CN103661385B - 确定车辆行驶的生态驾驶指标的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种确定车辆行驶的生态驾驶指标的方法，包括确定至少一个生态驾驶指标的方法，其中以使最小化能量消耗的最优化速度（Vopt）的形式来确定至少第一指标（IND）。最优化速度V_opt的计算由在驾驶员必须根据行驶以外的条件修改他的驾驶的行驶的转折点处所测量的即时速度V_mes所约束。根据本发明，一旦确定该生态驾驶指标，就可显示该指标（AFF）和/或可根据所述指标控制该车辆（COM）。

Description

确定车辆行驶的生态驾驶指标的方法

技术领域

本发明涉及一种确定车辆行驶的生态驾驶指标的方法。

本发明涉及车辆的领域，更特别涉及生态驾驶角度的车辆控制领域。

为了减少车辆的排放和能量消耗，汽车制造商开发了更加环境友好的车辆，特别是电动车、混合动力车、或通过调整内燃机的大小（par dimensionnement des moteursthermiques）。然而，还可能通过激励车辆用户更加生态地驾驶（也被称为生态驾驶）来限制能量消耗和排放。生态驾驶是通用术语，其表明改进的能量效率的驾驶，即，在给定时间间隔中的完成行程所需要的能量的优化。

背景技术

为了向驾驶员通报他的驾驶质量，开发的第一种解决方案在于通知司机他的即时燃料消耗。专利申请DE-19901532A和KR-100520941 B1说明了计算瞬时燃料消耗的方法。类似地，其他改进可涉及向驾驶员给出关于瞬时或累积排放的信息。例如，专利申请EP-2166309A说明了这个类型的技术。这两个数据（消耗、排放）单独或结合都不能知道从生态角度而言是否能够使优化驾驶；实际上，驾驶员不能将所显示的数据与将对应于生态驾驶的值相比较。

为了克服这个问题，专利申请EP-1973078A1描述了能量消耗确定方法，该方法将给定行程的当前能量消耗与为同一行程记录的先前的能量消耗相比较。为了比较该数据，因此这个方法需要存在先前的行程以及这个信息的记录。因此，不能告知该驾驶员与还没有行使过的行程有关的他的驾驶的生态特征。此外，这个方法不允许考虑外部驾驶约束（道路信号、交通等等）：事实上，如果在理想的交通条件下记录先前的旅程（例如没有交通停止），并且如果当前交通条件欠佳，给驾驶员的信息不代表当前外部条件的他的驾驶的生态特征。

其他开发涉及理想能量消耗的计算，以便具有用于与实际消耗比较的参考点。专利申请EP-2147285A1描述了实现这样的比较的方法。对于这个方法，当能量消耗不同于理想消耗时，生成信号。然而，这个方法涉及与上述方法相同的缺点；其没有许考虑外部驾驶条件。

专利申请EP-2311683A1描述了另一种方法，允许驾驶员知道他的驾驶是否能够被认为是生态驾驶。这个方法可被用于混合动力车辆。对于这个方法，人为确定该驾驶参数是处于生态区、混合生态区、或非生态区。仅仅考虑对这三个区的限制，不可能准确地量化该驾驶。此外，这些区由预订阈值限定，且因此不可能考虑到外部驾驶条件。

本发明涉及确定至少一个生态驾驶指标的方法，其中以最小化能量消耗的最优化速度的形式来确定至少第一指标。最优化速度的计算由在驾驶员必须根据行使以外的条件来修改他的驾驶的行驶转折点处所测量的速度所限制。

发明内容

本发明涉及确定该车辆行驶的至少一个生态驾驶指标的方法，所述行驶对应于所述车辆在所述车辆的两个连续停止之间的移动。这个方法包括下列步骤：

a）测量在所述行驶期间该车辆的即时速度，

b）识别所述行驶的至少一个转折点，其中已经根据所述行驶以外的条件更改所述即时速度，

c）将所述行驶分解为至少一段，每段都被限定在两个连续的转折点之间，并且通过对于测量的即时速度为每段都确定所述段的距离和平均速度，和

d）确定所述行程的最优化速度作为第一生态驾驶指标，通过确定最小化车辆能量消耗的速度的最优化算法来为每段都计算所述最优化速度，所述算法由在转折点处的即时速度、所述距离、和所述段的所述平均速度所约束。

根据本发明，按照所述的生态驾驶指标来修改所述车辆的驾驶。

优选地，通过确定从测量的即时速度开始的车辆的至少一个减速和/或车辆的即时速度的反转点和/或车辆的停止、和/或通过确定需要修改所述车辆的速度的路标和/或交通条件和/或道路构造，标识至少一个转折点。

可选地，使用相对于先前的行程或路标和/或交通条件和/或道路构造的地图和统计资料来标识下一个转折点。

进一步，通过所述车辆的地理定位装置和/或根据所述车辆的制动系统的条件来标识所述停止点。

优选地是，所述最优化算法是动态编程算法或汉密尔顿（Hamiltonian）方法。

所述最优化算法优选地由最大容许速度所约束。

根据本发明，可通过执行如下步骤来确定第二生态驾驶指标：

e）通过将车辆所消耗的能量相关于车辆的速度的车辆的推进模型来计算因变于所述最优化速度的最优化能量，和

f）通过所述最优化能量和所述行驶期间所消耗的能量来确定所述第二生态驾驶指标，所述消耗的能量是被测量或从所测量的速度和所述车辆推进模型中计算出的。

有利地，在所述行驶期间计算所述第二生态驾驶指标。

此外，所述第二指标可以是与最优化能量与所消耗能量的比值成比例的计分。

根据本发明的实施例，从被应用至该车辆的动力学的基本原理的在车辆纵轴上的等式来构造所述车辆推进模型，所述模型取决于动力系、传输装置、车轮的大小、和车辆的质量。

有利地，该车辆是由电池供电的电动车，所消耗的能量取决于所述电池的充电状态。

根据本发明的实施例，在每个行驶的终点处显示所述至少一个生态驾驶指标。

优选地，在所述车辆的仪表盘上、在网址、或诸如地理定位装置或移动式电话之类的单机便携式设备上显示所述至少一个指标。

有利地，所述第二生态驾驶指标是车辆加速和/或减速提示。

根据本发明的实施例，为形成行程的数次行驶而重复步骤a）到d），并且为所述行程确定所述至少一个生态驾驶指标。

本发明还涉及车辆控制方法。这个方法包括如下步骤：

i）确定如上所述至少一个生态驾驶指标，和

ii）根据所述生态驾驶指标修改所述车辆的驾驶。

此外，本发明涉及从通信网络可下载的和/或记录在计算机可读媒介上的和/或处理器可执行的计算机程序产品，包括用于当在计算机上执行所述程序时实现如上所述的方法的程序代码指令。

附图说明

参看相应附图，阅读以非限制性示例的方式给出的实施例的下文描述，根据本发明的方法的其他特征和优点将会清楚，其中：

图1说明了根据本发明的方法的步骤，

图2示出了根据本发明的方法的实施例的步骤，

图3说明了因变于时间的行驶的所测量的和最优化速度，和

图4说明了根据本发明的实施例的对相同行驶而显示的指标和数据。

具体实施方式

根据本发明的该方法允许在车辆的行驶期间确定代表生态驾驶行为的至少一个生态驾驶指标。然后，通过通知驾驶员以使其可修改他的驾驶、或者通过控制该车辆动力系，这个指标可被用于控制车辆。

被称之为生态驾驶指标的是给出有关车辆的行驶期间的驾驶行为的生态特征的信息，即，有关车辆消耗的能量的信息。它可代表由车辆消耗的能量和移动车辆所要求的最小能量之间的比较。

行程被定义为驾驶员在车辆上所花费的时间，并且其被分为用于确定指标的几个不同时期。除了其他，图3示出了形成的各种时期：

-行程（C）：驾驶员在车辆上出现的时期。这个时期从车辆启动（T_d）开始（T_a）并且在最终车辆停止且驾驶员从车辆上下来而结束。行程可由数次行驶组成。

-行驶（B）：车辆在两次连续车辆停止之间移动的时期。行驶可包括数段。

-段（A）：车辆在两个转折点之间的移动的时期，车辆的速度可大于或等于零。这些转折点定义了行驶约束。对于这些转折点，为了路标原因（优先向右、弯道、交通灯等等）、交通原因（交通阻塞、前方车辆制动、人行横道等等）、或者地理学考虑因素（弯道、高度差等等），驾驶员必须以特定速度通过这个地理位置。与这些转折点相关联的速度可以是：

ο如果车辆停止或者停止后加速，那么是零速度，

ο或者如果驾驶员为了与路标或交通相关的理由必须减速或加速，那么是非零速度。在图3中所示的示例中，在段（A）的末端处的转折点对应车辆的减速。

图1中示出根据本发明的方法。根据本发明，该方法包括如下步骤：

1）测量该速度并确定该距离（V_mes，d），

2）确定至少一个生态驾驶指标（IND）。

进一步，根据本发明的方法可包括任选的独立步骤，如下：

3）指标显示（AFF），和

4）车辆控制（COM）。

在这些步骤之前，可执行的操作在于确定该车辆的状态，即其是否启动、静止、驾驶等等。因此可分析该车辆的速度和该车辆制动的状态。因此可能确定该车辆是否静止并且是否是行程或行驶的末尾。然后，仅该车辆启动时，才执行如下步骤。

步骤1）测量该速度并确定该距离（V _mes ，d）

该车辆的即时速度和所行驶的距离被用于确定行驶的生态驾驶指标。因此，该车辆的即时速度V_mes常规地因变于时间而被测量，并且记录这个速度。

从所测量的速度V_mes，通过将速度关于时间积分来计算整个行驶上的距离d。可在行驶期间计算这个距离。可选地，在该行驶期间测量距离d。还记录该距离。

阶段2）确定至少一个指标（IND）

根据本发明，确定对应于该车辆的最优化速度V_opt的第一定量指标，该最优化速度使该车辆在行驶期间所消耗的能量最小化。根据图2中所示的本发明的实施例，从最优化能量中确定第二定性指标。

确定第一指标（V _opt ）

通过为每段都定义最优化速度，来确定最优化速度V_opt，以便遵循初始、最终和平均速度、以及所行驶的该段的距离。每段的初始和最终速度是在转折点的速度。通过所测量的即时速度来确定平均速度和所行驶的距离。通过考虑这些数据，该最优化速度是由所实现的行驶、因此由向车辆施加速度的外部条件而调整的。

根据本发明的实施例，确定最优化速度V_opt首先在于确定行驶速度已经（由驾驶员）所修改的行驶的转折点，特别是对于路标（环形道、让路等等）、交通条件（高速公路建筑、前方车辆制动、交通阻塞等等）、和/或该道路的地理学构造（弯道、高度差等等）。因此，这些转折点基本上是车辆减慢。因此，可能通过确定行驶期间的停止或局部速度最小值来确定转折点。例如，可检测该车辆速度的反转点，即速度的导数改变符号（为负且变为正）的点。还可能通过可列出路标、道路构造、和交通的GPS类型的地理定位装置来标识转折点。因此，该车辆可相对于所出现的障碍物（十字路口、交通灯等）被定位在地图（道路图）上。进一步，可能根据车辆的制动系统的状态来标识该转折点。在通信车辆的情形中，还可考虑通过在车辆和位于其紧接周围中的车辆之间建立的通信、或在车辆和交通灯之间建立的通信，来标识这些转折点。因此，为每个转折点定义的所施加的速度，其是用于计算最优化速度的初始速度和/或最终速度。

然后，通过确定最小化能量消耗速度的最优化算法为每段都确定最优化速度V_opt，该算法由在转折点的速度（初始和最终速度）、由平均速度、且由该段的距离所约束。该最优化算法通过经过先前所标识的转折点为每段都确定最优化速度。实际上，该转折点定义了每段的初始速度和最终速度，所测量的速度允许在该段上确定平均速度。该算法使得能够为具有相同距离的每段、具有已知初始速度和最终速度的相同持续时间（或相同平均速度）都确定最优化速度。因此，该最优化速度计算考虑了与驾驶方式无关的外部约束。因此，所得生态驾驶指标良好地适合于当前行程。对于最优化算法，有可能使用已经脱机执行并存储的计算，这样的算法示例可以是动态编程（用于在约束下优化单调递增函数之和的算法技术，其中该约束基于简单原理：任何最优化解本身基于以最优化方式局部求解的子问题）。还可能使用在线计算，例如通过汉密尔顿方法（使用汉密尔顿数学算符），或者可从车辆的简化模型中分析地解决该优化问题。这个最优化算法还可考虑使用由地理定位装置所传输的信息的速度限制。

图3示出为包括两个行驶的行程示例（其中第一行驶由两段组成）所表示的对所测量速度的V_mes而计算的最优化速度V_opt。检查出该转折点对于这两个曲线是共有的。可注意的是，在这个情形中，生态驾驶需要在一旦启动时的更高的加速度和相对于实现行程的停止之前的更低的减速度。

这个第一生态驾驶指标是定量指标。

确定第二指标

根据本发明的优选实施例，确定第二生态驾驶指标。在图2中示出了这个实施例。除了如上所述的步骤之外，还计算最优化能量（E_opt），并且由此推导出第二指标（第二IND）。

计算最优化能量（E _opt ）

这个步骤允许根据最优化速度V_opt计算该能量消耗。使用来自先前计算的最优化速度V_opt的车辆推进模型来执行这个计算。

车辆推进模型被理解为将由车辆消耗的能量与该车辆的速度相关的模型。这个模型考虑了车辆动力学，并且其可特别涉及车辆发动机类型（热、电或混合）、传输装置、车轮尺寸、和车辆质量。

根据本发明的实施例，为了构建这个车辆推进模型，可能在其纵轴上写入车辆动力学的等式（将动力学基本原理应用到该车辆）：

其中，M是该车辆的总质量，

v是该车辆的速度，

F_T是与发动机类型相关的推进力，

F_res是包括动力学摩擦和滚动摩擦的阻力，

F_slope是由重力所产生的力，和

F_brk是机械制动力。

F_res可被如下表达为速度的函数：F_res=a+bv+cv²，其中该车辆的a、b、c参数将被标识（每车辆一个标识足够）。

F_slope可被表达为该车辆质量和道路倾斜度α的函数：F_slope=Mgsin(α)。

通过在车轮滚动扭矩和由发动机提供的扭矩之间写入车轮的扭矩相等（equalityof torques），我们可为推进力F_T建立表达式：F_TR_tyre=T_motr₁η_trans，其中R_tyre是车轮的半径，T_mot是由发动机提供的扭矩，r₁是发动机车轮传动比并且η_trans是传输效率。这些等式能够写入将输出转矩T_mot相关于该车辆的速度v的公式，并且其取决于其他已知或可确定的参数。

可能使用地图、图表、或用于建模推进方式的等式来确定因变于发动机转矩T_mot的所消耗的能量。例如，对于电动机，该扭矩可常规地表达为电流的函数，然后可从中推导出所消耗的能量。因此获得所消耗的能量和车辆速度之间的关系。这被称为车辆推进模型的这个关系。

确定第二生态驾驶指标（第二IND）

第二生态驾驶指标代表了最优化的消耗能量E_opt和所消耗能量E_cons之间的比较。所消耗的能量E_cons可被直接测量或计算。所消耗能量的测量可基于电动车的电池组的充电状态。至于计算，其可对应于具有该车辆的所测量速度V_mes的上述车辆推进模型的使用。

为每次行驶都确定并记录这个所消耗能量。有利地是，形成记录表格，其中存储所测量速度V_mes、最优化速度V_opt和所消耗能量E_cons。可以1Hz频率周期性地进行记录。

在这个步骤过程中确定一个或更多指标。确定数个指标使得能够具有允许更好的驾驶分析的数个数据，例如与生态驾驶百分比和能够节省的能量的量两者相关的数据。

根据第一变形例，生态驾驶指标IND可被计算为最优化能量E_opt与所消耗能量：E_cons的比值：这个指标允许表达为百分比或者对于该驾驶的生态特征的计分。

根据第二变形例，生态驾驶指标IND可被计算为最优化能量E_opt和所消耗能量：E_cons之间的差：IND=E_cons-E_opt。这个指标允许对通过生态驾驶可节省的所消耗能量进行定量。

根据第三变形例，生态驾驶指标IND可被计算为最优化能量E_opt和所消耗能量E_cons之间的差，除以所消耗能量E_cons：这个指标允许对与实现的驾驶相关的通过生态驾驶可节省的所消耗能量以百分比进行定量。

不背离本发明的范围，可形成其他生态驾驶指标。

因此，第二指标是定量指标。

有利地是，在行驶过程中或每个行驶的结束时确定这些指标。

步骤3）指标显示（AFF）

应当提醒的是，这个步骤是任选的，这是本发明的优选实施例。

一旦确定了生态驾驶指标（多个），这个信息可通过显示器被传输给驾驶员。这个显示器可位于车辆上：在仪表盘上，诸如地理定位装置（GPS类型的）、（智能电话类型的）移动式电话之类的单机便携式设备。还可能在驾驶员在驾驶后可查阅的web站点上显示这个指标。

通过颜色根据指标的值而变化的灯光信号，第二指标可以计分、百分比的形式来显示。例如，如果使用第一变形例的指标那么这个比例能够被转换为10中的计分。然后，高计分表示生态的驾驶方式，低计分则不同。

进一步，还可能显示所测量速度V_mes和最优化速度V_opt的曲线。因此，该驾驶员能够将行驶的速度与生态驾驶速度相比较，并且通过分析这些曲线，驾驶员可确定对他的驾驶进行的改进从而达到生态驾驶方式。

为了避免在驾驶员驾驶时干扰他，可在行驶结束时显示这个信息（指标（多个）和曲线），即仅当车辆静止时显示这个信息。

步骤4）车辆控制（COM）

应当提醒的是，这个步骤是任选的，并且其涉及本发明的优选实施例。这个阶段独立于指标显示步骤3）。

一旦确定该生态驾驶指标（多个），该车辆可被控制从而从生态角度优化驾驶。这个车辆控制更改可一方面在于根据所显示的信息来修改该驾驶员的行为，或另一方面，可根据指标来对车辆进行自动控制：控制该推进方式从而例如通过施加车辆的速度来考虑生态驾驶。

根据本发明的实施例，以相同方式对于该行程来确定至少一个生态驾驶指标。应当提醒，行程由数次行驶组成，并且其对应于在车辆的启动和完全停止之间的车辆的移动。重新计算该行程生态驾驶指标且可在每个行驶结束时显示该指标。

图3示出根据本发明的实施例所显示的信息。这个图在其上半部示出已经在图2中示出的因变于行程的时间的速度曲线，并且在其下半部，AFF指示在每次行驶结束处所显示的信息。这个信息含有所测量速度曲线、最优化速度曲线、行程的第二生态驾驶指标IND（C）、和最终行驶的第二生态驾驶指标IND（B）。这些生态驾驶指标是根据第一变形例计算的指标，并且其被表示为10中的计分。

根据本方法的方法可被用于机动车，特别是混合或电动车辆然而，其可被用于公路运输领域、铁路领域、海军部门、空军部门和气垫船部门（hovercraft sector）。

变形实施例

在变形例中，该生态驾驶指标可包括生态驾驶提示。如上所述相同的步骤可与对未来速度的先验假设一起使用，从而计算所确定并且可在任何时候显示的提示。这些步骤与如上所述的过程中的相同，图1仍旧有效。差异本质上在于最优化速度的计算，使用所测量速度以及估算的将来速度来计算。通过地图和统计资料根据先前的行程或根据将来的循环约束（circulation constraints））来实现这些速度的估算。

根据本发明的实施例，首先确定过去和将来的转折点。过去转折点的确定类似于在步骤2）中所述的过程。另一方面，对于将来转折点的确定，根据该车辆的行驶来确定可被施加速度的点：例如使用地理定位装置来确定该道路的路标、交通、和地理学构造。此外，可使用先前行程的统计资料确定这些转折点。另一个可能性涉及通信车辆（communicantvehicles），在这个情形中，可能使用车辆与附近车辆以及路标通信的能力从而预测将来的减慢。

然后应用如上所述的最优化算法。从中推导出最优化速度，特别是对于当前点。

然后如上确定最优化能量。

最终，以根据最优化能量和所消耗能量的提示的形式来确定指标。这个提示可包括车辆加速或减速建议。其可被显示和/或用于控制该车辆。

Claims (18)

1.一种确定车辆行驶的至少一个生态驾驶指标的方法，所述行驶对应于所述车辆的在两个连续停止之间的所述车辆的移动，其特征在于所述方法包括如下步骤：

a)测量在所述行驶过程中所述车辆的即时速度，

b)标识所述行驶的其中已经根据所述行驶以外的条件更改了所述即时速度的至少一个转折点，

c)将所述行驶分解为至少一段，每段都被限定在两个连续转折点之间，并且通过所述测量的即时速度为每段确定所述段的距离和平均速度，和

d)确定所述行驶的最优化速度作为第一生态驾驶指标，通过确定最小化所述车辆的能量消耗的速度的最优化算法，来为每段计算所述最优化速度，所述算法由在所述转折点处的即时速度、由所述距离、且由所述段的所述平均速度所约束。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述生态驾驶指标来修改所述车辆的驾驶。

3.如前述任一项权利要求所述的方法，其特征在于，通过从所述测量的即时速度开始的减慢、和/或所述车辆的即时速度的反转点、和/或所述车辆的停止中的至少一个，和/或通过确定要求修改所述车辆的速度的路标、和/或交通条件、和/或道路构造，来标识至少一个转折点。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，使用相关于先前的行程或者相关于路标和/或交通条件和/或道路配置的地图和统计资料来标识下一个转折点。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，通过所述车辆的地理定位装置和/或根据所述车辆的制动系统的条件来标识所述转折点。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述最优化算法是动态编程算法或汉密尔顿方法。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述最优化算法由最大容许速度所约束。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过执行所述如下步骤来确定第二生态驾驶指标：

e)通过使车辆所消耗的能量相关于车辆的速度的所述车辆的推进模型来计算因变于所述最优化速度的最优化能量，和

f)通过所述最优化能量和在所述行驶过程中所消耗的能量来确定所述第二生态驾驶指标，测量或从所述测量的速度和所述车辆推进模型中计算所述消耗的能量。

9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述第二生态驾驶指标是在所述行驶过程中计算的。

10.如权利要求8或9的任一项所述的方法，其特征在于，所述第二指标是与所述最优化能量以及所述消耗的能量的比值成比例的计分。

11.如权利要求8到9的任一项所述的方法，其特征在于，所述车辆推进模型是从被应用至所述车辆的动力学基本原理的所述车辆的纵轴上的等式构造的，所述模型取决于动力系、传输装置、车轮的尺寸、和所述车辆的质量。

12.如权利要求8到9的任一项所述的方法，其特征在于，所述车辆是由电池提供动力的电动车，所述消耗的能量取决于所述电池的充电状态。

13.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在每个行驶的结束时显示所述至少一个生态驾驶指标。

14.如权利要求13所述的方法，其特征在于，所述至少一个指标被显示在所述车辆的仪表盘上、显示在web站点上、或者显示在诸如地理定位装置或移动式电话之类的单机便携式设备上。

15.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述第二生态驾驶指标是车辆加速和/或减速提示。

16.如权利要求1的所述的方法，其特征在于，为形成行程的数次行驶而重复步骤a)至d)，并且为所述行程确定至少一个生态驾驶指标。

17.一种车辆控制方法，其特征在于，所述方法包括所述如下步骤：

i)如前述任一项权利要求所述地确定至少一个生态驾驶指标，和

ii)根据所述生态驾驶指标来修改所述车辆的驾驶。

18.一种确定车辆行驶的至少一个生态驾驶指标的系统，所述行驶对应于所述车辆的在两个连续停止之间的所述车辆的移动，其特征在于，所述系统包括：

a)用于测量在所述行驶过程中所述车辆的即时速度的装置，

b)用于标识所述行驶的其中已经根据所述行驶以外的条件更改了所述即时速度的至少一个转折点的装置，

c)用于将所述行驶分解为至少一段的装置，每段都被限定在两个连续转折点之间，并且通过所述测量的即时速度为每段确定所述段的距离和平均速度，和

d)用于确定所述行驶的最优化速度作为第一生态驾驶指标的装置，通过确定最小化所述车辆的能量消耗的速度的最优化算法，来为每段计算所述最优化速度，所述算法由在所述转折点处的即时速度、由所述距离、且由所述段的所述平均速度所约束。