伴隨公路貨運的迅猛發(fā)展，行業(yè)競爭壓力日趨激烈。油價高騰，運價擠壓，公路貨運經(jīng)營者的生意愈發(fā)難做。在管理運營成本上漲的背景下，公路貨運經(jīng)營者對于車隊精細(xì)化管理的需求日益強烈。各項運輸成本中，燃油費以30%~40%的占比成為最大開支，降低油耗成為車隊盈利的重中之重。

所托瑞安基于在商用車主動安全領(lǐng)域多年的產(chǎn)品落地應(yīng)用，產(chǎn)品已覆蓋物流運輸、渣土、客運、公交、?；榷鄠€行業(yè)，目前裝機(jī)已過百萬臺。基于海量駕駛場景、車輛運行、駕駛行為數(shù)據(jù)，所托瑞安分析得出，相同配置的車輛，相同的路線，相同外界條件，不同駕駛習(xí)慣對油耗影響差異高達(dá)30%-50%；特殊路況下正確的駕駛操控，燃油效率最高可提升10%；司機(jī)的駕駛行為習(xí)慣是影響油耗表現(xiàn)的最大因素。

通過科技手段量化油耗、優(yōu)化駕駛行為、降低油耗擊中公路貨運行業(yè)痛點，存在巨大需求潛力。目前，加裝定位和油耗傳感設(shè)備采集油耗和里程數(shù)據(jù)，是行業(yè)常規(guī)方案。但是，由于缺乏對于運輸車輛、運輸線路、駕駛行為的量化分析，對于公路貨運經(jīng)營者很難形成管理抓手。所托瑞安提出人車路協(xié)同優(yōu)化智能節(jié)油技術(shù)對降低企業(yè)運輸成本和公路運輸行業(yè)節(jié)能減排有著深遠(yuǎn)的經(jīng)濟(jì)和社會價值。

1懂車基于海量車輛發(fā)動機(jī)工況數(shù)據(jù)

通過參數(shù)自學(xué)習(xí)算法，實現(xiàn)多車型多場景標(biāo)定

實現(xiàn)車輛動力總成協(xié)同操控優(yōu)化

由于商用車后裝MT車型占據(jù)主流，根據(jù)發(fā)動機(jī)的萬有特性曲線，發(fā)動機(jī)在工作過程中轉(zhuǎn)速和扭矩符合最佳經(jīng)濟(jì)區(qū)范圍，如何獲得不同車型發(fā)動機(jī)萬有特性MAP圖來優(yōu)化車輛動力總成操控成為節(jié)油關(guān)鍵。通過分析比油耗BSFC與發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速、扭矩關(guān)系:BSFC=f ，采樣200組實驗數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)建模和參數(shù)學(xué)習(xí)，可得到該車型的萬有特性擬合曲面圖如圖1所示，該模型用于發(fā)動機(jī)模型中動力及油耗特性的計算過程。根據(jù)發(fā)動機(jī)功耗模型計算公式如下:FC=BSFC* Mn/9550/3600(g/h)，其中FC代表瞬時油耗，用于實時計算發(fā)動機(jī)的能耗特性。

圖１發(fā)動機(jī)萬有特性擬合曲面圖

2懂路傳感器提前識別前方路況，精準(zhǔn)地形匹配

車速規(guī)劃、發(fā)動機(jī)扭矩規(guī)劃、變速箱檔位優(yōu)化

實現(xiàn)特殊路況預(yù)見性駕駛

根據(jù)牛頓第二定律，得到車輛縱向動力學(xué)模型如下:

Ft=ma+Fa+ Fg+Fr+Fb，F(xiàn)t:驅(qū)動力，F(xiàn)a:空氣阻力，F(xiàn)g:坡度阻力，F(xiàn)r:滾動阻力Fb:制動力。車輛形式過程中，根據(jù)驅(qū)動力Ft與發(fā)動機(jī)扭矩M、G關(guān)系建立如下M=Ft*r/G*ηT,其中傳動比G=ig*i0，輪胎半徑為r,所以M=Ft* *r/ ig*i0*ηT。根根據(jù)發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速n=v*G/2Πr，v為車速，所以n=v*ig*i0/2Πr。比油耗BSFC=f,得到發(fā)動機(jī)最佳工況分布，同時采用動態(tài)規(guī)劃算法，預(yù)見前方空間域內(nèi)坡度、曲率等地形信息轉(zhuǎn)化為時間域內(nèi)控制序列(擋位、扭矩)，如圖2所示。

圖2檔位實時基于地形動態(tài)優(yōu)化

3懂駕駛海量駕駛行為數(shù)據(jù)

確定特征參數(shù)，建立駕駛行為經(jīng)濟(jì)評價模型

量化駕駛員經(jīng)濟(jì)駕駛能力，并不斷糾正和改善駕駛行為

通過分析駕駛操控行為與油耗關(guān)系，建立相關(guān)性分析，針對不同駕駛員行駛特性差異，通過采集駕駛員實車行駛數(shù)據(jù)，基于大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)方法挖掘駕駛員行駛特性，對不同駕駛員進(jìn)行差異化分類，劃分駕駛員節(jié)油行為等級，實現(xiàn)對駕駛員節(jié)油駕駛能力劃分,節(jié)油評價和針對性糾正。如圖3為所托物聯(lián)云平臺某客戶車輛每趟次油耗和節(jié)油行為評價。

圖3所托物聯(lián)云平臺節(jié)油駕駛評價圖示

應(yīng)用效果

目前，所托智能節(jié)油產(chǎn)品已在多個物流車隊落地試運行，在客戶實際運營線路上，基于節(jié)油技術(shù)和節(jié)油管理可實現(xiàn)平均節(jié)油率:8.8%。所托智能節(jié)油產(chǎn)品獲得客戶極大認(rèn)可，客戶表示:“司機(jī)是車隊管理中比較棘手的難題，很多司機(jī)即使反復(fù)培訓(xùn)和教育都很難改變駕駛陋習(xí)，通過智能節(jié)油產(chǎn)品解決了車隊最頭疼的油耗問題，并且新手司機(jī)可以通過該產(chǎn)品能夠很快熟悉路線，熟悉車輛，使油耗降下來，每月每輛車可節(jié)省油費高達(dá)3000元左右”。

表2所示為客戶實際運營線路效果驗證數(shù)據(jù)，智能節(jié)油算法提升了發(fā)動機(jī)高效區(qū)間分布占比，減少了發(fā)動機(jī)低效區(qū)間分布占比。通過圖5所示，智能節(jié)油產(chǎn)品可有效改善司機(jī)操控，通過預(yù)見前方路況，精準(zhǔn)匹配車輛發(fā)動機(jī)最佳經(jīng)濟(jì)工況點，達(dá)到市場領(lǐng)先的節(jié)油效果。

表1運輸場景基本概況

圖4運輸線路圖示

圖5不同司機(jī)與智能節(jié)油算法發(fā)動機(jī)萬有特性工況分布對比圖

表2不同司機(jī)與智能節(jié)油算法發(fā)動機(jī)BSFC效率區(qū)間占比對比圖