CN103884396A - 一种基于大数据的汽车油耗智能分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于大数据的汽车油耗智能分析方法，该方法根据汽车载重、平均速度、路况、气温、气压、胎压、刹车频次等数据作为准确统计汽车实际路况情况下的油耗的关键要素，通过安装于车辆中的数据采集终端进行相关数据的自动采集，利用2G/3G/4G移动网络，将相关数据自动传输到后台数据中心，形成大数据数据源进行统计分析，最终准确计算出该汽车实际的油耗情况。该一种基于大数据的汽车油耗智能分析方法和现有技术相比，可准确获得汽车油耗状况，为个人、政府、企业进行车辆管理、业务开展、服务支持及产品开发等提供准确的数据，实用性强，适用范围广泛，易于推广。

Description

一种基于大数据的汽车油耗智能分析方法

技术领域

本发明涉及云计算技术领域，具体的说是一种基于大数据的汽车油耗智能分析方法。

背景技术

在云计算背景下大数据的应用日益广泛，同时物联网技术也在不断发展，而无线通信技术则充当了物联网和大数据的桥梁。目前基于物联网的车联网应用也在日益普及，通过车载GPS、GPRS终端和后台GIS系统已经可以实现汽车的定位和跟踪以及路程的回放。但这些应用仅仅是将数据进行了采集，还没有利用大数据进行统计分析，形成真正的车联网的大数据应用。针对油耗分析目前基本采用汽车自动测量和人工手工计算测量两种。这两种测量方法由于无法全面考虑到汽车载重、平均速度、路况、气温、气压、胎压、刹车频次等影响油耗的因素，因此对油耗的分析无法准确。且目前汽车厂家提供的油耗数据也仅仅是在特定状况下的汽车油耗，和用户实现用车环境差别巨大，无法反应真正的油耗，基于此，现提供一种利用大数据和物联网技术进行汽车油耗智能分析的方法。

发明内容

本发明的技术任务是解决现有技术的不足，提供一种基于大数据的汽车油耗智能分析方法。

本发明的技术方案是按以下方式实现的，该一种基于大数据的汽车油耗智能分析方法，其具体实现过程为：

在汽车内设置数据采集终端进行相关数据自动采集，该相关数据包括实时采集的汽车GPS数据、车重、气温、气压、胎压、加速度数据并实时显示；

通过无线网络将相关数据自动传递到后台数据中心，该后台数据中心包括后台数据采集终端和分析终端，后台数据采集终端除了接收上传的数据外，还实时采集汽车的载重信息、平均速度、路况、气温、气压、胎压、刹车频次信息；分析终端对上述步骤形成的大数据数据源进行统计分析，计算出汽车实际的油耗情况，该后台数据采集终端结构包括通信接口、数据采集数据库、GIS系统；分析终端是指内置数据分析软件的计算机；

分析出的相关数据通过无线网络传递给用户并实时显示。

所述数据采集终端的结构包括嵌入式处理器ECU、与该ECU连接的显示屏、按键、无线通信模块、GPS模块、车重传感器、胎压传感器、加速度传感器、气压传感器、温度传感器、蓝牙模块，其中

ECU是整个终端的核心，用来进行数据采集以及通过无线模块和后台进行数据的传递；按键用于输入加油量和发送统计周期的开始结束信号，显示屏用于加油量信息及油耗信息的显示。

所述无线网络是指2G、3G或4G网络。

所述分析终端分析同一型号或同一辆汽车在相同或相近路况、平均速度条件下的平均油耗，或分析同一型号或同一辆汽车的油耗与载重、平均速度、路况、气温、气压、胎压、刹车频次的关系。

所述分析终端分析同一型号或同一辆汽车的平均油耗的过程为：从数据库中获得同一型号或同一辆汽车在相同或相近路况、平均速度条件下的n次统计样本进行分析获得，即平均油耗=                                                

，其中p_i为相同或相近路况、平均速度条件下第i次的平均油耗=第i次的加油量÷第i次的行驶里程。

 所述输入信息或分析结果的显示方式包括以下三种：

将输入信息或分析结果通过数据采集终端的显示屏及按键直接显示；

    通过蓝牙将将智能手机和数据采集终端相连接，然后输入信息或分析结果发送给数据采集终端再发送给智能手机，智能手机直接显示相关数据；

用户通过手机或电脑登陆后台数据中心的用户界面，由WEB访问方式输入。

本发明与现有技术相比所产生的有益效果是：

本发明的一种基于大数据的汽车油耗智能分析方法综合运用传感器、物联网及大数据技术，可准确获得汽车油耗状况，为个人、政府、企业进行车辆管理、业务开展、服务支持及产品开发等提供准确的数据，在智慧政府、智慧城市以及智能交通等应用中将发挥积极的作用，实用性强，适用范围广泛，易于推广。

附图说明

附图1是本发明的数据采集终端结构示意图。

附图2是本发明的数据采集过程流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的一种基于大数据的汽车油耗智能分析方法作以下详细说明。

如附图1、图2所示，一种基于大数据的汽车油耗智能分析方法，该方法通过车载终端将每次的加油量、统计周期的开始和结束信息以及相关要素，利用车载终端上的2G/3G/4G通信模块，将相关数据自动传输到后台数据中心，形成大数据数据源。在获取大量数据后，后台分析软件便可根据这些数据分析出实际路况和环境下的汽车油耗。其具体实现过程为：

在汽车内设置数据采集终端进行相关数据自动采集，该相关数据包括实时采集的汽车GPS数据、车重、气温、气压、胎压、加速度数据并实时显示，这些数据是影响油耗的相关因素，因此可用来进行不同条件下的油耗分析。其中GPS数据用于传递给后台进行导航和里程及速度的计算；车重用于分析计算不同重量下的油耗；气温用于分析计算不同温度下的油耗；气压用于分析计算不同海拔高度下的油耗；胎压用于分析计算不同胎压下的油耗；加速度用于分析计算刹车次数和油耗的关系。

通过无线网络将相关数据自动传递到后台数据中心，该后台数据中心包括后台数据采集终端和分析终端，后台数据采集终端除了接收上传的数据外，还实时采集汽车的载重信息、平均速度、路况、气温、气压、胎压、刹车频次信息；分析终端对上述步骤形成的大数据数据源进行统计分析，计算出汽车实际的油耗情况，该后台数据采集终端结构包括通信接口、数据采集数据库、GIS系统；分析终端是指内置数据分析软件的计算机。

分析出的相关数据通过无线网络传递给用户并实时显示。

所述数据采集终端的结构包括嵌入式处理器ECU、与该ECU连接的显示屏、按键、无线通信模块、GPS模块、车重传感器、胎压传感器、加速度传感器、气压传感器、温度传感器、蓝牙模块，其中

ECU是整个终端的核心，可以采用STM32等嵌入式处理器，用来进行数据采集以及通过无线模块和后台进行数据的传递；按键用于输入加油量和发送统计周期的开始结束信号，显示屏用于加油量和油耗量信息的显示。

车重传感器可以采用实际的传感器，也可以采用预估方式，比如空载、载重1人等，将数据估算出来。与加油量的数据输入方式类似，通过WEB页面输入后台统计数据中。

胎压传感器可以采用实际的传感器，也可以通过CAN BUS连接到汽车的总线中获取。

加速度传感器可以采用三轴加速度传感器，加速度通过ECU处理器转变成刹车频次数据。

气压传感器也叫高度传感器用于测量海拔高度，采用手机或导航中的高度传感器；如要求精度不高也可以通过提取GPS数据中的海拔高度信息获得。

温度传感器用于测量室外温度，可以采用实际的温度传感器，也可以通过CAN BUS连接到汽车的总线中获取。

所述无线网络是指2G、3G或4G网络。

所述分析终端分析同一型号或同一辆汽车在相同或相近路况、平均速度条件下的平均油耗，或分析同一型号或同一辆汽车的油耗与载重、平均速度、路况、气温、气压、胎压、刹车频次的关系。

所述分析终端分析同一型号或同一辆汽车的平均油耗的过程为：从数据库中获得同一型号或同一辆汽车在相同或相近路况、平均速度条件下的n次统计样本进行分析获得，即平均油耗= 

，其中p_i为相同或相近路况、平均速度条件下第i次的平均油耗=第i次的加油量÷第i次的行驶里程。

所述输入信息或分析结果的显示方式包括以下三种：

将输入信息或分析结果通过数据采集终端的显示屏及按键直接显示；

通过蓝牙将将智能手机和数据采集终端相连接，然后输入信息或分析结果发送给数据采集终端再发送给智能手机，智能手机直接显示相关数据；

用户通过手机或电脑登陆后台数据中心的用户界面，由WEB访问方式输入。

对于第i次加油量以及第i次统计周期开始和结束信息的获得可以通过具备信息输入功能的数据采集终端、通过经由蓝牙等方式连接到终端的手机由手机将数据传递到终端、以及通过WEB方式登陆后台用户界面由用户经由WEB页面输入等多种方式获得。

同一型号（或同一）汽车的油耗与要素的关系，可选择在其他要素相同的条件下，只有所求要素不同的情况下的平均油耗样本进行统计分析求出。比如要求油耗与平均速度的关系可以选取除平均速度不同外其他要素相同条件下的平均油耗进行统计分析。

每次油耗分析是以一个加油统计周期来计算的，即每次加油开始到下一次加油之间的一段时间。当后台收到终端发来的或者用户通过WEB输入的加油量数据时即开始进行本周期的油耗统计。统计周期中会定期记录GPS数据、温度、海拔、胎压、重量、刹车等数据。在统计周期的结束时，即收到用户统计周期结束的信号，便可以根据GIS系统中本周期的轨迹计算出：总加油量、总里程、平均速度、平均温度、平均海拔、平均胎压、总刹车次数、平均载重、路况情况（如高速、市内、市郊所占比例）。这样就可以得到本次统计周期的平均油耗，并作为数据库中一条完整记录。

对于基于油耗的大数据的挖掘和分析，可以采用如下方法：以高速路况下某个速度的油耗分析为例，先从数据库检索出同一型号车的所有数据，然后进一步检索纯高速路况、平均温度、平均海拔、平均胎压、总刹车次数、平均载重等因素相同或相近的条件下的数据这样就会筛选出不同速度下的油耗数据。再针对某一速度的数据进行算术平均，即可得到该速度高速环境下的油耗数值。基于同样的道理可分析其他条件下的油耗数据。

本发明除应用于油耗分析外，通过数据采集终端仍可以采集其他数据到后台数据库中，形成大数据，进而形成新的应用。同样的即使现有的数据，根据应用不同，也可以提取不同的要素的数据进行单独分析，形成有价值的新的数据，满足特定应用的要求。

比如，针对刹车次数这一分析要素，如果在某段高速路上，如果能统计出不同车辆在该路段的刹车频次，或在某些环境条件下的刹车频次，则可以分析出该路段可能存在潜在的危险或经常拥堵，需要引起路政或交管部门的关注，采取措施。同时也可以通过后台向通过该路段的汽车发出警示，引起注意。

以上所述仅为本发明的实施例而已，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于大数据的汽车油耗智能分析方法，其特征在于其具体实现过程为：

在汽车内设置数据采集终端进行相关数据自动采集，该相关数据包括实时采集的汽车GPS数据、车重、气温、气压、胎压、加速度数据并实时显示；

通过无线网络将相关数据自动传递到后台数据中心，该后台数据中心包括后台数据采集终端和分析终端，后台数据采集终端除了接收上传的数据外，还实时采集汽车的载重信息、平均速度、路况、气温、气压、胎压、刹车频次信息；分析终端对上述步骤形成的大数据数据源进行统计分析，计算出汽车实际的油耗情况，该后台数据采集终端结构包括通信接口、数据采集数据库、GIS系统；分析终端是指内置数据分析软件的计算机；

分析出的相关数据通过无线网络传递给用户并实时显示。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的汽车油耗智能分析方法，其特征在于：所述数据采集终端的结构包括嵌入式处理器ECU、与该ECU连接的显示屏、按键、无线通信模块、GPS模块、车重传感器、胎压传感器、加速度传感器、气压传感器、温度传感器、蓝牙模块，其中

ECU是整个终端的核心，用来进行数据采集以及通过无线模块和后台进行数据的传递；按键用于输入加油量和发送统计周期的开始结束信号，显示屏用于加油量信息及油耗信息的显示。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的汽车油耗智能分析方法，其特征在于：所述无线网络是指2G、3G或4G网络。

4.根据权利要求1、2、3中任一所述的一种基于大数据的汽车油耗智能分析方法，其特征在于：所述分析终端分析同一型号或同一辆汽车在相同或相近路况、平均速度条件下的平均油耗，或分析同一型号或同一辆汽车的油耗与载重、平均速度、路况、气温、气压、胎压、刹车频次的关系。

5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的汽车油耗智能分析方法，其特征在于：所述分析终端分析同一型号或同一辆汽车的平均油耗的过程为：从数据库中获得同一型号或同一辆汽车在相同或相近路况、平均速度条件下的n次统计样本进行分析获得，即平均油耗=                                                

，其中p_i为相同或相近路况、平均速度条件下第i次的平均油耗=第i次的加油量÷第i次的行驶里程。

6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的汽车油耗智能分析方法，其特征在于：所述输入信息或分析结果的显示方式包括以下三种：

将输入信息或分析结果通过数据采集终端的显示屏及按键直接显示；

    通过蓝牙将将智能手机和数据采集终端相连接，然后输入信息或分析结果发送给数据采集终端再发送给智能手机，智能手机直接显示相关数据；

用户通过手机或电脑登陆后台数据中心的用户界面，由WEB访问方式输入。

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