本文關(guān)鍵詞：城市道路駕駛員生態(tài)駕駛行為評(píng)估方法研究

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【摘要】：近年來(lái),隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展,城市汽車保有量不斷增加,帶來(lái)了巨大的燃油消耗,加重能源短缺問(wèn)題,交通領(lǐng)域節(jié)能形勢(shì)日益嚴(yán)峻。為此,國(guó)內(nèi)外學(xué)者提出多種駕駛節(jié)能策略,包括提升車輛技術(shù)、采用清潔能源與采取生態(tài)駕駛行為等。其中,生態(tài)駕駛由于其易實(shí)施、見(jiàn)效快等特點(diǎn)受到了廣泛關(guān)注。目前很多學(xué)者針對(duì)生態(tài)駕駛開(kāi)展了大量研究,提出多種生態(tài)駕駛策略,然而由于針對(duì)生態(tài)駕駛行為評(píng)估的相關(guān)研究缺失,生態(tài)駕駛在面向公眾推廣時(shí)效果不佳。論文采集了北京市出租車實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)并依據(jù)交通條件、運(yùn)行工況進(jìn)行劃分,細(xì)致分析了各條件下油耗特征。同時(shí),分析確定了影響車輛油耗的因素,獲取不同條件下生態(tài)駕駛行為節(jié)能潛力,為評(píng)估模型的搭建奠定基礎(chǔ)。其次,基于城市道路駕駛行為油耗特征及影響因素分析結(jié)果,論文從實(shí)際駕駛出發(fā),提出低速運(yùn)行、良好勻速、急加速、急減速、長(zhǎng)時(shí)加速和長(zhǎng)時(shí)怠速6種與油耗相關(guān)的駕駛事件。以6種駕駛事件平均50km出現(xiàn)頻數(shù)為參數(shù),以車輛一天內(nèi)百公里油耗為目標(biāo),利用相關(guān)性分析、主成分分析和線性回歸方法完成面向駕駛事件的生態(tài)駕駛行為評(píng)估模型的構(gòu)建,并提出了對(duì)應(yīng)于各駕駛事件的矯正建議。另外,不同于僅從駕駛事件角度評(píng)估駕駛員駕駛行為生態(tài)性,論文提出考慮運(yùn)行條件,以油耗最低對(duì)應(yīng)的最優(yōu)駕駛行為為目標(biāo),以駕駛員在各條件下駕駛操作與最優(yōu)行為之間的差異為參數(shù),建立以最優(yōu)駕駛行為為導(dǎo)向的生態(tài)駕駛行為評(píng)估方法,以提升駕駛員節(jié)能駕駛操作水平。最后,將論文成果應(yīng)用于實(shí)際,搭建生態(tài)駕駛行為監(jiān)測(cè)、評(píng)估和矯正平臺(tái),利用車載數(shù)據(jù)采集設(shè)備和移動(dòng)終端App,形成“操作-評(píng)估-反饋-矯正-操作”的閉環(huán)反饋駕駛技術(shù)優(yōu)化模式,輔助駕駛員形成良好的節(jié)能駕駛習(xí)慣。此次研究提出了兩種生態(tài)駕駛行為評(píng)估方法,彌補(bǔ)了相關(guān)領(lǐng)域研究的不足。同時(shí),研究成果具有較強(qiáng)的實(shí)際應(yīng)用特征,能夠?yàn)樯鷳B(tài)駕駛行為的推廣和應(yīng)用提供依據(jù),為從微觀駕駛行為層面減少交通領(lǐng)域能源消耗提供支持。
【關(guān)鍵詞】：交通節(jié)能 駕駛行為 生態(tài)駕駛 行為評(píng)估
【學(xué)位授予單位】：北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U471.23
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 緒論10-18
• 1.1 研究背景與意義10-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-16
• 1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀12-15
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀15
• 1.2.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀總結(jié)15-16
• 1.3 研究?jī)?nèi)容及技術(shù)路線16-17
• 1.3.1 研究?jī)?nèi)容16-17
• 1.3.2 技術(shù)路線17
• 1.4 本章小結(jié)17-18
• 第2章 基于駕駛行為的城市道路油耗特征分析18-34
• 2.1 數(shù)據(jù)采集18-20
• 2.1.1 數(shù)據(jù)采集設(shè)備18-20
• 2.1.2 論文數(shù)據(jù)概況20
• 2.2 車輛運(yùn)行數(shù)據(jù)劃分20-28
• 2.2.1 交通條件劃分21-22
• 2.2.2 工況劃分及數(shù)據(jù)提取22-26
• 2.2.3 油耗特征指標(biāo)選取26-28
• 2.3 城市道路油耗分布特征分析28-29
• 2.4 車輛油耗影響因素分析29-31
• 2.5 各條件下節(jié)能潛力分析31-33
• 2.5.1 生態(tài)駕駛行為節(jié)能潛力計(jì)算方法31-32
• 2.5.2 生態(tài)駕駛行為節(jié)能潛力分析32-33
• 2.6 本章小結(jié)33-34
• 第3章 面向駕駛事件的生態(tài)駕駛行為評(píng)估模型構(gòu)建34-48
• 3.1 車輛油耗影響參數(shù)及影響模型研究34-37
• 3.1.1 車輛油耗影響參數(shù)分析34-35
• 3.1.2 各參數(shù)對(duì)油耗影響分析35-37
• 3.2 面向駕駛事件的生態(tài)駕駛行為評(píng)估模型構(gòu)建37-46
• 3.2.1 油耗相關(guān)駕駛事件提出及其影響分析38-42
• 3.2.2 面向駕駛事件的生態(tài)駕駛行為評(píng)估模型構(gòu)建42-46
• 3.2.3 模型驗(yàn)證46
• 3.3 基于評(píng)估模型的生態(tài)駕駛行為矯正建議46-47
• 3.4 本章小結(jié)47-48
• 第4章 最優(yōu)駕駛行為導(dǎo)向的生態(tài)駕駛行為評(píng)估方法研究48-56
• 4.1 駕駛行為與油耗關(guān)系分析48-50
• 4.1.1 駕駛行為特征參數(shù)選取48
• 4.1.2 駕駛行為與油耗關(guān)系研究48-50
• 4.2 以最優(yōu)駕駛行為為導(dǎo)向的生態(tài)駕駛行為評(píng)估研究50-53
• 4.2.1 各條件下實(shí)際駕駛操作評(píng)分方法50-52
• 4.2.2 以最優(yōu)駕駛行為為導(dǎo)向的生態(tài)駕駛行為評(píng)估方法研究52-53
• 4.2.3 方法驗(yàn)證53
• 4.3 生態(tài)駕駛行為矯正建議53-54
• 4.4 本章小結(jié)54-56
• 第5章 生態(tài)駕駛行為監(jiān)測(cè)、評(píng)估及矯正平臺(tái)搭建56-66
• 5.1 平臺(tái)構(gòu)架56-57
• 5.2 車載數(shù)據(jù)采集設(shè)備57
• 5.3 數(shù)據(jù)中心功能設(shè)計(jì)57-58
• 5.3.1 數(shù)據(jù)接收與存儲(chǔ)模塊57-58
• 5.3.2 數(shù)據(jù)處理模塊58
• 5.3.3 結(jié)果發(fā)布模塊58
• 5.4 總控監(jiān)測(cè)系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)58-60
• 5.4.1 實(shí)時(shí)監(jiān)控模塊58-59
• 5.4.2 歷史查詢模塊59-60
• 5.5 移動(dòng)終端App60-64
• 5.5.1 行程監(jiān)測(cè)模塊60-62
• 5.5.2 數(shù)據(jù)對(duì)比模塊62-63
• 5.5.3 用戶互動(dòng)模塊63-64
• 5.5.4 矯正建議模塊64
• 5.6 本章小結(jié)64-66
• 總結(jié)與展望66-68
• 主要研究成果66-67
• 本研究的創(chuàng)新點(diǎn)67
• 未來(lái)研究展望67-68
• 參考文獻(xiàn)68-72
• 攻讀碩士學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文72-74
• 致謝74

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：831497