CN103729183B - 基于智能手机的车辆绿色出行导航系统设计 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于智能手机的车辆绿色出行导航系统设计，在任意时空范围内，实现对车辆出行污染物排放估计和预测的绿色导航系统与方法。该系统包括出行数据采集部分和绿色出行导航部分。利用智能手机的普及性以及便携性，结合车辆VSP污染物排放模型，以一种便利、低开销的方式获取大量用户的出行信息构建历史数据库，并通过绿色出行导航部分将其转化为直观可视的污染物排放数据。通过直观了解到自身出行对于城市污染物排放水平的影响，达到改善交通出行行为，降低机动车污染物排放总量的目的。

Description

基于智能手机的车辆绿色出行导航系统设计

技术领域

本发明属于智能交通系统领域，尤其涉及基于智能手机的车辆绿色出行导航系统设计，一种在任意时空范围内，实现车辆污染物排放估计和预测的车辆绿色出行导航系统与方法。

背景技术

随着城市的快速建设，人们越来越习惯于使用路径查询网站查询出行路径。当前人们使用最多的路径查询网站主要为Google地图和百度地图。这一类的路径查询网站能够为根据用户输入的信息，向用户提供多种不同方式下的多条线路及其相关信息。其中包括的出行方式主要有自驾方式、公交出行方式以及步行方式，相关信息除查询所得结果路径的道路信息外，还包括路径耗时以及实际距离信息，供用户进行选择参考。例如选择自驾方式进行路径查询，Google地图向用户提供各路线的实际距离以及当前路况下的耗时，百度地图则向用户提供最少时间、最短路程以及不走高速三个选项下的结果。用户可以根据自己的需求来选择最适合的路线出行。

随着城市车辆的增多，城市污染问题也日益严重。根据工业能源分析报道，交通运输所产生的排放量占据全球温室气体的四分之一，其中个人出行消耗占整体交通运输消耗的三分之二。研究表明机动车排放受多方面因素影响，其中包括车辆自身因素以及外部环境的影响。车辆自身因素包括车辆参数以及能源类型，外部环境因素包括城市交通状况、道路状况以及驾驶员驾驶行为等。

根据中国气象局的数据显示，今年1月1日至4月10日这100天里，北京雾霾天数达46天，较常年同期偏多5.5倍，为近60年最多。而到了6月份，北京雾霾天数为18天，比同期多了6天；今年以来，全国平均雾和霾天数为52年来之最。研究表明，机动车等分散式污染是形成霾的主要原因，汽车尾汽、轮胎磨损、路面磨损等形成了大量的可溶性固体的大气污染物，特别是硫和氮的污染物。且机动车尾气排放较低，贴近居民生活空间，对居民的日常生活造成很大影响。日前市委常委会通过的《北京市空气重污染应急预案》中提及，当本市发布空气污染红色预警，即预测未来持续三天出现严重污染时，机动车将实施单双号限行措施，而本市各级党政机关的公务用车在执行单双号限行措施的基础上，还将再停驶30%的车辆，即整体停驶80%；运输渣土、砂石等易扬尘的车辆将全部停驶。因此在出行路径选择方面，人们不再局限于传统导航系统所提供的最短路径或是最快路径，而是更多的去关注个人排放水平对于整个城市的影响。

以往普遍的环保意识中，对于绿色出行仅是一个模糊的概念，例如人们都会有“利用公交地铁出行更加环保”这样的理念，而没有一个具体量化后的参考值。搭建一个可以对出行路径提供排放估计的车辆绿色出行导航系统，通过对用户每一次出行所产生的排放量进行估计，将出行行为转化为可视数据，不仅能够使用户直观了解到自身出行对整个城市排放的影响，并且可以通过这些历史数据，为其他用户的出行提供参考，使用户能够在允许条件下选择排放量低的出行路径，从而降低自身的出行排放水平，为改善城市污染做出贡献。

其中需要一种适用于多种运行工况的机动车排放模型，对用户的出行行为进行数值化计算；另外需要一种适用度高且开销小的出行数据采集方法，以获取大量的出行数据，构建整个车辆绿色出行导航系统的数据基础。

发明内容

本发明的目的在于提供了一种基于智能手机开发的应用程序，可实时获取出行数据，并结合VSP污染物排放模型实现任意允许时空条件下对个人出行排放的评估和预测，以及一种可为用户提供低碳出行建议的车辆绿色出行导航系统，并给出了该系统的实现方法。

为实现上述目的，本发明所采用的技术方案为基于智能手机的车辆绿色出行导航系统设计，该系统包括出行数据采集部分和绿色出行导航部分，这两部分关系如附图1所示，其中，

A所示部分为出行数据采集部分，包括出行数据采集软件、历史出行数据库的建立以及机动车排放估计三个部分；B所示部分为绿色出行导航部分，包括数据库查询、相关数据信息计算以及出行建议结果显示三个部分。

出行数据采集软件，采集用户出行过程中的实时数据并进行存储；数据采集软件以秒为单位，获取并记录出行过程中的相关信息，用于建立或更新历史出行数据库。

历史出行数据库，是整个系统的基础；用于存储用户上传的出行记录，为路径查询建议提供历史数据。

机动车排放估计，通过出行数据结合VSP污染物排放模型对整个行程的排放量进行估计，并结合BIN方法能够对排放因子进行分析计算，因此通过对出行信息数据每秒的排放量进行分析，累加获得整个行程的排放量估计值。

数据库查询，根据用户输入的查询地点经纬度，遍历历史出行数据库，查询相似的历史记录并获得相应记录的数据信息。

相关数据信息计算，包括距离信息、耗时信息以及排放量估计信息，其中排放量估计信息即出行数据采集部分的机动车排放估计。

出行建议结果显示，将查询路径结果于查询页面地图中向用户进行显示，并标注各路径计算所得的数据信息，为用户选择绿色出行路径提供参考依据。

与现有技术相比，本发明具有如下有益效果。

1、选择智能手机作为出行数据采集的媒介。由于智能手机市场占有率逼近100%，且在售的智能手机的标准配置中均包括GPS模块以及加速度传感器模块，用户只需开启智能手机上的GPS功能并运行数据采集应用程序即可在出行过程中轻松获取出行信息。适用度广、操作方便，便于获取历史出行数据库所需的大量出行记录。

2、选择VSP污染物排放模型对机动车排放水平进行估计。机动车比功率VSP表示单位质量机动车的瞬时功率，相比其他排放模型其输入参数容易测得，仅需获得速度和加速度。VSP包含了驾驶条件对机动车排放的影响，并且与机动车油耗及污染物排放具有较好的一致性。

3、为用户提供直观可视数值化排放水平，使人们直观了解到自身出行对于整个城市排放的影响。当用户向系统上传出行记录，系统会对该记录的排放水平进行计算并返回给用户，使用户实时知晓当前出行的排放水平；而当用户查询路径使，通过系统对历史出行记录的排放水平计算结果，使用户了解到大众的平均排放水平，从而进一步影响用户对于出行路径的潜在选择趋势。

附图说明

图1为本发明所涉及的方法总体流程图。

图2为数据采集软件界面示意图。

图3为智能手机加速度传感器获取加速度信息坐标示意图。

图4为数据预处理过程流程图。

图5为数据库表查询相似记录流程示意图。

图6为出行导航显示界面示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明进一步说明。

本发明实施过程中，出行数据采集软件基于Android平台开发，适用于市面上的标准Android系统智能手机，本软件最高支持4.0版本系统，可向下兼容至2.2版本。软件界面如图2所示，其中（1）所示部分为数据显示部分，当智能手机系统获取到相应的位置信息、速度信息以及加速度信息后，于该显示部分实时显示；（2）所示部分为控制按键部分，用于控制数据库的记录操作；（3）所示部分为菜单部分，其中包括上传数据功能以及退出选项。

记录过程中，本软件以1Hz为采样频率，对出行相关数据进行获取，相关数据信息包括以下内容：

a.时间信息，分别包括日期以及记录过程中的时分秒信息；

b.位置信息，即经纬度信息，由GPS模块获取；

c.速度信息，由GPS模块获取；

d.加速度信息，由加速度传感器获取，包括三个方向上的加速度，如图3所示，智能手机屏幕朝上摆放，由屏幕左侧至右侧的方向为X轴，有屏幕下方至上方的方向为Y轴，垂直屏幕向上的方向为Z轴；

软件所获得的信息以数据库文件形式存储于智能手机中的外部存储器内，数据库存储格式包括十一列，分别为：自编号id、日期、小时、分钟、秒、经度、纬度、速度、x轴加速度、y轴加速度以及z轴加速度，其中日期的记录方式采用记录当前日期为一年中的第几天，而非详细记录年月日信息。

当用户完成一段出行数据记录过程后，选择软件菜单中的上传选项，软件将所存储的数据库文件发送至指定服务器，当上传完毕后软件将通过窗口信息向用户进行提示，并显示系统处理计算后的排放量值。

服务器接收到新的记录文件后，首先系统对该数据信息进行预处理，预处理流程如图4所示，其中：

插值处理，由于智能手机机型的不同，设备间不同的计算能力以及系统服务，使得其在处理速度上存在差异。若处理速度过慢，处理时间超过采样频率，则记录中可能存在漏值，需要对其进行补值，本发明中使用三次样条插值方法进行处理。

加速度信息处理，由于智能手机加速度传感器获取的加速度信息为三个方向上的加速度信息，并且用户在使用过程中，并不能将手机保持在一个固定方向上。因此本发明中，用于出行数据采集的智能手机在出行工程中，需要通过车载手机支架进行固定，固定姿态为手机屏幕垂直于地面且背向前进方向。由于机动车尾气排放与发动机高度相关，而发动机仅为机动车提供前进动力，因此结合图3可知Z轴加速度的负值为前进方向上的加速度，用于后续VSP污染物排放模型计算。

存入历史出行数据库，历史出行数据库以年为单位分别进行存储，其中每一年的数据库以天为单位分表进行存储。历史出行数据库存储格式不同于用户出行记录保存时所得的数据库，包括九列，分别为：id、小时、分钟、秒、经度、纬度、速度、总加速度、事件编号。其中id为数据库自动对记录进行的编号，id最大值等于该表中的记录条数；总加速度即加速度信息处理部分所获得的加速度信息；事件编号为该表中用于区分不同记录的标志，每当有新的记录增加时，事件编号自动加一。

排放水平计算，即通过记录所得的速度以及加速度信息，利用VSP模型对整个出行过程中的排放量进行计算。VSP定义为单位质量机动车的瞬时功率，是发送机克服滚动阻力和空气阻力，增加机动车的动能何时能所输出的功率。VSP计算公式如下：

$\begin{array}{c}\mathrm{VSP}=\frac{\frac{d}{\mathrm{dt}}(\mathrm{KE}+\mathrm{PE})+F_{\mathrm{rolling}}\×v+F_{\mathrm{Aerodynamic}}\×v}{m}\\ =\frac{\frac{d}{\mathrm{dt}}[\frac{1}{2}m(1+{\mathrm{\ξ}}_i)\×v^2+\mathrm{mgh}]+C_R\×\mathrm{mg}\×v+\frac{1}{2}{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{\α}}{C}_{D}A{(v+v_w)}^2\×v}{m}\\ =V[a\×(1+{\mathrm{\ξ}}_i)+g\×\mathrm{grad}e+g\×C_R]+\frac{1}{2}{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{\α}}\frac{C_D\×A}{M}{(v+v_m)}^2\×v\end{array}$

其中：KE为机动车动能，PE为机动车势能，F_rolling为车轮的阻力，F_Aerodynamic为空气阻力，ξ_i为质量因子，v为机动车的运行速度，m为机动车的总质量，h为机动车距海平面的距离，C_R为轮胎转动阻力系数，g为重力加速度，ρ_α为空气密度，C_D为风阻系数，a为机动车加速度，A为机动车前沿面积，v_m为机动车顶风风速（可忽略不计）。

本方法目前仅考虑轻型车出行的情况，即自驾方式出行，因此根据研究轻型车的特征选取相关参数简化得到轻型车VSP计算公式：

VSP＝v×(1.1×a+9.807×grade+0.132)+0.000302×v³

其中，ξ_i取0.1，C_R取0.0135，C_D取0.0005，v_m忽略不计。

将接收到的新的出行记录存入历史出行数据库，具体方法如下：

(1)根据新的记录中的日期信息找到数据库中对应的表；

(2)检查表中是否已经存在记录，无记录则继续，否则转至步骤（4）；

(3)事件编号设置为1，转至步骤（5）；

(4)查询该表获得事件编号最大值n，事件编号设置为n+1；

(5)将预处理后的数据添加至该表中，并对每条记录增加事件编号。

绿色出行导航部分是以历史出行数据库为基础，核心为数据库查询部分。由于城市发展迅速，历史出行记录的可靠性将随着时间而降低，因此对于查询数据库的方式，本系统选择根据日期信息由近及远，按天对历史出行数据库进行查询，且对符合记录的条数进行限制，至多10条符合记录，一旦记录条数满足则停止查询过程。获得出行建议信息的具体方法如下：

S1查询页面接收用户输入的出发点和目的地信息；

S2系统将地点信息转换为经纬度信息；

S3根据S2中所得经纬度信息对历史出行数据库进行查询，对每张表的查询流程如图5所示；

S4获得符合的相关记录信息，进行建议信息计算；

S5查询结果界面地图显示符合记录路径以及各路径相关信息。

其中，建议信息计算包括以下三个方面：

a.耗时信息计算，通过记录中开始以及结束的时间信息进行计算；

b.距离计算，通过记录中的经纬度信息进行累加计算；

c.排放估计，通过记录中的速度信息以及加速度信息进行累加计算。

出行建议显示部分主要包括路径的地图显示以及各路径相关信息的显示。本发明出行导航查询结果界面分为两部分，如图6所示，左侧为地图显示，右侧为出行建议相关信息，其中分别显示各路径排放量估计值、实际距离、耗时以及沿途路径描述四部分。其中地图显示通过符合记录中的经纬度信息进行绘制，各路径排放量估计值、实际距离、耗时等信息则根据建议信息计算过程中获得的结果进行显示。

Claims (5)

1.基于智能手机的车辆绿色出行导航系统，其特征在于：出行数据采集部分A和绿色出行导航部分B，

A所示部分为出行数据采集部分，包括出行数据采集软件、历史出行数据库的建立以及机动车排放估计三个部分；B所示部分为绿色出行导航部分，包括数据库查询、相关数据信息计算以及出行建议结果显示三个部分；

出行数据采集软件，采集用户出行过程中的实时数据并进行存储；数据采集软件以秒为单位，获取并记录出行过程中的相关信息，用于建立或更新历史出行数据库；

历史出行数据库，是整个系统的基础；用于存储用户上传的出行记录，为路径查询建议提供历史数据；

机动车排放估计，通过出行数据结合VSP污染物排放模型对整个行程的排放量进行估计，并结合BIN方法能够对排放因子进行分析计算，因此通过对出行信息数据每秒的排放量进行分析，累加获得整个行程的排放量估计值；

数据库查询，根据用户输入的查询地点经纬度，遍历历史出行数据库，查询相似的历史记录并获得相应记录的数据信息；

相关数据信息计算，包括距离信息、耗时信息以及排放量估计信息，其中排放量估计信息即出行数据采集部分的机动车排放估计；

出行建议结果显示，将查询路径结果于查询页面地图中向用户进行显示，并标注各路径计算所得的数据信息，为用户选择绿色出行路径提供参考依据；出行数据采集软件基于Android平台开发；软件界面应包括三部分，(1)所示为数据显示部分，当智能手机系统获取到相应的位置信息、速度信息以及加速度信息后，于该显示部分实时显示；(2)所示为控制按键部分，用于控制数据库的记录操作；(3)所示为菜单部分，其中包括上传数据功能以及退出选项；记录过程中，系统以1Hz为采样频率，对出行相关数据进行获取，相关数据信息包括以下内容：

a.时间信息，分别包括日期以及记录过程中的时分秒信息；

b.位置信息，即经纬度信息，由GPS模块获取；

c.速度信息，由GPS模块获取；

d.加速度信息，由加速度传感器获取，包括三个方向上的加速度，智能手机屏幕朝上摆放，由屏幕左侧至右侧的方向为X轴，有屏幕下方至上方的方向为Y轴，垂直屏幕向上的方向为Z轴；

软件所获得的信息以数据库文件形式存储于智能手机中的外部存储器内，数据库存储格式包括十一列，分别为自编号id、日期、小时、分钟、秒、经度、纬度、速度、x轴加速度、y轴加速度以及z轴加速度，其中日期的记录方式采用记录当前日期为一年中的第几天；

当用户完成一段出行数据记录过程后，选择软件菜单中的上传选项，软件将所存储的数据库文件发送至指定服务器，当上传完毕后软件将通过窗口信息向用户进行提示，并显示系统处理计算后的排放量值。

2.根据权利要求1所述的基于智能手机的车辆绿色出行导航系统，其特征在于：服务器接收到新的记录文件后，首先系统对该数据信息进行预处理，主要使用三次样条插值方法对缺值数据进行处理；用于出行数据采集的智能手机在出行工程中，需要通过车载手机支架进行固定，固定姿态为手机屏幕垂直于地面且背向前进方向；由于机动车尾气排放与发动机高度相关，而发动机仅为机动车提供前进动力，z轴加速度的负值即为前进方向上的加速度，并用于后续VSP污染物排放模型计算。

3.根据权利要求1所述的基于智能手机的车辆绿色出行导航系统，其特征在于：存入历史出行数据库，历史出行数据库以年为单位分别进行存储，其中每一年的数据库以天为单位分表进行存储；存储格式包括九列，分别为：id、小时、分钟、秒、经度、纬度、速度、总加速度、事件编号；其中id为数据库自动对记录进行的编号，id最大值等于该表中的记录条数；总加速度即加速度信息处理部分所获得的加速度信息；事件编号为该表中用于区分不同记录的标志，每当有新的记录增加时，事件编号自动加一。

4.根据权利要求1所述的基于智能手机的车辆绿色出行导航系统，其特征在于：绿色出行导航部分是以历史出行数据库为基础，核心为数据库查询部分；由于城市发展迅速，历史出行记录的可靠性将随着时间而降低，因此对于查询数据库的方式，本系统选择根据日期信息由近及远，按天对历史出行数据库进行查询，且对符合记录的条数进行限制，一旦记录条数满足则停止查询过程；获得出行建议信息的具体方法如下，

S1查询页面接收用户输入的出发点和目的地信息；

S2系统将地点信息转换为经纬度信息；

S3根据S2中所得经纬度信息对历史出行数据库进行查询；

S4获得符合的相关记录信息，进行建议信息计算；

S5查询结果界面地图显示符合记录路径以及各路径相关信息；

出行建议显示部分主要包括路径的地图显示以及各路径相关信息的显示；出行导航查询结果界面分为两部分，左侧为地图显示，右侧为出行建议相关信息，其中分别显示各路径排放量估计值、实际距离、耗时以及沿途路径描述四部分；其中地图显示通过符合记录中的经纬度信息进行绘制，各路径排放量估计值、实际距离、耗时信息则根据建议信息计算过程中获得的结果进行显示。

5.根据权利要求4所述的基于智能手机的车辆绿色出行的导航系统，其特征在于：建议信息计算包括以下三个方面,

a耗时信息计算，通过记录中开始以及结束的时间信息进行计算；

b距离计算，通过记录中的经纬度信息进行累加计算；

c排放估计，通过记录中的速度信息以及加速度信息进行累加计算。