CN111508102B - 一种判断车辆性能的方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种判断车辆性能的方法及装置，包括以下步骤，步骤一、当本次使用车辆时，获取所述车辆的在各采样点的实时速度Vt，并计算本次行驶速度，即第i次行驶速度Vi；步骤二、计算第i次行驶速度Vi与所述车辆的i‑1次的历史平均速度
Figure 744935DEST_PATH_IMAGE001
i之间的差值一Hi并将所述差值一Hi与设定阈值一M1进行比对，然后计算i次的历史平均速度
Figure 250741DEST_PATH_IMAGE001
i+1，计算历史行驶速度中的最大速度Vmax与i次的历史平均速度
Figure 651766DEST_PATH_IMAGE001
i+1之间的差值二Hi’，并将所述差值二Hi’与设定阈值二M2进行比对，最后通过两次的比对结果来判定所述车辆性能状况。采用本发明方法评价车辆性能所需设备简单、更适合于车辆的日常检测，也更能体现用户的使用舒适度。

Description

一种判断车辆性能的方法和装置
技术领域
本发明属于交通工具技术领域，具体涉及一种判断车辆性能的方法和装置。
背景技术
目前在车辆性能检测中，通常是在最佳的行驶环境下采用专用的测试仪器来测试车辆的最大速度、加速度等，采用该种方法评价车辆性能不仅需要专业的设备、专业的人员来执行，且费用高昂，并不适合于日常的检测；而且用户在使用车辆时，即便车辆性能有所下降，用户也很少去对车辆进行专门的性能检测，此外，对于市场上正在流行的共享车辆来说，共享车辆的运营商很难定时一一检测每辆车的性能状态，即便车辆性能下降后也不能够做到及时发现及时处理，很大程度上影响了车辆的投入使用率，无形之间提高了共享车辆的运营成本；
因此，需要一种简便的判断车辆性能的方法和装置，其设备简单、操作方便、不需要专业的技能即可对车辆的性能进行监测，且检测费用低，更适合于日常检测。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的缺陷，提供一种判断车辆性能的方法和装置，其设备简单、操作方便、不需要专业的技能即可对车辆的性能进行监测，且检测费用低，更适合于日常检测。
为了实现上述目的，本发明采取的技术方案如下：
技术方案一：
一种判断车辆性能的方法，包括以下步骤，
步骤一、当本次使用车辆时，设定本次使用为第i次使用，设定采样频率为f，获取所述车辆的在各采样点的实时速度Vt，并根据所获取的采样点实时速度Vt计算当前用户使用车辆时的本次行驶速度，即所述车辆的第i次行驶速度Vi；
步骤二、计算所述车辆的第i次行驶速度Vi与所述车辆的i-1次的历史平均速度
Figure BDA0002448378800000016
之间的差值一Hi，
Figure BDA0002448378800000011
并将所述差值一Hi与设定阈值一M1进行比对，然后将本次行驶归为历史，重新计算包含有本次行驶的历史平均速度，即i次的历史平均速度
Figure BDA0002448378800000012
并将i次的历史平均速度
Figure BDA0002448378800000013
与历史行驶速度中的最大速度Vmax进行比较，计算历史行驶速度中的最大速度Vmax与i次的历史平均速度
Figure BDA0002448378800000015
之间的差值二Hi’，
Figure BDA0002448378800000014
并将所述差值二Hi’与设定阈值二M2进行比对，最后通过两次的比对结果来判定所述车辆性能状况。
进一步的，步骤二中根据两次的比对结果判定所述车辆性能的方法为：
若所述差值一Hi小于等于所述设定阈值一M1，且所述差值二Hi’小于等于所述设定阈值二M2；则判定为所述车辆性能状况正常；
若所述差值一Hi大于所述设定阈值一M1，或者所述差值二Hi’大于所述设定阈值二M2，则判断为所述车辆的第i次的行驶速度不正常，若连续3次判断所述车辆的行驶速度不正常，则判定为所述车辆性能状况异常。
更进一步的，当判断为所述车辆第i次行驶速度Vi不正常时，则第i次行驶不记入所述车辆的行驶次数中，即下一次行驶仍旧为第i行驶，下一次行驶时的历史平均速度仍为i-1次的历史平均速度
Figure BDA0002448378800000021
进一步的，所述设定阈值一M1的计算方法为：设定阈值一
Figure BDA0002448378800000022
为所述车辆的i-1次的历史平均速度。
进一步的，所述设定阈值二M2的计算方法为：首先找出第1到i次行驶过程中差值二Hi’中的最小值Hmin’，然后计算设定阈值二M2＝Hmin’*150％。
进一步的，步骤一中，根据车辆的实时速度Vt计算行驶速度Vi的方法，包括以下步骤，
步骤1-1、首先，将整个行驶时间分成N个连续的区段，N大于等于3，则查找每个区段中采样点实时速度中的最大值Vmax’，然后将N个区段的中采样点实时速度的最大值Vmax’进行排序，去除N个区段的采样点实时速度中的最大值Vmax’中的最小值，然后计算剩余的N-1个区段中采样点实时速度的最大值Vmax’的平均值，计算得到的剩余的N-1个区段中采样点实时速度的最大值Vmax’的平均值即为区间阈值Vth；
步骤1-2、从头到尾依次筛选所述车辆在整个行驶过程中各采样点的实时速度Vt，从所有的采样点实时速度Vt中找出大于Vth的采用点Vj’，并记录将找到的大于Vth的采用点Vj’的个数N’，j小于等于N’；
步骤1-3、所述车辆时的本次行驶速度，即所述车辆第i次行驶速度Vi＝(V1’+V2’+V3’+…+Vj’+…+VN’-2’+VN’-1’+VN’’)/N’。
进一步的，步骤一中，根据车辆的实时速度Vt计算行驶速度Vi的方法，包括以下步骤：
步骤1-1’、首先，将整个行驶时间分成N个连续的区段，N大于等于3，然后计算每个区段内的平均速度
Figure BDA0002448378800000023
和相对标准偏差RSDN，若第a个区段的相对标准偏差RSDa小于等于2％，则将第a区段的平均速度
Figure BDA0002448378800000024
即为第a区段的行驶速度Va；若第a个区段的相对标准偏差RSDa大于2％，则查找第a区段内各采样点的实时速度中的最大值Vmax’，并将第a区段内各采样点的实时速度中的最大值Vmax’作为第a区段的行驶速度Va，a≤N；然后将N个区段的区段行驶速度Va进行排序，去除N个区段的区段行驶速度Va中的最小值，若N个区段的区段行驶速度Va中的最小值有M个，则去除M个最小值，然后计算剩余的N-M个区段中区段行驶速度Va的平均值，计算得到的剩余的N-M个区段中区段行驶速度Va的平均值即为区间阈值Vth；
步骤1-2’、再次筛选筛选N个区段中区段行驶速度Va，去除小于Vth的M’个区段，并记录区段行驶速度Va大于等于Vth的区段的个数R；R＝N-M-M’；计算保留筛选后保留下来的R个区段的平均速度
Figure BDA0002448378800000031
筛选后保留下来的R个区段的平均速度
Figure BDA0002448378800000032
即为所述车辆的本次行驶速度，也即所述车辆第i次行驶速度Vi。
进一步的，所述车辆包括私家车辆或共享车辆，所述私家车辆包括私家汽车、私家电动车、私家自行车中的任意一种；所述共享车辆包括共享汽车、共享电动车、共享自行车等中的任意一种。
技术方案二：
一种判断车辆性能的装置，包括STM32微处理器核心模块，以及与所述STM32微处理器核心模块测速装置，所述STM32微处理器核心模块从所述测速装置获取所述车辆在各采样点的实时速度Vt，并通过对分析计算获取的各采样点的实时速度Vt来判断车辆的性能状况。
进一步的，还包括与所述STM32微处理器核心模块通过串口相连的GPRS通信模块，GPRS通信模块用于将车辆的性能状况的判断结果发送给用户移动客户端。
进一步的，所述测速装置为GPS模块，所述GPS模块与所述STM32微处理器核心模块通过串口相连接。。
与现有技术相比，本发明所取得的有益效果如下：
1、本发明车辆在正常行驶过程中的行驶速度的下降情况来衡量车辆性能，较传统的在最佳的行驶环境下采用专用的测试仪器来测试车辆的最大速度、加速度等的车辆性能检测方法，其考虑进去了天气因素、路况因素、车辆本身的性能因素等，更能体现用户的使用舒适度。
2、本发明对车辆行驶速度的计算，并未采用行驶距离除以行驶时间的通常方法，而是将车辆加速、减速、等车等各方面考虑在内，排除这些因素对车辆正常行驶速度计算过程中的干扰，从而能够得出更为准确的行驶速度。
3、本发明通过本次行驶速度与历史平均速度之间差值对本次行驶速度的进行了限定，通过包含本次行驶速度在内的平均速度与历史最大速度之间的差值对历史平均速度进行的限定，从而更准确更科学了限定了车辆行驶速度的下降情况，从而使得车辆性能的评价结果更准确。
4、本发明所采用的方法评价车辆性能所需设备简单、成本低、且不需要专业的人员来执行，更适合于车辆的日常检测，也更能体现用户的使用舒适度；且该方法简便易行、在共享车辆的运营监护方面更具优势。
附图说明
图1为本发明判断车辆性能的装置的系统结构图；
具体实施方式
以下结合实施例对本发明进行进一步详细的叙述。
一种判断车辆性能的方法的一个实施例，包括以下步骤，
步骤一、当本次使用车辆时，设定本次使用为第i次使用，设定采样频率为f，获取所述车辆的在各采样点的实时速度Vt，并根据所获取的采样点实时速度Vt计算当前用户使用车辆时的本次行驶速度，即所述车辆的第i次行驶速度Vi；
步骤二、计算所述车辆的第i次行驶速度Vi与所述车辆的i-1次的历史平均速度
Figure BDA0002448378800000041
之间的差值一Hi，
Figure BDA0002448378800000042
并将所述差值一Hi与设定阈值一M1进行比对，然后将本次行驶归为历史，重新计算包含有本次行驶的历史平均速度，即i次的历史平均速度
Figure BDA0002448378800000043
并将i次的历史平均速度
Figure BDA0002448378800000044
与历史行驶速度中的最大速度Vmax进行比较，计算历史行驶速度中的最大速度Vmax(即i次的行驶速度中的最大值)与i次的历史平均速度
Figure BDA0002448378800000045
之间的差值二Hi’，
Figure BDA0002448378800000046
并将所述差值二Hi’与设定阈值二M2进行比对，最后通过两次的比对结果来判定所述车辆性能状况。
进一步的，所述设定阈值一M1可以为固定值，也可以为变值，当所述设定阈值一M1为变值时，所述设定阈值一M1的计算方法为：设定阈值一
Figure BDA0002448378800000047
为所述车辆的i-1次的历史平均速度。
进一步的，所述设定阈值二M2可以为固定值，也可以为变值，当所述设定阈值二M2为变值时，所述设定阈值二M2的计算方法为：首先找出第1到i次行驶过程中差值二Hi’中的最小值Hmin’，然后计算设定阈值二M2＝Hmin’*150％。
进一步的，步骤二中根据两次的比对结果判定所述车辆性能的方法为：
若所述差值一Hi小于等于所述设定阈值一M1，且所述差值二Hi’小于等于所述设定阈值二M2；则判定为所述车辆性能状况正常；
若所述差值一Hi大于所述设定阈值一M1，或者所述差值二Hi’大于所述设定阈值二M2，则判断为所述车辆的第i次的行驶速度不正常，若连续3次判断所述车辆的行驶速度不正常，则判定为所述车辆性能状况异常。
更进一步的，当判断为所述车辆第i次行驶速度Vi不正常时，则第i次行驶不记入所述车辆的行驶次数中，即下一次行驶仍旧为第i行驶，下一次行驶时的历史平均速度仍为i-1次的历史平均速度
Figure BDA0002448378800000051
。
进一步的，步骤一中，根据车辆的实时速度Vt计算行驶速度Vi的方法，包括以下步骤，
步骤1-1、首先，将整个行驶时间分成N个连续的区段，N大于等于3，则查找每个区段中采样点实时速度中的最大值Vmax’，然后将N个区段的中采样点实时速度的最大值Vmax’进行排序，去除N个区段的采样点实时速度中的最大值Vmax’中的最小值，然后计算剩余的N-1个区段中采样点实时速度的最大值Vmax’的平均值，计算得到的剩余的N-1个区段中采样点实时速度的最大值Vmax’的平均值即为区间阈值Vth；
步骤1-2、从头到尾依次筛选所述车辆在整个行驶过程中各采样点的实时速度Vt，从所有的采样点实时速度Vt中找出大于Vth的采用点Vj’，并记录将找到的大于Vth的采用点Vj’的个数N’，j≤N’；
步骤1-3、所述车辆时的本次行驶速度，即所述车辆第i次行驶速度Vi＝(V1’+V2’+V3’+…+Vj’+…+VN’-2’+VN’-1’+VN’’)/N’。
此外，步骤一中，根据车辆的实时速度Vt计算行驶速度Vi的方法，还可以采用以下方法，其具体步骤为，步骤1-1’、首先，将整个行驶时间分成N个连续的区段，N≥3，然后计算每个区段内的平均速度
Figure BDA0002448378800000052
和相对标准偏差RSDN，若第a个区段的相对标准偏差RSDa小于等于2％，则将第a区段的平均速度
Figure BDA0002448378800000053
即为第a区段的行驶速度Va，a≤N；若第a个区段的相对标准偏差RSDa大于2％，则查找第a区段内各采样点的实时速度中的最大值Vmax’，并将第a区段内各采样点的实时速度中的最大值Vmax’作为第a区段的行驶速度Va；然后将N个区段的区段行驶速度Va进行排序，去除N个区段的区段行驶速度Va中的最小值，若N个区段的区段行驶速度Va中的最小值有M个，则去除M个最小值，然后计算剩余的N-M个区段中区段行驶速度Va的平均值，计算得到的剩余的N-M个区段中区段行驶速度Va的平均值即为区间阈值Vth；
步骤1-2’、再次筛选筛选N个区段中区段行驶速度Va，去除小于Vth的M’个区段，并记录区段行驶速度Va大于等于Vth的区段的个数R；R＝N-M-M’；计算保留筛选后保留下来的R个区段的平均速度
Figure BDA0002448378800000061
筛选后保留下来的R个区段的平均速度
Figure BDA0002448378800000062
即为所述车辆的本次行驶速度，也即所述车辆第i次行驶速度Vi。
进一步的，每个区段的时长大于等于3min；所述采样频率f大于等于1次/min。
进一步的，所述车辆包括私家车辆或共享车辆，所述私家车辆包括私家汽车、私家电动车、私家自行车中的任意一种；所述共享车辆包括共享汽车、共享电动车、共享自行车等中的任意一种。
本实施例中，平均值的计算均指算术平均值，包括步骤二中所述历史平均速度
Figure BDA0002448378800000063
i次的历史平均速度
Figure BDA0002448378800000064
步骤1-2中所述剩余的N-1个区段中采样点实时速度的最大值Vmax’的平均值，步骤1-1’中每个区段内的平均速度
Figure BDA0002448378800000065
剩余的N-M个区段中区段行驶速度Va的平均值，步骤1-2’中筛选后保留下来的R个区段的平均速度
Figure BDA0002448378800000069
均采用的是算数平均值的计算方法；步骤1-1’中相对标准偏差RSDN采用的是相对标准偏差(RSD)的计算算法；
所述算数平均值计算公式具体为：
Figure BDA0002448378800000066
其中，x1、x2、…、xn为各样本的值，n为试样总数或测量次数；
所述相对标准偏差(RSD)的计算公式为：
Figure BDA0002448378800000067
其中，标准偏差(SD)的计算公式为：
Figure BDA0002448378800000068
如图1所示的一种判断车辆性能的装置的一个实施例，包括STM32微处理器核心模块2，以及与所述STM32微处理器核心模块测速装置1，所述STM32微处理器核心模块2从所述测速装置1获取所述车辆在各采样点的实时速度Vt，并通过对分析计算获取的各采样点的实时速度Vt来判断车辆的性能状况。
进一步的，还包括与所述STM32微处理器核心模块2通过串口相连的GPRS通信模块3，GPRS通信模块3用于将车辆的性能状况的判断结果发送给用户移动客户端。
更进一步的，所述测速装置1为GPS模块，所述GPS模块与所述STM32微处理器核心模块2通过串口相连接。
进一步的，一种判断车辆性能的装置，还包括电池，所述电池为充电电池。
进一步的，STM32微处理器核心模块通过对分析计算获取的各采样点的实时速度Vt来判断车辆的性能状况的方法为：
步骤一、当本次使用车辆时，设定本次使用为第i次使用，设定采样频率为f，获取所述车辆的在各采样点的实时速度Vt，并根据所获取的采样点实时速度Vt计算当前用户使用车辆时的本次行驶速度，即所述车辆的第i次行驶速度Vi；
步骤二、计算所述车辆的第i次行驶速度Vi与所述车辆的i-1次的历史平均速度
Figure BDA0002448378800000071
之间的差值一Hi，
Figure BDA0002448378800000072
并将所述差值一Hi与设定阈值一M1进行比对，然后将本次行驶归为历史，重新计算包含有本次行驶的历史平均速度，即i次的历史平均速度
Figure BDA0002448378800000073
并将i次的历史平均速度
Figure BDA0002448378800000077
与历史行驶速度中的最大速度Vmax进行比较，计算历史行驶速度中的最大速度Vmax(即i次的行驶速度中的最大值)与i次的历史平均速度
Figure BDA0002448378800000074
之间的差值二Hi’，
Figure BDA0002448378800000075
并将所述差值二Hi’与设定阈值二M2进行比对，最后通过两次的比对结果来判定所述车辆性能状况。
进一步的，所述设定阈值一M1可以为固定值，也可以为变值，当所述设定阈值一M1为变值时，所述设定阈值一M1的计算方法为：设定阈值一
Figure BDA0002448378800000076
为所述车辆的i-1次的历史平均速度。
进一步的，所述设定阈值二M2可以为固定值，也可以为变值，当所述设定阈值二M2为变值时，所述设定阈值二M2的计算方法为：首先找出第1到i次行驶过程中差值二Hi’中的最小值Hmin’，然后计算设定阈值二M2＝Hmin’*150％。
进一步的，步骤二中根据两次的比对结果判定所述车辆性能的方法为：
若所述差值一Hi小于等于所述设定阈值一M1，且所述差值二Hi’小于等于所述设定阈值二M2；则判定为所述车辆性能状况正常；
若所述差值一Hi大于所述设定阈值一M1，或者所述差值二Hi’大于所述设定阈值二M2，则判断为所述车辆的第i次的行驶速度不正常，若连续3次判断所述车辆的行驶速度不正常，则判定为所述车辆性能状况异常。
更进一步的，当判断为所述车辆第i次行驶速度Vi不正常时，则第i次行驶不记入所述车辆的行驶次数中，即下一次行驶仍旧为第i行驶，下一次行驶时的历史平均速度仍为i-1次的历史平均速度
Figure BDA0002448378800000081
。
进一步的，步骤一中，根据车辆的实时速度Vt计算行驶速度Vi的方法，包括以下步骤，
步骤1-1、首先，将整个行驶时间分成N个连续的区段，N大于等于3，则查找每个区段中采样点实时速度中的最大值Vmax’，然后将N个区段的中采样点实时速度的最大值Vmax’进行排序，去除N个区段的采样点实时速度中的最大值Vmax’中的最小值，然后计算剩余的N-1个区段中采样点实时速度的最大值Vmax’的平均值，计算得到的剩余的N-1个区段中采样点实时速度的最大值Vmax’的平均值即为区间阈值Vth；
步骤1-2、从头到尾依次筛选所述车辆在整个行驶过程中各采样点的实时速度Vt，从所有的采样点实时速度Vt中找出大于Vth的采用点Vj’，并记录将找到的大于Vth的采用点Vj’的个数N’，j小于等于N’；
步骤1-3、所述车辆时的本次行驶速度，即所述车辆第i次行驶速度Vi＝(V1’+V2’+V3’+…+Vj’+…+VN’-2’+VN’-1’+VN’’)/N’。
此外，步骤一中，根据车辆的实时速度Vt计算行驶速度Vi的方法，还可以采用以下方法，其具体步骤为，步骤1-1’、首先，将整个行驶时间分成N个连续的区段，N大于等于3，然后计算每个区段内的平均速度
Figure BDA0002448378800000082
和相对标准偏差RSDN，若第a个区段的相对标准偏差RSDa小于等于2％，则将第a区段的平均速度
Figure BDA0002448378800000083
即为第a区段的行驶速度Va；若第a个区段的相对标准偏差RSDa大于2％，则查找第a区段内各采样点的实时速度中的最大值Vmax’，并将第a区段内各采样点的实时速度中的最大值Vmax’作为第a区段的行驶速度Va，a小于等于N；然后将N个区段的区段行驶速度Va进行排序，去除N个区段的区段行驶速度Va中的最小值，若N个区段的区段行驶速度Va中的最小值有M个，则去除M个最小值，然后计算剩余的N-M个区段中区段行驶速度Va的平均值，计算得到的剩余的N-M个区段中区段行驶速度Va的平均值即为区间阈值Vth；
步骤1-2’、再次筛选筛选N个区段中区段行驶速度Va，去除小于Vth的M’个区段，并记录区段行驶速度Va大于等于Vth的区段的个数R；R＝N-M-M’；计算保留筛选后保留下来的R个区段的平均速度
Figure BDA0002448378800000091
筛选后保留下来的R个区段的平均速度
Figure BDA0002448378800000092
即为所述车辆的本次行驶速度，也即所述车辆第i次行驶速度Vi。
进一步的，每个区段的时长大于等于3min；所述采样频率f大于等于1次/min。
进一步的，所述车辆包括私家车辆或共享车辆，所述私家车辆包括私家汽车、私家电动车、私家自行车中的任意一种；所述共享车辆包括共享汽车、共享电动车、共享自行车等中的任意一种。
以上所述实施方式仅为本发明的优选实施例，而并非本发明可行实施的穷举。对于本领域一般技术人员而言，在不背离本发明原理和精神的前提下对其所作出的任何显而易见的改动，都应当被认为包含在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (2)

1.一种判断车辆性能的方法，其特征在于，包括以下步骤，
步骤一、当本次使用车辆时，设定本次使用为第i次使用，设定采样频率为f，获取所述车辆在各采样点的实时速度Vt，并根据所获取的采样点实时速度Vt计算当前用户使用车辆时的本次行驶速度，即所述车辆的第i次行驶速度Vi；
步骤二、计算所述车辆的第i次行驶速度Vi与所述车辆的i-1次的历史平均速度
Figure FDA0003720711210000011
之间的差值一Hi，
Figure FDA0003720711210000012
并将所述差值一Hi与设定阈值一M1进行比对，然后将本次行驶归为历史，重新计算包含有本次行驶的历史平均速度，即i次的历史平均速度
Figure FDA0003720711210000013
并将i次的历史平均速度
Figure FDA0003720711210000014
与历史行驶速度中的最大速度Vmax进行比较，计算历史行驶速度中的最大速度Vmax与i次的历史平均速度
Figure FDA0003720711210000015
之间的差值二Hi’，
Figure FDA0003720711210000016
并将所述差值二Hi’与设定阈值二M2进行比对，最后通过两次的比对结果来判定所述车辆性能状况；
步骤二中根据两次的比对结果判定所述车辆性能的方法为：
若所述差值一Hi≤所述设定阈值一M1，且所述差值二Hi’≤所述设定阈值二M2；则判定为所述车辆性能状况正常；
若所述差值一Hi＞所述设定阈值一M1，或者所述差值二Hi’＞所述设定阈值二M2，则判断为所述车辆的第i次的行驶速度不正常，若连续3次判断所述车辆的行驶速度不正常，则判定为所述车辆性能状况异常；
当判断为所述车辆第i次行驶速度Vi不正常时，则第i次行驶不记入所述车辆的行驶次数中，即下一次行驶仍旧为第i行驶，下一次行驶时的历史平均速度仍为i-1次的历史平均速度
Figure FDA0003720711210000017
步骤一中，根据车辆的实时速度Vt计算行驶速度Vi的方法，包括以下步骤，
步骤1-1、首先，将整个行驶时间分成N个连续的区段，N≥3，则查找每个区段中采样点实时速度中的最大值Vmax’，然后将N个区段的中采样点实时速度的最大值Vmax’进行排序，去除N个区段的采样点实时速度中的最大值Vmax’中的最小值，然后计算剩余的N-1个区段中采样点实时速度的最大值Vmax’的平均值，计算得到的剩余的N-1个区段中采样点实时速度的最大值Vmax’的平均值即为区间阈值Vth；
步骤1-2、从头到尾依次筛选所述车辆在整个行驶过程中各采样点的实时速度V t，从所有的采样点实时速度Vt中找出大于Vth的采用点Vj’，并记录将找到的大于Vth的采用点Vj’的个数N’，j≤N’；
步骤1-3、所述车辆的本次行驶速度，即所述车辆第i次行驶速度Vi＝(V1’+V2’+V3’+…+Vj’+…+VN’-2’+VN’-1’+VN’’)/N’。
2.根据权利要求1所述的一种判断车辆性能的方法，其特征在于，所述车辆包括私家车辆或共享车辆，所述私家车辆包括私家汽车、私家电动车、私家自行车中的任意一种；所述共享车辆包括共享汽车、共享电动车、共享自行车中的任意一种。
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