一种驾驶员驾驶水平评价系统及其开发方法

杨新桦，刘宝健，张 亮，黄 玲

(1.重庆理工大学 汽车零部件先进制造技术教育部重点实验室， 重庆 400054；2.上汽依维柯红岩商用车有限公司， 重庆 401122；3.上海势航网络科技有限公司，上海 201700)

随着车辆电子技术的不断发展和演进，与汽车相关的电子产品不断增加，汽车电子开发企业需要快速响应市场需求，不断改进产品设计和更新产品功能，以适应终端客户各方面的需求。另外，随着电商平台的迅速发展，市场对于物流的需求也在迅速膨胀，物流企业获得极大的发展机遇。高速物流车的需求也迅速增加。

对于商用车来说，驾驶员的操作水平、操作风格在很大程度上影响车辆最终的燃油经济性和行驶的安全性。这对于运输企业来说，是决定企业成本和风险的重要因素。因此，驾驶水平评价系统(driving skill evaluation)成为整车企业和车辆使用企业，特别是大批量使用商用车的物流企业特别关注的新技术。结合车联网技术，物流企业不仅可以精确控制车辆，还能准确评价车辆的驾驶者的驾驶情况，从而对驾驶员给出正确的评价；而驾驶员也可以通过该系统进一步改进驾驶习惯，提高驾驶水平。

欧洲在驾驶水平评价系统的开发方面多年前就已经开展并推出了产品。奔驰公司2000年就推出了名为FleetBoard的车队管理系统，其能够提供包括驾驶风格、难度等级、旅程记录和远程诊断等功能，并宣称能够帮助车辆降低能耗10%以上。IVECO在其商用车上推出了安装有DSE系统的产品，能够对驾驶员操作的经济性、挡位操作、制动水平和车速控制进行评价。

在驾驶员驾驶水平的评价基础理论和方法的研究方面，国外多年以前就开展了大量的相关工作。2003年D.Vangi和A.Virga为了在公共汽车上实现节能与提高驾驶质量，研究了一种用于训练驾驶员提高驾驶质量的工具[1]。2010年Vincenzo Manzoni等给出了一种通过在车辆上安装惯性测量装置用于评价驾驶员的驾驶风格的方法[3]。2011年美国加州大学的D.A.Johnson和M.M.Trivedi使用了智能手机上的传感器和动态时间规划方法用于驾驶员驾驶风格评价[4]。2012年，Ahmad Aljaafreh等给出了一种基于模糊逻辑推理系统的驾驶员驾驶风格评价方法，这种方法通过两轴加速度传感器提供车辆加速度信号[5]。南非的Gys Albertus Marthinus Meiring和Hermanus Carel Myburgh于2015年使用机器学习和人工智能算法对驾驶员行为进行判别。研究结果表明：如果能够降低模型的复杂度，模糊推理系统、隐马尔科夫模型和支持向量机具备很好的作为驾驶员行为判别的工具的潜力[6]。

国内学者对于驾驶员驾驶水平评价的研究较少。2007年天津大学的刘轩等研究了车辆相对正加速度、加速踏板行程分布和换挡切换速度分布3个因素对行车油耗的影响，认为可以用这个因素作为评价驾驶员油耗的评价指标[7]。2015年北京工业大学的赵晓华等研究了出租车驾驶员在城市快速路基本路段不同工况、服务水平下驾驶行为对出租车油耗的影响[8]。

本文利用控制系统快速原型(RCP)技术，使用Matlab/Simulink搭建了驾驶员评价算法的模型，使用RTW工具将其转化为C代码，并编译为评价系统核心算法库文件，通过在其他开发环境中调用该库，使其他程序能够非常容易地使用该模块功能，实现驾驶员评价系统的快速开发。

1 系统结构

开发的驾驶员评价系统的结构如图1所示。点划线框内为驾驶员评价系统，其中的虚线框内为系统的核心算法程序，由Matlab/Simulink开发完成，外围程序由C程序完成。系统所需信息通过车辆CAN总线获取，部分数据经过滤波和数据融合后供工况识别模块使用。系统按照工况识别的结果，进行相应的驾驶员行为评价。比如，停车怠速时，不进行经济性，制动，挡位等评价，仅记录怠速时间。

图1 驾驶员评价系统结构

使用Matlab/Simulink开发核心算法的优势在于，可以使用很多现成的模块，开发者只需要关注评价算法，而不需要花费更多的时间去研究算法细节的调试和实现。

2 工况识别与评价算法

工况识别和行为评价模块是评价系统核心算法的核心内容。工况识别使用了Stateflow作为建模工具，所搭建的模型主要包括停车怠速操作工况判断和行车时的操作判断两个部分。停车怠速需要检查驾驶员是否有错误操作，如长时间怠速、是否空档加油等。行车工况判断包括制动工况识别、换挡过程工况识别、发动机工况识别3个部分。制动工况识别包括是否紧急制动、是否加油后立即制动、是否使用了辅助制动、制动次数统计等工况的判断。换挡过程的工况识别包括换挡时间是否过长、各挡时间统计、换挡次数统计、挡位选择是否合适等。对于有双副箱的变速器还需要判断各个挡位之间的切换是否正确。发动机工况识别主要是统计发动机在经济转速区运转的时间，超速报警等功能。相应工况识别后，就可以触发相对应的评分模块进行操作的评分了。

评价算法包括燃油经济性评价、制动水平评价、挡位评价与车速控制评价。对于评价算法而言，需要根据具体对象，按照相关理论进行制定，并无一定规范。

2.1 燃油经济性评价方法

燃油经济性的评价主要按照驾驶员合理选档和控制车速使得发动机经常处于经济转速范围。因此，制定了如图2所示的打分表格。该表格采用了发动机速度测试数据，按照燃油消耗率的大小进行主观评分。油耗越高的工况点评分越低，并用颜色进行区分。在Simulink模型中使用Look_up Table模块插值计算。

图2 经济性评分表

按照当前发动机负荷和转速即可通过查表的方法得到当前发动机经济性的得分。图中绿色表示经济性好，颜色越深，得分越低。

2.2 制动水平评价方法

驾驶员制动水平的评价主要采用统计的方法获得大量制动减速度的统计数据，然后采用隶属函数进行打分，制动减速度越小得分越高。评分使用的隶属函数可以参考发明专利[9]中给出的隶属函数。本文采用专家打分法，将打分结果拟合为高斯隶属函数。这种方法主观性较强，但是不需要太多的测试数据。图3是制动评分隶属函数。此外，对于松开油门立即制动的情况进行扣分。

图3 制动评分隶属函数

2.3 车速控制水平评价方法

车速控制水平评价方法的制动与制动水平评价方法类似，同样采用大量数据统计出的隶属函数进行打分。车辆加速度越小，得分越高。

3 算法验证与代码生成

算法模型搭建好之后，需要进行算法验证。本文使用VECTOR公司的CANOE数据采集系统随车采集CAN数据，然后经过SAE J1939协议筛选出所需要的信号，作为模型的输入。模型采用离散系统求解器，每0.1 s读取一次数据，该频率与CAN数据采样频率一致。这样在Matlab仿真环境中就得到了与实际行车状况一致的环境，模型仿真结果真实可靠，省去了大量实车测试调试过程。

模型验证完毕后，将输入与输出信号提取出来，重新定义输入与输出变量的端口，就得到了用于代码转换的模型。

代码生成时，需要指定求解器类型，步长，这里选择定步长，离散求解器，步长0.1。然后根据MCU类型选择硬件配置，选择正确的设备供应商和类型。采用NXP公司的LPC4337芯片作为硬件。然后在RTW菜单中设置代码转换的目标文件和类型，点击生成代码即可。生成的文件包括main.c、DSE.c在内的多个C文件，以及多个.h的头文件。使用KEIL将这些文件包含到工程项目中，进行编译，就可以得到库文件。编译时，可能会有报错，一般是缺少一些头文件。按提示，在MATLAB的Simulink目录下可找到这些头文件。

4 外围程序与系统集成

将库文件和头文件提供给开发硬件电子设备的厂商，根据头文件约定的输入、输出变量及调用函数，嵌入式软件工程师从硬件驱动层的整车J1939解析库中整理出模型需要的CAN实时数据，赋值到库文件的输入接口变量，并保持数据定时刷新，同时在芯片定时器中以0.1 s周期循环调用模型的step函数，即可从模型输出变量中实时得到DSE评价系统的相关结果，这些数值又被存储模块、显示模块、通讯交互模块所调用，分别应用到历史数据存储、实时DSE显示及后台大数据分析通讯功能。整个系统构架如图4所示。

图4 驾驶水平评价系统构架

所生成的程序可以嵌入商用车行车记录仪中，随车即可实现实时评价与数据记录。该记录仪已经装备上汽红岩试验测试用车，在固定路线中进行数据采集和程序测试，结果可用于进一步分析和修正评价算法。测试路线为往返重庆与双桥的国道、高速和山区高速。表1是部分测试评分最终得分。

表1 实车测试结果

测试过程中若发现核心算法有bug，通过修改模型，重新生成代码，然后编译即可，不需要算法开发人员编写任何C代码。这样使得核心算法开发人员与底层C程序的开发剥离，极大地方便了系统的开发，实现了核心算法与外围程序的协同开发，缩短了开发周期。通常商用车企业不生产电子产品硬件系统，由于核心算法在商用车生产企业端，而底层开发在供应商处，这种开发模式极大地保护了核心技术开发企业的技术和利益。

5 结束语

驾驶员驾驶水平评价系统已经开始被国内各个商用车公司关注，是商用车车联网未来技术发展的一个方向。该系统的开发需要大量的实车数据作为支撑，同时需要经验丰富的从事车辆工程相关专业工作的专业知识，还需要从事软硬件系统开发的技术人员的支持，是多个学科的交叉衍生的产品。本文介绍了一种基于快速控制系统原型技术的驾驶员评价系统的开发过程。该技术极大地缩短了系统开发周期，让从事驾驶员驾驶水平评价系统的开发人员能够集中关注于评价算法的研究，而不必关心代码的实现问题，同时也方便了核心算法与外围程序开发人员的协同工作，大大缩短了开发周期和成本。