出租汽車駕駛員生態駕駛行為培訓方法
——以北京市為例

伍毅平，程 穎，劉 瑩，趙曉華，榮 建

(1.北京工業大學城市交通學院，北京100124；2.北京市交通行業節能減排中心，北京100073)

出租汽車駕駛員生態駕駛行為培訓方法
——以北京市為例

伍毅平1，程 穎2，劉 瑩2，趙曉華1，榮 建1

(1.北京工業大學城市交通學院，北京100124；2.北京市交通行業節能減排中心，北京100073)

駕駛行為是影響機動車能耗和尾氣排放的主要因素之一，生態駕駛行為已在眾多發達國家推廣實施，并取得顯著的節能減排效益。選取北京市同一車型的60名出租汽車駕駛員實施生態駕駛行為培訓，利用OBD+北斗/GPS逐秒采集車輛油耗和運行數據。通過對比培訓前后車輛平均百公里油耗改變量，明確生態駕駛培訓的節能效果，形成面向出租汽車駕駛員行為矯正的生態駕駛培訓方法。培訓方案包括三種形式：基于培訓手冊和宣傳視頻的靜態培訓、基于駕駛模擬器的實操動態培訓、先靜態后動態的綜合培訓。培訓結果表明：生態駕駛行為培訓平均降低車輛百公里油耗8.6%；對出租汽車駕駛員實施動態生態駕駛培訓更合理有效。由于車輛本身油耗的差異，生態駕駛行為培訓對于改善公共交通、貨運交通及長途客運汽車等行業的能耗現狀可能更為顯著。

節能減排；出租汽車；生態駕駛；駕駛培訓；駕駛模擬器；行為矯正

0 引言

機動車能耗和尾氣排放問題一直是困擾城市交通健康、可持續發展的世界性難題[1]。以北京市為例，2012年交通領域能耗量占全市總能耗的25.2%；同時，機動車排放的細顆粒物(PM 2.5)、氮氧化合物(NOx)和揮發性有機化合物(VOC)分別占全市排放物總量的22.2%，58%和40%[2]。因此，大力實施機動車節能減排工作，已成為各級政府的工作重點之一[3]。

影響汽車燃油消耗和尾氣排放的主要因素可以概括為三類：車輛技術、道路條件和駕駛水平[4]。研究發現，駕駛水平對車輛燃油經濟性的影響范圍可達30%[4]。同時，相比其他兩種主要影響因素，從駕駛行為提升角度入手實施機動車節能減排，具有風險小、易實施和成本效益最高的優勢[5]。因此，早在20世紀末，發達國家便提出了生態駕駛理念：不進行突然加(減)速、空踩油門以及長時間怠速等駕駛行為，以更加經濟、環保的方式駕駛汽車[6]。隨后的研究表明，生態駕駛行為可使車輛燃油消耗降低10%～20%，同時還可使地面交通溫室氣體排放減少10%[7]。源于巨大的節能減排潛力，生態駕駛行為已在眾多發達國家推廣實施，并取得顯著的節能減排效益。

然而，由于生態駕駛行為近幾年才被引入中國，人們對這一駕車理念的知曉度并不高，針對生態駕駛行為的研究結果和相關報道較為少見。由于駕駛人狀況、駕車理念、行車環境和車輛技術等方面的差異，生態駕駛在中國的發展潛力和實施方式可能存在不同。因此，有必要基于中國駕駛群體現狀，測試不同駕駛培訓形式的節能減排潛力，形成面向不同駕駛群體的生態駕駛行為培訓方案，進而為促進生態駕駛行為在中國的推廣實施奠定基礎。

本文選取北京市出租汽車行業為研究對象，一方面，作為城市交通系統的重要組成部分，出租汽車具有運行時間長、運營覆蓋范圍廣、駕駛員職業化程度高等特點，對整個城市機動車能耗和尾氣排放的影響不可忽視；另一方面，基于車載診斷系統(On-Board Diagnostic,OBD)+北斗/GPS數據采集終端，北京市交通行業節能減排中心已實現對全市范圍內3 000多輛出租汽車運行數據(位置、速度、油耗等)的逐秒動態監測，可為生態駕駛行為培訓效果分析提供實時數據支持。

1 實驗設計

1.1 實驗目的

通過實施出租汽車駕駛員生態駕駛行為培訓，對比培訓前后車輛能耗變化情況，分析生態駕駛行為培訓效果，尋找不同培訓手段對于降低車輛能耗的差異，形成適合出租汽車駕駛員的生態駕駛行為培訓方法。

1.2 被試選取

為盡可能地減少車輛差異等隨機因素對培訓效果的影響，通過北京市交通領域節能減排統計與監測平臺對被試車輛進行篩選，最終確定被試車輛類型為：現代伊蘭特車型，排量1.6 L，國IV排放標準，2013年上線，單班駕駛員。

為使樣本分布涵蓋不同車輛油耗等級，根據篩選后的被試車輛，首先按照車輛某一天實際運行百公里油耗從高到低進行排列，并將油耗劃分為高、中、低三檔。然后，針對分布在三個油耗檔次的車輛，分別隨機選取20輛，共獲得60輛車作為實驗備用對象。

1.3 實驗方案

根據發達國家提倡的生態駕駛行為操作指南[5]，結合出租汽車的運營特點，制訂面向出租汽車駕駛員的生態駕駛行為培訓內容：以出租汽車一天的運營過程為線索，包括出發前做好準備工作，駕駛過程中保持良好的駕駛行為習慣，特殊道路交通條件下采取正確的駕駛方式，收車后注意進行車輛自檢，按時進行專業車輛維修和保養等5個方面。

結合中國駕駛培訓行業的實施現狀，出租汽車駕駛員生態駕駛行為培訓方案共設計3種方式：

1）靜態培訓：通過培訓手冊、宣傳視頻對出租汽車駕駛員實施生態駕駛行為培訓；

2）動態培訓：聘請專業汽車駕駛教練，基于駕駛模擬艙，對駕駛人進行生態駕駛行為現場實操培訓；

3）綜合培訓：綜合上述兩種方式，對駕駛員實施先靜態后動態的綜合培訓。

為對比不同培訓手段的效果差異，共設置3個實驗組：靜態培訓組(T1)、動態培訓組(T2)和綜合培訓組(T3)。將油耗不同檔的60輛車隨機分為3組，因此每個實驗組共有20個測試樣本。實驗總體方案見表1。

為獲得培訓前后一致的實驗數據，以培訓前一天和培訓后一天的車輛運行數據作為對比分析對象，并統一規定數據采集時間為08∶00—20∶00。

表1 出租汽車駕駛員生態駕駛行為培訓方案Tab.1 Eco-driving training plan for taxidrivers

表2 駕駛模擬器有效性主觀評價結果Tab.2 Subjectiveevaluation on the applicability of the driving simulator

圖1 車輛油耗數據采集設備Fig.1 Vehicle fuel consumption collection equipment

1.4 實驗設備

實驗共涉及兩種設備：利用駕駛模擬器實施生態駕駛行為動態培訓；利用OBD+北斗/GPS數據采集終端實現車輛油耗采集。

1.4.1 駕駛模擬器

出租汽車駕駛員生態駕駛實操培訓利用北京工業大學駕駛模擬實驗平臺開展。該模擬器提供前方130°水平視野和40°垂直視野，能夠模擬和再現實車運行環境。駕駛車輛為豐田Yaris手動擋車型，能夠產生0～10Hz的振動感。同時，模擬器具有音效模擬效果，能夠產生發動機運轉、車輛制動、轉彎側滑等常見音效。模擬器以30 Hz的頻率記錄駕駛人操控行為參數(如加速或制動踏板踩踏深度、方向盤轉角、檔位等)和車輛運行參數(速度、加速度、側向位移等)。

在相關研究中，已有超過200名被試駕駛人通過主觀問卷對該駕駛模擬器的有效性進行評價[8-10]。評價項目包括模擬器方向盤、加速踏板、減速踏板、離合和擋位的操作真實感，以及車輛行駛過程中的速度真實感。評價采用打分制形式，1分為非常不真實，10分為非常真實。由評價結果可知，該模擬器具有實施駕駛行為相關研究的可靠性(見表2)。

1.4.2 OBD++北斗/GPS數據采集終端

設備外觀如圖1所示，具有北斗/GPS兼容定位、OBD(CAN總線)數據讀取、GPRS數據傳輸三大基本功能。其中北斗/GPS兼容定位具備自由切換、互相補償的能力；OBD數據讀取功能能夠逐秒讀取油耗、車速等數據；GPRS數據傳輸具備斷網續傳能力，保證上傳的數據不丟失，上傳數據時間間隔根據需求靈活定制等功能。其中，車輛瞬時油耗數據單位為0.01 L·h-1，車速單位為km·h-1。

2 數據分析結果

由于不同車輛的運行里程和時間均存在一定的差異，為實現數據的一致性和可比性，對比指標采用車輛百公里油耗，計算方法為：

式中：FC為車輛百公里油耗/(L·(100 km)-1)；i為數據采集時間/s，i=1,2,3,…,n;fci為車輛逐秒油耗/(0.01 L·h-1)；vi為車輛逐秒運行速度/(km·h-1)。

根據公式(1)計算得到生態駕駛行為培訓前后車輛平均油耗。培訓前車輛平均油耗為10.00 L·(100 km)-1，培訓后降低至9.14 L·(100 km)-1，平均降幅為8.6%。

進一步計算得到不同培訓方式的節油效果如圖2所示。對于不同培訓方式，培訓后的車輛百公里油耗均有明顯降低。節油效果由高到低依次為綜合培訓、動態培訓和靜態培訓，降幅分別為9.95%，9.78%，6.02%。綜合培訓和動態培訓的效果顯著優于靜態培訓，但綜合培訓和動態培訓之間的差異并不明顯。

圖2 不同培訓方式效果對比Fig.2 Comparison among differenteco-driving trainingmethods

3 結論

研究選取北京市同一車型的60名出租汽車駕駛員實施生態駕駛行為培訓，通過對比培訓前后總體能耗差異和不同培訓方式間的節能差異，形成面向行為矯正的出租汽車駕駛員生態駕駛行為培訓方法。

培訓前后車輛油耗對比分析結果顯示：生態駕駛行為培訓平均降低車輛百公里油耗8.6%；不同培訓方式的效果存在差別，按節油效果由高至低的順序依次為綜合培訓(10.0%)、動態培訓(9.8%)、靜態培訓(6.0%)。由此可知，實施出租汽車駕駛員生態駕駛行為培訓具有明顯降低車輛油耗的效果。同時，不同培訓方式間的節能效果存在顯著差別，對出租汽車駕駛員實施動態形式的生態駕駛培訓更加合理有效。

此外，由于出租汽車駕駛員職業性較強，受長期駕駛習慣的影響，其改變駕駛行為的主觀意愿較弱。因此，相比之下，對私人小汽車駕駛人實施生態駕駛行為培訓的節油效果可能更明顯。同時，由于車輛本身油耗的差異，相同的駕駛習慣在不同車型中體現出的能耗差異明顯不同，由此可以推測，生態駕駛行為培訓對于改善公共交通、貨運交通及長途客運汽車等行業的能耗現狀具有顯著價值。

國外已有研究表明，生態駕駛行為的培訓效果會隨著時間的推移逐漸減弱[11]。本研究只對比培訓前和培訓后各一天的油耗數據，因此，本研究中涉及的培訓效果只能代表生態駕駛行為節能效果的短期效益，其長效性需進一步探討。

[1]Chapman L.Transportand Climate Change∶A Review[J].Journal of Transport Geography,2007,15(15)∶354-367.

[2]北京市交通行業節能減排中心.交通節能減排簡報[R].北京：北京市交通行業節能減排中心，2013.

[3]北京市人民政府辦公廳.北京市人民政府辦公廳關于印發《北京市2013—2017年清潔空氣行動計劃重點任務分解》的通知[EB/OL].2013[2016-04-15].http∶//zhengwu.beijing.gov.cn/gzdt/gggs/t1322955.htm.

[4]白崤.汽車駕駛節能技術研究[D].長安：長安大學，2011.

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Eco-Driving Training for TaxiDrivers:ACase Study in Beijing

Wu Yiping1,Cheng Ying2,Liu Ying2,Zhao Xiaohua1,Rong Jian1
(1.College of Metropolitan Transportation,Beijing University of Technology,Beijing 100124,China;2.Beijing TransportEnergy&EnvironmentCentre,Beijing 100073,China)

∶As a key factor influencing vehicle fuel consumption and emissions,eco-driving method has been implemented in many developed countries and made a significant effect in energy conservation and em issions reduction.This study uses OBD and BeiDou/GPS devices to collect vehicle fuel consumption and operationaldata for60Beijing taxidriversw ith driving the same type of taxibefore and after Eco-driving training.The effectiveness of such a training is obtained by comparing the change of average fuel consumption.Three optim ized training method are further proposed,including static training model via brochure and video,dynam ic training via driving simulator,and an integrated trainingmethod of combing the above two.The results show that an average percentage of fuel consumption reduction after eco-driving training is8.6%,and dynamic eco driving training ismore effective to taxidrivers.Considering the change of fuel consumption among different types of vehicles,the effects of eco-driving training ismore significant to public transit,freight,and coach transport.

∶energy conservation and emissions reduction;taxi;eco-driving;driving training;driving simulator;behavioroptimization

∶

1672-5328（2016）06-0036-04

U491

A DOI∶10.13813/j.cn11-5141/u.2016.0606

2016-05-10

國家自然科學基金面上項目“基于深度學習的生態駕駛行為判別模型及矯正方法研究”(61672067)、北京市朝陽區2014年度協同創新項目“基于云計算的生態駕駛行為車載反饋裝置及培訓平臺研發”(XC1406)

伍毅平(1990—)，男，四川南江人，在讀博士研究生，主要研究方向：駕駛行為和交通安全。E-mail∶wuyiping@emails.bjut.edu.cn