驾驶行为评价与衡量系统
网约车平台驾驶行为评估与危险预警模型构建
网约车平台驾驶行为评估与危险预警模型构建随着人们对出行需求的不断增长，网约车平台以其便捷、灵活的特点，成为了当代城市交通中不可或缺的一部分。
然而，由于网约车行业的快速发展和不断涌现的安全问题，我们迫切需要一种可行的方法来评估网约车驾驶员的行为，并构建相应的预警模型，以提升乘客的出行安全。
一、网约车驾驶行为评估为了评估网约车驾驶员的行为，在建立模型之前我们需要收集大量的驾驶行为数据，并从中提取相关特征。
数据的收集可以通过车载传感器、GPS定位、行车记录仪等设备进行，以获取驾驶员的车速、加速度、制动力、转弯角度等信息。
同时，我们还可以收集驾驶员的历史订单数据，包括订单完成率、评价分数、服务时长等指标。
这些数据可以反映驾驶员的驾驶技术水平、安全意识以及服务质量等方面。
在数据收集完毕后，我们可以利用机器学习算法对数据进行训练，构建驾驶行为评估模型。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）以及深度学习算法等。
通过将特征向量与相应的驾驶行为标签进行训练，模型可以学习到不同特征与驾驶行为之间的关系，并对驾驶员在行驶过程中的行为进行评估。
二、危险预警模型构建在评估驾驶员的行为之后，我们可以基于评估结果构建危险预警模型，以提前预警潜在的危险情况，从而降低事故的发生率。
危险预警模型可以基于监督学习算法构建，通过驾驶行为数据和历史事故数据进行训练。
首先，我们需要收集大量的事故数据，包括事故发生时间、地点、肇事原因等信息。
然后，将事故数据与驾驶行为数据结合，通过机器学习算法进行训练，模型可以学习到不同驾驶行为与事故发生之间的关系。
在危险预警模型构建过程中，我们还可以将其他因素考虑进来，如天气、路况等。
这些因素可以通过天气预报、交通信息等源进行获取，并与驾驶行为数据进行关联。
通过综合考虑多个因素，危险预警模型可以更加准确地判断潜在的危险情况。
三、模型应用和改进构建完成的评估模型和危险预警模型可以应用于网约车平台，为乘客提供更加安全的出行环境。
车辆驾驶员安全行为评估表
车辆驾驶员安全行为评估表背景车辆驾驶员的安全行为对于道路交通安全至关重要。
通过对驾驶员进行安全行为评估，可以发现和纠正不安全的驾驶行为，从而提高道路交通的安全性。
目的本评估表旨在评估车辆驾驶员的安全行为，以确定其驾驶技能和注意力水平，帮助促进驾驶员的安全行为并改善驾驶惯。
评估内容一、驾驶技能评估1. 驾驶技术：评估驾驶员的操作技术，包括起步、换挡、转向、刹车等。
2. 观察能力：评估驾驶员对道路交通状况的观察力和判断能力。
3. 操控能力：评估驾驶员对车辆的操控能力，包括控制速度、保持车辆稳定等。
二、注意力评估1. 专注程度：评估驾驶员对驾驶任务的专注程度，包括不分心、不玩手机等。
2. 反应速度：评估驾驶员对突发状况的反应速度，包括紧急制动、躲避障碍物等。
三、交通规则遵守评估1. 超速行驶：评估驾驶员是否存在超速行驶的情况。
2. 闯红灯：评估驾驶员是否存在闯红灯的情况。
3. 违反交通规则：评估驾驶员是否存在违反交通规则的情况。
评估流程1. 评估员通过观察和记录驾驶员的驾驶行为来进行评估。
2. 评估过程中，评估员应保持客观且警觉，记录评估项的情况和评估结果。
3. 根据评估结果，评估员应将不安全的驾驶行为进行指导和纠正。
结果分析评估结束后，根据评估结果，将驾驶员的安全行为分为以下几个类别：1. 优秀：驾驶员的安全行为非常出色，驾驶技能高超，且严格遵守交通规则。
2. 良好：驾驶员的安全行为良好，驾驶技能较强，但在某些方面仍需要改进。
3. 一般：驾驶员的安全行为一般，驾驶技能一般，存在一定的安全隐患。
4. 不合格：驾驶员的安全行为不合格，驾驶技能较差，且常常违反交通规则。
结论通过车辆驾驶员安全行为评估，可以及时发现和纠正驾驶员的不安全行为，促进驾驶员的安全行为和驾驶技能的提高。
同时，评估结果可以作为驾驶员培训和安全管理的参考，帮助提高车辆驾驶员的整体安全素养。
驾驶行为评分
驾驶行为评分
驾驶行为评分是一种评估驾驶员驾驶行为的方式，通常会根据交通违法行为、事故记录、行车态度等方面对驾驶员进行打分。
评分越高，代表驾驶员的驾驶行为越良好。
以下是一些常见的驾驶行为评分项目：
1. 行车规范。
评价驾驶员在道路行驶时是否注意交通规则，如是否系好安全带、是否按照道路标示处行驶、是否人车分流等。
不按规定行驶的行为会被扣分。
2. 事故记录。
评价驾驶员在过去的一段时间内是否发生过交通事故，若有则会被扣分。
对于严重事故，扣分会更多。
3. 酒驾和毒驾。
评价驾驶员是否在饮酒、吸毒等情况下驾车，这些行为会被严格扣分。
4. 交通违法行为。
评价驾驶员是否经常违反交通法规，如闯红灯、压线行驶、超速等。
频繁违法的驾驶员会被扣更多分。
除了上述几个方面，还有其他的一些细节问题也可能影响到驾驶行为评分，如是否爱护公共道路设施、是否保持车辆整洁等。
每个地区的评分标准可能有所不同，请提前了解相关规定。
汽车智能系统中的驾驶员行为识别与健康评估
汽车智能系统中的驾驶员行为识别与健康评估随着科技的发展，汽车智能系统逐渐成为现代汽车的一个重要组成部分。
其中，驾驶员行为识别与健康评估技术的应用日益广泛。
本文将介绍汽车智能系统中的驾驶员行为识别与健康评估的重要性、相关技术以及在实际驾驶中的应用。
驾驶员行为识别与健康评估在汽车智能系统中的重要性不可忽视。
准确识别驾驶员的行为能够提高行车安全，减少交通事故的发生。
同时，通过对驾驶员的健康状态进行评估，可以提前发现驾驶员的疲劳、注意力不集中以及其他潜在的健康问题，及时采取措施保障驾驶员的安全。
为了实现驾驶员行为识别与健康评估，在汽车智能系统中，使用了多种技术手段。
其中，最常见的是图像处理技术和传感器技术。
通过车载摄像头捕捉驾驶员的姿态、面部表情、眼部活动等视觉信号，并结合机器学习算法进行分析，可以识别出驾驶员的疲劳、分神及情绪变化等。
此外，还可以配备心率传感器、呼吸传感器等设备，用于监测驾驶员的生理参数，以评估其健康状况。
驾驶员行为识别与健康评估技术在实际驾驶中的应用广泛。
首先，通过识别驾驶员的行为，可以及时发出警告，提醒驾驶员调整状态，避免事故的发生。
例如，在驾驶员疲劳时，系统可以发出警示声音或震动座椅，提醒驾驶员休息。
其次，通过监测驾驶员的健康状况，可以提供个性化的建议和指导，帮助驾驶员维持良好的健康状态。
例如，当驾驶员的心率异常升高时，系统可以向驾驶员推送呼吸放松的音乐，帮助其调节心态和舒缓紧张情绪。
除了提高行车安全和保障驾驶员的健康外，驾驶员行为识别与健康评估技术还具有其他潜在的应用价值。
首先，通过获取驾驶员的行为数据，可以对驾驶模式进行分析，帮助车辆自动调整参数，提供更加舒适的驾驶体验。
其次，通过对驾驶员行为的研究，可以为驾驶员教育和培训提供科学依据，改善驾驶员的驾驶技术和习惯。
然而，驾驶员行为识别与健康评估技术也面临一些挑战和问题。
首先，虽然技术手段已经非常成熟，但是在复杂的驾驶场景中，如恶劣天气、夜间行驶等，行为识别的准确率仍然有待提高。
驾驶性评价与标定
RPM
Surge TPS
典型驾驶性评价工况及典型问题（稳定工况）
• 稳定工况包括
匀速和恒油门
• 稳定评价要素
– 不同匀速工况下，车速/转速是否均匀稳定？ – 恒油门加速时转速/车速是否均匀上升？
• 哪些情况容易出现匀速不稳定？
– 某些控制参数不平顺（VE, Spark, …） – 某些控制策略切换（如退出light off …） – 某些部件切换状态（VVT/Turbo/EGR …） – 某些执行部件问题（如ETC stuck …）
典型驾驶工况及典型问题（加速）
• 加速评价要素
– 加速响应是否及时？是否精确？ – 加速曲线是否均匀平滑？
• 常见加速问题
– Tip in Bump/Shock（加速冲击） – Tip in Hesitation（加速迟滞） – Tip in Surge(加速喘振） – Tip in Stumble（加速倒拌/加速应答差） – Knock（爆震）
如果是通过踩油门等方式退出DFCO, 推荐快速恢复供油 KfFUEL_Pct_DFCO_RampInTPS_Thrsh 一般设为5%。
起步过程标定
起步分带油门起步和不带油门起步两种，从空调使用情况看分开关两种状 态，从档位来看，一二档起步情况都会用到。 起步性能的好坏与离合器操作快慢、离合器好坏及发动机低速扭矩关系极 大，但与EMS标定也有很密切的关系。这里主要讲带油门的起步过程。
驾驶性评价与标定
（优选）驾驶性评价与标定
相应主题
驾驶性评价
➢ 驾驶性概念 ➢ 驾驶性评价工况总概述 ➢ 驾驶性评价规范及流程 ➢ 驾驶性评分方法 ➢ 典型驾驶性工况及典型问题
驾驶性标定
➢ 驾驶性标定概述 ➢ 扭矩控制算法简介 ➢ 加速过程标定 ➢ 减速过程标定 ➢ 起步过程标定 ➢ 换档过程标定 ➢ 发动机调速标定
汽车驾驶行为分析与评估
汽车驾驶行为分析与评估汽车驾驶是现代社会中必不可少的交通方式，而汽车驾驶行为的好坏直接影响着出行的安全和舒适度。
因此，对于汽车驾驶行为的分析和评估是非常重要的。
一、什么是汽车驾驶行为？汽车驾驶行为是指人在驾驶汽车时所表现出来的各种行为活动，包括：起步、变道、加减速、超车、停车等。
汽车驾驶行为的好坏直接影响着车辆行驶的安全和效率。
二、汽车驾驶行为的评价指标1.速度速度是衡量汽车驾驶行为好坏的重要指标之一。
安全的驾驶速度应该根据道路状况、天气情况、车辆性能等因素综合考虑确定。
2.加速度加速度是汽车从停止状态到达驾驶速度所用的时间。
汽车加速度快，可以更快地融入车流，提高行驶效率，但过于追求加速度可能会损害车辆的性能和安全。
3.减速度减速度是汽车从行驶速度减速到停止所用的时间。
合理的减速度可以保证驾驶安全，但如果车辆减速太快，会对车辆的制动系统造成损害。
4.操纵稳定性操纵稳定性是指车辆的平稳性和稳定性，以及驾驶员对车辆的控制能力。
合理的驾驶行为可以保持车辆的操纵稳定性，避免意外事故的发生。
三、汽车驾驶行为分析汽车驾驶行为分析是指通过分析汽车驾驶人员的行为和车辆状态，来评估行车的安全和效率。
通过对汽车驾驶行为的分析可以找出不良的驾驶习惯和驾驶行为，以便改进和提高驾驶的安全和效率。
可以采用车载数据记录仪等设备，对汽车驾驶行为进行记录。
通过对数据的分析，可以得出以下结论：1.驾驶员的驾驶素质和技能对行车安全影响很大，应该严格规范驾驶员的素质和技能培训。
2.超速、占用对向车道等不良驾驶行为占据主要的违规现象，严格执法是必要的。
3.大多数事故是由人为因素导致，改善驾驶员的驾驶行为和素质是避免交通事故的关键。
四、汽车驾驶行为评估汽车驾驶行为评估是根据各种指标评估汽车驾驶行为的好坏，以便优化行车安全和效率。
主要通过专业的设备记录汽车驾驶行为的各个方面，并进行评估。
汽车驾驶行为评估主要包括以下方面：1.驾驶员的驾驶技能和素质评估，这个可以通过驾驶考试等方式得出。
汽车驾驶行为分析与评价
汽车驾驶行为分析与评价随着交通工具的不断改进和社会的快速发展，汽车成为了现代人最为常见的交通工具之一。
然而，与之带来的却是道路交通安全的重要问题。
在过去的几十年里，随着汽车数量的急剧增长，道路交通事故也呈现出越来越严重的形势。
而由于许多不同的原因，车辆驾驶行为也成为了道路交通安全问题的重要因素。
本文将对汽车驾驶行为进行分析和评价。
I. 什么是汽车驾驶行为汽车驾驶行为指人类在驾驶汽车时所展现出的各种行为模式和习惯。
这些行为涉及到了驾驶员在开车时的注意力、判断力、反应速度、行为规范等方面，可以对道路交通安全产生重大影响。
II. 自我评价在进行汽车驾驶行为的评价之前，驾驶员需要先对自己的驾驶行为进行评价。
一般来说，可以从以下几个方面对自己的驾驶行为进行评价：1. 注意力是否集中：驾驶员在开车时需要时刻关注前方情况，如果驾驶员注意力不够集中，就容易发生意外。
2. 对车速的控制是否恰当：驾驶员需要根据道路情况和交通流量合理控制自己的车速。
过高或过低的车速都容易导致交通事故。
3. 是否遵守交通规则：交通规则是保障道路交通安全的法律法规。
驾驶员需要遵守交通规则，尊重交通信号，防止与其他车辆的冲突。
4. 反应速度是否快速：驾驶员需要在非常短的时间内做出反应，如闪避、制动等，保障自己和其他车辆的安全。
III. 评价标准对汽车驾驶行为进行评价时，需要根据标准化的评价体系进行。
下面是几个常用的评价标准：1. 交通事故的发生率：交通事故的发生率是评价驾驶行为最直接的标准之一。
如果发生率较低，那么驾驶行为就是相对安全的。
2. 交通违法行为的发生率：交通违法行为也是一种严重的交通隐患。
如果交通违法行为的发生率较低，那么驾驶员的驾驶行为就相对规范。
3. 驾驶员道德和素质水平：驾驶员的道德和素质水平直接决定了他们的驾驶行为。
如果驾驶员道德和素质水平较高，那么他们的驾驶行为也相对安全。
IV. 改进措施对于驾驶员来说，如何改进自己的驾驶行为非常重要。
基于深度学习的驾驶行为识别与安全预警系统设计
基于深度学习的驾驶行为识别与安全预警系统设计随着智能交通系统的发展，驾驶员驾驶行为的识别和安全预警成为了保障道路交通安全的重要任务。
为了有效地识别驾驶员行为并提前预警潜在的交通事故，基于深度学习的驾驶行为识别与安全预警系统被提出。
1.概述基于深度学习的驾驶行为识别与安全预警系统是基于驾驶员的生理和行为特征来识别其行为并预警的一种智能系统。
通过监测驾驶员的面部表情、眼睛活动、头部姿势、手部动作等特征，系统可以实时判断驾驶员的注意力、疲劳程度、情绪状态等，并及时发出预警信号。
2.系统设计（1）数据采集与预处理：系统需要在驾驶员的车辆内设置相应的传感器，如摄像头、红外线传感器等，用于采集驾驶员的行为特征数据。
采集到的数据需要进行预处理，包括图像去噪、变换等操作，以提高数据的质量。
（2）特征提取与选择：深度学习算法需要大量的高质量数据来进行训练，但原始数据往往是高维的。
因此，需要对数据进行特征提取与选择，选择最具代表性的特征用于后续的训练和识别。
（3）模型训练与优化：在数据预处理和特征提取之后，可以使用深度学习算法，如卷积神经网络、循环神经网络等，对驾驶员的行为进行训练和识别。
通过反向传播算法等优化方法，不断调整模型的参数，提高模型的识别准确率和鲁棒性。
（4）安全预警机制：根据驾驶员的行为，系统可以设定一系列安全指标和预警规则，当驾驶员的行为异常（如疲劳、分心、违规驾驶等）时，系统会发出相应的警报，提醒驾驶员注意安全。
3.技术挑战在设计基于深度学习的驾驶行为识别与安全预警系统时，还面临一些技术挑战。
（1）数据量与质量：由于深度学习算法需要大量的高质量数据进行训练，所以如何获得充足的数据并确保其质量是一个困难的问题。
此外，由于驾驶场景的多样性，系统需要具备一定的适应能力，能够对不同驾驶环境下的驾驶行为进行准确识别。
（2）实时性与稳定性：驾驶行为识别与安全预警系统需要实时监测驾驶员的行为，并及时发出预警。
因此，系统需要具备较高的实时性和稳定性，能够在复杂的驾驶条件下实时识别和预警。
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《驾驶行为表征指标及分析方法研究》（吉林大学博士论文）目录：1.国内外文献综述2.驾驶行为信息采集方案3.驾驶行为表征指标体系构建4.安全性评估办法5.驾驶人认知能力评估指标体系及办法6.典型应用1.国内外文献综述研究背景：车越来越多、交通事故多、安全很重要、交通事故的预防亟待解决、国家重视、驾驶人员的错。
研究意义：1.驾驶行为安全性提升提供技术支持（改善驾驶培训质量和教育质量）2.车辆安全性……理论基础3.道路安全性……理论基础4.后续研究……理论基础。
研究现状：内容多、要求高、难度大。
研究框架如下：（1）驾驶行为信息采集：实验环境（各种平台）、车辆运动及操控信息采集（仿真驾驶车辆信息、实际车辆信息采集系统、监控记录仪）、驾驶人生理、信息采集。
（2）驾驶行为技术分析：面向驾驶行为分析的虚拟交通情景构建技术；驾驶行为表征体系研究；实验设计及数据分析方法研究。
（3）驾驶行为理论研究：建模、状态辨识、适应性、后面：略2.驾驶行为信息采集系统设计及实现驾驶行为信息分类：感知、决策、操控驾驶行为数据采集分析：驾驶人基本信息驾驶员视觉信息：驾驶人生理特征信息驾驶人心理特征指标驾驶人操纵行为信息车辆运行状态信息道路基本信息2.2.1 驾驶人生理、心理信息采集（详细介绍了各种仪器）2.2.2 驾驶人操控及车辆运行信息采集方案及技术实现软件实现2.2.3 基于GPS的道路信息采集方案及技术实现①数据坐标转换②样本点的识别与分类③计算模块设计及功能：采样点坐标输入↓计算里程、曲率、删去异常点↓判断样本点所属曲线是直线还是曲线↓进行曲线（直、圆）拟合，求解相关参数↓计算缓和曲线相关参数↓计算平曲线一览表相关参数↓输出（并附有详细的函数以及输入输出数据形式）2.3.1 驾驶行为信息同步需求：信息同步的必要性、信息同步需求2.3.2 信息同步的实现：利用Observer3.驾驶行为表征指标体系构造3.1 驾驶人感知行为表征指标3.1.1 视点分布范围指标3.1.2 注视区域分布比例指标(1)注视区域划分：左前中前右前、左窗仪表右窗、左后中后右后；用矩阵表示（比例）3.1.3 注视序列指标：注视链、利用Observer3.2 驾驶决策行为表征指标3.2.1 驾驶决策行为含义：以“环境信息、本车状态、交通情景”为输入，以“驾驶行为”为输出的一种映射关系3.2.2 决策行为分析载体（5个场景）3.2.3 驾驶决策行为表征指标：“决策规则”和“决策反应时间”两个方面（1）驾驶决策类型及编码：情景：E 横向：左转-L，右转-R，纵向：维持-N 加速-A，减速-D，维持-K （2）驾驶决策反应时间（3）指标采集方法：利用Observer3.3 驾驶人操控行为表征指标3.3.1 纵向操控行为表征指标（1）换档频率：Rate Gear Change = N / T（单位时间内换档次数=指分析时段内换档次数/分析时段的时间长度）（2）空档滑行比率：Gear Zero Rate = T zero / T（空档滑行时间比率=分析时段内空档时段所占时长/分析时段的时间长度）3.3.2 横向操控行为表征指标（1）转向灯使用频率：Light Change Rate=N l / T（单位时间内转向灯使用次数=分析时段内转向灯使用次数/分析时段长度）（2）转向灯合理性指标:设T = 转向灯使用次数/变更车道次数。
则当转向灯使用次数多于变更车道或转弯次数时，即当T > 1时，则存在变道、转弯意图但未成功执行的情况；反之，说明驾驶人在变道、转弯时存在不使用转向灯的情况。
通常情况下T 值会在1 附近波动，当T<1时，则会出现T越小，事故隐患越大的趋势。
3.4 车辆运行状态表征指标3.4.1 车辆纵向运动状态表征指标：（1）速度标准差、加速度标准差（2）庞卡莱截面3.4.1.2 车速变异性指标的求算3.4.2 车辆横向运动状态表征指标：方向盘转角标准差3.5 驾驶行为影响关键因素判别方法3.5.1 驾驶行为实验设计方法3.5.1.1 驾驶行为实验因素水平分析3.5.1.2 实验方案确定方法（部分举例）3.5.2 单指标正交实验层次模型3.5.3 因素水平对结果影响程度分析方法：矩阵4.基于模糊网络层次分析理论的驾驶行为安全性评估方法（1）驾驶行为评估对象及关系分析：“感知安全性”、“决策安全性”、“操控安全性”（2）评估思路及方法选择：模糊理论和ANP理论确定指标等级5.驾驶人认知能力评估指标体系及方法专家评估占一定比重（置信权重）还有一部分数据挖掘完成指之间对目标（安全性）的比重以及具体的操作实施方法6.典型应用7.总结和展望：略次任务驾驶安全性评价指标及评价模型研究（）德尔菲法：由美国著名的思想库—兰德公司首创，该方法是以专家的经验知识知觉和判断为基础的评估方法德菲尔法针对专家采用问卷形式调查，保证每名专家的独立性，且不受其他权威人士的干扰，而且能在相互反馈的基础上进行修正。
（）熵值法：根据某项指标的指标变异程度确定指标权重指标值的变异程度越大，含有的信息量就越大，其信息熵越小，该指标的权重系数越大；反之，指标的变异程度越小，含有的信息量就越小，信息熵越大，该指标的权重系数就越小（）主成分分析法：皮尔逊（）首先创用了主成分分析法，并由贺德临（，）加以发展该方法主要通过求协方差和相关系数矩阵特征值和特征根，并按照贡献率的不同确定出指标权重（）因子分析法：该方法由英国统计学家斯皮尔曼发明，它利用评价指标含有的信息，将指标按照不同的类别进行分类，并建立因子模型，将原来的指标整合成少数不可观测且相互无关的因子（）层次分析法（，）：年美国匹兹堡大学提出了层次分析法，首次将定性分析与定量分析结合在一起该方法首先请专家针对不同评价层次中的指标进行评价，并建立相应的判断矩阵，然后通过求矩阵特征值的办法确定出指标的权重（）网络分析法（，）网络分析法是年再次提出的一种评价方法是在层次分析法（）基础上延伸的一种主观与客观相结合的决策方法构建网络式评价体系，层与层之间可以反馈，单层内可以相互关联（）模糊网络分析法（）该方法实现了模糊综合评判与网络分析法的有机结合，年南京理工大学唐小丽在其博士论文中明确提出了模糊网络分析法，并将网络分析法应用到模糊综合评判中，该方法针对具有依赖反馈的复杂问题进行赋权，评价效果良好基于车辆运行监控系统的驾驶行为安全与节能美国汽车工程协会（SAE）在1971 年以控制器局域网（CAN2.0B）作为网络核心协议制定了《车辆网络串行通信和控制协议》（SAE J1939）标准，参照国际标准化组织（ISO）的开放式数据互联模型定义了7 层基准参考模型，规定了汽车内部电子控制单元（ECU）的地址配置、命名、通讯方式以及报文发送优先级等，并对汽车内部各个具体的电控单元通讯作了详细的说明，这一标准成为车队管理技术发展的基础。
它使得整车的ECU 形成一个控制局域网（CAN 总线），加之汽车零部件生产商与服务供应商运用信息技术与网络技术（IT&INTERNET），将自动车辆定位（AVL）控制器局域网系统与固定的车辆管理信息系统连接形成的车载通讯电脑，使得运输企业利用电脑管理运输活动的管理系统成为可能。
国内研究情况：1.智能运营管理系统：苏州金龙―“G-BOS”智慧运营系统权重：超速25%、发动机超转（非经济转速）5%、急加速15%、急减速15%、绿区驾驶（发动机最佳油耗区域）10%、长时间怠速10%、空挡滑行10%、怠速使用空调5%等九项评价指标2.宇通客车―“安节通”智能运营系统系统主要由车载终端设备、无线传播媒介、服务器平台三大部分组成3.青年客车―“行车宝”系统对车辆在运行过程中的经济转速区（绿区）停留平均时间、急加速、急减速、发动机超转、离合器使用、紧急制动等操作行为进行有效管理，通过燃油油量传感器监控、燃油流量传感器监控、怠速时间监控、怠速时间油量消耗监控及同辆车不同驾驶员的油量消耗数据对比分析等方式提高车辆运营的能效。
第二章驾驶行为安全与节能评价指标研究2.1 驾驶行为安全评价指标研究（根据交通事故发生的原因）指标确定：2.2 驾驶行为节能评价指标研究从行车前准备、驾驶操作（发动机起动、车辆预热、起步、换挡变速、加速、减速、车速控制、转向控制、特殊路段驾驶、行车温度控制、空调使用、发动机熄火、行车中检查、停车）、收车后检查等方面规范了驾驶员的驾驶操作。
(1) 车辆预热推荐柴油机的最佳升温转速为1300r/min，柴油机的起步冷却液温度为40 ℃。
因此，在气温不太低的情况下，发动机起动后在原地怠速运转不超过60s，无需专门预热即可起步。
(2) 起步操作(3) 档位操作(4) 加速操作驾驶经验和试验结果均表明，缓加速比急加速要省油，就是强调了加速操作的柔和性。
从而将加速操作的节能评价标准定为汽车的加速度。
(5) 减速操作在同样的减速区间，采用急减速（Ja=0.69m/s2）将比平缓减速（Ja=0.3m/s2）多的百公里油耗大25.84%，减速距离短45.24m，油耗多0.21ml。
不得空挡滑行。
（6）车速控制当加速踏板位置不稳、车速上下波动时，汽车的百公里油耗会增加，而且速度波动越大，百公里油耗增加越大。
此外，在速度波动范围相同的情况下，踩加速踏板越急比缓冲加速踏板的百公里油耗要高。
（7）车辆怠速因此，当汽车停车后（尤其是长时间停车），要尽量减少发动机怠速空转时间，及时使发动机熄火。
（8）车辆技术状况因此将用车辆信息技术监测车辆是否有故障信息作为评判车辆技术状况的方法之一。
（9）车辆空调使用评判空调使用合理性的较好方法是判断车厢内的温度是否过低。
综上2.3 驾驶行为安全与节能评价指标体系第三章驾驶行为安全与节能评价方法研究3.1 驾驶行为安全与节能评价指标理论模型3.1.1 车辆预热（1）评价模型及参数分析（3）评价方法对于车辆怠速预热操作的合理性，主要从三个方面来进行评价：（1）t≤ta1，即怠速时间不能过长；（2）T≤Ta1，即怠速时冷却液温度不应上升过高；（3）n≤na1，即怠速时不应使发动机高速空转。
当t＞ta1时，记录累计怠速预热时间及该不良驾驶行为的次数；当T ＞Ta1时，记录累计怠速预热时间及该不良驾驶行为的次数；当n＞na1时，记录该不良驾驶行为的次数。
对于车辆底盘预热操作的合理性，主要从两个方面来进行评价：（1）Sa1≤S≤Sa2，即预热行驶距离应在合理范围；（2）n≤na2，即预热行驶时不应使发动机高速空转。
当S＞Sa2或者S＜Sa1时，记录底盘预热距离及该不良驾驶行为的次数；当n＞na2时，记录该不良驾驶行为的次数。
g i = 60 * n /（V * K）K = i* 1000 / ( 2 * 3.14 * r )（3）评价方法对于起步操作的合理性，主要是发动机转速n≤na3，即汽车起步时不应猛踩加速踏板使发动机转速过高。