CN114291073A - 一种基于车辆减速度的纵向舒适性评价方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及新能源汽车技术领域，尤其涉及一种基于车辆减速度的纵向舒适性评价方法。包括具备ADAS功能的车辆，数据采集单元从车辆OBD口读取本车车辆的各种信息，其特征在于：通过OBD获得车辆的减速度原始数据a_raw，车速原始数据v_raw，定义减速度的导数

将a及Jerk作为衡量舒适性的指标。本发明的有益之处：本发明主采用车辆的减速度进行特殊的计算方式，来分开计算瞬时监控和长时监控，将不同的时段造成的不适进行叠加，计算出每公里坐车的舒适度，通过数据来判断带车人坐车的舒适度，从而从侧面来判断驾驶人的驾驶技术。

Description

一种基于车辆减速度的纵向舒适性评价方法

技术领域

本发明涉及新能源汽车技术领域，尤其涉及一种基于车辆减速度的纵向舒适性评价方法。

背景技术

现有的新能源车中均是采用电子设备、电子信息等来进行使用的，但为了有效的计算出不同驾驶员的驾驶技术，从而提醒驾驶员提高驾驶技术以及驾驶习惯，从而需要从侧面乘坐者的坐车舒适度来对驾驶员的技术来进行评价，因此需要设计出一种基于车辆减速度的纵向舒适性评价方法解决以上问题。

发明内容

本发明的目的是，提供一种基于车辆减速度的纵向舒适性评价方法，以克服目前现有技术存在的上述不足。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

一种基于车辆减速度的纵向舒适性评价方法，包括具备ADAS功能的车辆，数据采集单元从车辆OBD口读取本车车辆的各种信息，其特征在于：通过OBD获得车辆的减速度原始数据a_raw，车速原始数据v_raw，定义减速度的导数

将a及Jerk作为衡量舒适性的指标，以下采用两种方式对减速度a的原始值进行处理，得到具有两种不同特征性质的Jerk：

1.1 Jerk_{_fast}，a_{_fast}，能快速跟随减速度a的波动，较好的反映峰值，适用于瞬态监控；

1.2 Jerk_{_slow}，a_{_slow},能很好的反映一段时间内的减速度a的波动情况，适用于长时监控；

根据以上两种不同的监控情况配合适用于以下情景：

S1、通过驾驶员突然的加速或者制动造成车辆的单次耸动来进行计算，且计为K_peak；

S2、通过驾驶员在一段时间内连续多次的小幅踩制动和油门，造成车辆出现连续的小幅耸动，当在一定时间段内累计出现多次耸动时，则乘客会感觉不舒服，且计为，以此来进行计算，且计为K_creep；

S3、通过驾驶员以较大减速度进行持续制动，当持续时间较长时，以此进行计算,且计为K_panic；

S4、通过驾驶员持续增大制动力，即使减速度绝对值不大，但持续增加的减速度会让乘客产生眩晕感，以此进行计算,且计为K_prog；

S5、通过驾驶员在短时间内进行油门和制动操作的切换，造成车辆来回耸动时，即使减速度绝对值不大，但由于减速度发生翻转，乘客会感觉不适，以此进行计算，且计K_reb；K_prog

最后将S1至S5中计算的数据来计算总计不适度K_tot＝K_peak+K_creep+K_panic+K_prog+K_reb，记录行驶里程ODO，

则用每公里不适度

来衡量驾驶员纵向驾驶舒适度。

优选的，具体来计算Jerk_{_fast}，a_{_fast}，方法如下：对原始减速度a求导

然后对Jerk_raw使用巴特沃斯4阶滤波器，截止频率50Hz，得到Jerk_{_fast}。

优选的，具体来计算Jerk_{_slow}，a_{_slow}，方法如下：对v_raw进行4次多项式拟合得到v_f，v_f＝p₁*t⁴+p₂*t³+p₃*t²+p₄*t+p₅，

则拟合

拟合

如果拟合时间过长，容易造成曲线特征的丢失，因此以4s为一时间单位进行拟合，然后取拟合曲线中第2s至第3s的数据依次拼接得到最终的Jerk_{_slow}，a_{_slow}。

优选的，具体计算K_peak如下：

先计算Jerk_{_fas}t峰值处于哪个阈值区间，然后将不适度因子Uncomf取相应的值并累计计入该场景不适度K_peak中：

优选的，具体计算K_creep如下：

L_{creep_thr}为该场景的舒适度阈值，采样间隔时间T_creep0,上阈值为J_{creep_pos}，下阈值为J_{creep_neg}，计数器为Counter，Counter初始值为Counter__ini，增长步长为：Counter__increment，下降步长为Counter__decrement；

(一般J_thr3＜J_{creep_neg}＜0，0＜J_{creep_pos}＜J_thr4)

从0时刻开始，以采样间隔T_creep0为步长进行计算，

如果Jerk_{_fast}>J_{creep_pos}或Jerk_{_fast}<J_{creep_neg}，则

Counter＝Counter+Counter_{_increment}，

如果J_{creep_neg}＜Jerk_{_fast}＜J_{creep_pos}，则

每一个T_creep0周期，Counter＝Counter-Counter_{_decrement}

如果Counter>L_{creep_thr},则

K_creep＝K_creep+U_ncomf2。

优选的，具体计算K_panic方法如下：

定义减速度阈值为a_{panic_thr}，累计时间阈值为T_{panic_thr}，采样间隔T_panic0，计数器Counter，初始值为Counter_{_ini}＝0，增长步长Counter_{_increment}＝0.1，对每一个采样间隔T_panic0，

当a_{_fast}≤a_{panic_thr}，Counter＝Counter+Counter_{_increment}，

a_{_fast}＞a_{panic_thr}，Counter＝Counter-Counter_{_increment}，最小值为0，忽略不计，

如果Counter≥T_{panic_thr}，则认为产生不舒适的感觉，

K_panic＝K_panic+U_ncomf1。

优选的，具体计算K_prog如下：

定义Jerk阈值为Jerk_{prog_thr}，累计时间阈值为T_{prog_thr}，采样间隔为T_prog0，计数器Counter，初始值为Counter_{_ini}＝0，增长步长Counter_{_increment}＝0.1，对每一个采样间隔T_prog0，

当Jerk_{_slow}≤Jerk_{prog_thr}，Counter＝Counter+Counter_{_increment}，

Jerk_{_slow}＞Jerk_{prog_thr}，Counter＝Counter-Counter_{_increment}，最小值为0，则忽略不计；

如果Counter≥T_{prog_thr}，则认为产生不舒适的感觉，

K_prog＝K_prog+U_ncomf2。

优选的，具体计算K_reb如下：

定义a_{reb_posthr}为上减速度阈值，a_{reb_negthr}为下速度阈值，时间间隔为T_reb0，

在时间间隔内，如果a_{_fast}穿过了上阈值及下阈值，则表明减速度发生了一次翻转，引起了不适感计算为：K_reb＝K_reb+U_conf_im2。

本发明的有益效果是：本发明主采用车辆的减速度进行特殊的计算方式，来分开计算瞬时监控和长时监控，将不同的时段造成的不适进行叠加，计算出每公里坐车的舒适度，通过数据来判断带车人坐车的舒适度，从而从侧面来判断驾驶人的驾驶技术。

附图说明

图1为本发明一种基于车辆减速度的纵向舒适性评价方法的Peak示意图；

图2为本发明一种基于车辆减速度的纵向舒适性评价方法的Creep示意图；

图3为本发明一种基于车辆减速度的纵向舒适性评价方法的Panic示意图；

图4为本发明一种基于车辆减速度的纵向舒适性评价方法的Progressive示意图；

图5为本发明一种基于车辆减速度的纵向舒适性评价方法的Rebound示意图；

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

本实施案例是一种基于车辆减速度的纵向舒适性评价方法，包括具备ADAS功能的车辆，数据采集单元从车辆OBD口读取本车车辆的各种信息，其特征在于：通过OBD获得车辆的减速度原始数据a_raw，车速原始数据v_raw，定义减速度的导数

将a及Jerk作为衡量舒适性的指标，以下采用两种方式对减速度a的原始值进行处理，得到具有两种不同特征性质的Jerk：

1.1 Jerk_{_fast}，a_{_fast}，能快速跟随减速度a的波动，较好的反映峰值，适用于瞬态监控；

计算方法：对原始减速度a求导

然后对Jerk_raw使用巴特沃斯4阶滤波器，截止频率50Hz，得到Jerk_{_fast}。

1.2 Jerk_{_slow}，a_{_slow},能很好的反映一段时间内的减速度a的波动情况，适用于长时监控。

计算方法：对v_ra进行4次多项式拟合得到v_f，v_f＝p₁*t⁴+p₂*t³+p₃*t²+p₄*t+p₅，

则拟合

拟合

如果拟合时间过长，容易造成曲线特征的丢失，因此以4s为一时间单位进行拟合，然后取拟合曲线中第2s至第3s的数据依次拼接得到最终的Jerk_{_slow}，a_{_slow}。

定义不适度因子Uncomf＝(Uncomf_1-7...)＝(5,3,0,0,0,3,5)，数字越大表明不适度越强烈。

针对驾驶员的驾驶行为造成的不舒适感，如以下情况：

1.Peak场景

驾驶员突然的加速或者制动造成的车辆大的单次耸动,如图1所示，

定义不同的阈值表征不同的不适程度

J_thr＝(J_thr1-6...)＝(-20,-10,-5,2,6,10)

在t_peak区间内(此处取1s)，

计算Jerk_{_fast}峰值处于哪个阈值区间，然后将不适度因子Uncomf取相应的值并累计计入该场景不适度K_peak中:

下表为具体的不适情况：

Jerk<sub>_fast</sub>	不适度等级	Uncomf
			Jerk<sub>_fast</sub>≥J<sub>thr6</sub>	强烈不适感	Uncomf<sub>7</sub>
J<sub>thr5</sub>≤Jerk<sub>_fast</sub>＜J<sub>thr6</sub>	较大不适感	Uncomf<sub>6</sub>
			J<sub>thr4</sub>≤Jerk<sub>_fast</sub>＜J<sub>thr5</sub>	稍有不适感	Uncomf<sub>5</sub>
J<sub>thr3</sub>≤Jerk<sub>_fast</sub>＜J<sub>thr4</sub>	无不适感觉	Uncomf<sub>4</sub>
			J<sub>thr2</sub>≤Jerk<sub>_fast</sub>＜J<sub>thr3</sub>	稍有不适感	Uncomf<sub>3</sub>
J<sub>thr1</sub>≤Jerk<sub>_fast</sub>＜J<sub>thr2</sub>	较大不适感	Uncomf<sub>2</sub>
			Jerk<sub>_fast</sub>≤J<sub>thr1</sub>	强烈不适感	Uncomf<sub>1</sub>

2.Creep场景

驾驶员在一段时间内连续多次的小幅踩制动和油门，造成车辆出现连续的小幅耸动。当在一定时间段内累计出现多次耸动时，则乘客会感觉不舒服，

参考图2，

定义L_{creep_thr}为该场景的舒适度阈值，采样间隔时间T_creep0＝0.5s，上阈值J_{creep_pos}，下阈值J_{creep_neg}，计数器Counter，Counter初始值为Counter_{_ini}＝0，增长步长Counter_{_increment}＝5，下降步长Counter_{_decrement}＝0.5。

(一般J_thr3＜J_{creep_neg}＜0，0＜J_{creep_pos}＜J_thr4)

从0时刻开始，以采样间隔T_creep0为步长进行计算，

如果Jerk_{_fast}>J_{creep_pos}或Jerk_{_fast}<J_{creep_neg}，则

Counter＝Counter+Counter_{_increment}，

如果J_{creep_neg}＜Jerk_{_fast}＜J_{creep_pos}，则

每一个T_creep0周期，Counter＝Counter-Counter_{_decrement}

如果Counter>L_{creep_thr},则

K_creep＝K_creep+U_ncomf2；

3.Panic场景

当驾驶员以较大减速度进行持续制动时，当持续时间较长时，乘客会感觉不舒服，

参考图3，

定义减速度阈值a_{panic_thr}，累计时间阈值T_{panic_thr}，采样间隔T_panic0(此处取0.1s)，计数器Counter，初始值为Counte_ir_ni＝0，增长步长Counter_{_increment}＝0.1，对每一个采样间隔T_panic0

当a_{_fast}≤a_{panic_thr}，Counter＝Counter+Counter_{_increment}，

a_{_fast}＞a_{panic_thr}，Counter＝Counter-Counter_{_increment}，最小值为0

如果Counter≥T_{panic_thr}，则认为产生不舒适的感觉，

K_panic＝K_panic+U_ncomf1。

4.Progressive场景

当驾驶员持续增大制动力时，即使减速度绝对值不大，但持续增加的减速度会让乘客产生眩晕感，

参考图4，

定义Jerk阈值Jerk_{prog_thr}，累计时间阈值T_{prog_thr}，采样间隔T_prog0(此处取0.1s)，计数器Counter，初始值为Counte_{_irni}＝0，增长步长Counte_{_irncreme＝nt}0.1，对每一个采样间隔T_prog0

当Jerk_{_slow}≤Jerk_{prog_thr}，Counter＝Counter+Counter_{_increment}，

Jerk_{_slow}＞Jerk_{prog_thr}，Counter＝Counter-Counter_{_increment}，最小值为0

如果Counter≥T_{prog_thr}，则认为产生不舒适的感觉，

K_prog＝K_prog+U_ncomf2。

5.Rebound场景

当驾驶员在短时间内进行油门和制动操作的切换，造成车辆来回耸动时，即使减速度绝对值不大，但由于减速度发生翻转，乘客会感觉不适，

参考图5，

定义a_{reb_posthr}上减速度阈值，a_{reb_negthr}下速度阈值，时间间隔T_reb0在时间间隔内，如果a_{_fast}穿过了上阈值及下阈值，则表明减速度发生了一次翻转，引起了不适感

K_reb＝K_reb+U_confim2。

结合1-5中情况能够计算出总不适度K_tot＝K_peak+K_creep+K_panic+K_prog+K_reb，在通过OBD采取这段的行驶里程odo，则每公里不适度为

通过算出的每公里不适度来衡量驾驶员纵向驾驶舒适度，以此来判断驾驶员的驾驶水平。

本发明的有益之处，本发明主采用车辆的减速度进行特殊的计算方式，来分开计算瞬时监控和长时监控，将不同的时段造成的不适进行叠加，计算出每公里坐车的舒适度，通过数据来判断带车人坐车的舒适度，从而从侧面来判断驾驶人的驾驶技术。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于车辆减速度的纵向舒适性评价方法，包括具备ADAS功能的车辆，数据采集单元从车辆OBD口读取本车车辆的各种信息，其特征在于：通过OBD获得车辆的减速度原始数据a_raw，车速原始数据v_raw，定义减速度的导数

将a及Jerk作为衡量舒适性的指标，以下采用两种方式对减速度a的原始值进行处理，得到具有两种不同特征性质的Jerk：

1.1 Jerk_{_fast}，a_{_fast}，能快速跟随减速度a的波动，较好的反映峰值，适用于瞬态监控；

1.2 Jerk_{_slow}，a_{_slow},能很好的反映一段时间内的减速度a的波动情况，适用于长时监控；

根据以上两种不同的监控情况配合适用于以下情景：

S1、通过驾驶员突然的加速或者制动造成车辆的单次耸动来进行计算，且计为K_peak；

S2、通过驾驶员在一段时间内连续多次的小幅踩制动和油门，造成车辆出现连续的小幅耸动，当在一定时间段内累计出现多次耸动时，则乘客会感觉不舒服，且计为，以此来进行计算，且计为K_creep；

S3、通过驾驶员以较大减速度进行持续制动，当持续时间较长时，以此进行计算,且计为K_panic；

S4、通过驾驶员持续增大制动力，即使减速度绝对值不大，但持续增加的减速度会让乘客产生眩晕感，以此进行计算,且计为K_prog；

S5、通过驾驶员在短时间内进行油门和制动操作的切换，造成车辆来回耸动时，即使减速度绝对值不大，但由于减速度发生翻转，乘客会感觉不适，以此进行计算，且计K_reb；K_prog

最后将S1至S5中计算的数据来计算总计不适度K_tot＝K_peak+K_creep+K_panic+K_prog+K_reb，记录行驶里程ODO，则用每公里不适度

来衡量驾驶员纵向驾驶舒适度。

2.根据权利要求1所述的一种基于车辆减速度的纵向舒适性评价方法，其特征在于：具体来计算Jerk_{_fast}，a_{_fast}，方法如下：对原始减速度a求导

然后对Jerk_raw使用巴特沃斯4阶滤波器，截止频率50Hz，得到Jerk_fast。

3.根据权利要求1所述的一种基于车辆减速度的纵向舒适性评价方法，其特征在于：具体来计算Jerk_{_slow}，a_{_slow}，方法如下：对v_raw进行4次多项式拟合得到v_f，v_f＝p₁*t⁴+p₂*t³+p₃*t²+p₄*t+p₅，

则拟合

拟合

如果拟合时间过长，容易造成曲线特征的丢失，因此以4s为一时间单位进行拟合，然后取拟合曲线中第2s至第3s的数据依次拼接得到最终的Jerk_{_slow}，a_{_slow}。

4.根据权利要求1所述的一种基于车辆减速度的纵向舒适性评价方法，其特征在于：具体计算K_peak如下：

先计算Jerk_{_fast}峰值处于哪个阈值区间，然后将不适度因子Uncomf取相应的值并累计计入该场景不适度K_peak中：

5.根据权利要求1所述的一种基于车辆减速度的纵向舒适性评价方法，其特征在于：具体计算K_creep如下：

L_{creep_thr}为该场景的舒适度阈值，采样间隔时间T_creep0,上阈值为J_{creep_pos}，下阈值为J_{creep_neg}，计数器为Counter，Counter初始值为Counter_{_ini}，增长步长为：Counter_{_increment}，下降步长为Counter_{_decrement}；

(一般J_thr3＜J_{creep_neg}＜0，0＜J_{creep_pos}＜J_thr4)

从0时刻开始，以采样间隔T_creep0为步长进行计算，

如果Jerk_{_fast}>J_{creep_pos}或Jerk_{_fast}<J_{creep_neg}，则

Counter＝Counter+Counter_{_increment}，

如果J_{creep_neg}＜Jerk_{_fast}＜J_{creep_pos}，则

每一个T_creep0周期，Counter＝Counter-Counter_{_decrement}

如果Counter>L_{creep_thr},则

K_creep＝K_creep+U_ncomf2。

6.根据权利要求1所述的一种基于车辆减速度的纵向舒适性评价方法，其特征在于：具体计算K_panic方法如下：

定义减速度阈值为a_{panic_thr}，累计时间阈值为T_{panic_thr}，采样间隔T_panic0，计数器Counter，初始值为Counter_{_ini}＝0，增长步长Counter_{_increment}＝0.1，对每一个采样间隔T_panic0，

当a_{_fast}≤a_{panic_thr}，Counter＝Counter+Counter_{_increment}，

a_{_fast}＞a_{panic_thr}，Counter＝Counter-Counter_{_increment}，最小值为0，忽略不计，

如果Counter≥T_{panic_thr}，则认为产生不舒适的感觉，

K_pani_c＝K_panic+U_ncomf1。

7.根据权利要求1所述的一种基于车辆减速度的纵向舒适性评价方法，其特征在于：具体计算K_prog如下：

定义Jerk阈值为Jerk_{prog_thr}，累计时间阈值为T_{prog_thr}，采样间隔为T_prog0，计数器Counter，初始值为Counter_{_ini}＝0，增长步长Counter_{_increment}＝0.1，对每一个采样间隔T_prog0，

当Jerk_{_slow}≤Jerk_{prog_thr}，Counter＝Counter+Counter_{_increment}，

Jerk_{_slow}＞Jerk_{prog_thr}，Counter＝Counter-Counter_{_increment}，最小值为0，则忽略不计；

如果Counter≥T_{prog_thr}，则认为产生不舒适的感觉，

K_prog＝K_prog+U_ncomf2。

8.根据权利要求1所述的一种基于车辆减速度的纵向舒适性评价方法，其特征在于：具体计算K_reb如下：

定义a_{reb_posthr}为上减速度阈值，a_{reb_negthr}为下速度阈值，时间间隔为T_reb0，

在时间间隔内，如果a_{_fast}穿过了上阈值及下阈值，则表明减速度发生了一次翻转，引起了不适感计算为：K_reb＝K_reb+U_confim2。

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