出租汽车驾驶员生态驾驶行为培训方法——以北京市为例

伍毅平，程 颖，刘 莹，赵晓华，荣 建

(1.北京工业大学城市交通学院，北京100124；2.北京市交通行业节能减排中心，北京100073)

出租汽车驾驶员生态驾驶行为培训方法
——以北京市为例

伍毅平1，程 颖2，刘 莹2，赵晓华1，荣 建1

(1.北京工业大学城市交通学院，北京100124；2.北京市交通行业节能减排中心，北京100073)

驾驶行为是影响机动车能耗和尾气排放的主要因素之一，生态驾驶行为已在众多发达国家推广实施，并取得显著的节能减排效益。选取北京市同一车型的60名出租汽车驾驶员实施生态驾驶行为培训，利用OBD+北斗/GPS逐秒采集车辆油耗和运行数据。通过对比培训前后车辆平均百公里油耗改变量，明确生态驾驶培训的节能效果，形成面向出租汽车驾驶员行为矫正的生态驾驶培训方法。培训方案包括三种形式：基于培训手册和宣传视频的静态培训、基于驾驶模拟器的实操动态培训、先静态后动态的综合培训。培训结果表明：生态驾驶行为培训平均降低车辆百公里油耗8.6%；对出租汽车驾驶员实施动态生态驾驶培训更合理有效。由于车辆本身油耗的差异，生态驾驶行为培训对于改善公共交通、货运交通及长途客运汽车等行业的能耗现状可能更为显著。

节能减排；出租汽车；生态驾驶；驾驶培训；驾驶模拟器；行为矫正

0 引言

机动车能耗和尾气排放问题一直是困扰城市交通健康、可持续发展的世界性难题[1]。以北京市为例，2012年交通领域能耗量占全市总能耗的25.2%；同时，机动车排放的细颗粒物(PM 2.5)、氮氧化合物(NOx)和挥发性有机化合物(VOC)分别占全市排放物总量的22.2%，58%和40%[2]。因此，大力实施机动车节能减排工作，已成为各级政府的工作重点之一[3]。

影响汽车燃油消耗和尾气排放的主要因素可以概括为三类：车辆技术、道路条件和驾驶水平[4]。研究发现，驾驶水平对车辆燃油经济性的影响范围可达30%[4]。同时，相比其他两种主要影响因素，从驾驶行为提升角度入手实施机动车节能减排，具有风险小、易实施和成本效益最高的优势[5]。因此，早在20世纪末，发达国家便提出了生态驾驶理念：不进行突然加(减)速、空踩油门以及长时间怠速等驾驶行为，以更加经济、环保的方式驾驶汽车[6]。随后的研究表明，生态驾驶行为可使车辆燃油消耗降低10%～20%，同时还可使地面交通温室气体排放减少10%[7]。源于巨大的节能减排潜力，生态驾驶行为已在众多发达国家推广实施，并取得显著的节能减排效益。

然而，由于生态驾驶行为近几年才被引入中国，人们对这一驾车理念的知晓度并不高，针对生态驾驶行为的研究结果和相关报道较为少见。由于驾驶人状况、驾车理念、行车环境和车辆技术等方面的差异，生态驾驶在中国的发展潜力和实施方式可能存在不同。因此，有必要基于中国驾驶群体现状，测试不同驾驶培训形式的节能减排潜力，形成面向不同驾驶群体的生态驾驶行为培训方案，进而为促进生态驾驶行为在中国的推广实施奠定基础。

本文选取北京市出租汽车行业为研究对象，一方面，作为城市交通系统的重要组成部分，出租汽车具有运行时间长、运营覆盖范围广、驾驶员职业化程度高等特点，对整个城市机动车能耗和尾气排放的影响不可忽视；另一方面，基于车载诊断系统(On-Board Diagnostic,OBD)+北斗/GPS数据采集终端，北京市交通行业节能减排中心已实现对全市范围内3 000多辆出租汽车运行数据(位置、速度、油耗等)的逐秒动态监测，可为生态驾驶行为培训效果分析提供实时数据支持。

1 实验设计

1.1 实验目的

通过实施出租汽车驾驶员生态驾驶行为培训，对比培训前后车辆能耗变化情况，分析生态驾驶行为培训效果，寻找不同培训手段对于降低车辆能耗的差异，形成适合出租汽车驾驶员的生态驾驶行为培训方法。

1.2 被试选取

为尽可能地减少车辆差异等随机因素对培训效果的影响，通过北京市交通领域节能减排统计与监测平台对被试车辆进行筛选，最终确定被试车辆类型为：现代伊兰特车型，排量1.6 L，国IV排放标准，2013年上线，单班驾驶员。

为使样本分布涵盖不同车辆油耗等级，根据筛选后的被试车辆，首先按照车辆某一天实际运行百公里油耗从高到低进行排列，并将油耗划分为高、中、低三档。然后，针对分布在三个油耗档次的车辆，分别随机选取20辆，共获得60辆车作为实验备用对象。

1.3 实验方案

根据发达国家提倡的生态驾驶行为操作指南[5]，结合出租汽车的运营特点，制订面向出租汽车驾驶员的生态驾驶行为培训内容：以出租汽车一天的运营过程为线索，包括出发前做好准备工作，驾驶过程中保持良好的驾驶行为习惯，特殊道路交通条件下采取正确的驾驶方式，收车后注意进行车辆自检，按时进行专业车辆维修和保养等5个方面。

结合中国驾驶培训行业的实施现状，出租汽车驾驶员生态驾驶行为培训方案共设计3种方式：

1）静态培训：通过培训手册、宣传视频对出租汽车驾驶员实施生态驾驶行为培训；

2）动态培训：聘请专业汽车驾驶教练，基于驾驶模拟舱，对驾驶人进行生态驾驶行为现场实操培训；

3）综合培训：综合上述两种方式，对驾驶员实施先静态后动态的综合培训。

为对比不同培训手段的效果差异，共设置3个实验组：静态培训组(T1)、动态培训组(T2)和综合培训组(T3)。将油耗不同档的60辆车随机分为3组，因此每个实验组共有20个测试样本。实验总体方案见表1。

为获得培训前后一致的实验数据，以培训前一天和培训后一天的车辆运行数据作为对比分析对象，并统一规定数据采集时间为08∶00—20∶00。

表1 出租汽车驾驶员生态驾驶行为培训方案Tab.1 Eco-driving training plan for taxidrivers

表2 驾驶模拟器有效性主观评价结果Tab.2 Subjectiveevaluation on the applicability of the driving simulator

图1 车辆油耗数据采集设备Fig.1 Vehicle fuel consumption collection equipment

1.4 实验设备

实验共涉及两种设备：利用驾驶模拟器实施生态驾驶行为动态培训；利用OBD+北斗/GPS数据采集终端实现车辆油耗采集。

1.4.1 驾驶模拟器

出租汽车驾驶员生态驾驶实操培训利用北京工业大学驾驶模拟实验平台开展。该模拟器提供前方130°水平视野和40°垂直视野，能够模拟和再现实车运行环境。驾驶车辆为丰田Yaris手动挡车型，能够产生0～10Hz的振动感。同时，模拟器具有音效模拟效果，能够产生发动机运转、车辆制动、转弯侧滑等常见音效。模拟器以30 Hz的频率记录驾驶人操控行为参数(如加速或制动踏板踩踏深度、方向盘转角、档位等)和车辆运行参数(速度、加速度、侧向位移等)。

在相关研究中，已有超过200名被试驾驶人通过主观问卷对该驾驶模拟器的有效性进行评价[8-10]。评价项目包括模拟器方向盘、加速踏板、减速踏板、离合和挡位的操作真实感，以及车辆行驶过程中的速度真实感。评价采用打分制形式，1分为非常不真实，10分为非常真实。由评价结果可知，该模拟器具有实施驾驶行为相关研究的可靠性(见表2)。

1.4.2 OBD++北斗/GPS数据采集终端

设备外观如图1所示，具有北斗/GPS兼容定位、OBD(CAN总线)数据读取、GPRS数据传输三大基本功能。其中北斗/GPS兼容定位具备自由切换、互相补偿的能力；OBD数据读取功能能够逐秒读取油耗、车速等数据；GPRS数据传输具备断网续传能力，保证上传的数据不丢失，上传数据时间间隔根据需求灵活定制等功能。其中，车辆瞬时油耗数据单位为0.01 L·h-1，车速单位为km·h-1。

2 数据分析结果

由于不同车辆的运行里程和时间均存在一定的差异，为实现数据的一致性和可比性，对比指标采用车辆百公里油耗，计算方法为：

式中：FC为车辆百公里油耗/(L·(100 km)-1)；i为数据采集时间/s，i=1,2,3,…,n;fci为车辆逐秒油耗/(0.01 L·h-1)；vi为车辆逐秒运行速度/(km·h-1)。

根据公式(1)计算得到生态驾驶行为培训前后车辆平均油耗。培训前车辆平均油耗为10.00 L·(100 km)-1，培训后降低至9.14 L·(100 km)-1，平均降幅为8.6%。

进一步计算得到不同培训方式的节油效果如图2所示。对于不同培训方式，培训后的车辆百公里油耗均有明显降低。节油效果由高到低依次为综合培训、动态培训和静态培训，降幅分别为9.95%，9.78%，6.02%。综合培训和动态培训的效果显著优于静态培训，但综合培训和动态培训之间的差异并不明显。

图2 不同培训方式效果对比Fig.2 Comparison among differenteco-driving trainingmethods

3 结论

研究选取北京市同一车型的60名出租汽车驾驶员实施生态驾驶行为培训，通过对比培训前后总体能耗差异和不同培训方式间的节能差异，形成面向行为矫正的出租汽车驾驶员生态驾驶行为培训方法。

培训前后车辆油耗对比分析结果显示：生态驾驶行为培训平均降低车辆百公里油耗8.6%；不同培训方式的效果存在差别，按节油效果由高至低的顺序依次为综合培训(10.0%)、动态培训(9.8%)、静态培训(6.0%)。由此可知，实施出租汽车驾驶员生态驾驶行为培训具有明显降低车辆油耗的效果。同时，不同培训方式间的节能效果存在显著差别，对出租汽车驾驶员实施动态形式的生态驾驶培训更加合理有效。

此外，由于出租汽车驾驶员职业性较强，受长期驾驶习惯的影响，其改变驾驶行为的主观意愿较弱。因此，相比之下，对私人小汽车驾驶人实施生态驾驶行为培训的节油效果可能更明显。同时，由于车辆本身油耗的差异，相同的驾驶习惯在不同车型中体现出的能耗差异明显不同，由此可以推测，生态驾驶行为培训对于改善公共交通、货运交通及长途客运汽车等行业的能耗现状具有显著价值。

国外已有研究表明，生态驾驶行为的培训效果会随着时间的推移逐渐减弱[11]。本研究只对比培训前和培训后各一天的油耗数据，因此，本研究中涉及的培训效果只能代表生态驾驶行为节能效果的短期效益，其长效性需进一步探讨。

[1]Chapman L.Transportand Climate Change∶A Review[J].Journal of Transport Geography,2007,15(15)∶354-367.

[2]北京市交通行业节能减排中心.交通节能减排简报[R].北京：北京市交通行业节能减排中心，2013.

[3]北京市人民政府办公厅.北京市人民政府办公厅关于印发《北京市2013—2017年清洁空气行动计划重点任务分解》的通知[EB/OL].2013[2016-04-15].http∶//zhengwu.beijing.gov.cn/gzdt/gggs/t1322955.htm.

[4]白崤.汽车驾驶节能技术研究[D].长安：长安大学，2011.

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Eco-Driving Training for TaxiDrivers:ACase Study in Beijing

Wu Yiping1,Cheng Ying2,Liu Ying2,Zhao Xiaohua1,Rong Jian1
(1.College of Metropolitan Transportation,Beijing University of Technology,Beijing 100124,China;2.Beijing TransportEnergy&EnvironmentCentre,Beijing 100073,China)

∶As a key factor influencing vehicle fuel consumption and emissions,eco-driving method has been implemented in many developed countries and made a significant effect in energy conservation and em issions reduction.This study uses OBD and BeiDou/GPS devices to collect vehicle fuel consumption and operationaldata for60Beijing taxidriversw ith driving the same type of taxibefore and after Eco-driving training.The effectiveness of such a training is obtained by comparing the change of average fuel consumption.Three optim ized training method are further proposed,including static training model via brochure and video,dynam ic training via driving simulator,and an integrated trainingmethod of combing the above two.The results show that an average percentage of fuel consumption reduction after eco-driving training is8.6%,and dynamic eco driving training ismore effective to taxidrivers.Considering the change of fuel consumption among different types of vehicles,the effects of eco-driving training ismore significant to public transit,freight,and coach transport.

∶energy conservation and emissions reduction;taxi;eco-driving;driving training;driving simulator;behavioroptimization

∶

1672-5328（2016）06-0036-04

U491

A DOI∶10.13813/j.cn11-5141/u.2016.0606

2016-05-10

国家自然科学基金面上项目“基于深度学习的生态驾驶行为判别模型及矫正方法研究”(61672067)、北京市朝阳区2014年度协同创新项目“基于云计算的生态驾驶行为车载反馈装置及培训平台研发”(XC1406)

伍毅平(1990—)，男，四川南江人，在读博士研究生，主要研究方向：驾驶行为和交通安全。E-mail∶wuyiping@emails.bjut.edu.cn