一种车辆驾驶性评价方法及其系统技术方案

本发明专利技术提供一种车辆驾驶性评价方法及其系统，其中，该方法包括如下步骤：获取车辆当前驾驶工况的子操作工况对应的工况参数集，其中，所述工况参数集由属于同一子操作工况的所有工况参数形成；根据所述工况参数集和车辆驾驶性评价模型获得当前子操作工况的驾驶性评价结果，其中，所述评价模型根据车辆主观驾驶性评价结果和客观驾驶性评价结果建立。本发明专利技术的评价方法可以提高车辆驾驶性评价结果的客观性和准确性，减少主观驾驶性评价由于重复性低和对测试驾驶员的个体感受依赖性强以及车辆驾驶性评价结果不准确、不一致的问题。此外，本发明专利技术的评价方法还可以实时准确、客观地优化车辆的驾驶性，实现动态性能实时调节。

【技术实现步骤摘要】
一种车辆驾驶性评价方法及其系统
本专利技术涉及车辆驾驶性评价
，尤其涉及一种车辆驾驶性评价方法及其系统。
技术介绍
随着市场竞争加剧、消费者对于车辆驾驶感受的要求不断提升，各主流车厂越加重视其车辆在不同驾驶工况下的驾驶性表现，同时对应制定的工况指标也越来越详细。因而，对于车辆驾驶性评价方法的研究不仅有助于全面而准确地提升消费者的驾驶体验而且也符合汽车行业的发展方向。车辆驾驶性一般用于评价驾驶员在汽车纵向行驶过程中的主观驾驶感觉。目前国内外相关汽车企业与汽车咨询服务公司对于车辆驾驶性评价系统的开发方式已经开展了一些研究和讨论，其主要以专业驾驶员的主观驾驶性评价数据作为被触发驾驶性指标评价分数的唯一参考依据。然而，主观驾驶性评价存在重复性低和对测试驾驶员的个体感受依赖性强等特点。从而导致专业驾驶员的主观驾驶性评价的结果也并非总是一致并且准确可信。如果直接将主观驾驶性评价数据用于建立驾驶性评价体系，其主观驾驶性评价的数据结果与客观测试数据量化关系中的相关性容易因为驾驶员的主观差异产生不一致的结果。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题在于，提供一种驾驶性评价方法及其系统，以解决现有技术中主、客观驾驶性评价不一致的问题。为了解决上述技术问题，本专利技术提供一种车辆驾驶性评价方法，该方法包括如下步骤：获取车辆当前驾驶工况下的子操作工况对应的工况参数集，其中，所述工况参数集由属于同一子操作工况的所有工况参数形成；根据所述工况参数集和车辆驾驶性评价模型获得当前子操作工况的驾驶性评价结果，其中，所述评价模型根据车辆主观驾驶性评价结果和客观驾驶性评价结果建立。其中，根据车辆主观驾驶性评价结果和客观驾驶性评价结果建立所述评价模型具体包括：获取不同驾驶工况下车辆主观驾驶性评价与客观驾驶性评价一致的各子操作工况对应的工况参数集；建立用于评价车辆子操作工况的驾驶性的初始模型；利用所述主观驾驶性评价与客观驾驶性评价一致的各子操作工况对应的工况参数集训练所述初始评价模型，获得评价模型。其中，在获取所述主观驾驶性评价与客观驾驶性评价一致的各子操作工况对应的工况参数集前还包括：采集与车辆驾驶性评价相关的车辆信号，对所述车辆信号进行评价处理，获得处理后的车辆信号；根据处理后的车辆信号计算车辆在不同驾驶工况下各子操作工况对应的工况参数，形成所述子操作工况对应的工况参数集；根据所述子操作工况对应的工况参数集获得所述各子操作工况的客观驾驶性评价结果；获取车辆不同驾驶工况下各子操作工况的主观驾驶性评价结果；筛选主观驾驶性评价结果与客观性驾驶性评价结果一致的子操作工况对应的工况参数集。其中，所述根据所述子操作工况对应的工况参数集获得所述各子操作工况的客观驾驶性评价结果具体包括：设置主观驾驶性评价中每一驾驶工况下每一子操作工况的每一评价等级对应的参考参数集，将所述参考参数集作为聚类中心的中心点；选择车辆在同一驾驶工况下的不同子操作工况的多个工况参数集作为样本数据的样本点，对所述样本数据进行聚类评价，获得每一所述子操作工况的客观性驾驶评价结果。其中，所述对所述样本数据进行聚类评价，获得每一所述子操作工况的客观性驾驶评价结果具体包括：计算所述样本数据中的每一样本点到聚类中心的各中心点的欧几里得距离，根据所述欧几里得距离定义目标函数和约束条件；根据所述约束条件求解所述目标函数，获得所述各样本点隶属于每一个聚类中心的置信水平；选取所述置信水平最大的聚类中心对应的评价等级作为所述样本点对应的子操作工况的客观驾驶性评价结果。其中，所述目标函数和约束条件具体为：其中，J为目标函数，xki为样本数据中的第k个样本点Xk的第i个工况参数；rji为主观驾驶评价过程中设置的各子操作工况的评价等级Rj的第i个工况参数，ωkj为样本点Xk隶属于聚类中心点Rj的置信水平，m为该子操作工况的评价等级的总个数，l为样本点个数，n为所述子操作工况对应的工况参数集中的工况参数的个数，λj为拉格朗日乘子，其中，所述建立用于评价车辆驾驶性的初始模型具体为：采用单隐层的前馈人工神经网络建立的初始评价模型为：其中，f(z)为驾驶性的评价结果，z为对应的子操作工况的工况参数集，βq为输出权重，hq为隐藏层节点输出，L为隐藏层节点数。其中，所述方法还包括：利用所述评价模型在线评价车辆驾驶性表现，将所述评价模型输出的驾驶性评价结果与所述车辆主观驾驶性评价与客观驾驶性评价一致的子操作工况中的主观驾驶性评价结果进行对比，验证所述评价模型的准确性。其中，所述方法还包括获取同一驾驶工况下各子操作工况的驾驶性评价结果；根据所述各子操作工况的驾驶性评价计算所述驾驶工况的驾驶性评价结果，根据所述驾驶工况的驾驶性评价结果计算获得发动机的请求力矩；根据所述发动机的请求力矩调整车辆发动机力矩。其中，所述根据所述各子操作工况的驾驶性评价计算所述驾驶工况的驾驶性评价结果，根据所述驾驶工况的驾驶性评价结果计算获得发动机的请求力矩具体包括：获取车辆当前的发动机期待力矩、同一驾驶工况下的各子操作工况的权重系数；根据所述权重系数和所述各子操作工况的驾驶性评价计算所述驾驶工况的驾驶性评价；根据权重系数关系和所述驾驶工况的驾驶性评价对发动机的请求力矩的调整因子进行标定；通过所述调整因子以及所述发动机期待力矩计算获得发动机的请求力矩。其中，根据所述权重系统和所述驾驶性评价计算所述驾驶工况的驾驶性评价具体为：P＝diag(p1p2…pt)其中，U为驾驶工况的驾驶性评价，t为所述驾驶工况中考虑的子操作工况的个数，pt为某个操作子工况的权重系数，st为子操作工况的驾驶评价结果；所述通过所述调整因子以及所述发动机期待力矩计算获得发动机的请求力矩具体为：Treq＝μTexp其中，Texp为发动机期待力矩，Treq为发动机的请求力矩，μ为调整因子。本专利技术还提供一种车辆驾驶性评价系统，包括：工况参数集获取单元，用于获取车辆当前驾驶工况的子操作工况对应的工况参数集，其中，工况参数集由属于同一子操作工况的多个工况参数形成；评价结果分析单元，用于根据所述工况参数集和车辆驾驶性评价模型获得当前子操作工况的驾驶性评价结果，其中，所述评价模型根据车辆主观驾驶性评价结果和客观驾驶性评价结果建立。本专利技术实施例的有益效果在于：本专利技术实施例的车辆驾驶性评价方法，通过选择主观驾驶性评价和客观驾驶性评价一致的子操作工况对应的参数集用于训练模型获得驾驶性评价模型，本专利技术的评价方法可以提高车辆驾驶性评价结果的客观性和准确性，可以减少主观驾驶性评价由于重复性低和对测试驾驶员的个体感受依赖性强以及车辆驾驶性评价结果不准确、不一致的问题。此外，本专利技术的评价方法还可以实时本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车辆驾驶性评价方法，其特征在于，包括如下步骤：/n获取车辆当前驾驶工况的子操作工况对应的工况参数集，其中，所述工况参数集由属于同一子操作工况的所有工况参数形成；/n根据所述工况参数集和车辆驾驶性评价模型获得当前子操作工况的驾驶性评价结果，其中，所述评价模型为根据车辆主观驾驶性评价结果和客观驾驶性评价结果而建立的模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种车辆驾驶性评价方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取车辆当前驾驶工况的子操作工况对应的工况参数集，其中，所述工况参数集由属于同一子操作工况的所有工况参数形成；
根据所述工况参数集和车辆驾驶性评价模型获得当前子操作工况的驾驶性评价结果，其中，所述评价模型为根据车辆主观驾驶性评价结果和客观驾驶性评价结果而建立的模型。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：根据车辆主观驾驶性评价结果和客观驾驶性评价结果建立所述评价模型具体包括：
获取不同驾驶工况下车辆主观驾驶性评价与客观驾驶性评价一致的各子操作工况对应的工况参数集；
建立用于评价车辆子操作工况的驾驶性评价结果的初始模型；
利用所述主观驾驶性评价与客观驾驶性评价一致的各子操作工况对应的工况参数集训练所述初始模型，获得所述评价模型。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在获取所述主观驾驶性评价与客观驾驶性评价一致的各子操作工况对应的工况参数集前还包括：
采集与车辆驾驶性评价相关的车辆信号，对所述车辆信号进行评价处理，获得处理后的车辆信号；
根据处理后的车辆信号计算车辆在不同驾驶工况下各子操作工况对应的工况参数，形成所述子操作工况对应的工况参数集；
根据所述子操作工况对应的工况参数集获得所述各子操作工况的客观驾驶性评价结果；
获取车辆不同驾驶工况下各子操作工况的主观驾驶性评价结果；
筛选主观驾驶性评价结果与客观性驾驶性评价结果一致的子操作工况对应的工况参数集。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述子操作工况对应的工况参数集获得所述各子操作工况的客观驾驶性评价结果具体包括：
设置主观驾驶性评价中每一驾驶工况下每一子操作工况的每一评价等级对应的参考参数集，将所述参考参数集作为聚类中心的中心点；
选择车辆在同一驾驶工况下的不同子操作工况的多个工况参数集作为样本数据的样本点，对所述样本数据进行聚类评价，获得每一所述子操作工况的客观性驾驶评价结果。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述样本数据进行聚类评价，获得每一所述子操作工况的客观性驾驶评价结果具体包括：
计算所述样本数据中的每一样本点到聚类中心的各中心点的欧几里得距离，根据所述欧几里得距离定义目标函数和约束条件；
根据所述约束条件求解所述目标函数，获得所述各样本点隶属于每一个聚类中心的置信水平；
选取所述置信水平最大的聚类中心对应的评价等级作为所述样本点对应的子操作工况的客观驾驶性评价结果。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述目标函数和约束条件具体为：









其中，J为目标函数，xki为样本数据中的第k个样本点Xk的第i个工况参数；rji为主观驾驶评价过程中设置的各子操作工况的第j个评价等级Rj的第i个工况参数，ωkf为样本点Xk隶属于...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹昱聪，范良明，吴健瑜，梅兴泰，王师，林长青，曹勇，
申请(专利权)人：广州汽车集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44