CN116061962A - 一种关于车辆轮胎打滑的可降油耗提醒方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种关于车辆轮胎打滑的可降油耗提醒方法及装置,所述方法包括:获取关于车辆实际行驶路程的累计行驶里程数据,以及获取关于车辆行驶轨迹的GPS行驶距离数据;计算累计行驶里程数据和GPS行驶距离数据的差值,得到空转数值;根据空转数值代入预设的降油潜力计算公式计算得到降油潜力值,并按照降油潜力值进行辅助驾驶提醒。本发明可以利用关于车辆实际行驶路程的累计行驶里程数据以及关于车辆行驶轨迹的GPS行驶距离数据,计算车辆整体的空转数值,再根据空转数值计算车辆整体的降油潜力值,从而能通过降油潜力值给用户进行辅助驾驶提醒,以修正驾驶方式并能减少计算的误差,提升空转以及油耗的计算精度。
Description
背景技术
随着经济的不断发展,人们的生活水平的提高,我国汽车保有量也不断增加。车辆在使用中,可能遇到各种各样的情况,例如爬坡、拥堵或轮胎空转打滑等,而不同的路况可能额外增加车辆行驶油耗,进而增加车辆的碳排放。
为了方便用户了解不同路况或不同状况的车辆油耗,目前常用的方法是针对不同的行驶状况或不同车况进行油耗计算。其中,关于轮胎打滑的油耗计算方法是基于多源数据结构融合的车轮滑转率测量方法,其具体操作方式是通过卫星导航、微惯导单元和轮转速检测等部件采集车辆行进时的方向、姿态角、角速度和速度、加速度等多种动态信息,依据各车轮与车体上相关测算点的空间结构关系,建立多源数据结构融合算法并实时测算各车轮的瞬时滑移率,最后将瞬时滑移率转换成车辆的油耗,计算得到轮胎打滑的油耗,再利用打滑的油耗进行油耗提醒。
但目前常用的方法有如下技术问题:车辆需要额外装设各种设备进行信息和数据采集,增加了车辆的成本;而且各个轮胎的瞬时滑转率可能均不相同,可能左前轮的瞬时滑转率较大,右后轮的瞬时滑转率较小,上述方式只能度量车辆各轮胎的瞬时滑转率,难以反映车辆的整体滑转率,导致后续换算的打滑油耗结果与实际油耗不符,计算的误差较大,精度较低,进而无法根据准确的油耗值以及辅助驾驶进行提醒。
发明内容
本发明提出一种关于车辆轮胎打滑的可降油耗提醒方法及装置,所述方法可以分别获取关于车辆实际行驶路程的累计行驶里程数据以及关于车辆行驶轨迹的GPS行驶距离数据,计算累计行驶里程数据与GPS行驶距离数据的差值得出车辆整体的空转数值,再根据空转数值计算车辆整体的降油潜力值,以降低计算的误差,提高计算的精度,从而能通过降油潜力值给用户进行辅助驾驶提醒,以修正驾驶方式。
本发明实施例的第一方面提供了一种关于车辆轮胎打滑的可降油耗提醒方法,所述方法包括:
获取关于车辆实际行驶路程的累计行驶里程数据,以及获取关于车辆行驶轨迹的GPS行驶距离数据;
计算所述累计行驶里程数据和所述GPS行驶距离数据的差值,得到关于车辆整体空转率的空转数值;
根据所述空转数值代入预设的降油潜力计算公式计算关于车辆整体的降油潜力值,并按照所述降油潜力值进行辅助驾驶提醒。
在第一方面的一种可能的实现方式中,所述获取关于车辆实际行驶路程的累计行驶里程数据,包括:
通过车辆设置的R-BOX设备实时采集车辆的运行数据;
从所述运行数据分别提取车辆终点位置的终点累计行驶里程,以及车辆起点位置的起点累计行驶里程;
计算所述终点累计行驶里程和所述起点累计行驶里程的差值,得到累计行驶里程数据。
在第一方面的一种可能的实现方式中,所述获取关于车辆行驶轨迹的GPS行驶距离数据,包括:
通过车辆设置的R-BOX设备实时采集车辆的运行数据;
从所述运行数据中提取关于车辆行使轨迹的多个GPS坐标;
分别计算相邻两个所述GPS坐标的坐标距离,将若干个所述坐标距离相加求和,得到GPS行驶距离数据。
在第一方面的一种可能的实现方式中,在所述通过车辆设置的R-BOX设备实时采集车辆的运行数据的步骤后,所述方法还包括:
对所述运行数据进行预处理,所述预处理包括:识别丢失数据、补齐丢失数据、保留或删除数据。
在第一方面的一种可能的实现方式中,所述根据所述空转数值代入预设的降油潜力计算公式计算关于车辆整体的降油潜力值,包括:
判断所述空转数值是否大于预设的空转阈值;
若所述空转数值大于预设的空转阈值,则将所述空转数值代入预设的降油潜力计算公式计算关于车辆整体的降油潜力值,所述降油潜力计算公式如下式所示:
降油潜力值(L)=(空转数值-A%)/B%*行程总油耗*C%;
上式中,A为预设的空转阈值,B和C为计算常数。
在第一方面的一种可能的实现方式中,所述预设的空转阈值为预设的空转率阈值学习模型采用不同车型在不同地形下行走时产生的空转率进行模型训练后,推算得到的车辆正常空转率;
其中,所述模型训练的具体流程为:
分别采集每种车型在预设时间周期内对应的多个空转数值,每个所述空转数值为每种车型在不同地形路线行走时的车辆空转数值;
从所述多个空转数值筛选若干个非异常值的空转数值;
采用所述若干个非异常值的空转数值对预设的神经网络进行模型训练,得到空转率阈值学习模型。
在第一方面的一种可能的实现方式中,所述按照所述降油潜力值进行辅助驾驶提醒,包括:
将所述降油潜力值和所述空转数值发送给驾驶员的智能终端,以供所述智能终端通过语音方式向驾驶员推送所述降油潜力值和所述空转数值。
本发明实施例的第二方面提供了一种关于车辆轮胎打滑的可降油耗提醒装置,所述装置包括:
获取模块,用于获取关于车辆实际行驶路程的累计行驶里程数据,以及获取关于车辆行驶轨迹的GPS行驶距离数据;
计算模块,用于计算所述累计行驶里程数据和所述GPS行驶距离数据的差值,得到关于车辆整体空转率的空转数值;
提醒模块,用于根据所述空转数值代入预设的降油潜力计算公式计算关于车辆整体的降油潜力值,并按照所述降油潜力值进行辅助驾驶提醒。
相比于现有技术,本发明实施例提供的一种关于车辆轮胎打滑的可降油耗提醒方法及装置,其有益效果在于:本发明可以分别计算关于车辆实际行驶路程的累计行驶里程数据以及关于车辆行驶轨迹的GPS行驶距离数据,计算累计行驶里程数据与GPS行驶距离数据的差值得出车辆整体的空转数值,再根据空转数值计算车辆整体的降油潜力值,从而能通过降油潜力值给用户进行辅助驾驶提醒,以修正驾驶方式,由于空转数值是关于车辆整车行驶的空转数值,能减少计算的误差,有效提升空转以及油耗的计算精度。
附图说明
图1是本发明一实施例提供的一种关于车辆轮胎打滑的可降油耗提醒方法的流程示意图;
图2是本发明一实施例提供的一种关于车辆轮胎打滑的可降油耗提醒方法的操作流程图;
图3是本发明一实施例提供的一种关于车辆轮胎打滑的可降油耗提醒装置的结构示意图。
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作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。
随着经济的不断发展,人们的生活水平的提高,我国汽车保有量也不断增加。车辆在使用中,可能遇到各种各样的情况,例如爬坡、拥堵或轮胎空转打滑等,而不同的路况可能额外增加车辆行驶油耗,进而增加车辆的碳排放。
为了方便用户了解不同路况或不同状况的车辆油耗,目前常用的方法是针对不同的行驶状况或不同车况进行油耗计算。其中,关于轮胎打滑的油耗计算方法是基于多源数据结构融合的车轮滑转率测量方法,其具体操作方式是通过卫星导航、微惯导单元和轮转速检测等部件采集车辆行进时的方向、姿态角、角速度和速度、加速度等多种动态信息,依据各车轮与车体上相关测算点的空间结构关系,建立多源数据结构融合算法并实时测算各车轮的瞬时滑移率,最后将瞬时滑移率转换成车辆的油耗,计算得到轮胎打滑的油耗。
但目前常用的方法有如下技术问题:车辆需要额外装设各种设备进行信息和数据采集,增加了车辆的成本;而且各个轮胎的瞬时滑转率可能均不相同,可能左前轮的瞬时滑转率较大,右后轮的瞬时滑转率较小,上述方式只能度量车辆各轮胎的瞬时滑转率,难以反映车辆的整体滑转率,进而导致后续换算的打滑油耗结果与实际油耗不符,计算的误差较大,精度较低。
为了解决上述问题,下面将通过以下具体的实施例对本申请实施例提供的一种关于车辆轮胎打滑的可降油耗提醒方法进行详细介绍和说明。
参照图1,示出了本发明一实施例提供的一种关于车辆轮胎打滑的可降油耗提醒方法的流程示意图。
在一实施例中,所述方法适用于车载终端或者车载系统,该车载终端可以与驾驶员的智能终端通信连接。
在又一实施例中,所述方法适用于云端平台,该云端平台可以与车载终端以及驾驶员的智能终端通信连接。
其中,作为示例的,所述关于车辆轮胎打滑的可降油耗提醒方法,可以包括:
S11、获取关于车辆实际行驶路程的累计行驶里程数据,以及获取关于车辆行驶轨迹的GPS行驶距离数据。
累计行驶里程数据可以是车辆实际行驶的里程数。所述GPS行驶距离数据可以是车辆在行驶后其GPS定位坐标变化对应的距离。例如,车辆从A点行驶至B点,可以根据A点的GPS定位坐标与B点的GPS定位坐标,计算得到A点至B点之间的距离,得到GPS行驶距离数据。
累计行驶里程数据和GPS行驶距离数据均可以代表车辆的整体行驶距离,从而能通过代表车辆的整体行驶距离计算车辆的整体打滑距离,从而在后续准确推算得到打滑的油耗,以提升计算的精度。
其中,作为示例的,所述累计行驶里程数据的计算操作可以包括以下子步骤:
S111、通过车辆设置的R-BOX设备实时采集车辆的运行数据。
在一实施例中,可以在车上加装R-BOX设备,通过R-BOX实时采集车辆运行数据,主要用到的数据包括车辆行程数据的采集时间及与其对应的GPS位置信息(经度、纬度)、累计行驶里程等运行数据。
S112、从所述运行数据分别提取车辆终点位置的终点累计行驶里程,以及车辆起点位置的起点累计行驶里程。
具体地,可以从运行数据中获取车辆在起点位置时的里程数,得到起点累计行驶里程。接着可以从运行数据中获取车辆在达到终点时的里程数,得到终点累计行驶里程。
S113、计算所述终点累计行驶里程和所述起点累计行驶里程的差值,得到累计行驶里程数据。
具体地,可以计算终点累计行驶里程和起点累计行驶里程的差值,从而得到车辆从起步位置行驶至终点位置的里程数,得到累计行驶里程数据。
其中,作为示例的,所述GPS行驶距离数据的计算操作可以包括以下子步骤:
S114、通过车辆设置的R-BOX设备实时采集车辆的运行数据。
具体地,可以如步骤S111,在车上加装R-BOX设备,通过R-BOX实时采集车辆运行数据,主要用到的数据包括车辆行程数据的采集时间及与其对应的GPS位置信息(经度、纬度)、累计行驶里程等运行数据。
S115、从所述运行数据中提取关于车辆行使轨迹的多个GPS坐标。
具体地,车辆在行驶过程中,其行驶轨迹可能经过多个地方,每个地方可能有一个GPS坐标,可以从运行数据中提取多个GPS坐标,每个GPS坐标对应一个车辆行驶经过的地方。
若车辆仅从A点行驶至B点,则可以直接获取A点的GPS坐标和B点的GPS坐标。
S116、分别计算相邻两个所述GPS坐标的坐标距离,将若干个所述坐标距离相加求和,得到GPS行驶距离数据。
具体地,可以根据相邻两个所述GPS坐标,计算相邻两个所述GPS坐标的坐标距离,从而得到多个坐标距离。
可以将多个坐标距离相加求和,得到GPS行驶距离数据。
在一可选的实施例中可以根据采集到的车辆行程数据中的GPS位置信息,使用相邻GPS坐标距离计算的静态方法对坐标距离进行计算并求和,得到基于车辆行程轨迹的地图GPS距离,通过ECU累计行驶里程及GPS距离计算行程的空转数值。
在采集数据时,数据可能有各种缺陷,为了减少数据缺陷,避免因数据出错导致后续计算出错,在一实施例中,在步骤S111或者在步骤S114后,所述方法还可以包括:
S21、对所述运行数据进行预处理,所述预处理包括:识别丢失数据、补齐丢失数据、保留或删除数据。
具体地,采集到的数据会首先存储在R-BOX中,随后通过移动网络传回云端平台。云端平台可以根据数据的使用需求,在数据参与运算或逻辑判断前会对采集到的数据进行数据的预处理,对丢失数据进行补齐、保留或删除等操作。
需要说明的是,云端平台可以对车辆行程轨迹进行地形特征标注,为多维度观察车辆行程的轮胎空转率提供数据支持。
S12、计算所述累计行驶里程数据和所述GPS行驶距离数据的差值,得到关于车辆整体空转率的空转数值。
具体地,可以直接计算累计行驶里程数据和GPS行驶距离数据的差值,由于两个数值均可以代表车辆的实际行驶距离,通过两个实际行驶距离的差值,可以计算得到车辆轮胎整体的空转数,得到空转数值。
需要补充说明的是,对于具有地形特征标注的行程,可以完成对各地形条件下的行程进行切片,分别计算各自地形下的车辆ECU累计行驶里程及对应的GPS距离,进而计算出车辆对应地形下的空转数值。
其计算方式可以是(ECU累计行驶里程-GPS距离)/ECU累计行驶里程*100%。
具体的计算逻辑如下:
基于常跑路线的行程具有特征工程标注的各路段地形标签及对应里程数值,通过提取特定地形标签(例如山地)可以获取该地形的各路段ECU里程数值、对应于路段的行驶时间信息。
使用根据R-BOX采集的时间及GPS位置信息计算对应地形路段的GPS距离。
行程特定地形的空转率计算方式:(各路段ECU里程数值加总值-各路段对应的GPS距离加总值)/各路段ECU里程数值加总*100%。
S13、根据所述空转数值代入预设的降油潜力计算公式计算关于车辆整体的降油潜力值,并按照所述降油潜力值进行辅助驾驶提醒。
在计算得到关于车辆整体空转率的空转数值后,可以直接将空转数值代入预设的降油潜力计算公式中,计算得到计算关于车辆整体的降油潜力值。
降油潜力值是车辆的可以下降油耗值,该数值也可以反映因车辆轮胎的空转打滑而产生的额外油耗,即空转打滑的油耗值。
可以按照降油潜力值对驾驶员进行信息提醒,通知驾驶员从A点驾驶车辆至B点这一段路,在路上因轮胎空转打滑而产生的油耗,进而提醒其修正其个人的驾驶习惯或驾驶操作,以降低油耗。
车辆行驶过程中,可能因各种不同的情况产生轮胎空转,而此情况可能不是因车辆本身的器件故障造成,车辆属于正常行驶。因此,当车辆发生轮胎打滑时,可能是正常情况下行驶,为了确定车辆是否在正常情况下产生轮胎空转打滑,在其中一种的实施例中,步骤S13可以包括以下子步骤:
S131、判断所述空转数值是否大于预设的空转阈值。
其中,预设的空转阈值可以是假设为新车空转率阈值,是可接受的空转率。
在本实施例中,所述预设的空转阈值为预设的空转率阈值学习模型采用不同车型在不同地形下行走时产生的空转率进行模型训练后,推算得到的车辆正常空转率;
其中,所述模型训练的具体流程为:
S31、分别采集每种车型在预设时间周期内对应的多个空转数值,每个所述空转数值为每种车型在不同地形路线行走时的车辆空转数值;
S32、从所述多个空转数值筛选若干个非异常值的空转数值;
S33、采用所述若干个非异常值的空转数值对预设的神经网络进行模型训练,得到空转率阈值学习模型。
具体地,预设的空转率阈值学习模型可以是:使用新车(累计行驶里程<10Wkm)进行空转率阈值学习,满足学习条件后,学习出不同地形下的阈值,然后配置到相应的车型,不用重复学习。
学习模型的空转率阈值计算方式与以上的计算方式相同,具体说明如下:
测算具体车型的新车在常跑路线上的空转率(例如,多台且使用同类型及花纹轮胎的新车)。不同车型新车对应于常跑路线的空转率可作为对应车型在该路线上的阈值基准。通过该方法可以测算具体车型的新车在不同地形条件下的空转率数值;具体车型新车阈值基准的判定须综合多车、多行程的数据观察后设定,以3个月为周期进行各空转率数值的迭代。
车型的空转率可以对于具体车型在某一常跑路线上空转率数值大小的判定,可以与该车型在此常跑路线上对应的平均空转率及新车空转率做比对。以车型维度设定空转率时,区分车辆种类,例如牵引车、载货车等。
其中,模型的GPS距离方案也可以采用R-BOX的经度及纬度数据进行测算。
模型可以按以下过程进行训练:
1)地形区分为高原、山地、平原(参照车辆的产品场景库定义)。车辆在测算空转率时按照基于特征标签的常跑路线对每个行程的空转率进行观察和测算。
2)针对具体的地形,每个车型编码(车系+车型名称,例如J6P国五+牵引车J6PCA6DM3-50E5)选10台以上的新车进行该地形条件下常跑路线的行程空转率分析(具体车辆可以根据需要进行调整)。对于包含不同地形的常跑路线,可根据瑞途运营平台中的对常跑路线设置的地形特征工程标签区别分属不同地形的车辆空转率数值。
3)行程结束后对行程轨迹包含的不同地形路段分类进行分类空转率及学习里程累加,并计算车型在常跑路线上的空转率及车型在该常跑路线上各地形的空转率数值,包括如下项:
车型在常跑路线上的空转率:行程的整体空转率数值;
车型对应于地形的空转率:该行程对应于具体地形,如山地的空转率数值(ECU累计行驶里程-GPS距离)/ECU累计行驶里程*100%;
车型对应于常跑路线的行程趟次:行程结束后趟次增加1;
车型对应于地形的累计学习里程:累加本行程中对应地形的行驶里程数;
4)空转率取值逻辑为同路线下去除异常值后的最大值。
5)设定具体常跑路线的趟次超过20具体地形条件下每台车累计学习里程≥1000km且行程次数≥5,训练模型的每车均达到该标准后使用(3)中得到的多车空转率数值综合判定各个空转率阈值基准。
车型对应于常跑路线的空转率:剔除掉异常值后的最大值作为该常跑路线的空转率阈值基准。
车型对应于特定地形的空转率:剔除掉异常值后该地形条件下的空转率最大值作为该车型对应于此地形的空转率阈值
6)具体车型在特定常跑路线的空转率该地形的空转率阈值,认为该车型在该地形条件下阈值范围以内的不超出车型常跑路线空转率阈值基准空转率时,即认为该空转率是可以接受的。
7)不断重复以上过程,以3个月为周期对车型对应于常跑路线的新车空转率阈值及对应于不同地形条件的阈值基准进行更新。
需要说明的是,云端平台可以对常跑路线设定的特征标签,业务运算逻辑中特指地形特征;
通过训练模型可计算对应于多地形特征标注的行程空转率、具体地形的空转率学习值。
通过上述方式可以在车辆驾驶行程结束后测算出该行程的空转率数值,以及与新车空转率阈值的偏差范围。根据行程轨迹是否具有多地形特征标签的情况,从地形维度(高原、山地、平原等)对车型的空转率数值进行度量,并分别计算与新车空转率阈值的偏差范围。
S132、若所述空转数值大于预设的空转阈值,则将所述空转数值代入预设的降油潜力计算公式计算关于车辆整体的降油潜力值,所述降油潜力计算公式如下式所示:
降油潜力值(L)=(空转数值-A%)/B%*行程总油耗*C%;
上式中,A为预设的空转阈值,B和C为计算常数:
具体地,假设预设的空转阈值为2.2%。
若空转数值≤2.2%,可接受的空转率,不计算降油潜力。
若空转数值>2.2%,空转率高,计算轮胎打滑油耗值;
沿用上述例子,假设空转阈值为2.2%。
可选地,降油潜力计算公式如下式所示:
降油潜力(L)=(空转率-2.2%)/2%*行程总油耗*2%;
需要说明的是,在进行多地形行程降油潜力计算时,可以对行程的不同地形进行切片,分别测算空转率偏差并计算降油潜力,综合测算行程的总降油潜力值或百公里的降油潜力值。
在计算降油潜力值后,可以按照降油潜力值进行辅助驾驶提醒,以提醒驾驶员修正其驾驶操作。
可选地,辅助驾驶提醒的操作具体可以包括以下子步骤:
S133、将所述降油潜力值和所述空转数值发送给驾驶员的智能终端,以供所述智能终端通过语音方式向驾驶员推送所述降油潜力值和所述空转数值。
具体地,云端平台可以直接将降油潜力值和空转数值发送给驾驶员的智能终端,驾驶员的智能终端在接收降油潜力值和空转数值后,可以按照降油潜力值和空转数值进行语音播报,供驾驶员了解当前驾驶车辆造成的车辆轮胎空转打滑情况,以及此打滑造成的额外油耗。
参照图2,示出了本发明一实施例提供的一种关于车辆轮胎打滑的可降油耗提醒方法的操作流程图。
具体地,可以先通过R-BOX采集车辆的实时数据(包括车辆行驶时的各项数据以及其GPS坐标等),然后对实时数据进行预处理,得到处理后的数据。接着,可以从处理后的数据导出形成GPS位置数据,利用行程GPS位置数据计算车辆行程的GPS距离。同时可以从处理后的数据提取车辆行程特征标注或者车辆累积行驶的里程数。利用GPS距离和车辆累积行驶的里程数或者利用GPS距离和车辆行程特征标注计算得到关于车辆整车的空转数值。再利用空转数值计算车辆的降油潜力值,最后,将降油潜力值发送给驾驶员的智能终端,供智能终端对驾驶员进行语音提醒。
本发明使用通过R-BOX的采集的数据,并经由云端平台的分析运算模型进行分析,可以在车辆的具体行程结束后测算本次行程的轮胎空转率数值。通过与该行程地形特征匹配的常跑路线的空转率阈值比较,在行程空转率超出阈值且行程实际油耗较高时,由用户的智能终端的手机APP推送行程、油耗及空转率信息给用户,为用户提供以轮胎空转率指标为观测点的高油耗解释服务。
轮胎空转率作为对油耗有直接影响的具体指标,可以让用户更了解轮胎的空转率情况,为用户的车辆轮胎维护保养及燃油经济性提升提供数据支持。
在本实施例中,本发明实施例提供了一种关于车辆轮胎打滑的可降油耗提醒方法,其有益效果在于:本发明可以分别计算关于车辆实际行驶路程的累计行驶里程数据以及关于车辆行驶轨迹的GPS行驶距离数据,计算累计行驶里程数据与GPS行驶距离数据的差值得出车辆整体的空转数值,再根据空转数值计算车辆整体的降油潜力值,从而能通过降油潜力值给用户进行辅助驾驶提醒,以修正驾驶方式,由于空转数值是关于车辆整车行驶的空转数值,能减少计算的误差,有效提升空转以及油耗的计算精度。
本发明实施例还提供了一种关于车辆轮胎打滑的可降油耗提醒装置,参见图3,示出了本发明一实施例提供的一种关于车辆轮胎打滑的可降油耗提醒装置的结构示意图。
其中,作为示例的,所述关于车辆轮胎打滑的可降油耗提醒装置可以包括:
获取模块301,用于获取关于车辆实际行驶路程的累计行驶里程数据,以及获取关于车辆行驶轨迹的GPS行驶距离数据;
计算模块302,用于计算所述累计行驶里程数据和所述GPS行驶距离数据的差值,得到关于车辆整体空转率的空转数值;
提醒模块303,用于根据所述空转数值代入预设的降油潜力计算公式计算关于车辆整体的降油潜力值,并按照所述降油潜力值进行辅助驾驶提醒。
可选地,所述获取模块,还用于:
通过车辆设置的R-BOX设备实时采集车辆的运行数据;
从所述运行数据分别提取车辆终点位置的终点累计行驶里程,以及车辆起点位置的起点累计行驶里程;
计算所述终点累计行驶里程和所述起点累计行驶里程的差值,得到累计行驶里程数据。
可选地,所述获取模块,还用于:
通过车辆设置的R-BOX设备实时采集车辆的运行数据;
从所述运行数据中提取关于车辆行使轨迹的多个GPS坐标;
分别计算相邻两个所述GPS坐标的坐标距离,将若干个所述坐标距离相加求和,得到GPS行驶距离数据。
可选地,在所述通过车辆设置的R-BOX设备实时采集车辆的运行数据的步骤后,所述装置还包括:
预处理模块,用于对所述运行数据进行预处理,所述预处理包括:识别丢失数据、补齐丢失数据、保留或删除数据。
可选地,所述提醒模块,还用于:
判断所述空转数值是否大于预设的空转阈值;
若所述空转数值大于预设的空转阈值,则将所述空转数值代入预设的降油潜力计算公式计算关于车辆整体的降油潜力值,所述降油潜力计算公式如下式所示:
降油潜力值(L)=(空转数值-A%)/B%*行程总油耗*C%;
上式中,A为预设的空转阈值,B和C为计算常数。
可选地,所述预设的空转阈值为预设的空转率阈值学习模型采用不同车型在不同地形下行走时产生的空转率进行模型训练后,推算得到的车辆正常空转率;
其中,所述模型训练的具体流程为:
分别采集每种车型在预设时间周期内对应的多个空转数值,每个所述空转数值为每种车型在不同地形路线行走时的车辆空转数值;
从所述多个空转数值筛选若干个非异常值的空转数值;
采用所述若干个非异常值的空转数值对预设的神经网络进行模型训练,得到空转率阈值学习模型。
可选地,所述提醒模块,还用于:
将所述降油潜力值和所述空转数值发送给驾驶员的智能终端,以供所述智能终端通过语音方式向驾驶员推送所述降油潜力值和所述空转数值。
所属技术领域的技术人员可以清楚地了解到,为方便的描述和简洁,上述描述的装置的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
进一步的,本申请实施例还提供了一种电子设备,包括:存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现如上述实施例所述的关于车辆轮胎打滑的可降油耗提醒方法。
进一步的,本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行程序,所述计算机可执行程序用于使计算机执行如上述实施例所述的关于车辆轮胎打滑的可降油耗提醒方法。
以上所述是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种关于车辆轮胎打滑的可降油耗提醒方法,其特征在于,所述方法包括:
获取关于车辆实际行驶路程的累计行驶里程数据,以及获取关于车辆行驶轨迹的GPS行驶距离数据;
计算所述累计行驶里程数据和所述GPS行驶距离数据的差值,得到关于车辆整体空转率的空转数值;
根据所述空转数值代入预设的降油潜力计算公式计算关于车辆整体的降油潜力值,并按照所述降油潜力值进行辅助驾驶提醒。
2.根据权利要求1所述的关于车辆轮胎打滑的可降油耗提醒方法,其特征在于,所述获取关于车辆实际行驶路程的累计行驶里程数据,包括:
通过车辆设置的R-BOX设备实时采集车辆的运行数据;
从所述运行数据分别提取车辆终点位置的终点累计行驶里程,以及车辆起点位置的起点累计行驶里程;
计算所述终点累计行驶里程和所述起点累计行驶里程的差值,得到累计行驶里程数据。
3.根据权利要求1所述的关于车辆轮胎打滑的可降油耗提醒方法,其特征在于,所述获取关于车辆行驶轨迹的GPS行驶距离数据,包括:
通过车辆设置的R-BOX设备实时采集车辆的运行数据;
从所述运行数据中提取关于车辆行使轨迹的多个GPS坐标;
分别计算相邻两个所述GPS坐标的坐标距离,将若干个所述坐标距离相加求和,得到GPS行驶距离数据。
4.根据权利要求2或3任意一项所述的关于车辆轮胎打滑的可降油耗提醒方法,其特征在于,在所述通过车辆设置的R-BOX设备实时采集车辆的运行数据的步骤后,所述方法还包括:
对所述运行数据进行预处理,所述预处理包括:识别丢失数据、补齐丢失数据、保留或删除数据。
5.根据权利要求1所述的关于车辆轮胎打滑的可降油耗提醒方法,其特征在于,所述根据所述空转数值代入预设的降油潜力计算公式计算关于车辆整体的降油潜力值,包括:
判断所述空转数值是否大于预设的空转阈值;
若所述空转数值大于预设的空转阈值,则将所述空转数值代入预设的降油潜力计算公式计算关于车辆整体的降油潜力值,所述降油潜力计算公式如下式所示:
降油潜力值(L)=(空转数值-A%)/B%*行程总油耗*C%;
上式中,A为预设的空转阈值,B和C为计算常数。
6.根据权利要求5所述的关于车辆轮胎打滑的可降油耗提醒方法,其特征在于,所述预设的空转阈值为预设的空转率阈值学习模型采用不同车型在不同地形下行走时产生的空转率进行模型训练后,推算得到的车辆正常空转率;
其中,所述模型训练的具体流程为:
分别采集每种车型在预设时间周期内对应的多个空转数值,每个所述空转数值为每种车型在不同地形路线行走时的车辆空转数值;
从所述多个空转数值筛选若干个非异常值的空转数值;
采用所述若干个非异常值的空转数值对预设的神经网络进行模型训练,得到空转率阈值学习模型。
7.根据权利要求1所述的关于车辆轮胎打滑的可降油耗提醒方法,其特征在于,所述按照所述降油潜力值进行辅助驾驶提醒,包括:
将所述降油潜力值和所述空转数值发送给驾驶员的智能终端,以供所述智能终端通过语音方式向驾驶员推送所述降油潜力值和所述空转数值。
8.一种关于车辆轮胎打滑的可降油耗提醒装置,其特征在于,所述装置包括:
获取模块,用于获取关于车辆实际行驶路程的累计行驶里程数据,以及获取关于车辆行驶轨迹的GPS行驶距离数据;
计算模块,用于计算所述累计行驶里程数据和所述GPS行驶距离数据的差值,得到关于车辆整体空转率的空转数值;
提醒模块,用于根据所述空转数值代入预设的降油潜力计算公式计算关于车辆整体的降油潜力值,并按照所述降油潜力值进行辅助驾驶提醒。
9.一种电子设备,包括:存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7任意一项所述的关于车辆轮胎打滑的可降油耗提醒方法。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行程序,所述计算机可执行程序用于使计算机执行如权利要求1-7任意一项所述的关于车辆轮胎打滑的可降油耗提醒方法。
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