[发明专利]基于人‑车‑交通路况的实际行驶工况构建方法

说明书

技术领域

本发明涉及行驶工况构建领域，具体是一种基于人-车-交通路况的实际行驶工况构建方法。

背景技术

车辆的实际行驶工况直接决定了其燃油经济性和续驶里程，特别是对于车载能量有限的纯电动汽车或混合动力汽车。针对同一(车型)汽车，在同一交通路况下行驶，不同的驾驶员驾驶，会得到不同的实际行驶工况，由此，针对同一设计工况设定控制逻辑的汽车来讲，很难实现控制逻辑的更合理化应用。

发明内容

本发明为了解决现有技术的问题，提供了一种基于人-车-交通路况的实际行驶工况构建方法，通过实时和历史数据的分析，构建行驶工况识别模型，将其应用于整车能量管理与控制的在线调整，弥补仅利用设计工况设计控制逻辑的不足，有利于实现整车能量管理控制系统的主动预测调整控制，使其控制逻辑更能契合实际的行驶工况，改善因为设计工况和实际工况差异大而造成的能量或功率管理控制逻辑的不合理性。

为了实现上述目的,本发明采取的技术方案步骤如下:

1、输入驾驶员的基本信息，可利用面部识别系统或指纹识别系统等身份识别系统构建属于其驾驶员的特殊ID(identity)，之后的驾驶员驾驶习惯的信息创建在此ID之下。

2、利用GPS/INS系统定位车辆所在位置，并且记录和储存本车辆在规划路径上的实际工况Df，包括行驶轨迹、速度、加速度、道路坡度等。

3、将车辆行驶数据与大数据云服务端的GIS(Geographic Information System地理信息系统)交通路况Dt信息相结合，通过运动片段划分和聚类分析，将规划路径D上的实际工况Df分割成一定数量的特征工况dfi，顺序排列为D_f(d_f1,d_f2,…,d_fn)，通过对Df与Dt的对应关系特性分析，建立基于特征工况的车辆驾驶工况模型。特别对于经常行驶的路径规划，建立其特定的车辆行驶工况识别模型。

4、将驾驶员在不同特征工况下的行驶工况模型和实际工况Df存储于本地存储器当中，同时实现与大数据云服务端的数据通信。

5、对建立的模型进行验证。

本发明有益效果在于：

本发明基于现有计算机技术、通信技术以及智能技术等，通过实时和历史数据的分析，构建行驶工况识别模型，将其应用于整车能量管理与控制的在线调整，弥补仅利用设计工况设计控制逻辑的不足，无论对于传统内燃机汽车还是新能源汽车，都非常具有实际意义。

本发明基于GPS/INS(Global Positioning System/Inertial Navigation System，全球定位系统/惯性导航系统)系统和GIS/ITS(Geographic Information System/Intelligent Transport System，地理信息系统/智能交通系统)系统来定位并获取规划路径上的交通路况信息，为了使采集的车辆行驶数据更加准确的表达车辆行驶工况，在获取车辆行驶数据时不仅包括车速、加速度等常用行驶数据，还包括了经纬度、时刻、路况拥堵程度等地理信息和交通路况信息。并且建立了人-车-交通路况这个闭环，使车辆行驶工况能够更加准确的表示出其驾驶员、车辆和交通路况的信息，有利于实现整车能量管理控制系统的主动预测调整控制，使其控制逻辑更能契合实际的行驶工况，改善因为设计工况和实际工况差异大而造成的能量或功率管理控制逻辑的不合理性。

附图说明

图1为本发明的总体技术方案。

图2为某路段的实时交通流情况。

图3为某地区的道路交通流情况分布图。

图4为针对具体路况行车工况建立的流程示意图。

图5为本发明的典型行驶工况模型建立流程示意图。

图6为系统可靠性验证框图

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步说明。

本发明的总体技术方案如图1所示，具体步骤为

1、输入驾驶员基本信息，读取/创建驾驶员ID：

本发明采用面部识别系统或指纹识别系统等身份识别系统获取驾驶员的身份特征，从而创建属于驾驶员自身的ID，并且其驾驶员的行车数据模型都建立在此ID下。当驾驶员下一次行驶车辆时，则由身份识别系统识别其身份特征，调取其ID下的特征数据和识别模型。当未识别出驾驶员的ID时，同时直接采用车辆出厂默认设置。

2、数据分析：