旨在燃料节约的机动车辆驾驶方式评价

摘要

一种机动车辆（2）的驾驶方式评价系统（1），被配置为根据以下汇总指数计算驾驶方式评价指数（DSEI）：燃料经济性指数（FEI），其从燃料节约角度表示该机动车辆驾驶员的驾驶方式，并根据基于相应部分指数的预汇总指数计算，而所述相应部分指数根据物理量的组合计算，并且其中所述预汇总指数和部分指数通过相应动态加权系数加权。

说明书

技术领域

本发明涉及一种机动车辆驾驶方式评价，特别是一种运载人的公路车 辆，如客车、公共汽车、露营车等，或运载货物的公路车辆，如工业车辆 （货车、铰接式货车、铰接式车辆等），或者轻的或中等重量商用车辆（如 大篷货车、有盖体的大篷货车、凸头卡车（cab truck）等），其目的一般是 燃料的高能效使用，和特别是燃料节约。

背景技术

气候变化的公众意识增加和许多国家关于客车和商用车辆的二氧化 碳排放法规的引入推动原始设备制造商（OEM）和供应商通过负载和昂贵 系统和部件提高车辆效率。

不幸地，如果由“攻击性驾驶员”和/或在不利的交通条件下使用， 即使最有效的车辆也会产生大量的二氧化碳。因此，评价驾驶员行为和通 知驾驶员关于最有效路线的措施或技术能够提供对燃料消耗和二氧化碳 排放减少的相当大的改善。

这意味着改进的导航系统（环保导航）是可以预料的，改进的导航系 统能够使机动车辆与其他车辆和/或专用的基础设施连通，且由于与此有关 的有利的成本效益比，改进的导航系统表明最有效的驾驶方式（环保驾驶） 对于所有人都在减排的未来起显著作用。

在2008年，一种评价公路车辆驾驶员的驾驶行为的系统被投放到市 场上，其名称为eco:Driver^TM，目的是减少燃料消耗和二氧化碳排放；这 是车载（on-board）驾驶员行为分析技术，其经开发促进有环保意识的驾 驶员行为。eco:Driver^TM允许客户经由仪表板USB端口从其车上的计算机 收集遥测驾驶数据。然后，此数据由使用算法的个人计算机软件应用程序 分析，该个人计算机软件应用程序经开发提供个性化反馈，该反馈是关于 如何改变驾驶方式来实现该机动车辆的最大燃料效率。通过遵循eco: Driver^TM建议，客户能够量化由驾驶方式的变化产生的对燃料消耗和二氧 化碳排放的改进。特别地，该eco:Driver^TM软件应用程序评价驾驶员的驾 驶行为，从而分析四种驾驶行为类别：档位使用、加速（加速器踏板使用）、 减速（制动踏板使用和发动机燃料切断模式）和速度模式。

然后，从车辆上的计算机提取的驾驶数据被存储在原始设备制造商的 Web服务器，该原始设备制造商拥有eco:Driver^TM系统，并能够使该eco: Driver^TM系统执行关于旅途持续时间、长度、平均车辆速度、平均发动机 转速和制动事件和许多其他参数的广泛统计分析，以及监测驾驶员如何在 现实生活中使用他们的机动车辆，从而允许验证内部测试程序或建议更 改。可以追踪个人（匿名）用户的现实生活燃料消耗和二氧化碳排放，这 允许通过遵循eco:Driver^TM软件应用程序的建议识别已实现的节约。

EP 2 320 387 A1公开了一种评价由驾驶员驾驶的车辆的燃料消耗效 率的方法。该方法包括以下步骤：从该车辆中包括的多个传感器收集与驾 驶员的驾驶表现关联的数据；根据收集的数据，识别多个驾驶事件；在来 自识别的多个驾驶事件中的至少一个驾驶事件中，评估驾驶员的表现，其 中如果不充分执行，所述至少一个事件与增加的燃料消耗关联；以及根据 评估的关于至少一个驾驶事件的驾驶员表现，评价由该驾驶员驾驶的车辆 的燃料消耗效率。

US2005/288850A1公开了一种驾驶评价方法，其根据在驾驶间隔的 驾驶时间获取的驾驶数据，评价在一定驾驶间隔中驾驶车辆的燃料消耗 率。该方法包括：计算在所述驾驶间隔中能量消耗效率；计算表示环境因 素的驾驶环境变量，该环境因素通过在所述驾驶间隔中驾驶对能量消耗产 生影响；从具有能量消耗效率作为概率变量的多个概率密度函数或累积分 布函数中，选择对应于计算的驾驶环境变量的概率密度函数或累积分布函 数；以及通过使用选择的概率密度函数或选择的累积分布函数和计算的能 量消耗效率，计算评价值，其评价在所述驾驶间隔中驾驶的燃料消耗率。

发明内容

本发明的目的是提供一种机动车辆驾驶方式评价系统，其进一步改进 上述eco:Driver^TM系统的已经广泛理解的功能性。

根据本发明，提供了一种机动车辆驾驶方式评价系统，如在所附权利 要求书中限定。

附图说明

图1示出根据本发明的机动车辆驾驶方式评价系统的框图；

图2示出机动车辆驾驶方式评价软件的功能框图；

图3至图4以及图6至图10示出机动车辆驾驶方式评价中涉及的物 理量的图表；

图5示出可计算自然的机动车辆减速曲线的数学模拟模型的功能框 图；以及

图11示出能够量化有效机动车辆燃料消耗和额定机动车辆燃料消耗 之间的差的简化机动车辆数学模型的功能框图。

具体实施方式

现在参照附图详细描述本发明，使本领域的技术人员能够实施并使用 它。对各实施方式的各种修改对于本领域的技术人员是显而易见的，并且 本文的一般原则可以应用于其他实施方式和应用，而不偏离在所附权利要 求书中限定的本发明的保护范围。因此，本发明不应该被视为限于本文和 所示的实施方式，而应该被承认与本文描述的和要求保护的特性相一致的 最广泛保护范围。

根据本发明的机动车辆（特别公路车辆）驾驶方式评价系统在图1 中示出，且由参考标号1表示为整体。

驾驶方式评价系统1基本包括：

·车辆上电子设备3，其适合于安装在已订阅用于评价相应驾驶员的 驾驶方式的服务的每个机动车辆2上，从而执行该机动车辆驾驶员的驾驶 方式的“车载”评价，并包括：

-数据记录器4，其能够与机动车辆2的控制器局域网络（CAN）5 连接，以下载和存储机动车辆2的任务数据，其中该任务数据是评价该机 动车辆驾驶员的驾驶方式所必需的数据，CAN网络的各种信道以适当采 样频率（例如以至少1Hz）采样；

-数据处理装置6，其能够与数据记录器4连接，以获取并处理由数 据记录器4收集的任务数据，以便分析机动车辆2的任务和评价该机动车 辆驾驶员的驾驶方式；以及

-无线电发射器装置7，其能够与数据记录器4连接，以获取并处理 由数据记录器4收集的任务数据，并通过无线电发送该任务数据；和

·地面站8，其被设计为与已订阅用于评价相应机动车辆驾驶员的驾 驶方式的服务的车辆上电子设备3配合，从而执行该机动车辆驾驶员的驾 驶方式的“非车载（off-board）”评价，并包括：

-无线电接收器装置9，其能够接收由车辆上电子设备3的无线电发 射器装置7通过无线电发送的任务数据（时间历史）；和

-数据处理服务器10，其能够与无线电接收器装置9连接，以通过与 由数据处理装置6执行的类似的方式获取并处理由无线电接收器装置9接 收的任务数据。

特别地，数据记录器4被配置为从CAN网络获取并记录以下机动车 辆的任务数据：

·速度

·燃料消耗

·使用中的档位

·前方左右侧车轮的速度

·由前和后普通盘式制动器构成的基本制动器的激活，该前和后普通 盘式制动器由制动器踏板控制；

·由发动机制动器和缓速器构成的辅助制动装置的激活；

·挡风玻璃刮水器的激活

·外部空气温度

·加速器踏板的位置

·使用中的档位

·发动机摩擦扭矩

·发动机扭矩

·缓速器杆的位置

·惯性控制（cruise control）的激活

·机动车辆的质量

·连接到卫星全球定位系统（GPS）的卫星数量、垂直稀释点、水平 稀释点、纬度和经度。

由数据记录器4下载的任务数据必须格式化，以便该任务数据可以由 数据处理装置6读取用于该任务和驾驶方式的随后分析。

数据处理装置6和数据处理服务器10被设计为存储和执行驾驶方式 评价软件，并包括致力于正确读取分别记录在数据记录器4中和从无线电 接收器装置9通过无线电接收的任务数据的部分，和致力于其处理以对于 每个机动车辆分析该机动车辆的任务且评价该机动车辆驾驶员的驾驶方 式并特别是提供以下信息的部分：

·关于从发动机的起动直到随后停止的该机动车辆任务的汇总；和

·关于从车载计算机由驾驶员重新设定时起该机动车辆的任务的汇 总。

另外，由数据处理装置6执行的驾驶方式评价软件进一步被配置为还 提供：

·关于由该机动车辆的驾驶员执行的具体操纵构成的个体事件的评 级：当事件从一系列预期事件中识别时，处理该事件并且评级所执行的操 纵，从而对驾驶员提供以燃料节约为目的的评级，在以下更详细地描述。

此外，数据处理服务器10被编程为以及时有序的方式将从车辆上电 子设备3收集的任务数据连同由该机动车辆驾驶方式评价软件执行的数据 处理的结果一起存储，以便能够从遥远位置直接查询。

对于车载应用和非车载（off-board）应用，驾驶方式评价软件需要接 收以下发动机和机动车辆数据：

·发动机燃料地图（engine fuel map）；

·发动机摩擦地图；

·发动机怠速和相关燃料消耗；

·发动机超转的速度（over-revving speed）；

·发动机、变速箱、传动系统和车轮惯性；

·惯性；

·档位比和效率；

·轮胎尺寸；

·机动车辆轨道；

图2示出与燃料消耗或其指示量（如机动车辆二氧化碳排放）有关的 由驾驶方式评价软件执行的各种类型的处理的功能框图。

本质上，驾驶方式通过以下称为驾驶方式评价指数DSEI的指数评价， 该指数DSEI根据以下汇总指数（summary indices）计算：

1.燃料经济性指数FEI，其从燃料节约的角度表示该机动车辆驾驶员 的驾驶方式；

和任选地，该指数DSEI根据以下补充汇总指数中的一个或多个计算：

2.辅助制动使用指数ABUI，其与基本制动器相比，表示辅助制动系 统，即发动机制动器和缓速器的使用；和

3.难度指数DoDI，其表示总体机动车辆任务难度。

特别地，根据类型关系，驾驶方式评价指数DSEI被计算为上述三个 汇总指数的线性组合：

DSEI=c₀·FEI+c₁·ABUI+c₂·DoDI

其中三个系数c₀、c₁和c₂表示汇总指数的权重，其通过统计分析计 算并表示计算汇总指数所基于的物理量对总体燃料消耗减少的影响。

特别地，鉴于从燃料节约的角度评价驾驶方式，燃料经济性指数FEI 显然是这样的汇总指数：在上述三个汇总指数中其起主要作用，因此导致 在驾驶方式评价指数DSEI的计算中，其权重显著高于其他两个汇总指数 的权重。

此外，燃料经济性指数FEI和难度指数DoDI每个都是根据以下称为 预汇总指数（pre-summary indices）的相应子指数（sub-indices）计算，而 预汇总指数根据以下称为部分指数（partial indices）的相应子指数计算， 部分指数最后根据明确定义的物理量计算。

另外，与燃料经济性指数FEI有关的预汇总指数和部分指数通过均根 据相应权重和相应效益计算的相应动态加权系数加权，该相应权重表示计 算相应指数所基于的物理量对总体燃料消耗减少的影响，该相应效益表示 在该机动车辆任务期间相应指数在驾驶方式评价中提供的效益的评价，即 由该指数表示的物理量对燃料消耗减少产生的积极影响的评价。

此外，与燃料经济性指数FEI有关的预汇总指数和部分指数根据该机 动车辆任务具有不同的重要性，因此导致相应的加权是动态的，其意义是 虽然相应权重是任务独立的并因此在任务变化时是恒定的并以表格的形 式存储，但是相应的效益反而是与任务有关的并因此随着任务改变而改变 并且实时计算。以这种方式，在给定任务中的每个预汇总指数和部分指数 的重要性取决于恒定部分（权重（weight））和可变部分（效益），并且它 们的乘积因此在不同（分项）指数的加权中提供可变性。

例如，如果该机动车辆沿一段高速公路行驶，众所周知，高速公路的 特性是长距离和通常在高档位中高而稳定的速度，则与变速箱的使用关联 的效益将非常低。假定该机动车辆驾驶员局部地错误地改变档位（例如因 为遇到车道变窄），指定的得分将由在所考虑的示例中低的效益“加权”， 并且因此不会过度地负得分。反之亦然，在市区驾驶众，众所周知，市区 的特性是无数的停止和起动（“走走停停（Stop&Go）”），变速箱的不正确 使用将由在所考虑的示例中高的效益处罚（penalize），因为在这种背景下， 该事件从燃料消耗减少的观点看是重要的。

与燃料经济性指数FEI不同，与难度指数DoDI有关的预汇总指数和 部分指数反而通过相应静态加权系数加权，相应静态加权系数仅根据相应 权重计算，相应权重随着该机动车辆任务变化是恒定的，并且因此不考虑 相应效益，因此导致这些预汇总指数和部分指数的加权不是动态的，而是 静态的。

上面所列指数根据通过从物理量到指数的变换处理在该机动车辆任 务期间测量和/或计算的物理量来计算，该变换过程包括以下步骤：

·在各种车辆/任务/驾驶方式条件下，与专业和非专业驾驶员进行非 常广泛的测试活动，要求专业驾驶员从燃料消耗观点模拟良好驾驶和不良 驾驶；

·测量和/或计算在所有机动车辆任务中的物理量并且利用合适的统 计技术，以识别最重要的物理量，然后该物理量变成被认为最适合表现所 考虑的方面的所选客观物理量；

·分析所选客观物理量的变化范围作为该机动车辆的特性的函数，例 如质量、拖车的存在等，和执行的机动车辆的任务，例如当在运动时的平 均速度、当静止时的时间百分比、高程变化等的函数；以及

·在相应变化范围内，定义所选客观物理量的好值和坏值，其中最大 效益和最小效益分别对应于好值和坏值。如上一点指示的，应该注意所选 客观物理量的好值和坏值不是固定的，而是该机动车辆的各特性和执行的 任务的函数。

下面更详细描述上面所列指数中的每个以及关联权重和效益的计算。

1.燃料经济性指数（FEI）

此汇总指数被计算为以下两个预汇总指数的线性组合：

-预防性驾驶指数（PDI），和

-换档指数（GSI），

根据以下类型的关系：

FEI=k₀·PDI+k₁·GSI

其中两个系数k₀和k₁均等于与相应预汇总指数关联的权重w和效益 b的乘积，即：

k_i=w_i·b_i

特别地，通过根据相对于用于调整预汇总指数的任务的关注任务中的 显著事件的发生频率的统计分析，确定与两个预汇总指数PDI和GSI关联 的效益，即如果该事件相对经常发生，则效益高，和如果该事件是罕见的， 则效益低。与两个预汇总指数PDI和GSI关联的权重反而通过统计分析确 定，统计分析与在总体燃料消耗减少中分析的参数的重要性有关。

按照以下描述的方式确定这两个预汇总指数。

1.1.预防性驾驶指数（PDI）

此预汇总指数提供关于由驾驶员采取的动作的信息，以便获得预防性 驾驶方式和因此减少燃料消耗，并且被计算为以下部分指数的线性组合：

-加速方式指数（ASI），

-延迟油门制动指数（DGBI），

-制动频率指数（BFI），

-制动损失的能量指数（BWEI），以及

-停止接近指数（SAI），

根据该类型的关系：

PDI=k₂·ASI+k₃·DGBI+k₄·BFI+k₅·BWEI+k₆·SAI

按照以下描述的方式计算这些部分指数。

1.1.1.加速方式指数（ASI）

此部分指数意在奖励保持通常在市区和高速公路段的公路上没有连 续加速和减速的驾驶员驾驶方式的能力。在无发动机转速和扭矩波动的情 况下的沿道路延伸一直驾驶奖励该机动车辆驾驶员的驾驶方式。

此指数是在该任务的各点处计算，其中：

·在一定时间间隔内，例如几秒或几十秒，档位没有改变，或者从其 他角度，当前使用中的档位在此时间间隔内保持在使用中；和

·不激活惯性控制。

特别地，在满足这些要求的每个点中，在基于该任务的可用发动机扭 矩和发动机转速的瞬时值计算的燃料消耗与基于以所考虑的点（筛选值 （filtered value）为中心的具体持续时间（例如几十秒）的时间帧内的可 用发动机转速和扭矩的平均值计算的燃料消耗之间，计算燃料消耗差。

这样计算出的差表示参考有效道路延长（stretches of road）或者改变 档位不足够少见的那些计算出来的燃料节约（以[L/km]表示），其相对于 该机动车辆的质量（其从CAN获取且存储在数据记录器4中）和在行驶 时该机动车辆的平均速度来标准化，因此产生加速方式指数ASI。

与此部分指数关联的系数k₂等于相应效益和相应权重的乘积，其中 相应效益根据机动车辆在计算燃料经济性的任务期间行驶的距离的百分 比计算，而相应权重通过关于此部分指数在总体燃料消耗减少中的重要性 的统计分析确定。

1.1.2.延迟油门制动指数（DGBI）

此部分指数提供关于在操作该机动车辆的任何制动装置之前的加速 器踏板的正确操作的信息，以便正确利用在减慢该机动车辆的阶段中该机 动车辆内燃机的燃料切断并因此燃料节约。

特别地，每当在可校准的时间间隔（例如几秒）内释放加速器踏板和 操作任何制动装置时，就计算在关于主控制的两个动作之间的延迟。小的 延迟表示非特别预防性的驾驶方式并因此被惩罚。因此，为每个事件计算 相应延迟油门制动指数，从而当释放加速器踏板时相对于该机动车辆的质 量（其从CAN获取且存储在数据记录器4中）和该机动车辆的瞬时速度 使个体延迟标准化。

在该任务结束时，计算延迟油门制动指数DGBI作为个体事件的各指 数的算数平均值。

与此部分指数关联的系数k₃等于相应效益和相应权重的乘积，其中 相应效益根据每千米（在加速器踏板的释放和任何制动装置的操作之间） 延迟数量计算，而相应权重通过关于此部分指数在总体燃料消耗减少中的 重要性的统计分析确定。

因此，低速度等同于高效益，因为他们表示许多制动事件。

1.1.3.制动频率指数（BFI）

在检测该机动车辆的任何制动装置的操作时，此部分指数被计算为关 于该机动车辆制动花费的时间的百分比。然后，此百分比值相对于该机动 车辆行驶时的平均速度被标准化。

与此部分指数关联的系数k₄等于相应效益和相应权重的乘积，其中 相应效益被定义为相对于指数的好值和坏值的标准化百分比值的方差 （variance），而相应权重通过关于此部分指数在总体燃料消耗减少中的 重要性的统计分析确定。

此方差的量化以图表的形式在图3中示出；换句话说，此变化的量化 根据平面上的由部分指数假定的、相对于分别由用于制动频率指数BFI 的相应组的好值和坏值限定的制动装置的好操作线和坏操作线的位置执 行，该平面由上述该机动车辆在运动中的平均速度和该机动车辆任务使 用的制动的时间百分比限定。

1.1.4.制动损失的能量指数（BWEI）

此部分指数量化相对于该任务的总体能量的在该机动车辆的任何制 动装置中耗散的能量的百分比。

假设EnA作为与该任务关联的能量且根据数据记录器4中存储的发 动机扭矩和发动机转速数据计算，而dEC作为制动中耗散的能量，其包括 动能、重力势能和在每个制动事件期间的惯性中损失的功率，则该指数通 过以下公式计算：

$\mathrm{BWEI}=\frac{\mathrm{dEC}}{\int \mathrm{EnA}·\mathrm{dt}}·100$

然后，该值相对于以下项来标准化：

·该机动车辆的质量（存储于数据记录器4中）；和

·在该任务期间当该机动车辆在运动时的平均速度。

与此部分指数关联的系数k₅等于相应效益和相应权重的乘积，其中 相应效益被定义为相对于此部分指数的好值和坏值的部分指数的方差，而 相应权重通过关于分析的指数在总体燃料消耗减少中的重要性的统计分 析确定。

上述方差的量化以图表的形式在图4中示出；换句话说，相对于由用 于此部分指数的相应组的好值和坏值限定的好操作线和坏操作线，根据在 由在运动时该机动车辆的平均速度和由部分指数的标准化值限定的平面 上的由部分指数假定的位置来确定。

1.1.5.停止接近指数（SAT）

此部分指数意在惩罚以与燃料经济性不兼容（incompatible，不相符） 的方式执行的停止该机动车辆的方法。

事实上，如果该机动车辆即将停止（因为由交通或道路条件而强迫停 止，或者由驾驶员的选择或需要强迫停止），则为了燃料节约的最方便方 式是使用与减少发动机转速（发动机停转）兼容的较低比率和仅在操纵的 最后部分中使用该机动车辆制动装置之一，组合加速器踏板的释放（发动 机切断）与换档。另一方面，虽然必须停止该机动车辆，但保持加速器踩 下直到几乎在停止点之上的驾驶员必须必要地紧急制动，因此具有与燃料 节约不兼容的停止接近。

因此，在驾驶员另外地广泛使用第一停止接近模式和低值的情况下， 此部分指数假定高值。

更深入地，此部分指数的计算是根据该机动车辆的自然（自发的）减 速曲线，从该机动车辆可以到达的最大速度开始的该自然减速曲线定义在 驾驶员使发动机在燃料切断模式下并使用目前发动机转速允许的最高档 位的情况下相对时间的速度减少。

此曲线存储于该机动车辆的电子控制单元中，且通过用具有图5中所 示结构的计算模型执行的模拟获取。

在图6a和6b中所示的图表中，提供机动车辆的自然减速曲线的示例。

每当该机动车辆停止（由CAN网络提供的机动车辆速度下降到低于 非常低的阈值）时，执行基于此曲线的此部分指数的计算。如图7中所示， 从静止机动车辆条件（“Tc”）开始的、与有效覆盖以达到停止的距离有关 的曲线被“向后”使用，以将图7中所示的点表示为“相交2（cut2）”。 特别地，从“Tc”开始，确定在表示被有效覆盖的距离的曲线和表示在停 转中（使第二曲线穿过第一曲线）覆盖的距离的曲线之间的所有交点：然 后，点“相交2”定义为碰撞（run-down）前停止的空间小于有效行驶的 空间的点。如果该点存在，则该机动车辆能够以燃料切断模式覆盖点“相 交2”和点“Tc”之间的道路延伸。与此相对应，时间间隔被定义为该机 动车辆能够以燃料切断模式行驶的时间间隔。

在图7中所示的示例中，可实现的燃料节约Fses为：

$\mathrm{FSes}={\int }_{\mathrm{taglio}2}^{T_c}\mathrm{fuel}\_\mathrm{rate}·\mathrm{dt}$

由于这关于在该任务期间该机动车辆的单个停止，根据上述公式计算 的燃料节约将从此由术语“单个事件燃料节约”表示。

点“相交2”被向后搜索最大空间，称为“提前空间（advance space）”， 这取决于该机动车辆的速度；那么其具有相应的“提前时间”，如图8a和 图8b中所示。如果点“相交2”不存在，则等于提前空间的距离被视为可 在燃料覆盖模式下覆盖的距离。

参照“相交2”，对于每个识别的停止，计算个体事件燃料节约Fses， 以下情况除外：

·在停止接近期间和对于不超过“提前空间”的距离，该机动车辆遇 到具有低于一定值的半径的弯道（bend），这种情况是根据偏转速度检测 到的，如进一步关于以下更详细解释：在这种情况下，随着驾驶员的可见 性被道路弯道损害，当遇到具有上述特性的弯道时，对于点“相交2”的 “向前”搜索被中断；在这种情况下，计算中考虑的时间间隔为在停止和 识别弯道的存在之间的时间间隔；和

·向后行驶等于“提前空间”的距离：在这种情况下，对于点“相交 2”的搜索被中断，并且认为对计算有效的时间是相应的“提前时间”。

因此，假设T*作为根据上述公式的用于燃料节约积分的开始时间， 这可以等于对应于点“相交2”的时间，或者对应于遇到具有前述特性的 弯道的存在的时间或提前时间。

为该机动车辆整个任务计算的燃料节约由以下公式给出：

$\mathrm{Fuel}\_\mathrm{save}=\underset{i}{\Sigma }{\int }_{T*}^{T_{\mathrm{ci}}}\mathrm{fuel}\_\mathrm{rate}·\mathrm{dt}$

其中‘i’表示该机动车辆在该任务期间停止的道路延伸。

停止接近指数SAI是基于为该机动车辆整个任务计算的燃料节约， 其被及时校准以考虑负载相关的校正因素，并且在执行燃料节约计算的时 间间隔内标准化。

详细地，停止接近指数SAI的计算如下：

$\mathrm{Index}=\frac{\Sigma {\mathrm{index}}_i·{\mathrm{benefit}}_i}{\Sigma {\mathrm{benefit}}_i}$

其中术语benefit_i表示第i’次停止的效益，如表示第i’次停止的在图9 中平面上的点的距离定义的，如上，该点表示相对于通过实验设置的好线 路和坏线路的与第i’次停止关联的燃料节约，好线路和坏线路表示好的 燃料经济性值和坏的燃料经济性值：表示第i’次停止的点越接近好线路， 其效益就越大。

与此部分指数关联的系数k₆等于相应效益的乘积，计算如下：

$\mathrm{Benefit}=\frac{\mathrm{number}\_\mathrm{stop}\_\mathrm{app}\_\mathrm{per}\_\mathrm{km}}{p\_\mathrm{st}}·\frac{{\mathrm{benefit}}_m}{10}·B_0$

其中p_st表示基准，其通过统计分析确定以评价number_stop_app_per_km 在效益计算中的影响，benefit_m表示该任务的平均效益和术语B₀表示基准 和相应权重，其中基准通过实验确定，而相应权重通过关于此部分指数在 总体燃料消耗减少中的重要性的统计分析确定。

1.2.换档指数（GSI）

此预汇总指数提供关于由该机动车辆驾驶员做的换档操纵的信息，以 便获得档位的正确使用来减少燃料消耗，并被计算为以下部分指数的线性 组合：

-换档指示器燃料节约指数（GSIFSI），和

-错误的换档指数（EGSI），

根据以下类型的关系：

GSI=k₇·GSIFSI+k₈·EGSI

如下，计算这些部分指数。

1.2.1.换档指示器燃料节约指数（GSIFSI）

此部分指数量化燃料节约，如果驾驶员如由换档指示器建议的已经改 变档位，则燃料节约已经被实现，这根据以下逻辑操作：当当前档位供给 的发动机功率大于或等于较高档位供给的发动机功率时，建议使用第二较 高档位，否则建议保持当前档位。

因此，为了计算此部分指数，重新处理关于在机动车辆任务期间做的 档位变化的所有数据中的第一数据，从而计算档位变化的新数据序列（时 间历史）和相应的发动机转速。

在此之后，计算用所建议的档位变换获得的燃料消耗（符合GSI的 燃料消耗）。

最后，根据在有效实现的（从CAN网络提供的数据确定的）燃料消 耗和用所建议的档位变化实现的燃料消耗之间的差，计算此部分指数。

与此部分指数关联的系数k₇等于相应效益和相应权重的乘积，其中 相应效益是根据以与停止接近指数SAI和制动损失的能量指数BWEI关联 的那些类似的方式，即基于来自一组用于该指数的好值和坏值的部分指数 的方差确定，而相应权重通过关于分析的指数在总体燃料消耗减少中的重 要性的统计分析确定。

1.2.2.错误的换档指数（EGSI）

此指数的计算是基于每100km的错误档位改变的数量。特别地，每 当档位改变且在给定的可校准时间间隔（例如几秒内）执行另一档位变化 时，则计数器递增。

在该机动车辆任务结束时，则相对于100km的距离（还考虑到传动 比的数量）将计数器值标准化。

与此部分指数关联的系数k₈等于相应效益和相应权重的乘积，其中 相应效益以与GSI（换档指示器）燃料节约指数GSIFSI关联的那些类似 的方式，即基于来自一组用于该部分指数的好值和坏值的指数的方差确 定，而相应权重通过关于分析的指数在总体燃料消耗减少中的重要性的统 计分析确定。

2.辅助制动使用指数

此汇总指数提供累积信息，累积信息是关于从该机动车辆辅助制动装 置的正确使用或其他方式。

所获得的CAN网络信道足够在所有类型的制动器之间区分：制动踏 板的使用和发动机制动器和缓速器的使用由在CAN网络总线上获得的相 应信道识别。据推测，在正常驾驶条件下，使用三种类型制动器的正确顺 序是：

发动机致动器->缓速器->致动器踏板

用于制动装置的使用的评价算法被设计为在使用上述顺序的情况下 奖励该驾驶员，且所以分配高分给此顺序，否则分配低分。

该算法功能如下：

·指示以大于阈值速度V₀的该机动车辆初始速度执行的制动事件的 数量为N；

·考虑第一制动事件，如果使用的制动器的顺序不同于上述，则初始 化为零的计数器NUM增加一单位；

·对于该任务的所有N个制动事件，重复上述定义的步骤；

·然后，辅助制动使用指数计算如下：

$\mathrm{ABUI}=10-\left(\frac{\mathrm{NUM}}{N}\right)·100$

3.难度指数（DoDI）

此汇总指数提供关于该机动车辆处理的任务难度的指示，以便能够根 据所遵循的路线加权该机动车辆的驾驶方式。假定经由上述三个汇总指数 以合计方式评价该机动车辆的驾驶方式，此提供所遵循的路线的严苛性的 评价，连同采用的机动车辆宏观条件的评价（负载和牵引）；事实上，非 常经常的是不能实施启用燃料节约的驾驶方式是由于遵循路线的特定难 度和/或采用的机动车辆的不良状态。

处理的任务难度越大，该汇总指数的值就越大。

该汇总指数被计算为以下预汇总指数的线性组合：

-任务严苛性指数（MSI），和

-车辆负载和牵引指数（VLDI），

根据以下类型的关系：

DoDI=k₉·MSI+k₁₀·VLDI

其中系数k₉和k₁₀表示通过关于预汇总指数在总体燃料消耗减少中的重要 性的统计分析确定的预汇总指数的权重。

3.1任务严苛性指数（MSI）

此预汇总指数从迂回和曲折、天气条件、保持的速度资料和高程特性 的角度提供关于由该机动车辆在该任务期间遵循的路线严苛性的信息。处 理的任务难度越大，该任务严苛性指数的值就越大。

此预汇总指数被计算为以下部分指数的线性组合：

-速度资料指数（SPI），

-高程指数（AI），

-迂回指数（TI），

-气象指数（MI），

根据以下类型的关系：

MSI=k₁₁·SPI+k₁₂·AI+k₁₃·TI+k₁₄·MI

其中系数k₁₁至k₁₄表示通过关于部分指数在总体燃料消耗减少中的重要性 的统计分析确定的部分指数的权重。

3.1.1.速度资料指数（SPI）

此部分指数区分在高速公路、市区和郊区道路上的行驶。行驶的距离 越接近市区类型，该指数的值就越大。

假定V作为该机动车辆在运动中的平均速度而%StopTime作为该机 动车辆静止的任务的时间百分比，此部分指数如下计算：

$\mathrm{speed}\_\mathrm{profile}=A-\frac{B}{C+D·{(V-E)}^F+G·{\left(\frac{\%\mathrm{Stop}\_\mathrm{time}}{100}\right)}^H}·L$

其中其他参数是根据时间历史数据设置使得该指数具有在0和100%之间 的值的标量值。

3.1.2高程指数（AI）

此部分指数表示该机动车辆路线的高程特性，其基于通过CAN网络 由车载卫星全球定位系统（GPS）提供的高程数据。

所遵循的路线越以连续起伏为特性，该指数的值就越高。特别地，假 定：

·mainly_uphill作为上坡花费的该任务的时间百分比；和

·ups_and_downs作为随着不规则高程变化（并因此不排除所有下坡 或所有上坡）行驶花费的任务时间；

该高程指数AI计算如下：

Altimetry_index=A·[(B·ups_and_downs)+(ups_and_downs·mainly_uphill)·0.7+C]

其中A、B和C是通过实验定义的加权系数。

3.1.3.迂回指数（TI）

此部分指数表示该机动车辆路线的迂回和曲折特性。

所遵循的路线越以具有预设义曲率的弯道为特性，该指数的值就越 高。

使用经由该机动车辆轨道连接前进速度和偏转速度的基本运动关系， 从由CAN网络设置的在同一轴线上的车轮速度开始，计算该偏转速度。

根据该偏转速度，然后在以下之间再分该机动车辆线路：

·直路线；

·以急弯为特性的路线（计算的曲率半径小于阈值，例如40m）；和

·以宽广弯道为特性路线（计算的曲率半径大于阈值，例如300m）。

最后，该迂回指数TI被计算为急弯多于宽广弯道。

3.1.4.气象指数（MI）

此部分指数表示沿该机动车辆所遵循路线的气象条件，其通过平均环 境温度和相对于总任务时间的风挡刮水器操作的时间百分比的分析确定。

平均环境温度越低且其中风挡刮水器操作的时间越高，该指数的值就 越高。

从在该机动车辆任务期间的平均环境温度T_AV和风挡刮水器操作的 时间百分比%WW开始，该气象指数MI计算如下：

MI=V-e₀·T_AV+e₁·%WW

其中v、e₀和e₁通过实验确定的。

3.2.车辆负载和牵引指数（VLDI）

从负载和牵引的角度，此预汇总指数提供该任务上所用的机动车辆宏 观条件的评价。

该机动车辆上的负载越高和/或牵引越高，该指数的值就越高。

该指数被计算为以下部分指数的线性组合：

-车辆负载指数（VLI），和

-惯性阻力指数（CRI），

根据以下类型的关系：

VLDI=k₁₅·VLI+k₁₆·CRI

其中系数k₁₅和k₁₆表示通过统计分析确定的部分指数的权重，统计分 析是关于部分指数在总体燃料消耗减少中的重要性。

3.2.1.车辆负载指数（VLI）

在车载负载越高，行驶必要的燃料需求越大的意义上，此部分指数提 供该机动车辆上的负载条件的评估。因此，该负载越高，该指数值越大。

事实上，尤其当该机动车辆为中型至重型商用车辆时，该机动车辆的 质量表示在其使用条件之间的显著区别：空载、半载、满载和可能超载。

因此，根据由由CAN网络设置的该机动车辆质量和图10中所示类 型的适当校准表，计算该车辆负载指数VLI，其中通过实验确定的车辆负 载指数VLI存储在该适当校准表中作为该机动车辆质量M的函数。

3.2.2.惯性阻力指数（CRI）

该部分指数量化在该机动车辆的有效燃料消耗和该机动车辆的额定 燃料消耗之间的差，其使用该机动车辆的简化数学模型（图11中所示的 功能框图），该简化数学模型一方面定义在该机动车辆的燃料消耗和执行 该任务必要的能量之间存在的关系，另一方面定义在该任务期间该机动车 辆的速度资料、该机动车辆的质量和沿在该任务期间驾驶的道路的倾斜， 作为该机动车辆上的牵引、发动机燃料地图和该机动车辆传动系 （driveline）的档位比率和效率的函数。

特别地，假定：

·ΔC作为在该机动车辆的有效燃料消耗和通过简化数学模型计算的 该机动车辆的燃料消耗之间的差；

·ΔE作为在该机动车辆上测量的能量和通过简化数学模型为相同任 务计算的能量之间的差；

·ΔM作为ΔC和ΔE的平均值；

该惯性阻力指数CRI计算如下：

CRI=h0+h1·ΔM^2

其中h0和h1为根据时间历史数据设置的两个标量校正系数。