基于汽车行驶状态的汽车油耗分析方法及系统

摘要

本发明涉及一种基于汽车行驶状态的汽车油耗分析方法及系统，通过加速度传感器组、重力传感器组、地磁传感器组确定汽车行驶状态，然后根据汽车排出的空气数值计算获取该汽车行驶状态下汽车的油耗，按车辆型号分别采集多辆车辆不同速度正常行驶状态下的油耗，得到不同型号车辆不同速度正常行驶状态下的平均油耗，所述服务器端根据汽车进入该运行状态时的初始速度、该初始速度下该型号车辆正常行驶状态下的平均油耗及该汽车行驶状态下的汽车油耗得到该汽车行驶状态下多余消耗的油耗。本发明将大数据的汽车油耗分析方法结合确定的汽车行驶状态，得到该汽车行驶状态下多余消耗的油耗，方便确定汽车在某种行驶状态下的油耗。

说明书

技术领域

本发明涉及一种汽车油耗分析方法及系统，尤其涉及一种基于汽车行驶状 态的汽车油耗分析方法及系统。

背景技术

随着汽车的迅速普及、汽车技术的发展，如何更好地管理汽车成为车主和 公司越来越关心的课题。随着智能终端技术的发展，汽车信息可以更加方便地 展示在智能终端上，同时，通过智能终端对车辆进行更好地管理。现有技术具 备车载终端，但现有技术的车载终端，由于并没有很好地应用重力加速度传感 器和地磁传感器，因此，其在加速、刹车等行为方面进行更加精确的判断。特 别是在确定汽车方位的方法上，不能很好地确定汽车运行姿态，然后结合姿态 确定汽车行驶状态。现有技术只能确定即时油耗，但不能确定汽车行驶状态以 及汽车在某种行驶状态下的油耗。

发明内容

本发明解决的技术问题是：构建一种基于汽车行驶状态的汽车油耗分析方 法及系统，克服现有技术不能确定汽车行驶状态以及汽车在某种行驶状态下的 油耗的技术问题。

本发明的技术方案是：构建一种基于汽车行驶状态的汽车油耗分析方法， 汽车油耗分析系统包括智能终端、安装在汽车排气管上探测汽车排气的空气探 测器、服务器端，所述智能终端包括传感器，所述传感器包括加速度传感器组、 重力传感器组、地磁传感器组，基于汽车行驶状态的汽车油耗分析方法包括如 下步骤：

确定汽车行驶状态：所述加速度传感器组传感汽车相应方向的加速度值， 所述重力传感器组传感汽车在重力方向上的加速度值，所述地磁传感器组传感 汽车与地磁方向的角度值，所述智能终端设置所述汽车加速度值的阈值，所述 智能终端根据所述地磁传感器组和所述重力传感器组的数据及其初始数据建立 旋转矩阵，通过变换矩阵获取汽车在空间的矢量角度从而获取汽车的运行姿态， 所述智能终端构建空间三维坐标系，根据所述加速度传感器组采集的汽车加速 度值以及获取的汽车运行姿态，确定汽车在三维坐标系轴向上的加速度分量， 然后根据设置的所述汽车加速度值的阈值及汽车运行姿态，确定汽车的行驶状 态；

计算油耗：所述空气探测器将探测的空气数值传送到所述智能终端，所述 智能终端根据确定的汽车行驶状态，获取该汽车行驶状态下所述空气探测器探 测的汽车排出的空气数值，根据汽车排出的空气数值计算获取该汽车行驶状态 下汽车的油耗；

获取车辆平均油耗：所述服务器端按车辆型号分别采集多辆车辆不同速度 正常行驶状态下的油耗，得到不同型号车辆不同速度正常行驶状态下的平均油 耗；

油耗分析：所述智能终端按车辆型号及获取的该汽车行驶状态下的汽车油 耗并上传到所述服务器端，所述服务器端根据汽车进入该运行状态时的初始速 度、该初始速度下该型号车辆正常行驶状态下的平均油耗及该汽车行驶状态下 的汽车油耗得到该汽车行驶状态下多余消耗的油耗。

本发明的进一步技术方案是：所述汽车的行驶状态包括急加速行驶、变道 行驶、急刹车、下坡加速行驶中的一种或几种。

本发明的进一步技术方案是：所述加速度传感器组包括传感汽车前后方向 的第一加速度传感器、传感汽车左右方向的第二加速度传感器以及传感汽车上 下方向的第三加速度传感器，所述第一加速度传感器、第二加速度传感器、第 三加速度传感器轴向正交。

本发明的进一步技术方案是：还包括所述智能终端获取汽车的即时速度化 值。

本发明的进一步技术方案是：还包括移动终端，所述服务器端将分析结果 发送到所述移动终端。

本发明的技术方案是：构建一种基于汽车行驶状态的汽车油耗分析系统， 包括智能终端、安装在汽车排气管上探测汽车排气的空气探测器、服务器端， 所述智能终端包括传感器，所述传感器包括加速度传感器组、重力传感器组、 地磁传感器组，所述智能终端包括无线通讯模块、汽车行驶状态确定模块、油 耗获取模块，所述服务器端包括平均油耗获取模块、油耗分析模块，所述加速 度传感器组传感汽车相应方向的加速度值，所述重力传感器组传感汽车在重力 方向上的加速度值，所述地磁传感器组传感汽车与地磁方向的角度值，所述智 能终端设置所述汽车加速度值的阈值，所述智能终端根据所述地磁传感器组和 所述重力传感器组的数据及其初始数据建立旋转矩阵，通过变换矩阵获取汽车 在空间的矢量角度从而获取汽车的运行姿态，所述智能终端构建空间三维坐标 系，根据所述加速度传感器组采集的汽车加速度值以及获取的汽车运行姿态， 确定汽车在三维坐标系轴向上的加速度分量，所述汽车行驶状态确定模块根据 设置的所述汽车加速度值的阈值及汽车运行姿态确定模块确定汽车的行驶状 态；所述空气探测器将探测的空气数值传送到所述智能终端，所述油耗获取模 块根据汽车排出的空气数值计算获取该汽车行驶状态下汽车的油耗；所述服务 器端按车辆型号分别采集多辆车辆不同速度正常行驶状态下的油耗，所述平均 油耗获取模块得到不同型号车辆不同速度正常行驶状态下的平均油耗；所述智 能终端按车辆型号及获取的该汽车行驶状态下的汽车油耗并上传到所述服务器 端，所述油耗分析模块根据汽车进入该运行状态时的初始速度、该初始速度下 该型号车辆正常行驶状态下的平均油耗及该汽车行驶状态下的汽车油耗得到该 汽车行驶状态下多余消耗的油耗。

本发明的进一步技术方案是：所述加速度传感器组包括传感汽车前后方向 的第一加速度传感器、传感汽车左右方向的第二加速度传感器以及传感汽车上 下方向的第三加速度传感器，所述第一加速度传感器、第二加速度传感器、第 三加速度传感器轴向正交。

本发明的进一步技术方案是：所述加速度传感器为轴向正交的加速度传感 器组。

本发明的进一步技术方案是：还包括移动终端，所述服务器端将分析结果 发送到所述移动终端。

本发明的进一步技术方案是：所述智能终端包括输出模块，所述服务器端 将分析结果传送到所述智能终端输出。

本发明的技术效果是：构建一种基于汽车行驶状态的汽车油耗分析方法及 系统，通过加速度传感器组、重力传感器组、地磁传感器组确定汽车行驶状态， 然后根据汽车排出的空气数值计算获取该汽车行驶状态下汽车的油耗，按车辆 型号分别采集多辆车辆不同速度正常行驶状态下的油耗，得到不同型号车辆不 同速度正常行驶状态下的平均油耗，所述服务器端根据汽车进入该运行状态时 的初始速度、该初始速度下该型号车辆正常行驶状态下的平均油耗及该汽车行 驶状态下的汽车油耗得到该汽车行驶状态下多余消耗的油耗。本发明将大数据 的汽车油耗分析方法结合确定的汽车行驶状态，得到该汽车行驶状态下多余消 耗的油耗，方便确定汽车在某种行驶状态下的油耗。

附图说明

图1为本发明的结构示意图。

图2为本发明的传感器结构示意图。

图3为本发明的智能终端和服务器端的结构示意图。

具体实施方式

下面结合具体实施例，对本发明技术方案进一步说明。

如图1、图2所示，本发明的具体实施方式是：构建一种基于车载终端和服 务器端的汽车驾驶行为分析方法，该汽车驾驶行为分析系统包括智能终端1、安 装在汽车排气管上探测汽车排气的空气探测器5、服务器端2，所述智能终端1 包括传感器3，所述传感器3包括加速度传感器组31、重力传感器组33、地磁 传感器组32，所述汽车驾驶行为分析方法包括如下步骤：

确定汽车行驶状态：所述加速度传感器组31传感汽车相应方向的加速度值， 所述重力传感器组33传感汽车在重力方向上的加速度值，所述地磁传感器组32 传感汽车与地磁方向的角度值，所述智能终端1设置所述汽车加速度值的阈值， 所述智能终端1根据所述地磁传感器组32和所述重力传感器组33的数据及其 初始数据建立旋转矩阵，通过变换矩阵获取汽车在空间的矢量角度从而获取汽 车的运行姿态，所述智能终端1构建坐标系，根据所述加速度传感器组31采集 的汽车加速度值以及获取的汽车运行姿态，确定汽车在三维坐标系轴向上的加 速度分量，然后根据设置的所述汽车加速度值的阈值，确定汽车在空间的运行 判断确定汽车的行驶状态；所述汽车的行驶状态包括急加速行驶、变道行驶、 急刹车、下坡加速行驶中的一种或几种。

计算油耗：所述空气探测器5将探测的空气数值传送到所述智能终端1，所 述智能终端1根据确定的汽车行驶状态，获取该汽车行驶状态下所述空气探测 器1探测的汽车排出的空气数值，根据汽车排出的空气数值计算获取该汽车行 驶状态下汽车的油耗；

获取车辆平均油耗：所述服务器端2按车辆型号分别采集多辆车辆不同速 度正常行驶状态下的油耗，得到不同型号车辆不同速度正常行驶状态下的平均 油耗；

油耗分析：所述智能终端1按车辆型号及获取的该汽车行驶状态下的汽车 油耗并上传到所述服务器端2，所述服务器端2根据汽车进入该运行状态时的初 始速度、该初始速度下该型号车辆正常行驶状态下的平均油耗及该汽车行驶状 态下的汽车油耗得到该汽车行驶状态下多余消耗的油耗。

如图1、图2所示，本发明的具体实施过程是：所述加速度传感器组31包 括多个加速传感器，传感汽车在多个方向的加速度值，所述重力传感器组33传 感汽车在重力方向上的加速度值，所述地磁传感器组32传感汽车与地磁方向的 角度值，然后传送到所述智能终端1。所述智能终端1根据接收的所述重力传感 器组33在重力方向上的加速度值以及所述地磁传感器组32传感的汽车与地磁 方向的角度值，所述智能终端1根据所述地磁传感器组32和所述重力传感器组 33的数据及其初始数据建立旋转矩阵，通过变换矩阵获取汽车在空间的矢量角 度从而获取汽车的运行姿态。具体过程如下：

如图2所示，本发明的具体实施过程是：以下以例说明：所述地磁传感器 组32包括三个轴向正交的地磁传感器，所述重力传感器组33包括三个轴向正 交的重力传感器。系统建立一个空间坐标系O‐XYZ，该空间坐标系的Z轴垂直于 水平面，在该坐标系中，以该空间一个确定位置的地磁传感器组32数据为其初 始数据C₀(X₀、Y₀、Z₀)，重力传感器组33的初始数据G₀(0、0、-1)。当设备运 动时，所述地磁传感器组32输出为G₁(r、s、t)，重力传感器组33输出的数 据为C₁(X₁、Y₁、Z₁)，对采集的所述地磁传感器组32和所述重力传感器组33的 实时数据C₁、G₁和其初始数据C₀、G₀进行归一化处理，即，根据所述地磁传感器 组32和所述重力传感器组33的数据及其初始数据建立旋转矩阵，通过变换矩 阵获取所述超声设备在空间的矢量角度。由于所述重力传感器组33安装在第二 超声设备2上，所述重力传感器组33绕三个坐标轴旋转的角度即为超声设备在 空间中与三个轴的角度，若所述重力传感器组33绕X轴旋转的角度为α，绕Y 轴旋转的角度为β，绕Z轴旋转的角度为γ，则所述重力传感器组33与三个轴 的角度为(α、β、γ)。

旋转矩阵表示的是任意矢量绕坐标系O‐XYZ轴线旋转时的坐标变换，矢量 绕坐标系O‐XYZ三个轴线旋转的变换矩阵为：

$X\left(\alpha \right)=\left(\begin{array}{ccc}1& 0& 0\\ 0& \cos \alpha & \sin \alpha \\ 0& -\sin \alpha & \cos \alpha \end{array}\right)$

$Y\left(\beta \right)=\left(\begin{array}{ccc}\cos \beta & 0& -\sin \\ 0& 1& 0\\ \sin \beta & 0& \cos \beta \end{array}\right)$

$Z\left(\gamma \right)=\left(\begin{array}{ccc}\cos \gamma & \sin \gamma & 0\\ -\sin \gamma & \cos \gamma & 0\\ 0& 0& 1\end{array}\right)$

由此，对C₀、C₁、G₀、G₁建立联立方程：

G₀＝G₁×X(α)Y(β)Z(γ)      (1)

C₀＝C₁×X(α)Y(β)Z(γ)      (2)

通过矩阵变换和公式(1)(2)，得到：

$\left(\begin{array}{c}\sin \beta =r\\ -\cos \beta ·\sin \alpha =s\\ -\cos \beta ·\cos \alpha =t\end{array}\right)---\left(3\right)$

$\left(\begin{array}{c}X\cos \beta ·\cos \gamma +Y\cos \beta ·\sin \gamma =X_1-Z\sin \beta \\ (X\sin \alpha ·\sin \beta +Y\cos \alpha )\cos \gamma +(Y\sin \alpha ·\sin \beta -X\cos \alpha )\sin \gamma =Y_1-Z\sin \alpha \cos \beta \\ (X\cos \alpha ·\sin \beta -Y\sin \alpha )\cos \gamma +(Y\cos \alpha ·\sin \beta +X\sin \alpha )\sin \gamma =Z_1-Z\cos \alpha \cos \beta \end{array}\right)---\left(4\right)$

由于矢量角度(α、β、γ)和磁场传感器组58的空间角度并非一一对应， 例如角度矢量(30°，60°，100°)和(-150°，120°，-80°)表示一个空间角度， 为了消除这种重复的表示，限制各个角度的取值范围：-180°≤α<180°，-90°≤ β<90°，-180°≤γ<180°。

通过(3)、(4)求出α、β、γ，即所述重力传感器组33与三个轴的角度 矢量为(α、β、γ),也即是汽车与三个轴的角度矢量为(α、β、γ)，由 此，确定了汽车的方位和角度，即汽车的运行姿态。

所述智能终端1构建空间三维坐标系，根据所述加速度传感器组31采集的 汽车加速度值以及获取的汽车运行姿态，确定汽车在三维坐标系轴向上的加速 度分量。具体实施方式为：获取汽车运行姿态，由所述智能终端1构建的空间 三维坐标系，确定汽车在空间的方位，根据方位和空间三维坐标轴，确定汽车 方位在空间三维坐标轴的分量，根据所述加速度传感器组31采集的汽车加速度 值确定汽车在三维坐标系轴向上的加速度分量。所述智能终端1设置所述汽车 加速度值的阈值，然后根据设置的所述汽车加速度值的阈值，确定汽车在空间 的运行判断确定汽车的行驶状态。所述汽车的状态包括正常行驶、急加速行驶、 变道行驶、急刹车、下坡加速行驶中的一种或几种。

计算油耗：所述空气探测器5将探测的空气数值传送到所述智能终端1，所 述智能终端1根据确定的汽车行驶状态，获取该汽车行驶状态下所述空气探测 器1探测的汽车排出的空气数值，根据汽车排出的空气数值计算获取该汽车行 驶状态下汽车的油耗。

获取车辆平均油耗：所述服务器端2按车辆型号分别采集多辆车辆不同速 度正常行驶状态下的油耗，得到不同型号车辆不同速度正常行驶状态下的平均 油耗。本发明中，动用汽车终端采集的大数据能力，采集多辆车辆不同速度正 常行驶状态下的油耗，然后，按车辆型号统计不同速度正常行驶状态下的平均 油耗。

油耗分析：所述智能终端1按车辆型号及获取的该汽车行驶状态下的汽车 油耗并上传到所述服务器端2，所述服务器端2根据汽车进入该运行状态时的初 始速度、该初始速度下该型号车辆正常行驶状态下的平均油耗及该汽车行驶状 态下的汽车油耗得到该汽车行驶状态下多余消耗的油耗。

如图2所示，本发明的优选实施方式是：所述加速度传感器组31包括传感 汽车前后方向的第一加速度传感器311、传感汽车左右方向的第二加速度传感器 312以及传感汽车上下方向的第三加速度传感器313，所述第一加速度传感器 311、第二加速度传感器312、第三加速度传感器313轴向正交。通过设置轴向 正交的所述第一加速度传感器311、第二加速度传感器312、第三加速度传感器 313，同时，所述第一加速度传感器311、第二加速度传感器312、第三加速度 传感器313分别传感空间三维方向的加速度值，方便进行计算，且以最少的加 速度传感器获得最好的效果。若所述第一加速度传感器311、第二加速度传感器 312、第三加速度传感器313分别传感空间三维方向与所述智能终端1构建空间 三维坐标系重合，则更加方便确定汽车的加速度状态。

如图1所示，本发明的优选实施方式是：还包括所述智能终端1获取汽车 的即时速度值。在确定汽车行驶状态时，通过汽车的即时速度值，能更加准确 地确定汽车的行驶状态。比如起步加速行驶，则不归为急加速行驶。

如图1所示，本发明的优选实施方式是：还包括移动终端4，所述服务器端 2将分析结果发送到所述移动终端4。通过移动终端4与服务器端2建立网络连 接，可以通过移动终端4向服务器端2发送请求，获取指定或绑定汽车的状态 信息或分析结果，也可以直接由服务器端2向移动终端4发送汽车状态信息或 分析结果。

如图1、图2、图3所示，本发明的具体实施方式是：构建一种基于车载终 端和服务器端的汽车驾驶行为分析系统，该汽车驾驶行为分析系统包括智能终 端1、安装在汽车排气管上探测汽车排气的空气探测器5、服务器端2，所述智 能终端1包括传感器3，所述传感器3包括加速度传感器组31、重力传感器组 33、地磁传感器组32，所述智能终端1包括无线通讯模块1、汽车行驶状态确 定模块13、油耗获取模块14，服务器端2包括平均油耗获取模块21、油耗分析 模块22，所述加速度传感器组31传感汽车相应方向的加速度值，所述重力传感 器组33传感汽车在重力方向上的加速度值，所述地磁传感器组32传感汽车与 地磁方向的角度值，所述智能终端1设置所述汽车加速度值的阈值，所述智能 终端1根据所述地磁传感器组32和所述重力传感器组33的数据及其初始数据 建立旋转矩阵，通过变换矩阵获取汽车在空间的矢量角度从而获取汽车的运行 姿态，所述智能终端1构建坐标系，根据所述加速度传感器组31采集的汽车加 速度值以及获取的汽车运行姿态，确定汽车在三维坐标系轴向上的加速度分量， 然后根据设置的所述汽车加速度值的阈值，确定汽车在空间的运行判断确定汽 车的行驶状态。所述智能终端1将汽车的行驶状态通过无线通讯模块11上传到 所述服务器端2，所述服务器端2按汽车行驶状态划分汽车驾驶行为类型，并根 据确定的汽车行驶状态确定汽车驾驶行为的类型。所述空气探测器5将探测的 空气数值传送到所述智能终端1，所述油耗获取模块14根据汽车排出的空气数 值计算获取该汽车行驶状态下汽车的油耗；所述服务器端2按车辆型号分别采 集多辆车辆不同速度正常行驶状态下的油耗，所述平均油耗获取模块21得到不 同型号车辆不同速度正常行驶状态下的平均油耗；所述智能终端1按车辆型号 及获取的该汽车行驶状态下的汽车油耗并上传到所述服务器端2，所述油耗分析 模块22根据汽车进入该运行状态时的初始速度、该初始速度下该型号车辆正常 行驶状态下的平均油耗及该汽车行驶状态下的汽车油耗得到该汽车行驶状态下 多余消耗的油耗。

如图2所示，本发明的具体实施过程是：以下以例说明：所述地磁传感器 组32包括三个轴向正交的地磁传感器，所述重力传感器组33包括三个轴向正 交的重力传感器。系统建立一个空间坐标系O‐XYZ，该空间坐标系的Z轴垂直于 水平面，在该坐标系中，以该空间一个确定位置的地磁传感器组32数据为其初 始数据C₀(X₀、Y₀、Z₀)，重力传感器组33的初始数据G₀(0、0、-1)。当设备运 动时，所述地磁传感器组32输出为G₁(r、s、t)，重力传感器组33输出的数 据为C₁(X₁、Y₁、Z₁)，对采集的所述地磁传感器组32和所述重力传感器组33的 实时数据C₁、G₁和其初始数据C₀、G₀进行归一化处理，即，根据所述地磁传感器 组32和所述重力传感器组33的数据及其初始数据建立旋转矩阵，通过变换矩 阵获取所述超声设备在空间的矢量角度。由于所述重力传感器组33安装在第二 超声设备2上，所述重力传感器组33绕三个坐标轴旋转的角度即为超声设备在 空间中与三个轴的角度，若所述重力传感器组33绕X轴旋转的角度为α，绕Y 轴旋转的角度为β，绕Z轴旋转的角度为γ，则所述重力传感器组33与三个轴 的角度为(α、β、γ)。

旋转矩阵表示的是任意矢量绕坐标系O‐XYZ轴线旋转时的坐标变换，矢量 绕坐标系O‐XYZ三个轴线旋转的变换矩阵为：

$X\left(\alpha \right)=\left(\begin{array}{ccc}1& 0& 0\\ 0& \cos \alpha & \sin \alpha \\ 0& -\sin \alpha & \cos \alpha \end{array}\right)$

$Y\left(\beta \right)=\left(\begin{array}{ccc}\cos \beta & 0& -\sin \\ 0& 1& 0\\ \sin \beta & 0& \cos \beta \end{array}\right)$

$Z\left(\gamma \right)=\left(\begin{array}{ccc}\cos \gamma & \sin \gamma & 0\\ -\sin \gamma & \cos \gamma & 0\\ 0& 0& 1\end{array}\right)$

由此，对C₀、C₁、G₀、G₁建立联立方程：

G₀＝G₁×X(α)Y(β)Z(γ)      (1)

C₀＝C₁×X(α)Y(β)Z(γ)      (2)

通过矩阵变换和公式(1)(2)，得到：

$\left(\begin{array}{c}\sin \beta =r\\ -\cos \beta ·\sin \alpha =s\\ -\cos \beta ·\cos \alpha =t\end{array}\right)---\left(3\right)$

$\left(\begin{array}{c}X\cos \beta ·\cos \gamma +Y\cos \beta ·\sin \gamma =X_1-Z\sin \beta \\ (X\sin \alpha ·\sin \beta +Y\cos \alpha )\cos \gamma +(Y\sin \alpha ·\sin \beta -X\cos \alpha )\sin \gamma =Y_1-Z\sin \alpha \cos \beta \\ (X\cos \alpha ·\sin \beta -Y\sin \alpha )\cos \gamma +(Y\cos \alpha ·\sin \beta +X\sin \alpha )\sin \gamma =Z_1-Z\cos \alpha \cos \beta \end{array}\right)---\left(4\right)$

由于矢量角度(α、β、γ)和磁场传感器组58的空间角度并非一一对应， 例如角度矢量(30°，60°，100°)和(-150°，120°，-80°)表示一个空间角度， 为了消除这种重复的表示，限制各个角度的取值范围：-180°≤α<180°，-90°≤ β<90°，-180°≤γ<180°。

通过(3)、(4)求出α、β、γ，即所述重力传感器组33与三个轴的角度 矢量为(α、β、γ),也即是汽车与三个轴的角度矢量为(α、β、γ)，由 此，确定了汽车的方位和角度，即汽车的运行姿态。

所述智能终端1构建空间三维坐标系，根据所述加速度传感器组31采集的 汽车加速度值以及获取的汽车运行姿态，确定汽车在三维坐标系轴向上的加速 度分量。具体实施方式为：获取汽车运行姿态，由所述智能终端1构建的空间 三维坐标系，确定汽车在空间的方位，根据方位和空间三维坐标轴，确定汽车 方位在空间三维坐标轴的分量，根据所述加速度传感器组31采集的汽车加速度 值确定汽车在三维坐标系轴向上的加速度分量。所述智能终端1设置所述汽车 加速度值的阈值，然后根据设置的所述汽车加速度值的阈值，汽车行驶状态确 定模块13确定汽车的行驶状态。所述汽车的状态包括正常行驶、急加速行驶、 变道行驶、急刹车、下坡加速行驶中的一种或几种。

所述空气探测器5将探测的空气数值传送到所述智能终端1，所述智能终端 1根据确定的汽车行驶状态，获取该汽车行驶状态下所述空气探测器1探测的汽 车排出的空气数值，油耗获取模块14根据汽车排出的空气数值计算获取该汽车 行驶状态下汽车的油耗。

获取车辆平均油耗：所述服务器端2按车辆型号分别采集多辆车辆不同速 度正常行驶状态下的油耗，得到不同型号车辆不同速度正常行驶状态下的平均 油耗。本发明中，动用汽车终端采集的大数据能力，采集多辆车辆不同速度正 常行驶状态下的油耗，然后，平均油耗获取模块21按车辆型号统计不同速度正 常行驶状态下的平均油耗。

油耗分析：所述智能终端1按车辆型号及获取的该汽车行驶状态下的汽车 油耗并上传到所述服务器端2，油耗分析模块22根据汽车进入该运行状态时的 初始速度、该初始速度下该型号车辆正常行驶状态下的平均油耗及该汽车行驶 状态下的汽车油耗得到该汽车行驶状态下多余消耗的油耗。

如图2所示，本发明的优选实施方式是：所述加速度传感器组31包括传感 汽车前后方向的第一加速度传感器311、传感汽车左右方向的第二加速度传感器 312以及传感汽车上下方向的第三加速度传感器313，所述第一加速度传感器 311、第二加速度传感器312、第三加速度传感器313轴向正交。通过设置轴向 正交的所述第一加速度传感器311、第二加速度传感器312、第三加速度传感器 313，同时，所述第一加速度传感器311、第二加速度传感器312、第三加速度 传感器313分别传感空间三维方向的加速度值，方便进行计算，且以最少的加 速度传感器获得最好的效果。若所述第一加速度传感器311、第二加速度传感器 312、第三加速度传感器313分别传感空间三维方向与所述智能终端1构建空间 三维坐标系重合，则更加方便确定汽车的加速度状态。

本发明的进一步技术方案是：所述汽车的状态包括正常行驶、急加速行驶、 变道行驶、急刹车、下坡加速行驶中的一种或几种。

如图1所示，本发明的优选实施方式是：还包括所述智能终端1获取汽车 的即时速度值。在确定汽车行驶状态时，通过汽车的即时速度值，能更加准确 地确定汽车的行驶状态。比如起步加速行驶，则不归为急加速行驶。

如图1所示，本发明的优选实施方式是：还包括移动终端4，所述服务器端 2将分析结果发送到所述移动终端4。通过移动终端4与服务器端2建立网络连 接，可以通过移动终端4向服务器端2发送请求，获取指定或绑定汽车的状态 信息或分析结果，也可以直接由服务器端2向移动终端4发送汽车状态信息或 分析结果。由服务器端2向智能终端1发送，并由智能终端1的输出模块输出 12该信息。

本发明的技术效果是：构建一种基于汽车行驶状态的汽车油耗分析方法及 系统，通过加速度传感器组31、重力传感器组33、地磁传感器组32确定汽车 行驶状态，然后根据汽车排出的空气数值计算获取该汽车行驶状态下汽车的油 耗，按车辆型号分别采集多辆车辆不同速度正常行驶状态下的油耗，得到不同 型号车辆不同速度正常行驶状态下的平均油耗，所述服务器端2根据汽车进入 该运行状态时的初始速度、该初始速度下该型号车辆正常行驶状态下的平均油 耗及该汽车行驶状态下的汽车油耗得到该汽车行驶状态下多余消耗的油耗。本 发明将大数据的汽车油耗分析方法结合确定的汽车行驶状态，得到该汽车行驶 状态下多余消耗的油耗，方便确定汽车在某种行驶状态下的油耗。

以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不 能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通 技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替 换，都应当视为属于本发明的保护范围。