CN109598960B - 电动汽车租赁系统的驾驶建议方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种电动汽车租赁系统的驾驶建议方法，解决了现有技术的问题，其技术方案包括适用于电动汽车租赁系统，其特征在于：包括以下步骤：S1，由服务器建立若干个综合积分的虚拟对比驾驶员；S2，根据使用者的驾驶水平匹配一组虚拟对比驾驶员进行综合评比；获取使用者的实时驾驶数据，并对驾驶数据进行分值化处理；S3，将实时驾驶数据分数与虚拟对比驾驶员的虚拟的驾驶数据分数进行对比排序，得到一个使用者的驾驶数据排名；S4，传输相应驾驶数据和对比数据至使用者的手机，并给出相应的驾驶建议。
Description
技术领域
本发明涉及租车管理技术领域，尤其涉及一种电动汽车租赁系统的驾驶建议方法。
背景技术
汽车租赁业是一种新兴的交通运输服务行业，它因无须办理保险、无须年检维修、车型可随意更换等优点，以租车代替买车来控制企业或用户成本，目前在很多城市已经推出了这种租赁业务。
在传统的车辆租赁服务中，用户使用车辆后还车时，需要到指定的租赁点在工作人员的配合下进行还车，还车流程复杂，不但降低了用户的还车效率，也加大了租赁公司人员的工作量。
但是现在电动汽车的租赁驾驶成本还是很高，其中就有一部分在于，电动汽车租赁中需要大量的时间去进行充电，因此，尽量节省电量消耗，保留尽可能的电量使得在繁忙时间有足够的车辆参与运营就很重要，因此，除了从硬件上着手之外，尽量提高使用者的驾驶合理性，尽可能降低百公里耗电量成为一种可能的途径。
中国专利公开号：CN106250560A，公开日：2016-12-21，公开了一种智能汽车用户数据管理方法，其特征在于，包括下列操作步骤：身份识别，根据车载主机获取的用户ID，判别用户类别，进入用户数据库，赋予对应的用户权限；所述用户类别分为车主用户、车主家属用户、车友用户和访客用户；信息采集，记录用户用车习惯信息，将用户用车习惯信息上传到用户数据库；数据分析，分析用户数据库信息，判别用户用车习惯；信息反馈，根据用户习惯特征，提供用户用车习惯报告，提供用户相对应的驾驶意见。但是此技术方案会存在以下问题：此技术方案并不能根据当前大众的实时使用状态，并不能完全符合当前车况和路况条件的情况，存在使用者的驾驶意见合理性问题，例如会出现在车流拥挤的情况下提出过分的速度要求，会在大家都开着空调的高温天要求驾驶员关闭空调等相对荒唐的建议，在合理降低百公里耗电量上依然有着较大的改进空间。
发明内容
本发明的目的是克服目前电动汽车租赁中需要大量的时间去进行充电，使得在繁忙时间没有足够的车辆参与运营的问题，提供了一种尽量提高使用者的驾驶合理性，尽可能降低百公里耗电量，实现在繁忙时间有足够的车辆参与运营的电动汽车租赁系统的驾驶建议方法。
为了解决上述问题，本发明采用以下技术方案予以实现：一种电动汽车租赁系统的驾驶建议方法，适用于电动汽车租赁系统，包括以下步骤：
S1，由服务器建立若干个综合积分的虚拟对比驾驶员；
S2，根据使用者的驾驶水平匹配一组虚拟对比驾驶员进行综合评比；获取使用者的实时驾驶数据，并对驾驶数据进行分值化处理；
S3，将实时驾驶数据分数与虚拟对比驾驶员的虚拟的驾驶数据分数进行对比排序，得到一个使用者的驾驶数据排名；
S4，传输相应驾驶数据和对比数据至使用者的手机，并给出相应的驾驶建议，所述的操作建议由人工预先设定保存在服务器中，操作建议由服务器根据使用者的驾驶数据排名以及驾驶数据与排名第一的虚拟对比驾驶员的差值、驾驶数据与本次综合评比中驾驶数据的平均值的差值进行条件查询方式获得。
除了从硬件上着手之外，根据当前大众的实际使用状态，符合当前车况和路况条件的情况下，尽量提高使用者的驾驶合理性，尽可能降低百公里耗电量成为一种可能的途径。因为参照了当前相似情况下大众的平均数据，因此提供的建议和意见更有针对性，更符合现实条件，不会出现在车流拥挤的情况下提出过分的速度要求，也不会在大家都开着空调的时候要求驾驶员关闭空调等相对荒唐的建议，能够尽可能降低百公里耗电量。
作为优选，在S4步骤中，驾驶数据至少包括百公里耗电量，服务器根据用者的百公里耗电量数据排名以及百公里耗电量数据与排名第一的虚拟对比驾驶员百公里耗电量的差值、百公里耗电量数据与本次综合评比中百公里耗电量数据的平均值差值来进行条件查询方式获得相应的驾驶建议。
作为优选，在S1步骤中，
所有建立虚拟的对比驾驶员的综合驾驶数据均由服务器随机选取真是的使用者驾驶数据后建立分离的账户后并实时进行更新，更新的内容包括综合积分、设定随机参数后的耗电量计算式，综合积分由虚拟对比驾驶员通过参与综合评比进行为实时更新。
作为优选，虚拟对比驾驶员积分状态方差值等于耗电量计算式中设定的随机参数乘以预先人工设定的比例系数。
作为优选，选择每组综合对比中使用积分的平均值，计算当前分组中每个参与综合对比的使用者的p(Q)，p(Q)通过以下计算式计算：
若所有的p(Q)大于等于设定值则综合对比分组成功，否则重新进行分组；
若所有分组中均至少存在一个p(Q)小于设定值则选择分组中所有使用者总p(Q)值最少的分组方式进行分组；p(Q)值为使用者综合得分大于当前分组中平均综合得分的概率；Q为当前使用者与当前分组中平均使用积分的差值，
为当前使用者的积分状态方差值。这样设置，既不会对使用者对抗一个更为成熟的车手，也不会让使用者对应的都是新手，而是综合选择了若干个相似驾驶水平的驾驶员进行对比，因此提供的建议和意见更有针对性，更符合现实和使用者的驾驶水平。
作为优选，参与对比的数据还包括，车地点与预定地点的间距以及车辆使用时间与预算的车辆使用时间之间的差值，即对耗电量以及还车地点与预定地点的间距、车辆使用时间与预算的车辆使用时间之间的差值分别进行排名，对各项排名分别进行加权计算，各项排名的加权值由人工设定；计算各项排名加权值的总和，各项排名加权值的总和值即为本次驾驶的综合得分值。
作为优选，服务器中虚拟对比驾驶员的还车地点与预定地点的间距计算式以及车辆使用时间与预算的车辆使用时间之间的差值计算式均由人工预先设定后存储在服务器中。
作为优选，服务器把对所有参与综合对比人员进行奖励的消息发送到使用者的手机上。
本发明的有益效果是：采用本发明的方法，能根据当前大众的实际使用状态，符合当前车况和路况条件的情况下，尽量提高使用者的驾驶合理性，尽可能降低百公里耗电量成为一种可能的途径。因为参照了当前相似情况下大众的平均数据，因此提供的建议和意见更有针对性，更符合现实条件，不会出现在车流拥挤的情况下提出过分的速度要求，也不会在大家都开着空调的时候要求驾驶员关闭空调等相对荒唐的建议，能够尽可能降低百公里耗电量。并且既不会让使用者对抗一个更为成熟的车手，也不会让使用者对应的都是新手，而是综合选择了若干个相似驾驶水平的驾驶员进行对比，因此提供的建议和意见更有针对性，更符合现实和使用者的驾驶水平。
具体实施方式
下面通过实施例，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。
实施例1：
一种电动汽车租赁系统的驾驶建议方法，适用于电动汽车租赁系统，包括以下步骤：
S1，由服务器建立若干个综合积分的虚拟对比驾驶员；
S2，根据使用者的驾驶水平匹配一组虚拟对比驾驶员进行综合评比；获取使用者的实时驾驶数据，并对驾驶数据进行分值化处理；
S3，将实时驾驶数据分数与虚拟对比驾驶员的虚拟的驾驶数据分数进行对比排序，得到一个使用者的驾驶数据排名；
S4，传输相应驾驶数据和对比数据至使用者的手机，并给出相应的驾驶建议，所述的操作建议由人工预先设定保存在服务器中，操作建议由服务器根据使用者的驾驶数据排名以及驾驶数据与排名第一的虚拟对比驾驶员的差值、驾驶数据与本次综合评比中驾驶数据的平均值的差值进行条件查询方式获得。
在S4步骤中，驾驶数据至少包括百公里耗电量，服务器根据用者的百公里耗电量数据排名以及百公里耗电量数据与排名第一的虚拟对比驾驶员百公里耗电量的差值、百公里耗电量数据与本次综合评比中百公里耗电量数据的平均值差值来进行条件查询方式获得相应的驾驶建议。
在S1步骤中，
所有建立虚拟的对比驾驶员的综合驾驶数据均由服务器随机选取真是的使用者驾驶数据后建立分离的账户后并实时进行更新，更新的内容包括综合积分、设定随机参数后的耗电量计算式，综合积分由虚拟对比驾驶员通过参与综合评比进行为实时更新。
虚拟对比驾驶员积分状态方差值等于耗电量计算式中设定的随机参数乘以预先人工设定的比例系数。
选择每组综合对比中使用积分的平均值，计算当前分组中每个参与综合对比的使用者的p(Q)，p(Q.)通过以下计算式计算：
若所有的p(Q)大于等于设定值则综合对比分组成功，否则重新进行分组；
若所有分组中均至少存在一个p(Q)小于设定值则选择分组中所有使用者总p(Q)值最少的分组方式进行分组；P(Q)值为使用者综合得分大于当前分组中平均综合得分的概率；Q为当前使用者与当前分组中平均使用积分的差值，
为当前使用者的积分状态方差值。
参与对比的数据还包括，车地点与预定地点的间距以及车辆使用时间与预算的车辆使用时间之间的差值，即对耗电量以及还车地点与预定地点的间距、车辆使用时间与预算的车辆使用时间之间的差值分别进行排名，对各项排名分别进行加权计算，各项排名的加权值由人工设定；计算各项排名加权值的总和，各项排名加权值的总和值即为本次驾驶的综合得分值。
服务器中虚拟对比驾驶员的还车地点与预定地点的间距计算式以及车辆使用时间与预算的车辆使用时间之间的差值计算式均由人工预先设定后存储在服务器中。
服务器把对所有参与综合对比人员进行奖励的消息发送到使用者的手机上。
本实施例中的查询方法，以单独的省电评比为例说明，首先服务器中存储有电动汽车省电驾驶的若干个改进意见，每个改进意见均对应一个电动汽车的驾驶阶段，每个改进意见均对应有至少一个查询条件，所述电动汽车的驾驶阶段包括加速阶段、降速阶段和稳定行驶阶段，加速阶段、降速阶段和稳定行驶阶段由电动汽车的加速度变化率确定，当电动汽车的加速度正向变化率大于设定值时为加速阶段，当电动汽车的加速度负向变化率大于设定值时为降速阶段，剩余的行驶阶段为稳定行驶阶段，然后，服务器在每个使用者在借车时执行相近环境对比步骤，记录每个使用者在相似环境下平均耗电量，实时对平均耗电量大于平均耗电量的使用者给出驾驶意见，驾驶意见存储在服务器中，根据由实际耗电量与平均耗电量的差值的结果查询对应的改进意见后实时下发至电动汽车或手机内。所述改进意见由以下计算式计算结果对应相应阶段的查询条件后查询获得；
J＝T×[C(t)-C(a)]；
上式中J为查询条件值，根据J的值在查询条件中的范围区间内确定改进意见，C(t)为使用者的实时百公里耗电量，C(a)为每个使用者在相似环境下平均耗电量；服务器实时获取当前参与省电驾驶评比车辆的地点，根据地点的当前车流量设定对应的流量系数T。
采用本实施例的方法，能根据当前大众的实际使用状态，符合当前车况和路况条件的情况下，尽量提高使用者的驾驶合理性，尽可能降低百公里耗电量成为一种可能的途径。因为参照了当前相似情况下大众的平均数据，因此提供的建议和意见更有针对性，更符合现实条件，不会出现在车流拥挤的情况下提出过分的速度要求，也不会在大家都开着空调的时候要求驾驶员关闭空调等相对荒唐的建议，能够尽可能降低百公里耗电量。并且既不会让使用者对抗一个更为成熟的车手，也不会让使用者对应的都是新手，而是综合选择了若干个相似驾驶水平的驾驶员进行对比，因此提供的建议和意见更有针对性，更符合现实和使用者的驾驶水平。
本实施例中的电动汽车租赁系统与现有一般的电动汽车租赁系统相同，都包括中心服务器，手持终端，新能源汽车，监控模块，匹配模块，安装于新能源汽车内部的身份认证模块和地理信息模块。
以上所述的实施例只是本发明的一种较佳的方案，并非对本发明作任何形式上的限制，在不超出权利要求所记载的技术方案的前提下还有其它的变体及改型。
Claims (5)
1.一种电动汽车租赁系统的驾驶建议方法，适用于电动汽车租赁系统，其特征在于：包括以下步骤：S1，由服务器建立若干个综合积分的虚拟对比驾驶员；
S2，根据使用者的驾驶水平匹配一组虚拟对比驾驶员进行综合评比；
获取使用者的实时驾驶数据，并对驾驶数据进行分值化处理；
S3，将实时驾驶数据分数与虚拟对比驾驶员的虚拟的驾驶数据分数进行对比排序，得到一个使用者的驾驶数据排名；
S4，传输相应驾驶数据和对比数据至使用者的手机，并给出相应的驾驶建议，所述的驾驶建议由人工预先设定保存在服务器中，驾驶建议由服务器根据使用者的驾驶数据排名以及驾驶数据与排名第一的虚拟对比驾驶员的差值、驾驶数据与本次综合评比中驾驶数据的平均值的差值进行条件查询方式获得；
在S1步骤中，所有建立虚拟的对比驾驶员的综合驾驶数据均由服务器随机选取真实的使用者驾驶数据后建立分离的账户后并实时进行更新，更新的内容包括综合积分、设定随机参数后的耗电量计算式，综合积分由虚拟对比驾驶员通过参与综合评比进行实时更新；
虚拟对比驾驶员积分状态方差值等于耗电量计算式中设定的随机参数乘以预先人工设定的比例系数；
选择每组综合对比中使用积分的平均值，计算当前分组中每个参与综合对比的使用者的p(Q)，p(Q)通过以下计算式计算：
若所有的p(Q)大于等于设定值则综合对比分组成功，否则重新进行分组；
若所有分组中均至少存在一个p(Q)小于设定值则选择分组中所有使用者总p(Q)值最少的分组方式进行分组；p(Q)值为使用者综合得分大于当前分组中平均综合得分的概率；Q为当前使用者与当前分组中平均使用积分的差值，
为当前使用者的积分状态方差值。
2.根据权利要求1所述的电动汽车租赁系统的驾驶建议方法，其特征在于：在S4步骤中，驾驶数据至少包括百公里耗电量，服务器根据使用者的百公里耗电量数据排名以及百公里耗电量数据与排名第一的虚拟对比驾驶员百公里耗电量的差值、百公里耗电量数据与本次综合评比中百公里耗电量数据的平均值差值来进行条件查询方式获得相应的驾驶建议。
3.根据权利要求1所述的电动汽车租赁系统的驾驶建议方法，其特征在于：
参与对比的数据还包括，车地点与预定地点的间距以及车辆使用时间与预算的车辆使用时间之间的差值，即对耗电量以及还车地点与预定地点的间距、车辆使用时间与预算的车辆使用时间之间的差值分别进行排名，对各项排名分别进行加权计算，各项排名的加权值由人工设定；计算各项排名加权值的总和，各项排名加权值的总和值即为本次驾驶的综合得分值。
4.根据权利要求3所述的电动汽车租赁系统的驾驶建议方法，其特征在于：
服务器中虚拟对比驾驶员的还车地点与预定地点的间距计算式以及车辆使用时间与预算的车辆使用时间之间的差值计算式均由人工预先设定后存储在服务器中。
5.根据权利要求4所述的电动汽车租赁系统的驾驶建议方法，其特征在于：服务器把对所有参与综合对比人员进行奖励的消息发送到使用者的手机上。
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