本发明属于驾驶评价的技术领域，具体涉及一种驾驶激烈程度评价系统、方法、存储介质及车辆。
背景技术：
针对用户的驾驶风格，驾驶激烈程度对用户进行评价是目前人、车交互的重要元素之一，对用户安全驾驶、节能驾驶、合法驾驶具有重要的辅助作用。
现有驾驶评价模型大多以车速、加速度作为驾驶激烈程度的主要评价指标，评价驾驶员在行驶过程中是否超速、是否存在急加急减、是否存在疲劳驾驶等，其驾驶激烈评价范围主要涉及安全性与法规合法性，但无法准确地反映用户对驾驶环境的应激反应。
因此,有必要开发一种驾驶员驾驶激烈程度的评价系统、方法、存储介质及车辆。
技术实现要素：
本发明的目的是提供一种驾驶激烈程度评价系统、方法、存储介质及车辆，使其能针对用户驾驶的安全性、合规合法性、对于驾驶环境的应激反映进行综合评价。
第一方面，本发明所述的一种驾驶激烈程度评价系统，包括：
前端数据采集模块，用于通过车载传感器采集车辆的车速信号、加速踏板信号和制动踏板信号数据；
综合数据评价模块，用于接收前端数据采集模块所采集的数据，并基于前端数据采集模块所采集的数据计算出加速踏板平均深度、加速踏板深度方差、单位时间加速踏板波动次数、制动踏板平均深度、制动踏板深度方差、单位时间制动踏板制动次数及平均加速度，共计7个驾驶激烈程度评价子项；对各驾驶激烈程度评价子项数据进行处理，分别得出各单项的得分，并求出7项分值之和，即为本次驾驶的综合驾驶得分；
显示模块，输出综合数据评价模块的评判结果。
进一步，所述综合数据评价模块通过加速踏板信号计算出加速踏板平均深度、加速踏板深度方差及单位时间加速踏板波动次数；通过制动踏板信号计算出制动踏板平均深度、制动踏板深度方差及单位时间制动踏板制动次数；通过车速信号计算出平均加速度。
进一步，所述显示模块，还用于基于预设条件，针对单个驾驶激烈程度评价子项的评分通过中控显示屏输出驾驶建议；其中，所述预设条件包括驾驶安全性、合规合法性和整车能耗中的一种或多种。
第二方面，本发明所述的一种驾驶激烈程度评价方法，包括以下步骤：
s1.车辆上电或点火；
s2.通过车载传感器采集车辆的车速信号、加速踏板信号和制动踏板信号数据；
s3.基于前端数据采集模块所采集的数据计算出加速踏板平均深度、加速踏板深度方差、单位时间加速踏板波动次数、制动踏板平均深度、制动踏板深度方差、单位时间制动踏板制动次数及平均加速度，共计7个驾驶激烈程度评价子项；对各驾驶激烈程度评价子项数据进行处理，分别得出各单项的得分，并求出7项分值之和，即为本次驾驶的综合驾驶得分；
s4.输出综合数据评价模块的评判结果。
进一步，所述步骤s2具体为：通过车载传感器进行前端数据采集；数据采集完成后进行云端数据传输，并存储在云端数据库中，在上传的云端数据中提取加速踏板信号、制动踏板信号及车速信号。
进一步，所述步骤s3中，通过加速踏板信号计算出加速踏板平均深度、加速踏板深度方差及单位时间加速踏板波动次数；通过制动踏板信号计算出制动踏板平均深度、制动踏板深度方差及单位时间制动踏板制动次数；通过车速信号计算出平均加速度。
进一步，所述步骤s3中，待计算完成后，将用户数据上传至云端服务器与所有用户数据进行综合对比，进行大数据计算，得到本次驾驶过程的综合排名，并将计算结果进行云端数据存储。
进一步，所述步骤s4中，基于预设条件针对单个驾驶激烈程度评价子项的评分通过中控显示屏输出驾驶建议；其中，所述预设条件包括驾驶安全性、合规合法性和整车能耗中的一种或多种。
第三方面，一种存储介质，其内存储有计算机程序，所述计算机程序被控制器调用执行如本发明所述驾驶激烈程度评价方法的步骤。
第四方面，一种车辆，采用如本发明所述的驾驶激烈程度评价系统。
本发明具有以下优点：通过车载传感器采集基础数据，通过云端传输至后台进行运算及评价,具有较高的通用性和可借鉴性；该方法基于大数据分析，将当次评价结果与其他用户进行横向对比，确保了评价的准确性、客观性，并通过车载显示设备将评价结果告知用户，更加针对性地对用户驾驶风格提出建议，使驾驶员能基于驾驶评价建议进行驾驶风格调整，从用户驾驶层面优化驾驶风格。本发明具有通用性强、可借鉴性强、数据可靠性强、评价维度多、评价精度高、评价建议针对性强等优点。
附图说明
图1为本实施例中原理框图；
图2为本实施例中的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步说明。
如图1所示，一种驾驶激烈程度评价系统，包括：
前端数据采集模块，用于通过车载传感器采集车辆的车速信号、加速踏板信号和制动踏板信号数据；
综合数据评价模块，用于接收前端数据采集模块所采集的数据，并基于前端数据采集模块所采集的数据计算出加速踏板平均深度、加速踏板深度方差、单位时间加速踏板波动次数、制动踏板平均深度、制动踏板深度方差、单位时间制动踏板制动次数及平均加速度，共计7个驾驶激烈程度评价子项；对各驾驶激烈程度评价子项数据进行处理，分别得出各单项的得分，并求出7项分值之和，即为本次驾驶的综合驾驶得分；
显示模块，输出综合数据评价模块的评判结果。
本实施例中，所述综合数据评价模块通过加速踏板信号计算出加速踏板平均深度、加速踏板深度方差及单位时间加速踏板波动次数；通过制动踏板信号计算出制动踏板平均深度、制动踏板深度方差及单位时间制动踏板制动次数；通过车速信号计算出平均加速度。
车速信号来源于轮速传感器，信号精度高，且因为加载信号越少运行所占内存越小，运算速度越快，故采用车速信号间接计算平均加速度。
本实施例中，所述综合数据评价模块通过“归一法”将所有单项数据进行“归一化”处理：以加速踏板平均深度（a）为例，找出大数据库中加速踏板平均深度的最大值amax与最小值amin，带入公式x=(a-amin)/（amax-amin）,求出加速踏板平均深度在归一化后的单项系数值x（0≤单项系数值≤1），该单项系数值乘本单项在整车评价中的权重，得到加速踏板平均深度的单项得分。以此类推，分别得出加速踏板深度方差、单位时间加速踏板波动次数（即单位时间内的加速踏板波动次数）、平均制动踏板深度、制动踏板深度方差、单位时间制动踏板制动次数（即单位时间内的制动次数）及平均加速度。共计得到7项驾驶激烈程度评价子项的得分，7项分值之和即为驾驶员本次驾驶的综合驾驶得分，得分越高代表驾驶员本次驾驶激烈程度越高。得出结果后将结果分值输入给显示模块。
所述显示模块，还用于基于预设条件，针对单个驾驶激烈程度评价子项的评分通过中控显示屏输出驾驶建议；其中，所述预设条件包括驾驶安全性、合规合法性和整车能耗中的一种或多种。本实施例中，同时参照驾驶安全性，合规合法性及整车能耗，针对单个评价子项的评分通过中控显示屏向用户提出有针对性的合理化建议，改善其驾驶风格，提升了安全性，降低了行驶能耗。
如图2所示，本实施例中，一种驾驶激烈程度评价方法，包括以下步骤：
s1.车辆上电或点火；
s2.通过车载传感器采集车辆的车速信号、加速踏板信号和制动踏板信号数据,具体为：通过车载传感器等数据采集模块进行前端数据采集。数据采集完成后进行云端数据传输，并存储在云端数据库中。在上传的云端数据中提取出加速踏板信号、制动踏板信号及车速信号。
s3.基于前端数据采集模块所采集的数据计算出加速踏板平均深度、加速踏板深度方差、单位时间加速踏板波动次数、制动踏板平均深度、制动踏板深度方差、单位时间制动踏板制动次数及平均加速度，共计7个驾驶激烈程度评价子项。对各驾驶激烈程度评价子项数据进行处理，分别得出各单项的得分，并求出7项分值之和，即为本次驾驶的综合驾驶得分；
s4.输出综合数据评价模块的评判结果。
本实施例中，所述步骤s3中，通过加速踏板信号计算出加速踏板平均深度、加速踏板深度方差及单位时间加速踏板波动次数；通过制动踏板信号计算出制动踏板平均深度、制动踏板深度方差及单位时间制动踏板制动次数；通过车速信号计算出平均加速度。
本实施例中，所述步骤s3中，待计算完成后，将用户数据上传至云端服务器与所有用户数据进行综合对比，进行大数据计算，得到本次驾驶过程的综合排名，并将计算结果进行云端数据存储。
本实施例中，所述步骤s4中，基于预设条件针对单个驾驶激烈程度评价子项的评分通过中控显示屏输出驾驶建议；其中，所述预设条件包括驾驶安全性、合规合法性和整车能耗中的一种或多种。
本实施例中，通过车载传感器采集基础数据，通过云端传输至后台进行运算及评价,具有较高的通用性和可借鉴性；该方法基于大数据分析，将当次评价结果与其他用户进行横向对比，确保了评价的准确性、客观性，并通过车载显示设备将评价结果告知用户，更加针对性地对用户驾驶风格提出建议，使驾驶员能基于驾驶评价建议进行驾驶风格调整，从用户驾驶层面优化驾驶风格。同时，用户可将多次评价结果保存在本地或云端，进行自身纵向对比，了解用户自身驾驶风格的变化历程。
本实施例中，一种存储介质，其内存储有计算机程序，所述计算机程序被控制器调用执行如本实施例中所述驾驶激烈程度评价方法的步骤。
本实施例中，一种车辆，采用如本实施例中所述的驾驶激烈程度评价系统。
1.一种驾驶激烈程度评价系统，其特征在于，包括：
前端数据采集模块，用于通过车载传感器采集车辆的车速信号、加速踏板信号和制动踏板信号数据；
综合数据评价模块，用于接收前端数据采集模块所采集的数据，并基于前端数据采集模块所采集的数据计算出加速踏板平均深度、加速踏板深度方差、单位时间加速踏板波动次数、制动踏板平均深度、制动踏板深度方差、单位时间制动踏板制动次数及平均加速度，共计7个驾驶激烈程度评价子项；对各驾驶激烈程度评价子项数据进行处理，分别得出各单项的得分，并求出7项分值之和，即为本次驾驶的综合驾驶得分；
显示模块，输出综合数据评价模块的评判结果。
2.根据权利要求1所述的驾驶激烈程度评价系统，其特征在于：所述综合数据评价模块通过加速踏板信号计算出加速踏板平均深度、加速踏板深度方差及单位时间加速踏板波动次数；通过制动踏板信号计算出制动踏板平均深度、制动踏板深度方差及单位时间制动踏板制动次数；通过车速信号计算出平均加速度。
3.根据权利要求1或2所述的驾驶激烈程度评价系统，其特征在于：所述显示模块，还用于基于预设条件，针对单个驾驶激烈程度评价子项的评分通过中控显示屏输出驾驶建议；其中，所述预设条件包括驾驶安全性、合规合法性和整车能耗中的一种或多种。
4.一种驾驶激烈程度评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
s1.车辆上电或点火；
s2.通过车载传感器采集车辆的车速信号、加速踏板信号和制动踏板信号数据；
s3.基于前端数据采集模块所采集的数据计算出加速踏板平均深度、加速踏板深度方差、单位时间加速踏板波动次数、制动踏板平均深度、制动踏板深度方差、单位时间制动踏板制动次数及平均加速度，共计7个驾驶激烈程度评价子项；对各驾驶激烈程度评价子项数据进行处理，分别得出各单项的得分，并求出7项分值之和，即为本次驾驶的综合驾驶得分；
s4.输出综合数据评价模块的评判结果。
5.根据权利要求4所述的驾驶激烈程度评价方法，其特征在于：所述步骤s2具体为：通过车载传感器进行前端数据采集；数据采集完成后进行云端数据传输，并存储在云端数据库中，在上传的云端数据中提取加速踏板信号、制动踏板信号及车速信号。
6.根据权利要求4或5所述的驾驶激烈程度评价方法，其特征在于：所述步骤s3中，通过加速踏板信号计算出加速踏板平均深度、加速踏板深度方差及单位时间加速踏板波动次数；通过制动踏板信号计算出制动踏板平均深度、制动踏板深度方差及单位时间制动踏板制动次数；通过车速信号计算出平均加速度。
7.根据权利要求6所述的驾驶激烈程度评价方法，其特征在于：所述步骤s3中，待计算完成后，将用户数据上传至云端服务器与所有用户数据进行综合对比，进行大数据计算，得到本次驾驶过程的综合排名，并将计算结果进行云端数据存储。
8.根据权利要求7所述的驾驶激烈程度评价方法，其特征在于：所述步骤s4中还包括：基于预设条件针对单个驾驶激烈程度评价子项的评分通过中控显示屏输出驾驶建议；其中，所述预设条件包括驾驶安全性、合规合法性和整车能耗中的一种或多种。
9.一种存储介质，其内存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被控制器调用执行如权利要求4至8任一所述驾驶激烈程度评价方法的步骤。
10.一种车辆，其特征在于：采用如权利要求1至3任一所述的驾驶激烈程度评价系统。
技术总结