技術(shù)特征：

1.一種基于CAN數(shù)據(jù)的駕駛?cè)司C合素質(zhì)評價(jià)方法，其特征在于，包括：

一、通過CAN總線采集機(jī)動車的行車數(shù)據(jù)，獲取經(jīng)緯度、引擎轉(zhuǎn)速、車速、方向盤轉(zhuǎn)角、油耗量、油門角度、剎車踏板狀態(tài)，計(jì)算出瞬時(shí)油耗量、加速度、以及引擎轉(zhuǎn)速與速度的比值；

二、根據(jù)行車安全性、乘車舒適度以及機(jī)動車油耗量三個(gè)指標(biāo)確定評價(jià)因素：方向盤轉(zhuǎn)角熵值H_(θ)、方向盤轉(zhuǎn)角速率V_θ、機(jī)動車速度熵值H_(v)、加速度絕對值|a|、加速度強(qiáng)度V_a、正加速度a、引擎轉(zhuǎn)速與機(jī)動車速度的比值φ；

三、采用模糊層次分析法建立單個(gè)因素對于駕駛員綜合素質(zhì)評價(jià)所占的權(quán)重α，建立所需要的權(quán)重向量Q＝(α1,α2,α3,α4,α5,α6,α7)；

四、考慮單因素值的極差與均值的差值大小，再結(jié)合數(shù)據(jù)歸一化后值分布的離散程度，對于不同因素進(jìn)行分類，建立盡可能少的隸屬度函數(shù)，然后將單因素值代入隸屬度函數(shù)求得單因素模糊判斷矩陣R，

$R=\left[\begin{array}{ccccc}{\mathrm{\φ}}_1& {\mathrm{\φ}}_2& {\mathrm{\φ}}_3& {\mathrm{\φ}}_4& {\mathrm{\φ}}_5\\ a_1& a_2& a_3& a_4& a_5\\ H_{\left(\mathrm{\θ}\right)1}& H_{\left(\mathrm{\θ}\right)2}& H_{\left(\mathrm{\θ}\right)3}& H_{\left(\mathrm{\θ}\right)4}& H_{\left(\mathrm{\θ}\right)5}\\ H_{\left(v\right)1}& H_{\left(v\right)2}& H_{\left(v\right)3}& H_{\left(v\right)4}& H_{\left(v\right)5}\\ V_{\mathrm{\θ}1}& V_{\mathrm{\θ}2}& V_{\mathrm{\θ}3}& V_{\mathrm{\θ}4}& V_{\mathrm{\θ}5}\\ V_{a1}& V_{a2}& V_{a3}& V_{a4}& V_{a5}\\ |a{|}_1& |a{|}_2& |a{|}_3& |a{|}_4& |a{|}_5\end{array}\right];$

五、用權(quán)重向量Q乘以單因素模糊判斷矩陣R得到判斷向量δ，即δ＝Q*R，結(jié)合最大隸屬度原則分析求解得到評價(jià)駕駛?cè)司C合素質(zhì)的評判集；

其中，所述方向盤轉(zhuǎn)角熵值H(θ)表征駕駛?cè)说钠诨蚓岂{狀態(tài)；

所述方向盤轉(zhuǎn)角速率V_θ表征駕駛?cè)宿D(zhuǎn)動方向盤的速度；

所述機(jī)動車速度熵值H_(v)表征車輛行駛過程中速度的紊亂程度；

所述加速度絕對值|a|表征車輛行駛過程中速度變化的快慢；

所述加速度強(qiáng)度V_a表征車輛加速度的變化率；

所述正加速度a表征車輛加速行駛速度變化的快慢；

所述引擎轉(zhuǎn)速與機(jī)動車速度的比值φ表征機(jī)動車的牽引力。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于CAN數(shù)據(jù)的駕駛?cè)司C合素質(zhì)評價(jià)方法，其特征在于：定義e_(n)為n時(shí)刻方向盤轉(zhuǎn)角實(shí)際值θ_(n)與n時(shí)刻的預(yù)測值差值的絕對值：e_(n)＝|θ_(n)-θ_p(n)|，重新劃定九個(gè)區(qū)間來計(jì)算方向盤轉(zhuǎn)角熵值H(θ)，計(jì)算過程如下：

步驟ⅰ、根據(jù)n-1、n-2、n-3三個(gè)時(shí)刻方向盤轉(zhuǎn)角的值預(yù)測n時(shí)刻轉(zhuǎn)角的值，其中每時(shí)刻間隔為100ms，計(jì)算

步驟ⅱ、計(jì)算n時(shí)刻方向盤轉(zhuǎn)角值與預(yù)測值的偏差值的絕對值e_(n)，計(jì)算e_(n)：

e_(n)＝|θ_(n)-θ_p(n)| ②；

步驟ⅲ、確定α＝0.3使得P{0≤e_(n)<α}＝90％，劃分偏差值e_(n)為如下九個(gè)對應(yīng)區(qū)間:

$\&lsqb;0,\frac{1}{2}\mathrm{\&alpha;}\&rsqb;,\&lsqb;\frac{1}{2}\mathrm{\&alpha;},\frac{2}{3}\mathrm{\&alpha;}\&rsqb;,\&lsqb;\frac{1}{2}\mathrm{\&alpha;},\frac{2}{3}\mathrm{\&alpha;}\&rsqb;,\&lsqb;\frac{2}{3}\mathrm{\&alpha;},\mathrm{\&alpha;}\&rsqb;,\&lsqb;\mathrm{\&alpha;},\frac{4}{3}\mathrm{\&alpha;}\&rsqb;,\&lsqb;\frac{4}{3}\mathrm{\&alpha;},\frac{5}{3}\mathrm{\&alpha;}\&rsqb;,\&lsqb;\frac{5}{3}\mathrm{\&alpha;},2\mathrm{\&alpha;}\&rsqb;,\&lsqb;2\mathrm{\&alpha;},3\mathrm{\&alpha;}\&rsqb;\&lsqb;3\mathrm{\&alpha;},5\mathrm{\&alpha;}\&rsqb;,\&lsqb;5\mathrm{\&alpha;},+\mathrm{\&infin;}\&rsqb;;$

步驟ⅳ、計(jì)算偏差值e_(n)落在各區(qū)間分布的概率P_i，最終根據(jù)公式③計(jì)算方向盤轉(zhuǎn)角熵值H(θ)：

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于CAN數(shù)據(jù)的駕駛?cè)司C合素質(zhì)評價(jià)方法，其特征在于：定義ν_(n)為n時(shí)刻車輛速度實(shí)際值V_(n)與n時(shí)刻的預(yù)測值差值的絕對值：ν_(n)＝|V_(n)-V_p(n)|，劃定九個(gè)區(qū)間來計(jì)算方車輛速度熵值H(v)，計(jì)算過程如下：

步驟ⅰ、根據(jù)n-1、n-2、n-3三個(gè)時(shí)刻車輛速度的值預(yù)測n時(shí)刻車輛速度的值，其中每時(shí)刻間隔為100ms，計(jì)算

步驟ⅱ、計(jì)算n時(shí)刻車輛速度值與預(yù)測值的偏差值的絕對值e_(n)，計(jì)算e_(n)：

v_(n)＝|V_(n)-V_p(n)| ⑤；

步驟ⅲ、確定α＝0.3使得P{0≤v_(n)<α}＝90％，劃分偏差值v_(n)為如下九個(gè)對應(yīng)區(qū)間:

$\&lsqb;0,\frac{1}{2}\mathrm{\&alpha;}\&rsqb;,\&lsqb;\frac{1}{2}\mathrm{\&alpha;},\frac{2}{3}\mathrm{\&alpha;}\&rsqb;,\&lsqb;\frac{1}{2}\mathrm{\&alpha;},\frac{2}{3}\mathrm{\&alpha;}\&rsqb;,\&lsqb;\frac{2}{3}\mathrm{\&alpha;},\mathrm{\&alpha;}\&rsqb;,\&lsqb;\mathrm{\&alpha;},\frac{4}{3}\mathrm{\&alpha;}\&rsqb;,\&lsqb;\frac{4}{3}\mathrm{\&alpha;},\frac{5}{3}\mathrm{\&alpha;}\&rsqb;,\&lsqb;\frac{5}{3}\mathrm{\&alpha;},2\mathrm{\&alpha;}\&rsqb;,\&lsqb;2\mathrm{\&alpha;},\frac{5}{2}\mathrm{\&alpha;}\&rsqb;\&lsqb;\frac{5}{2}\mathrm{\&alpha;},3\mathrm{\&alpha;}\&rsqb;,\&lsqb;3\mathrm{\&alpha;},+\mathrm{\&infin;}\&rsqb;;$

步驟ⅳ、計(jì)算偏差值v_(n)落在各區(qū)間分布的概率P_i，最終根據(jù)公式③計(jì)算方向盤轉(zhuǎn)角熵值H_(v)：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于CAN數(shù)據(jù)的駕駛?cè)司C合素質(zhì)評價(jià)方法，其特征在于：根據(jù)經(jīng)驗(yàn)值，構(gòu)造判斷矩陣A：

其中，a₁表示油耗量，a₂表示安全性，a₃表示舒適度，因素a_(ij)表示對于駕駛?cè)司C合素質(zhì)的評判，因素a_i相比于a_j的重要度，值越大則越重要，求取矩陣A的特征向量并且歸一化得權(quán)重向量Q₁，若通過一致性檢驗(yàn)，則Q₁＝(0.091,0.691,0.217)為三個(gè)指標(biāo)的權(quán)重向量；否則重構(gòu)判斷矩陣A；

經(jīng)層次分析法求得對于油耗量a₁，單因素權(quán)重向量為：Q_a1＝(0.667,0.333,0,0,0,0,0)；

對于安全性a₂，單因素權(quán)重向量為Q_a2＝(0,0,0.464,0.095,0.130,0.182,0.130)；

對于舒適度a₃，單因素權(quán)重向量為Q_a3＝(0,0,0.073,0.072,0.318,0.318,0.218)；

求取單因素對于駕駛?cè)司C合素質(zhì)的權(quán)重：

$Q=Q_1*\left[\begin{array}{c}{Q}_{a1}\\ Q_{a2}\\ Q_{a3}\end{array}\right]=\&lsqb;0.061,0.031,0.335,0.081,0.158,0.194,0.137\&rsqb;.$

5.根據(jù)權(quán)利要求1、2、4中任一項(xiàng)所述的基于CAN數(shù)據(jù)的駕駛?cè)司C合素質(zhì)評價(jià)方法，其特征在于：所述評價(jià)因素通過3δ原則剔除異常數(shù)據(jù)后獲得，或者對采集的行車數(shù)據(jù)進(jìn)行如下歸一化處理后得到各因素值X：

其中，x_max為樣本最大值，x_min為樣本最小值，為樣本均值。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于CAN數(shù)據(jù)的駕駛?cè)司C合素質(zhì)評價(jià)方法，其特征在于：根據(jù)歸一化處理后的因素值X分布的離散程度建立兩種不同的隸屬度函數(shù)，對于方向盤轉(zhuǎn)角熵值H_(θ)、機(jī)動車速度熵值H_(v)和引擎轉(zhuǎn)速與機(jī)動車速度的比值φ均建立如下隸屬度函數(shù)⑧：

對于方向盤轉(zhuǎn)角速率V_θ、加速度絕對值|a|、加速度強(qiáng)度V_a和正加速度a均建立如下隸屬度函數(shù)⑨：

$r_1\left(X\right)=\left\{\begin{array}{cc}1& 0\&le;X\&le;0.2\\ \frac{1}{2}\&lsqb;\sin (\frac{X-0.2}{0.1}+\frac{1}{2})\mathrm{\&pi;}+1\&rsqb;& 0.2\&lt;X\&lt;0.3\\ 0& X\&GreaterEqual;0.3\end{array}\right.$

其中：r₁表示隸屬度屬于“很好”；r₂表示隸屬度屬于“好”；r₃表示隸屬度屬于“一般”；r₄表示隸屬度屬于“差”；r₅表示隸屬度屬于“很差”。