)基于安全駕駛隸屬度和經(jīng)濟駕駛隸屬度對駕駛行為進行綜合評價，評價結(jié)果更精準更可靠。
【專利說明】
駕駛行為綜合評價方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明設及汽車駕駛安全技術(shù)領(lǐng)域，特別設及一種駕駛行為綜合評價方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 目前基于模糊評價的駕駛員自動評價模型僅在一些地區(qū)的汽車駕駛考試過程中 使用，因為該考試過程相對簡單固定，環(huán)節(jié)易于量化，所W駕駛員評價模型相對簡單，容易 實現(xiàn)。但其評價指標僅僅考慮到駕駛行為的違規(guī)與否，而沒有更多的考慮到比較復雜的情 況，因而不適用于平時對駕駛員的評價。而現(xiàn)實中不良駕駛危險駕駛是造成違章、安全事故 等的重要因素。因而，如何有效地對駕駛員的駕駛行為進行有價值的精準的評價，是改善不 良駕駛行為，減少違章和事故率的重要解決途徑之一。為此，人們開發(fā)出了各種駕駛評價系 統(tǒng)，如中國發(fā)明專利申請200910206340.9公開的一種安全駕駛評價系統(tǒng)、中國發(fā)明專利申 請200980152852. X公開的省燃耗駕駛評價系統(tǒng)、中國發(fā)明專利201210025770.2公開的一種 駕駛評價系統(tǒng)及方法、中國發(fā)明專利201210567491.9公開的一種汽車駕駛員危險駕駛行為 矯正及評價技術(shù)，W及中國發(fā)明專利201410128392.X公開的一種駕駛行為綜合評價系統(tǒng)及 方法。運些駕駛評價系統(tǒng)及方法都各有側(cè)重點，但其分析模型的數(shù)據(jù)源存在檢測項目單一 或檢測分析僅僅基于視頻數(shù)據(jù)等缺陷，沒有致力于對分析模型的研究上，因而無法保證評 價分析的高度精確性。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供了一種駕駛行為綜合評價方法，W基于安全駕駛隸 屬度和經(jīng)濟駕駛隸屬度進行綜合評價，解決現(xiàn)有技術(shù)中分析模型數(shù)據(jù)單一，并不能有效確 保評價結(jié)果的高度精確性的缺陷。該方法包括：
[0004] 基于模糊綜合評判法構(gòu)建安全駕駛評估模型，獲取安全駕駛隸屬度；
[0005] 基于模糊綜合評判法構(gòu)建經(jīng)濟駕駛評估模型，獲取經(jīng)濟駕駛隸屬度；
[0006] 基于安全駕駛隸屬度和經(jīng)濟駕駛隸屬度，構(gòu)建綜合評價數(shù)學模型，根據(jù)所述綜合 評價數(shù)學模型獲取駕駛行為評價結(jié)果。
[0007] 通過本發(fā)明的方法，可W實現(xiàn)基于安全駕駛隸屬度和經(jīng)濟駕駛隸屬度對駕駛行為 進行綜合評價，相對已有技術(shù)評價結(jié)果更精準可靠。
[000引在一些實施方式中，所述基于模糊綜合評判法構(gòu)建安全駕駛評估模型，獲取安全 駕駛隸屬度包括:采集車輛行車狀態(tài)數(shù)據(jù)，根據(jù)安全控制需求，確定安全駕駛評估模型的因 素集;根據(jù)評估結(jié)果區(qū)間，確定安全駕駛評估模型的評判集;根據(jù)所述評判集對所述因素集 進行評判，構(gòu)建因素集到評判集的隸屬度函數(shù)，計算各因素的隸屬度;構(gòu)造對比矩陣，根據(jù) 對比矩陣獲取權(quán)重系數(shù);根據(jù)所述隸屬度和權(quán)重系數(shù)，構(gòu)建安全駕駛評估模型，計算安全駕 駛隸屬度。由此，可W基于模糊綜合評判法實現(xiàn)對安全駕駛隸屬度的精確計算。
[0009]在一些實施方式中，所述安全駕駛評估模型的因素集包括速度、角速度和滾動角， 所述構(gòu)建的安全駕駛評估模型為y = 〇. 5396郵V+0.2969郵W+0.1634*iir〇ii，其中，和Wroii 分別為速度、角速度和滾動角的隸屬度函數(shù)。由此，就可W采集速度、角速度和滾動角對安 全駕駛行為進行綜合評判，能夠有效的反應評價對象的駕駛行為是否安全。
[0010] 在一些實施方式中，所述基于模糊綜合評判法建立經(jīng)濟駕駛評估模型，獲取經(jīng)濟 駕駛隸屬度包括:計算理想節(jié)氣口開度，并確定經(jīng)濟駕駛評估模型的因素集和評判集;根據(jù) 理想節(jié)氣口、因素集和評判集，構(gòu)建因素集到評判集的隸屬度函數(shù)，計算各因素的隸屬度； 根據(jù)各因素的隸屬度統(tǒng)計計算各因素的隸屬度平均值;設置權(quán)重比，根據(jù)所述隸屬度平均 值和權(quán)重比，構(gòu)建經(jīng)濟駕駛評估模型，計算經(jīng)濟駕駛隸屬度。由此，可W基于模糊綜合評判 法實現(xiàn)對經(jīng)濟駕駛隸屬度的精確計算。
[0011] 在一些實施方式中，所述經(jīng)濟駕駛評估模型的因素集包括節(jié)氣口開度合理性和節(jié) 氣口開度穩(wěn)定性，所述構(gòu)建的經(jīng)濟駕駛評估模型為:興=0.6S可+ 0.4 馬，其中，巧為節(jié)氣口 開度合理性隸屬度的平均值，兵為節(jié)氣口開度穩(wěn)定性隸屬度的平均值。由此，就可W通過節(jié) 氣口開度的合理性和穩(wěn)定性對經(jīng)濟駕駛行為進行評判，評價結(jié)果能夠更準確的反應評價對 象的駕駛行為是否經(jīng)濟。
[0012] 在一些實施方式中，所述計算理想節(jié)氣口開度包括:統(tǒng)計一定速度區(qū)間的節(jié)氣口 開度，剔除異常數(shù)據(jù)點，進行平均值計算;進行灰色預測前的數(shù)據(jù)檢驗，通過內(nèi)插處理和平 移變換使灰色預測的原始序列的級別在可容覆蓋范圍內(nèi)；建立灰色預測GM(1，1)模型，求解 模型參數(shù)和灰色預測值;對模型求解的參數(shù)進行有效性分析，并計算殘差進行灰色預測模 型的結(jié)果檢驗，根據(jù)檢驗結(jié)果確定理想節(jié)氣口開度。由此，可W準確地計算出各種時速下的 理想節(jié)氣口開度，W計算不同時刻的節(jié)氣口開度合理性和節(jié)氣口開度穩(wěn)定性。
[0013] 在一些實施方式中，所述基于安全駕駛隸屬度和經(jīng)濟駕駛隸屬度，構(gòu)建綜合評價 數(shù)學模型包括:基于安全駕駛和經(jīng)濟駕駛兩個維度綜合評價駕駛員行為，建立評價指標體 系Xi= (Xil，Xi2)，其中Xil為安全駕駛隸屬度，為經(jīng)濟駕駛隸屬度;確定評價指標的權(quán)重系 數(shù)向量W=(W1，W2)，其中，Wl為安全駕駛隸屬度的權(quán)重系數(shù)，W2為經(jīng)濟駕駛隸屬度的權(quán)重系 數(shù);根據(jù)所述指標體系和權(quán)重系數(shù)，構(gòu)建基于安全駕駛隸屬度和經(jīng)濟駕駛隸屬度的綜合評 價數(shù)學模型。由此，就可W實現(xiàn)基于安全駕駛隸屬度和經(jīng)濟駕駛隸屬度對駕駛行為進行綜 合評價，評價結(jié)果更精確。
[0014] 在一些實施方式中，所述確定評價指標的權(quán)重系數(shù)包括:基于指標功能的賦權(quán)方 法，確定權(quán)重系數(shù)向量Wi = (0.6，0.4);基于指標差異的賦權(quán)方法，確定權(quán)重系數(shù)向量
;基于綜合集成的賦權(quán)方法，對權(quán)重向量Wl和W2進行乘法運算，并對 運算結(jié)果進行歸一化處理，W得到綜合評估的權(quán)重向量W。通過指標功能和綜合集成的賦權(quán) 方法分別得到主觀權(quán)值和客觀權(quán)值，通過綜合集成進行歸一化處理將兩部分權(quán)值進行綜 合，確定最終的權(quán)重系數(shù)，可W有效平衡評價者的意志和各指標的客觀實際，W提高評價結(jié) 果的精確性。
[0015] 在一些實施方式中，所述根據(jù)指標體系和權(quán)重系數(shù)，構(gòu)建綜合評價數(shù)學模型包括： 根據(jù)所述評價指標Xi=Uil, Xi2)和權(quán)重向量W=(W1，W2)，通過線性綜合加權(quán)法構(gòu)建評價對 象的綜合評價數(shù)學模型為yi=wixii+w2Xi2;其中，i為n個評價對象的編號，取值為1到n。通過 線性綜合加權(quán)法構(gòu)建綜合評價模型，可W實現(xiàn)將多個評價指標合成為一個綜合評價指標， 得到綜合的評價結(jié)果，且線性綜合加權(quán)法構(gòu)建的模型可W有效保證評價指標的公平性。
[0016] 在一些實施方式中，所述根據(jù)指標體系和權(quán)重系數(shù)，構(gòu)建綜合評價數(shù)學模型包括： 根據(jù)所述評價指標Xi = ( Xil，Xi2 )和權(quán)重向量W = ( Wl，W2 )，通過逼近理想點法構(gòu)建評價對象 的綜合評價數(shù)學模型^
中，i為n個評價對象的編號，取 值為1到n。通過逼近理想點法構(gòu)建綜合評價模型，可W實現(xiàn)將多個評價指標合成為一個綜 合評價指標，得到綜合的評價結(jié)果，且逼近理想點法構(gòu)建的模型可W有效減少權(quán)重系數(shù)對 評價結(jié)果的影響。
【附圖說明】
[0017] 圖1為本發(fā)明一實施方式的駕駛行為綜合評價方法的流程圖；
[0018] 圖2為圖1所示方法中獲取安全隸屬度的方法流程圖；
[0019] 圖3為圖1所示方法中獲取經(jīng)濟隸屬度的方法流程圖；
[0020] 圖4為圖3所示方法中的計算理想節(jié)氣口開度的方法流程圖；
[0021 ]圖5為不同速度下節(jié)氣口開度的統(tǒng)計圖；
[0022] 圖6為線性擬合的擬合效果圖；
[0023] 圖7為構(gòu)建綜合評價數(shù)學模型的方法流程圖。
【具體實施方式】
[0024] 下面結(jié)合附圖對本發(fā)明作進一步詳細的說明。
[0025] 本發(fā)明基于對駕駛行為進行綜合評價的目的，確定評價指標，通過模糊綜合評判 法建立基于模糊隸屬度的評價模型，W對評價指標進行綜合評判，進而構(gòu)建綜合評價數(shù)學 模型，根據(jù)模糊綜合評判的隸屬度評判結(jié)果對駕駛行為進行綜合評價，W通過數(shù)據(jù)分析提 供精準的評價結(jié)果，進而指導和改善駕駛行為。
[0026] 其中，模糊綜合評判法是一種基于模糊數(shù)學的綜合評價方法，該方法根據(jù)模糊數(shù) 學的隸屬度理論把定性評價轉(zhuǎn)化為定量評價，即用模糊數(shù)學對受到多種因素制約的事物或 對象做出一個總體的評價，其具有結(jié)果清晰、系統(tǒng)性強的特點，能夠提供更精準的評價結(jié) 果。通過現(xiàn)有技術(shù)可W知道，基于模糊綜合評判法進行評價，需要確定因素集和評判集，并 確定因素集到評判集隸屬度函數(shù)，根據(jù)模糊映射關(guān)系推導出模糊評判矩陣，并確定因素集 的權(quán)重矩陣，根據(jù)模糊評判矩陣和權(quán)重矩陣的加權(quán)評分運算，得到綜合評判結(jié)果。
[0027] 通過對因素集中的各因素進行模糊綜合評判，可W根據(jù)評估結(jié)果判定該因素的表 現(xiàn)，通過綜合評判結(jié)果進一步對駕駛行為進行綜合評價，得到的評價結(jié)果更加精準可靠。本 發(fā)明實施例主要通過模糊綜合評判對安全駕駛行為和經(jīng)濟駕駛行為進行評判，得到安全駕 駛隸屬度和經(jīng)濟駕駛隸屬度，再根據(jù)安全駕駛隸屬度和經(jīng)濟駕駛隸屬度，構(gòu)建綜合評價數(shù) 學模型進行綜合評價。圖1示意性地顯示了根據(jù)本發(fā)明的一種實施方式的駕駛行為綜合評 價方法。如圖1所示，該方法包括：
[0028] 步驟SlOl:基于模糊綜合評判法構(gòu)建安全駕駛評估模型，獲取安全駕駛隸屬度。
[0029] 首先，根據(jù)模糊綜合評判方法構(gòu)建基于模糊隸屬度的安全駕駛評估模型。圖2示意 性地顯示了本發(fā)明一種實施方式的基于模糊綜合評判法構(gòu)建安全駕駛評估模型的方法，具 體為，如圖2所示，包括：
[0030] 步驟S201:采集車輛行車狀態(tài)數(shù)據(jù)，確定影響安全駕駛行為的因素集。
[0031] 通過傳感器采集車輛行車狀態(tài)數(shù)據(jù)，如速度、加速度、角速度、傾斜程度等。從駕駛 員對車輛的安全控制角度來評估安全駕駛行為，即從速度的合理性與穩(wěn)定性、轉(zhuǎn)彎幅度及 傾斜程度等角度來進行評估，從而確定安全駕駛行為的因素集U= {速度、角速度、滾動角}。
[0032] 步驟S202:確定安全駕駛行為的評判集。
[0033] 評價對象在因素集中的某個因素上的可能表現(xiàn)，構(gòu)成評判集。其中，為使評估結(jié)果 確定在區(qū)間[0，1]中，需將各因素的評判結(jié)果設置在區(qū)間[0，1]，因而構(gòu)建的評判集V為因素 化對評判結(jié)果區(qū)間[0，1 ]的映射，即Wv: U一 [0，1 ]，化一iiv(化）G [0，1 ]。
[0034] 步驟S203:建立用于計算各個因素的隸屬度的隸屬度函數(shù)。
[0035] 由于安全駕駛的因素集包括速度、角速度、滾動角，則有因素m分別為Wi =速度（用 V表示），化=角速度（用W表示），化=滾動角（用ro 11表示）。分別建立速度、角速度和滾動角 的隸屬度函數(shù)和化。11如下：
[0036] 首先，建立速度的隸屬度函數(shù)。從安全角度來看，車輛運動速度處在合理的范圍， 既是保證行駛效率和車輛自身的安全，也是保障道路安全的有效方式，因此，速度的合理性 和穩(wěn)定性均十分重要。速度的合理性，跟道路狀況密切相關(guān)，尤其與道路限速和道路實時的 平均車速密切相關(guān)，例如當車輛速度小于3km/h時，車輛處于或接近靜止狀態(tài)，對車輛自身 和道路的安全隱患均比較小。由此，基于速度的合理性，可把速度的最合理區(qū)間確定為 [0.8v，1.2v]，在此區(qū)間之外，隸屬度設計為呈指數(shù)下降的函數(shù)，由此，可構(gòu)建速度合理性的 隸屬度函數(shù)為：
[0037]
為某一時刻的道路速度，巧為當前 道路的干均速度，Vmax刃道路化巧的最大速度。由十速度的穩(wěn)定性的衡量標準主要是根據(jù)加 速度的大小進行衡量，因而可指定加速度的隸屬度函數(shù)為，
，其中， 根據(jù)加速度隸屬度函數(shù)，由緊急加速口限^3(4)=0.1可W確定0=1.977。
[0038] 接著，建立角速度的隸屬度函數(shù)。由于角速度對安全駕駛的影響一般表現(xiàn)為轉(zhuǎn)彎 越快，危險性越大，安全表現(xiàn)越低。因此，將角速度的評判結(jié)果區(qū)間取值為[慢速轉(zhuǎn)彎、正常 轉(zhuǎn)彎、快速轉(zhuǎn)彎、緊急轉(zhuǎn)彎]。將慢速轉(zhuǎn)彎、正常轉(zhuǎn)彎、快速轉(zhuǎn)彎、緊急轉(zhuǎn)彎的次數(shù)分別標記為 41、1?、1?心。設置用于反映不同評判結(jié)果對角速度隸屬度的影響的權(quán)重系數(shù)〇1、〇2、〇3、〇4，由 轉(zhuǎn)彎越快，危險性越大，安全表現(xiàn)越低，同時設置權(quán)重系數(shù)滿足條件則，根 據(jù)角速度對安全駕駛的影響，可將角速度的隸屬度函數(shù)設置為：
[0039]
[0040] 最后，建立滾動角的隸屬度函數(shù)。由于滾動角對安全駕駛的影響一般表現(xiàn)為傾斜 程度越大，危險性越大，安全表現(xiàn)越低。因此，統(tǒng)計滾動角絕對值大小出現(xiàn)在評價區(qū)間[10， 20]、[20,30]、^及大于30的次數(shù)，并分別標記為山、1?、1?。設置用于反映不同傾斜程度對滾 動角隸屬度的影響的權(quán)重系數(shù)〇1、〇2、〇3同時設置權(quán)重系數(shù)滿足條件〇冷〇2>〇3。則，根據(jù)滾 動角對安全駕駛的影響，可將滾動角的隸屬度函數(shù)設置為：
[0041] D-
[0042] 步驟S204:設置權(quán)重矩陣，W根據(jù)隸屬度函數(shù)對因素集進行綜合評判，獲得安全駕 駛隸屬度。
[0043] 為計算綜合評估結(jié)果，必須要考慮計算出的各因素的隸屬度的權(quán)重，即和 Wrnll的權(quán)重。參考層次分析法中權(quán)重的設定方法，本發(fā)明實施例構(gòu)造對比矩陣為A = (aij)3*3,其中，曰^表示因素i和因素j對結(jié)果的影響程度之比，一般按1-9的比例來衡量，而 且曰：Lj 還應方兩足：aij〉0,a：Lj = aji,aii=l。
[0044] 假設對安全駕駛評估結(jié)果影響程度從高到低依次為速度隸屬度、加速度隸屬度、 滾動角隸屬度，相鄰因素的影響力之差基本相等，構(gòu)造對比矩陣如下：
[0045]
[0046] 該矩陣為=階正反矩陣，最大特征值為Amax= 3.0092，相應的特征微量可歸一化為 W= (0.5396，0.2969，0.1634)，其對應的一致性指標為CI = (Amax-n)/(n-l) =0.0046。而由 于隨機一致性指標一般是由實際經(jīng)驗給定的，S階矩陣的隨機一致性指標的值為RI = 0.58。故，一致性比率為CR = CVRI =0.0079。由于，當CR<0.1時，矩陣A的一致性可W接受， 故歸一化得到的特征微量W =( 0.5396，0.2969，0.1634)可W作為權(quán)重向量。因此，可W得到 安全駕駛評估模型為：
[0047] ]i=w*]i = 0.5396*liv+0.2969*liw+0.16：34*化〇11
[0048] 由此，即可根據(jù)安全駕駛評估模型計算出安全駕駛隸屬度。
[0049] 步驟S102:基于模糊綜合評判法構(gòu)建經(jīng)濟駕駛評估模型，獲取經(jīng)濟駕駛隸屬度。
[0050] 接著，根據(jù)模糊綜合評判方法構(gòu)建基于模糊隸屬度的經(jīng)濟駕駛評估模型。由于，節(jié) 氣口開度是影響經(jīng)濟駕駛行為的關(guān)鍵因素，因而本發(fā)明實施例的經(jīng)濟駕駛評估主要是構(gòu)建 基于實際節(jié)氣口開度與理想節(jié)氣口開度的經(jīng)濟駕駛隸屬度函數(shù)，通過經(jīng)濟駕駛隸屬度函數(shù) 計算各個時刻的節(jié)氣口開度的隸屬度（即滿意度），并統(tǒng)計整段旅程的隸屬度，通過整段旅 程的節(jié)氣口開度的隸屬度，根據(jù)模糊綜合評判法構(gòu)建經(jīng)濟駕駛評估模型，從而定量評估經(jīng) 濟駕駛隸屬度。通過圖3示意性地顯示了本發(fā)明一種實施方式的基于模糊綜合評判法構(gòu)建 經(jīng)濟駕駛評估模型的方法，具體為，如圖3所示，包括：
[0化1] 步驟S301:計算理想節(jié)氣口開度。
[0052] 計算理想節(jié)氣口開度，根據(jù)理想節(jié)氣口開度，構(gòu)造實際節(jié)氣口開度與理想節(jié)氣口 開度的經(jīng)濟駕駛隸屬度函數(shù)，W統(tǒng)計整段旅程的節(jié)氣口開度隸屬度。
[0053] 由于節(jié)氣口干凈程度不一、機械性能不一樣，因而不同車輛在行駛過程中的理想 節(jié)氣口開度變化差別非常大，因此理想節(jié)氣口開度均是基于單個車輛，通過統(tǒng)計自身車輛 的歷史數(shù)據(jù)，計算出不同速度條件下的平均節(jié)氣口開度，然后通過數(shù)學擬合方法或者預測 算法，計算出所有可能車速(0km/h-120km/h)下的理想節(jié)氣口開度。圖4示意性地顯示了一 種實施方式的計算理想節(jié)氣口開度的方法流程。如圖4所示，該方法包括：
[0054] 步驟S401:將速度區(qū)間[5m-2,5m+2]內(nèi)所有節(jié)氣口開度統(tǒng)計為速度大小為5m的平 均節(jié)氣口開度，并剔除樣本個數(shù)極少等原因?qū)е陆y(tǒng)計結(jié)果異常的數(shù)據(jù)值。
[0055] 通過節(jié)氣口位置傳感器采集節(jié)氣開度的大小，并把節(jié)氣口開度大小信息報告給發(fā) 動ECU。并基于ECU記錄的大數(shù)據(jù)信息統(tǒng)計節(jié)氣口開度與速度的關(guān)系，計算不同車速下的理 想節(jié)氣口開度。其中，為了減少計算次數(shù)，避免對每個時速的節(jié)氣口開度一一進行計算，運 里的不同車速是指速度區(qū)間為[5m-2,5m+2]內(nèi)所有節(jié)氣口開度統(tǒng)計為速度大小為5m的平均 節(jié)氣口開度，如對車速為[0,4]、[4,引、[8,12]等區(qū)間的節(jié)氣口開度，只計算速度為2/6/10 狀態(tài)下的平均節(jié)氣口開度即可，大大簡化了計算次數(shù)。圖5示意性地顯示了針對某一車輛的 在不同速度下節(jié)氣口開度的平均值的統(tǒng)計結(jié)果。如圖5所示，根據(jù)圖中統(tǒng)計出的不同速度下 的平均節(jié)氣口開度，當速度大于SOkmA之后，節(jié)氣口開度反而急劇減小。運是由于行駛路段 內(nèi)，速度超過SOkmA的時間點極少，樣本數(shù)據(jù)太少，因而導致統(tǒng)計值異常，因此，為了保證計 算出理想節(jié)氣口開度不失真，需要從樣本統(tǒng)計值中去掉速度大于SOkmA的的樣本。
[0056] 步驟S402:對樣本統(tǒng)計值進行數(shù)據(jù)預處理。
[0057] 從圖5的整體趨勢來看平均節(jié)氣口開度隨速度增大逐漸增大。因為測試過程中的 汽車車速大多保持在40km/h到50km/h左右，導致速度在60km/h到SOkmA的樣本相對較少， 統(tǒng)計出來的平均節(jié)氣口開度有一定波動，因此，本發(fā)明實施例分別使用線性擬合和灰色預 巧化勺方法來處理樣本統(tǒng)計值，W預測出整個速度區(qū)間（0到120km/h)內(nèi)的理想節(jié)氣口開度。 由于，當速度在7〇km/h到SOkmA中間時，平均節(jié)氣口開度在60km/h到SOkmA中間波動，而速 度等于73km/h和75km/h時，統(tǒng)計的平均值數(shù)據(jù)異常，因而在對樣本統(tǒng)計值進行處理前，需要 首先對統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行預處理。
[0058] 由于內(nèi)插處理適用于與前后數(shù)值差別非常大的極個別的數(shù)據(jù)點，當通過線性擬合 方法計算平均節(jié)氣口開度時，本發(fā)明實施例優(yōu)選通過內(nèi)插處理對樣本統(tǒng)計值進行數(shù)據(jù)預處 理。內(nèi)插處理主要是通過直線內(nèi)插的方式實現(xiàn)，內(nèi)插公式為:X化）=X化)+化-n)d，其中d表 示進行直線內(nèi)插公差值，公差值為：
需要說明的是，式中x(n)表示內(nèi)插起始 值，x(m)表示內(nèi)插終止值，X化)表示內(nèi)插處理后的數(shù)據(jù)，n為內(nèi)插起始點，m為內(nèi)插終止點，其 滿足n<k<m和k-n=m-k。例如，在速度等于73km/h和75km/h的點進行內(nèi)插處理，可得結(jié)果表 為：
[0化9]
[0060]當通過線性擬合方法計算平均節(jié)氣口開度時，為保證預測方法的可行性，首先進 行灰色預測前數(shù)據(jù)檢驗與處理，對樣本統(tǒng)計值的數(shù)據(jù)序列進行級比計算，W判斷是否所有 的級比都在可容覆蓋區(qū)間內(nèi)。當有級比不在可容覆蓋區(qū)間內(nèi)時，通過進行數(shù)據(jù)變換的預處 理，W使數(shù)據(jù)序列的級比都在可容覆蓋區(qū)間內(nèi)。當所有的級比都在可容覆蓋區(qū)間內(nèi)時，才通 過灰色預測模型進行理想節(jié)氣口開度的計算。其中，可容覆蓋區(qū)間設置為
數(shù)據(jù)序列的級比根據(jù)數(shù)據(jù)序列計算獲得，例如對數(shù)據(jù)序列xW = (xW(i)，xW(2)，...，xW (n))，計算獲取數(shù)列的級比女
，
[0061] 步驟S403:處理樣本統(tǒng)計值，預測出整個速度區(qū)間內(nèi)的理想節(jié)氣口開度。
[0062] 通過數(shù)據(jù)預處理后，對線性擬合法的處理方式，使用MATLAB擬合工具對平均節(jié)氣 口開度序列進行線性擬合，即可得到擬合曲線y = 〇.507x+28.66。通過該擬合曲線，即可預 測出整個速度區(qū)間內(nèi)的理想節(jié)氣口開度。圖6示意性地顯示了基于該擬合曲線得到的預測 所有速度條件下的理想節(jié)氣口開度的曲線。
[0063] 對于通過灰色預測的處理方式，通過建立灰色預測GM(1，1)模型，求解模型參數(shù)與 灰色預測值。其中，MATLAB擬合工具對平均節(jié)氣口開度序列進行線性擬合和通過灰色預測 GM(1，1)模型求解模型參數(shù)與灰色預測值都可參照現(xiàn)有技術(shù)實現(xiàn)，故在此不再寶述。
[0064] 步驟S404:對預測效果進行校驗和分析，獲得理想節(jié)氣口開度。
[0065] 當通過線性擬合預測出理想節(jié)氣口開度時，其校驗分析通過線性擬合優(yōu)度檢驗公 式
實現(xiàn)(其中yi為預測值，巧為yi的均值）。校驗結(jié)果R2越接近 1，表明擬合效果越好。理論上，節(jié)氣口開度與速度存在正相關(guān)性，但是車輛的節(jié)氣口開度不 完全取決于車輛的行駛速度，還受加減速幅度、車輛機械狀態(tài)、道路狀況、節(jié)氣口清潔程度 等因素的影響，因此線性擬合的準度難W保證。灰色預測方法是一種對含有不確定因素的 灰色系統(tǒng)進行預測的方法，因此運用灰色預測法，更合適分析速度與節(jié)氣口開度的關(guān)系。
[0066] 當通過灰色預測模型進行理想節(jié)氣口開度預測時，用殘差檢驗方法對預測效果進 行檢驗和分析。殘差計算公式夫
，其中，xW(k)為原始序列，fW批)為 灰色預測所得序列。根據(jù)檢驗標準，若e化)<0.1則認為預測結(jié)果達到較高的要求，若e化)< 0.1則認為預測結(jié)果達到一般要求。
[0067] 如果檢驗通過，則預測值即為理想節(jié)氣口開度。獲取理想節(jié)氣口開度后，即可基于 實際節(jié)氣口開度構(gòu)建經(jīng)濟駕駛隸屬度函數(shù)。
[0068] 步驟S302:確定經(jīng)濟駕駛行為的因素集。
[0069] W節(jié)氣口開度作為經(jīng)濟駕駛的主要評估依據(jù)，本發(fā)明實施例選定評估指標為節(jié)氣 口開度合理性和節(jié)氣口開度穩(wěn)定性(單位時間節(jié)氣口開度的變化率），即確定經(jīng)濟駕駛的因 素集表示為U ={節(jié)氣口開度合理性，節(jié)氣口開度穩(wěn)定性}。
[0070] 步驟S303:建立各個因素的隸屬度函數(shù)。
[0071] 由于安全駕駛的因素集包括節(jié)氣口開度合理性、節(jié)氣口開度穩(wěn)定性，則有因素 分別為m =節(jié)氣口開度合理性（用化表示），化=節(jié)氣口開度穩(wěn)定性（用化d表示）。分別建立 節(jié)氣口開度合理性和節(jié)氣口開度穩(wěn)定性的隸屬度函數(shù)WtP和化Pd如下：
[0072] 首先，建立節(jié)氣口開度合理性的隸屬度函數(shù)為：
[0073]
，tpi為某一時刻車輛的氣口 開度合理性，ITP(Vi)為當前速度下的理想節(jié)氣口開度。
[0074] 接著，建立節(jié)氣口開度穩(wěn)定性的隸屬度函數(shù)。由于節(jié)氣口開度穩(wěn)定性由相應時間 點的節(jié)氣口開度的變化率決定，節(jié)氣口開度變化率越小，對車輛行駛的穩(wěn)定和節(jié)能越有利， 因而可得出節(jié)氣口開度穩(wěn)定性的隸屬度函數(shù)為分布函數(shù)
其中，根據(jù)緊急加 速11 限下ytpd(20)二0.1 可 W確走。二 13.18。
[0075] 由此，通過建立的節(jié)氣口開度合理性和節(jié)氣口開度穩(wěn)定性的隸屬度函數(shù)，就可W 計算出此刻節(jié)氣口開度的滿意度(隸屬度）。
[0076] 步驟S304:設置權(quán)重矩陣，W根據(jù)隸屬度函數(shù)對因素集進行綜合評判，獲得經(jīng)濟駕 駛隸屬度。
[0077] 根據(jù)建立的節(jié)氣口開度合理性和節(jié)氣口開度穩(wěn)定性的隸屬度函數(shù)計算評價對象 的所有樣本的節(jié)氣口開度合理性隸屬度和節(jié)氣口開度穩(wěn)定性隸屬度，并分別統(tǒng)計兩種隸屬 度的平均值，即統(tǒng)計整段旅程的滿意度，即可定量評估出駕駛行為經(jīng)濟性的整體滿意度。構(gòu) 建經(jīng)濟駕駛評估模型。假設得到的節(jié)氣口開度合理性隸屬度的平均值為巧，得到的節(jié)氣口 開度穩(wěn)定性隸屬度的平均值為巧，則有：
[007引
[0079]
[0080] 由于根據(jù)實際生活經(jīng)驗，節(jié)氣口開度合理性比節(jié)氣口開度穩(wěn)定性對家是經(jīng)濟性的 影響要稍微大一些，因此，在此前提下可設置權(quán)重比W =巧：?。?(0成0.4)。由此，可得到 經(jīng)濟駕駛模型為：
[0081]
[0082] 建立了經(jīng)濟駕駛模型后，根據(jù)計算得到的節(jié)氣口開度合理性和節(jié)氣口開度穩(wěn)定性 的隸屬度平均值，就可W計算出經(jīng)濟駕駛的整體滿意度，即經(jīng)濟駕駛隸屬度。
[0083] 步驟S103:基于安全駕駛隸屬度和經(jīng)濟駕駛隸屬度，構(gòu)建綜合評價數(shù)學模型，根據(jù) 綜合評價數(shù)學模型獲取駕駛行為評價結(jié)果。
[0084] 通過W上步驟獲取安全駕駛隸屬度和經(jīng)濟駕駛隸屬度后，即可基于安全駕駛隸屬 度和經(jīng)濟駕駛隸屬度構(gòu)建綜合評價數(shù)學模型，W計算得到駕駛行為評價結(jié)果。圖7示意性顯 示了本發(fā)明一種實施方式的構(gòu)建綜合評價數(shù)學模型的方法流程。如圖7所示，該方法包括：
[0085] 步驟S701:根據(jù)綜合評價的目的，建立評價指標體系。
[0086] 根據(jù)綜合評價的目的，建立評價指標體系Xi=Uil, Xi2, ...，Xim)。本發(fā)明實施例主 要從安全駕駛和經(jīng)濟駕駛兩個維度綜合評估駕駛員行為，因而評價指標確定為兩項，分別 為安全駕駛隸屬度和經(jīng)濟駕駛隸屬度，即可建立的評價指標體系為Xi=Uil, Xi2)。
[0087] 步驟S702:評價指標的一致化和無量綱化處理。
[0088] 安全駕駛隸屬度和經(jīng)濟駕駛隸屬度均為極大型指標，不必進行指標類型的一致化 處理，二者均為無量綱數(shù)值，且取值在區(qū)間[0，1 ]。
[0089] 步驟S703:確定評價指標權(quán)重系數(shù)。
[0090] 設定權(quán)重系數(shù)，將多個評價指標合成為一個綜合評價指標，權(quán)重系數(shù)向量設置為W = (W1,W2, . . . ,Wm)〇
[0091] 為平衡評價者的意志和各指標的客觀實際，權(quán)重系數(shù)由主觀權(quán)值Wl和客觀權(quán)重W2 兩部分組成。主觀權(quán)重使用基于指標功能的賦權(quán)方法，客觀權(quán)重由基于指標差異的賦權(quán)方 法中的突出局部差異法來確定。采用基于綜合集成的賦權(quán)方法，可W將兩種賦權(quán)法的權(quán)重 進行綜合，確定最終的權(quán)重系數(shù)?；谥笜斯δ艿馁x權(quán)方法是指根據(jù)評價系統(tǒng)內(nèi)所有指標 的相對重要程度來確定權(quán)重系數(shù)，相對重要程度多W評價者主觀意志為主，又稱為主觀賦 權(quán)法。基于指標差異的賦權(quán)方法是指突出局部差異的賦權(quán)方法，根據(jù)被評價對象的同一指 標觀測值之間的差異程度來確定權(quán)重系數(shù)，常用均方差法。
[0092] 本發(fā)明實施例綜合評估系統(tǒng)中的兩個指標，安全隸屬度比經(jīng)濟隸屬度對綜合評估 結(jié)果的影響程度大，所W設置權(quán)重向量W1=(0.6,0.4)。11個對象的2項評價指標為Xi=Uii, xi2)，計算第i項評價指標的均方差并對力?差做I白一化々h理，得到的值作為第i項評價指標的 權(quán)重系數(shù)，根據(jù)本實施例的指標即韋
[0093] 確定了兩個指標的主觀權(quán)重和客觀權(quán)重后，基于綜合集成的賦權(quán)方法計算出綜合 評估的權(quán)重向量，具體為將評價指標的權(quán)重系數(shù)Wl和W2先做乘法，然后歸一化處理，得到綜 合評估的權(quán)重向量W。
[0094] 步驟S704:建立綜合評價數(shù)學模型。
[00M]基于建立的指標體系和權(quán)重向量構(gòu)造綜合評價函數(shù)，常用的方法有線性加權(quán)綜合 法、逼近理想點方法等。其中，線性加權(quán)綜合法應用線性模型作為綜合評價模型，此模型可 W保證評價指標的公平性，但受權(quán)重系數(shù)影響大，模型的表達式3
逼近理想 點方法為逼近理想點的排序方法，針對評價對象的指標值設定一個理想點
計算指標值Xi=(Xil，Xi2, . . .，Xim)與理想點的歐式距離，得到第i個評價 對象的綜合評價值。被評價對象的指標值與理想點的差異程度越小，評價對象的表現(xiàn)越好， 模型的表達式另
[0096]根據(jù)本發(fā)明實施例，優(yōu)選設置兩個指標值即安全駕駛隸屬度和經(jīng)濟駕駛隸屬度。 本發(fā)明實施例中N個對象的2項評價指標為Xi = (Xil，Xi2)，權(quán)重向量W= (Wl，W2)由乘積集成 法得到。通過線性加權(quán)綜合法得到基于安全駕駛隸屬度和經(jīng)濟駕駛隸屬度的綜合評價數(shù)學 模型為yi=WlXil+W2Xi2,線性加權(quán)綜合法得到的評價模型可W保證評價指標的公平性，但受 權(quán)重系數(shù)的影響較大。為了減小權(quán)重系數(shù)的影響，可W通過逼近理想點法得到的綜合評價 數(shù)學模型為
i中，i為評價對象的編號，設定的理想 點，該方法通過計算評價對象與理想點的歐式距離，得到評價對象的綜合評價值，評價對象 的指標值與理想點的差異程度越小，表明評價對象的表現(xiàn)越好。
[0097] 本發(fā)明實施例的方法，主要通過安全駕駛和經(jīng)濟駕駛兩個維度對駕駛員的駕駛行 為進行綜合評價。其中，對安全駕駛和經(jīng)濟駕駛的評價，主要是基于模糊綜合評判法構(gòu)建基 于模糊隸屬度的評估模型，W對相應的指標進行評判，從而獲取安全駕駛隸屬度和經(jīng)濟駕 駛隸屬度，W最終基于安全駕駛隸屬度和經(jīng)濟駕駛隸屬度來評價駕駛行為。安全駕駛和經(jīng) 濟駕駛是駕駛行為的主要影響因素，也是駕駛員最關(guān)屯、的因素，因而綜合安駕駛和經(jīng)濟駕 駛構(gòu)建數(shù)據(jù)模型進行評價，評價結(jié)果更精準，能夠為駕駛員帶來更有價值的指導參考，意義 重大。
[0098] W上所述的僅是本發(fā)明的一些實施方式。對于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不 脫離本發(fā)明創(chuàng)造構(gòu)思的前提下，還可W做出若干變形和改進，運些都屬于本發(fā)明的保護范 圍。
【主權(quán)項】
1. 駕駛行為綜合評價方法，其特征在于，包括： 基于模糊綜合評判法構(gòu)建安全駕駛評估模型，獲取安全駕駛隸屬度； 基于模糊綜合評判法構(gòu)建經(jīng)濟駕駛評估模型，獲取經(jīng)濟駕駛隸屬度； 基于安全駕駛隸屬度和經(jīng)濟駕駛隸屬度，構(gòu)建綜合評價數(shù)學模型，根據(jù)所述綜合評價 數(shù)學模型獲取駕駛行為評價結(jié)果。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于模糊綜合評判法構(gòu)建安全駕駛評 估模型，獲取安全駕駛隸屬度包括： 采集車輛行車狀態(tài)數(shù)據(jù)，根據(jù)安全控制需求，確定安全駕駛評估模型的因素集； 根據(jù)評估結(jié)果區(qū)間，確定安全駕駛評估模型的評判集； 根據(jù)所述評判集對所述因素集進行評判，構(gòu)建因素集到評判集的隸屬度函數(shù)，計算各 因素的隸屬度； 構(gòu)造對比矩陣，根據(jù)對比矩陣獲取權(quán)重系數(shù)； 根據(jù)所述隸屬度和權(quán)重系數(shù)，構(gòu)建安全駕駛評估模型，計算安全駕駛隸屬度。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其中，所述安全駕駛評估模型的因素集包括速度、角速 度和滾動角，所述構(gòu)建的安全駕駛評估模型為μ = 〇. 5396*μν+0.2969*μν+0.1634*μΜιι，其 中，以^以1和以 1^。11分別為速度、角速度和滾動角的隸屬度函數(shù)。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于模糊綜合評判法建立經(jīng)濟駕駛評 估模型，獲取經(jīng)濟駕駛隸屬度包括： 計算理想節(jié)氣門開度； 確定經(jīng)濟駕駛評估模型的因素集和評判集； 根據(jù)理想節(jié)氣門開度、因素集和評判集，構(gòu)建因素集到評判集的隸屬度函數(shù)，計算各因 素的隸屬度； 根據(jù)各因素的隸屬度統(tǒng)計計算各因素的隸屬度平均值； 設置權(quán)重比，根據(jù)所述隸屬度平均值和權(quán)重比，構(gòu)建經(jīng)濟駕駛評估模型，計算經(jīng)濟駕駛 隸屬度。5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其中，所述經(jīng)濟駕駛評估模型的因素集包括節(jié)氣門開度 合理性和節(jié)氣門開度穩(wěn)定性，所述構(gòu)建的經(jīng)濟駕駛評估模型為:// = 46#坧+ 0.4 =*=?，其中， 跖為節(jié)氣門開度合理性隸屬度的平均值，馬為節(jié)氣門開度穩(wěn)定性隸屬度的平均值。6. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述計算理想節(jié)氣門開度包括： 統(tǒng)計一定速度區(qū)間的節(jié)氣門開度，剔除異常數(shù)據(jù)點，進行平均值計算； 進行灰色預測前的數(shù)據(jù)檢驗，通過內(nèi)插處理和平移變換使灰色預測的原始序列的級別 在可容覆蓋范圍內(nèi)； 建立灰色預測GM( I，1)模型，求解模型參數(shù)和灰色預測值； 對模型求解的參數(shù)進行有效性分析，并計算殘差進行灰色預測模型的結(jié)果檢驗，根據(jù) 檢驗結(jié)果確定理想節(jié)氣門開度。7. 根據(jù)權(quán)利要求1至6任一項所述的方法，其特征在于，所述基于安全駕駛隸屬度和經(jīng) 濟駕駛隸屬度，構(gòu)建綜合評價數(shù)學模型包括： 基于安全駕駛和經(jīng)濟駕駛兩個維度綜合評價駕駛員行為，建立評價指標體系X1= (XU， Xi2 )，其中Xil為安全駕駛隸屬度，Xi2為經(jīng)濟駕駛隸屬度； 確定評價指標的權(quán)重系數(shù)向量W= (W1，W2)，其中，Wl為安全駕駛隸屬度的權(quán)重系數(shù)，W2為 經(jīng)濟駕駛隸屬度的權(quán)重系數(shù)； 根據(jù)所述指標體系和權(quán)重系數(shù)，構(gòu)建基于安全駕駛隸屬度和經(jīng)濟駕駛隸屬度的綜合評 價數(shù)學模型。8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，所述確定評價指標的權(quán)重系數(shù)包括： 基于指標功能的賦權(quán)方法，確定權(quán)重系數(shù)向量Wi =(0.6，0.4): 基于指標差異的賦權(quán)方法，確定權(quán)重系數(shù)向J基于綜合集成的賦權(quán)方法，對權(quán)重向量奶和《2進行乘法運算，并對運算結(jié)果進行歸一化 處理，以得到綜合評估的權(quán)重向量W。9. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)指標體系和權(quán)重系數(shù)，構(gòu)建綜合 評價數(shù)學模型包括： 根據(jù)所述評價指標Xi= (Xil，Xi2)和權(quán)重向量W= (W1，W2)，通過線性綜合加權(quán)法構(gòu)建評價 對象的綜合評價數(shù)學模型為yi = WlXil+W2Xi2 ; 其中，i為η個評價對象的編號，取值為1到η。10. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)指標體系和權(quán)重系數(shù)，構(gòu)建綜合 評價數(shù)學模型包括： 根據(jù)所述評價指標Xi= (Xil，Xi2)和權(quán)重向量W= (W1，W2)，通過逼近理想點法構(gòu)建評價對 象的綜合評價數(shù)學模型為 = U',(v;| --.V1 )2 _f U'pJ.V,.: - Λ·:.):; 其中，i為η個評價對象的編號，取值為1到η。
【文檔編號】G06Q10/06GK106022561SQ201610294434
【公開日】2016年10月12日
【申請日】2016年5月5日
【發(fā)明人】李明
【申請人】廣州星唯信息科技有限公司