信號(hào)交叉口環(huán)保駕駛仿真評(píng)估*

姜慧夫 安 實(shí) 王 健

(哈爾濱工業(yè)大學(xué)交通科學(xué)與工程學(xué)院 哈爾濱 150001)

0 引 言

近年來，隨著我國(guó)道路交通運(yùn)輸系統(tǒng)的快速發(fā)展，空氣污染問題日漸加劇。截至2016年底，我國(guó)道路交通溫室氣體排放量約占總排放量的14%，對(duì)人民生產(chǎn)生活造成嚴(yán)重影響[1]。為緩解道路交通空氣污染問題，大量研究人員從不同的視角出發(fā)，提出相應(yīng)的道路交通節(jié)能減排技術(shù)或方法，如公交優(yōu)先[2]、信號(hào)控制[3]、新型燃料[4]、新型車輛動(dòng)力系統(tǒng)[5]等。而隨著近期車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，駕駛員輔助系統(tǒng)逐漸成熟，其能夠幫助駕駛員獲取目視無法獲得的道路交通信息以保障車輛安全與運(yùn)行效率[6]。該系統(tǒng)的出現(xiàn)為車輛節(jié)能減排提供了全新的視角，使得研究人員能夠基于車輛運(yùn)動(dòng)與燃油消耗和污染物排放之間的關(guān)系，通過改變駕駛員的駕駛行為，避免高能耗、高污染的車輛運(yùn)動(dòng)，減少車輛燃油消耗與污染物排放[7-8]。目前，相關(guān)研究被命名為“環(huán)保駕駛”，其研究方向可細(xì)分為兩大部分：高速公路環(huán)保駕駛[9-11]與信號(hào)交叉口環(huán)保駕駛[12-15]，其差異為：高速公路環(huán)保駕駛采用減少車輛加減速運(yùn)動(dòng)以實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排的目的；而信號(hào)交叉口在減少車輛加減速運(yùn)動(dòng)的同時(shí)，還要避免同樣高能耗與高排放的停車怠速行為，以實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的節(jié)能減排效果。

目前，環(huán)保駕駛相關(guān)的理論研究正在快速發(fā)展，但相關(guān)的測(cè)試分析研究尚且匱乏。現(xiàn)有的環(huán)保駕駛測(cè)試分析多以高速公路為測(cè)試路網(wǎng)，信號(hào)交叉口范圍內(nèi)的環(huán)保駕駛測(cè)試較少[16-17]。同時(shí)，現(xiàn)有的環(huán)保駕駛測(cè)試分析多基于微觀交通仿真工具，如Vissim或Paramics來進(jìn)行，測(cè)試過程中采用軟件內(nèi)置的駕駛行為模型來模擬駕駛員的駕駛行為[18]。駕駛員的駕駛行為是影響環(huán)保駕駛實(shí)際效果的最重要因素，而由駕駛行為模型模擬出的駕駛行為與實(shí)際駕駛行為存在一定偏差，且駕駛行為模型無法反映不同駕駛員的駕駛行為差異，導(dǎo)致測(cè)試結(jié)果可信度不高，部分影響因素分析缺失等問題。此外，僅有的環(huán)保駕駛實(shí)地評(píng)估研究以單車為研究對(duì)象，雖能夠準(zhǔn)確測(cè)試駕駛員的環(huán)保駕駛行為，但由于缺乏對(duì)于周圍交通環(huán)境的考量，使得測(cè)試評(píng)估結(jié)果與實(shí)際交通應(yīng)用結(jié)果間仍存在一定的偏差[19]。

為解決以上問題，筆者面向環(huán)保駕駛車輛與非環(huán)保駕駛車輛混行的交通環(huán)境，構(gòu)建了車輛駕駛仿真平臺(tái)，并基于該仿真平臺(tái)搭建了信號(hào)交叉口環(huán)保駕駛系統(tǒng)，測(cè)試駕駛員在環(huán)保駕駛系統(tǒng)輔助下的駕駛行為與實(shí)際環(huán)保駕駛效果。為對(duì)環(huán)保駕駛效果的影響因素進(jìn)行全面地分析，研究中制定了仿真測(cè)試方案。研究結(jié)果將驗(yàn)證信號(hào)交叉口環(huán)保駕駛的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，同時(shí)為信號(hào)交叉口環(huán)保駕駛的實(shí)際應(yīng)用與進(jìn)一步研究提供指引與支持。

1 仿真實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

1.1 仿真平臺(tái)

PreScan是一款基于物理模型的仿真軟件，具有支持多種傳感器、GPS、車路通信和車車通信的優(yōu)勢(shì)。筆者以PreScan與Matlab Simulink為基礎(chǔ)，構(gòu)建環(huán)保駕駛車輛與非環(huán)保駕駛車輛混行環(huán)境下的車輛駕駛仿真平臺(tái)，見圖1。

圖1 仿真平臺(tái)架構(gòu)Fig.1 Architecture of simulation platform

該平臺(tái)利用PreScan生成模擬駕駛場(chǎng)景與仿真車輛，并獲取車輛運(yùn)動(dòng)信息；利用Simulink對(duì)路網(wǎng)中車輛生成與交叉口信號(hào)燈進(jìn)行控制，并構(gòu)建環(huán)保駕駛車輛的速度優(yōu)化算法。PreScan中環(huán)保駕駛車輛通過車車/車路通信(V2X)與雷達(dá)傳感器獲取信號(hào)控制與前方車輛運(yùn)動(dòng)信息，并利用內(nèi)置速度優(yōu)化算法計(jì)算最優(yōu)速度軌跡，通過CAN總線傳遞至車載信息顯示系統(tǒng)，駕駛員根據(jù)最優(yōu)速度信息作出相應(yīng)的車速調(diào)整；PreScan中非環(huán)保駕駛車輛與周圍車輛及交通設(shè)施無通訊聯(lián)系，車輛未裝配信息顯示系統(tǒng)，駕駛員依靠肉眼觀察判斷車輛及周圍交通狀態(tài)并做出相應(yīng)響應(yīng)。所有車輛運(yùn)動(dòng)信息均存儲(chǔ)于Matlab工作空間中，以供分析使用。

1.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

1.2.1 仿真駕駛場(chǎng)景與車輛設(shè)計(jì)

仿真軟件PreScan中的仿真路網(wǎng)設(shè)置見圖2。仿真過程中，仿真車輛東向行駛，道路速度限制為60 km/h，交叉口采用定時(shí)信號(hào)控制。實(shí)驗(yàn)中仿真車輛的車型相同，仿真駕駛車輛界面見圖3。駕駛員的駕駛行為模擬駕駛外設(shè)輸入仿真系統(tǒng)。

圖2 仿真路網(wǎng)Fig.2 Road network in the simulation

圖3 車輛界面Fig.3 Vehicle interface

1.2.2 信息系統(tǒng)界面設(shè)計(jì)

設(shè)計(jì)了2種不同的信息系統(tǒng)界面，見圖4。

1) 傳統(tǒng)車輛時(shí)速表。高亮區(qū)域?yàn)樽顑?yōu)速度區(qū)域，車輛行駛過程中最優(yōu)速度區(qū)域不斷變化，誘導(dǎo)駕駛員按照Simulink生成的最優(yōu)速度軌跡行駛；駕駛員需使速度指針位于高亮區(qū)域內(nèi)。該界面輸出信息為瞬時(shí)式速度信息，駕駛員僅能獲取當(dāng)前時(shí)刻最優(yōu)速度信息，無法獲知?dú)v史及未來最優(yōu)速度信息。

2) 車輛速度曲線表。高亮曲線為Simulink生成的最優(yōu)速度軌跡，暗色曲線為車輛實(shí)際速度曲線；曲線上方暗色圖標(biāo)表示車速過高，需踩踏剎車踏板；高亮圖標(biāo)表示速度過低，需踩踏油門踏板；駕駛員需導(dǎo)使暗色曲線盡量靠近高亮曲線；曲線下方為當(dāng)前實(shí)際速度值。該界面輸出信息為連續(xù)式速度信息，駕駛員能夠獲取一定時(shí)段內(nèi)的最優(yōu)速度信息，包括歷史、當(dāng)前及未來的最優(yōu)速度信息。

圖4 信息系統(tǒng)界面Fig.4 Information system interface

1.2.3 環(huán)保駕駛輔助系統(tǒng)設(shè)計(jì)

為實(shí)現(xiàn)環(huán)保駕駛車輛速度優(yōu)化，本文在仿真平臺(tái)中構(gòu)建了環(huán)保駕駛輔助系統(tǒng)，其架構(gòu)見圖5。

圖5 環(huán)保駕駛輔助系統(tǒng)架構(gòu)Fig.5 Architecture of eco-driving assistant system

信號(hào)燈通過專用短程通信(DSRC)向環(huán)保駕駛車輛發(fā)送信號(hào)控制信息，通信范圍為300 m，因此，本文中環(huán)保駕駛范圍設(shè)定為交叉口前300 m。環(huán)保駕駛車輛運(yùn)行過程中通過V2V通信技術(shù)接收前方環(huán)保駕駛車輛運(yùn)動(dòng)信息，或利用車載雷達(dá)傳感器獲取前方非環(huán)保駕駛車輛的運(yùn)動(dòng)信息，為環(huán)保駕駛車輛內(nèi)置環(huán)保駕駛速度優(yōu)化算法提供數(shù)據(jù)輸入。該系統(tǒng)能夠測(cè)試環(huán)保駕駛車輛與非環(huán)保駕駛車輛混行環(huán)境下的車輛環(huán)保駕駛效果，為后續(xù)分析提供數(shù)據(jù)。

1.2.4 環(huán)保駕駛速度優(yōu)化算法

該系統(tǒng)中采用Eco-Approaching環(huán)保駕駛速度優(yōu)化算法為環(huán)保駕駛車輛生成最優(yōu)速度軌跡[9]。該算法適用于環(huán)保駕駛車輛與非環(huán)保駕駛車輛混行的交通環(huán)境，基于龐特里亞金極小值原理(PMP)結(jié)構(gòu)進(jìn)行構(gòu)建，具有無需提前定義車輛運(yùn)行規(guī)則的特點(diǎn)。算法主體結(jié)構(gòu)見式(1)。

(1)

式中：tL為預(yù)期終端時(shí)間(停車線處)，s；t0為初始時(shí)間(檢測(cè)器處)，s；x(·)為車輛動(dòng)態(tài)方程；u(t)為車輛加速度，m/s2，w1，w2為權(quán)重系數(shù)。

φ(x(tL))=w1(x(tL)-L)2+…+

w2(v(tL)-vL)2,w1∈R+,w2∈R+

(2)

式中：x(t)為車輛位置，m；v(t)為車輛速度，m/s；vL為期望終端速度，m/s。

(3)

式中：gt(t)為瞬時(shí)燃油消耗率，mg/s，可采用連續(xù)函數(shù)形式的車輛燃油消耗與污染物排放模型；w3均為權(quán)重系數(shù)。

式(1)為成本函數(shù)，速度優(yōu)化過程以最小化該函數(shù)值為目標(biāo)。式(2)為終端成本，即車輛到達(dá)交叉口的時(shí)間及速度約束。式(3)為運(yùn)行成本，即車輛運(yùn)行過程中消耗的燃油量。該速度優(yōu)化模型本質(zhì)為最優(yōu)控制模型，采用基于PMP的求解算法進(jìn)行求解，約束條件包括車輛初始位置、初始時(shí)間、速度范圍、加速度范圍等。關(guān)于終端時(shí)間算法詳見文獻(xiàn)[9]。

1.2.5 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)

仿真過程中，仿真平臺(tái)能夠直接提供的車輛運(yùn)動(dòng)信息包括車輛的空間位置、瞬時(shí)速度與加速度，但無法直接輸出車輛燃油消耗與污染物排放量。因此，本文采用VT-Micro微觀車輛燃油消耗與污染物排放模型來計(jì)算車輛燃油消耗與污染物排放量，該模型能夠利用車輛運(yùn)動(dòng)信息計(jì)算車輛瞬時(shí)燃油消耗速率與污染物排放速率，其具體計(jì)算見式(4)。

(4)

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)為{位置坐標(biāo)，速度，加速度，燃油消耗率、污染物排放率、時(shí)間戳}。仿真開始時(shí)，仿真車輛于仿真路網(wǎng)左端點(diǎn)處生成，因此空間位置坐標(biāo)原點(diǎn)位于路網(wǎng)左端起始處。仿真過程中車輛的燃油消耗量與污染物排放量計(jì)算公式見式(5)。

(5)

式中：MOEe為車輛的燃油消耗量或污染物排放量，L或mg；T為仿真時(shí)長(zhǎng)，s；f為數(shù)據(jù)采樣頻率，Hz。

1.2.6 仿真場(chǎng)景設(shè)計(jì)

文中欲測(cè)試的環(huán)保駕駛影響因素如下。

1) 人為因素。包括駕駛員性別、年齡、駕齡、環(huán)保駕駛訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)。

2) 外部因素。包括信息系統(tǒng)界面類型、車輛類型、前方交通狀態(tài)。

人為因素可通過制定合理的駕駛員抽樣方案來實(shí)現(xiàn)。本文抽取的受試駕駛員樣本數(shù)量為40，詳細(xì)的抽樣方案見表1。

表1 受試駕駛員抽樣方案Tab.1 Sampling scheme for tested drivers

外部因素可通過調(diào)整仿真系統(tǒng)設(shè)置來實(shí)現(xiàn)。信息系統(tǒng)界面包括傳統(tǒng)車輛時(shí)速表與車輛速度曲線表兩種類型。車輛類型包括環(huán)保駕駛車輛與非環(huán)保駕駛車輛。在實(shí)際交通運(yùn)行過程中，前方交通狀態(tài)會(huì)對(duì)當(dāng)前仿真車輛運(yùn)動(dòng)造成影響，為全面分析不同前方交通狀態(tài)對(duì)環(huán)保駕駛效果的影響，仿真過程中需為仿真車輛設(shè)置不同的場(chǎng)景，如表2所示。其中將仿真車輛為非環(huán)保駕駛車輛，無前方車輛的場(chǎng)景定義為基準(zhǔn)場(chǎng)景，即駕駛員僅需依靠肉眼觀察交叉口信號(hào)控制進(jìn)行駕駛的無環(huán)保駕駛場(chǎng)景；其余所有場(chǎng)景均被定義為環(huán)保駕駛場(chǎng)景。相鄰2車均為環(huán)保駕駛車輛的場(chǎng)景中，前方車輛對(duì)駕駛員的影響與最優(yōu)速度信息對(duì)駕駛員的影響相似，仿真車輛表現(xiàn)與表2中環(huán)保駕駛A類場(chǎng)景中的車輛表現(xiàn)相似，因此仿真測(cè)試中未進(jìn)行單獨(dú)測(cè)試。仿真過程中，每位受試駕駛員均需在每種場(chǎng)景中完成多次仿真駕駛?cè)蝿?wù)。后續(xù)分析中，所有環(huán)保駕駛場(chǎng)景的收益計(jì)算均以基準(zhǔn)場(chǎng)景中仿真車輛燃油消耗與污染物排放量為基準(zhǔn)。計(jì)算方法見式(6)。

(6)

表2 場(chǎng)景設(shè)計(jì)方案Tab.2 Design scheme for scenarios

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

2.1 環(huán)保駕駛宏觀效果

圖6所示為仿真過程中無前方車輛場(chǎng)景下具有代表性的環(huán)保駕駛車輛與非環(huán)保駕駛車輛的速度軌跡曲線。對(duì)比圖中2條速度軌跡曲線可以發(fā)現(xiàn)如下規(guī)律：①環(huán)保駕駛車輛速度變化幅度與加減速運(yùn)動(dòng)持續(xù)時(shí)間均明顯低于非環(huán)保駕駛車輛；②環(huán)保駕駛車輛能夠避免非環(huán)保駕駛車輛的交叉口前停車等待行為，即車輛速度不為0 m/s。速度波動(dòng)減小意味著時(shí)空軌跡平滑，因此相較于非環(huán)保駕駛車輛，環(huán)保駕駛車輛將具有更加平滑的時(shí)空軌跡，其交叉口延誤時(shí)間將顯著降低。同時(shí)加減速過程數(shù)量減少及持續(xù)時(shí)間減低，有助于減少車輛沖擊，提升舒適性。

圖6 無前方車輛場(chǎng)景中仿真車輛速度軌跡Fig.6 Speed trajectories of simulated vehicles in thescenarios without preceding vehicle

圖7所示為環(huán)保駕駛場(chǎng)景與基準(zhǔn)場(chǎng)景中車輛平均燃油消耗與污染物排放量及相應(yīng)收益。對(duì)比發(fā)現(xiàn)，環(huán)保駕駛場(chǎng)景下車輛燃油消耗量與污染物排放量均顯著降低，降幅可達(dá)10%以上，即環(huán)保駕駛能夠有效降低車輛運(yùn)行過程中燃油消耗與污染物排放量。

圖7 車輛平均燃油消耗與污染物排放及相應(yīng)收益Fig.7 Average fuel consumption and emissions of vehicles and corresponding benefits

2.2 人為因素分析

2.2.1 性別因素分析

圖8為仿真過程中女/男性駕駛員所駕車輛的平均燃油消耗收益與污染物排放收益。比對(duì)發(fā)現(xiàn)，女性駕駛員與男性駕駛員在燃油消耗收益與污染物排放收益兩方面僅存在微小差異。經(jīng)置信區(qū)間為95%的T檢驗(yàn)后發(fā)現(xiàn)，女性駕駛員與男性駕駛員在燃油消耗收益與污染物排放收益兩方面均不存在統(tǒng)計(jì)學(xué)上的顯著差異。性別對(duì)環(huán)保駕駛效果無影響。

圖8 女/男性駕駛員所駕車輛的燃油消耗與污染物排放收益Fig.8 Fuel consumption and emissions benefits of vehicles operated by female/male drivers

2.2.2 年齡因素分析

圖9所示為不同年齡階段駕駛員在仿真過程中所駕車輛的平均燃油消耗收益與污染物排放收益。觀察發(fā)現(xiàn)，不同年齡階段駕駛員的在燃油消耗收益與污染物排放收益兩方面存在微小差異，T檢驗(yàn)顯示不同年齡階段駕駛員在燃油消耗收益與污染物排放收益兩方面均不存在統(tǒng)計(jì)學(xué)上的顯著差異。駕駛員年齡對(duì)環(huán)保駕駛效果無影響。

圖9 不同年齡駕駛員所駕車輛燃油消耗與污染物排放收益 Fig.9 Fuel consumption and emissions benefits of vehicles operated by drivers of different ages

2.2.3 駕齡因素分析

圖10所示為不同駕齡范圍駕駛員在仿真過程中所駕車輛的平均燃油消耗收益與污染物排放收益。經(jīng)置信區(qū)間為95%的T檢驗(yàn)后發(fā)現(xiàn)，不同年齡階段駕駛員在燃油消耗收益與污染物排放收益兩方面均具有顯著差異。隨著駕齡的增長(zhǎng)，車輛燃油消耗收益與污染物排放收益逐漸上升；當(dāng)駕齡達(dá)到4～6年后，車輛燃油消耗收益與污染物排放收益分別達(dá)到11.93%與13.13%的峰值，即駕齡4～6年的駕駛員在經(jīng)過環(huán)保駕駛訓(xùn)練后能夠獲得最好的環(huán)保駕駛效果；隨著駕齡的進(jìn)一步增長(zhǎng)，車輛燃油消耗收益與污染物排放收益出現(xiàn)幅度小于1%的微小下降。不同駕齡范圍內(nèi)車輛燃油消耗收益與污染物排放收益均高于10%，環(huán)保駕駛適用于不同駕齡的駕駛員。

圖10 不同駕齡駕駛員所駕車輛的燃油消耗與污染物排放收益 Fig.10 Fuel consumption and emissions benefits of vehicles operated by drivers of different driving experience

實(shí)驗(yàn)過程中通過觀察駕駛員駕駛行為可以發(fā)現(xiàn)，駕齡4～6年的駕駛員在環(huán)保駕駛過程中能夠更加熟練地兼顧觀察路況信息與環(huán)保駕駛速度信息，同時(shí)能夠更加快速地對(duì)觀察到的信息做出反應(yīng)進(jìn)行駕駛行為調(diào)整，因此，其環(huán)保駕駛收益最高；駕齡0～4年的駕駛員，其駕駛操作熟練程度與多源信息的兼顧能力隨駕齡增長(zhǎng)而逐漸增強(qiáng)，因此，其環(huán)保駕駛收益隨駕齡增長(zhǎng)而上升；而駕齡6～12年的駕駛員，由于其存在大量不良駕駛行為并難以在短時(shí)間內(nèi)改正，使其所駕車輛實(shí)際速度與最優(yōu)速度偏差較大，環(huán)保駕駛收益隨駕齡增長(zhǎng)而出現(xiàn)小幅下降。

2.2.4 環(huán)保駕駛訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)因素分析

圖11為不同環(huán)保駕駛訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)下駕駛員所駕車輛的平均燃油消耗收益與污染物排放收益。T檢驗(yàn)顯示，不同訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)下駕駛員在燃油消耗收益與污染物排放收益兩方面均具有顯著差異。駕駛員在環(huán)保駕駛初期，即0～15 min內(nèi)僅能取得低于5%的燃油消耗收益與污染物排放收益，但隨著訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)的增加兩方面收益快速上升，當(dāng)訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)大于60 min后，2種收益的增長(zhǎng)趨勢(shì)逐漸趨于平緩。

圖11 不同環(huán)保駕駛訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)下駕駛員所駕車輛的燃油消耗與污染物排放收益 Fig.11 Fuel consumption and emissions benefits of vehicles operated by drivers of different eco-driving training durations

圖12為不同環(huán)保駕駛訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)下某駕駛員駕駛車輛的速度軌跡曲線。通過觀察發(fā)現(xiàn)，駕駛員駕駛仿真車輛所得的實(shí)際速度軌跡與最優(yōu)速度軌跡間存在一定偏差，且隨著環(huán)保駕駛訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)的增加，實(shí)際速度軌跡與最優(yōu)速度軌跡間的偏差逐漸縮小。當(dāng)訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)達(dá)到75～90 min時(shí)，實(shí)際速度軌跡(黑色粗實(shí)線)已能較好地符合最優(yōu)速度軌跡(灰色實(shí)線)。以上仿真結(jié)果說明：①駕駛員的環(huán)保駕駛訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)對(duì)環(huán)保駕駛效果具有顯著影響；②駕駛員需要一定時(shí)長(zhǎng)的環(huán)保駕駛訓(xùn)練才能得到較好的環(huán)保駕駛效果，且訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)不應(yīng)短于60 min，即駕駛員需先期進(jìn)行約60 min環(huán)保駕駛培訓(xùn)方可上路實(shí)際操作，以免影響交通整體運(yùn)行；③環(huán)保駕駛長(zhǎng)期實(shí)施后，車輛燃油消耗收益與污染物排放收益預(yù)計(jì)將分別上升至15.5%與14.5%以上。

圖12 不同環(huán)保駕駛訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)下駕駛員所駕車輛速度軌跡 Fig.12 Speed trajectories of vehicles operated by driversof different eco-driving training durations

2.3 外部因素分析

2.3.1 信息系統(tǒng)界面類型因素分析

圖13所示為不同信息系統(tǒng)界面類型下車輛的燃油消耗收益與污染物排放收益。T檢驗(yàn)結(jié)果表明具有不同信息系統(tǒng)界面的車輛在燃油消耗收益與污染物排放收益兩方面均具有顯著差異。以車輛速度曲線表顯示最優(yōu)速度信息的車輛，其燃油消耗收益與污染物排放收益顯著高于以傳統(tǒng)車輛時(shí)速表顯示最優(yōu)速度信息的車輛。

圖13 不同類型信息系統(tǒng)界面下車輛的燃油消耗與污染物排放收益 Fig.13 Fuel consumption and emissions benefits of vehicles with different types of information system interface

圖14為不同信息系統(tǒng)界面類型下車輛的速度曲線。對(duì)比發(fā)現(xiàn)，配置車輛速度曲線表的車輛，其速度曲線更加接近最優(yōu)速度軌跡，即在實(shí)際速度與最優(yōu)速度出現(xiàn)偏差的情況下，通過車輛速度曲線表獲取最優(yōu)速度信息的駕駛員能夠更快的做出反應(yīng)以調(diào)節(jié)車輛速度，使實(shí)際車速盡快達(dá)到最優(yōu)車速。

圖14 不同類型信息系統(tǒng)界面下車輛的速度軌跡 Fig.14 Speed trajectories of vehicle with different typesof information system interface

仿真駕駛后駕駛員問卷調(diào)查顯示，車輛速度曲線表能夠提供未來一段時(shí)間內(nèi)的最優(yōu)速度軌跡，使駕駛員能夠進(jìn)行合理預(yù)判；而傳統(tǒng)車輛時(shí)速表僅能顯示當(dāng)前最優(yōu)速度信息，駕駛員反應(yīng)滯后現(xiàn)象嚴(yán)重。因此，環(huán)保駕駛信息系統(tǒng)界面更適宜采用車輛速度曲線表形式。

2.3.2 車輛類型因素分析

圖15為不同場(chǎng)景類型下的車輛燃油消耗收益與污染物排放收益。不同場(chǎng)景的車輛燃油消耗收益與污染物排放收益均具有顯著差異。其中，環(huán)保駕駛A類場(chǎng)景的收益最高，環(huán)保駕駛C類場(chǎng)景的收益最低。結(jié)合表2可知，在無前方車輛，且仿真車輛為環(huán)保駕駛車輛的情況下，車輛燃油消耗收益與污染物排放收益最高；當(dāng)系統(tǒng)中出現(xiàn)非環(huán)保駕駛前車時(shí)，環(huán)保駕駛車輛的駕駛員行為受到影響，車輛燃油消耗收益與污染物排放收益出現(xiàn)幅度為2%～3%的下降；當(dāng)仿真車輛為非環(huán)保駕駛車輛，且存在環(huán)保駕駛前車時(shí)，非環(huán)保駕駛車輛的駕駛員由于受到前方環(huán)保駕駛車輛運(yùn)動(dòng)的影響，其駕駛行為會(huì)產(chǎn)生一定的環(huán)保趨向變化，進(jìn)而獲得一定的車輛燃油消耗收益與污染物排放收益。

圖15 不同類型場(chǎng)景下的燃油消耗與污染物排放收益 Fig.15 Fuel consumption and emissions benefits of vehicles in different types of scenarios

圖16為不同類型場(chǎng)景中車輛的速度軌跡曲線。圖中環(huán)保駕駛A類場(chǎng)景中車輛實(shí)際速度曲線與最優(yōu)速度曲線間累積偏差最小；環(huán)保駕駛B類場(chǎng)景中仿真車輛由于受到前方非環(huán)保車輛運(yùn)動(dòng)的影響，其實(shí)際速度曲線與最優(yōu)速度曲線間誤差較A類場(chǎng)景中有所增大；環(huán)保駕駛C類場(chǎng)景中非環(huán)保駕駛車輛由于受到前方環(huán)保駕駛車輛的影響，其速度軌跡整體呈現(xiàn)出一定的環(huán)保駕駛趨勢(shì)，但其與最優(yōu)速度曲線間誤差較大，且速度波動(dòng)現(xiàn)象嚴(yán)重。結(jié)合3類場(chǎng)景下的收益變化規(guī)律可以發(fā)現(xiàn)：①環(huán)保駕駛范圍內(nèi)，非環(huán)保駕駛車輛在前方環(huán)保駕駛車輛的影響下，能夠取得一定的環(huán)保駕駛效益，即環(huán)保駕駛系統(tǒng)能夠通過控制環(huán)保駕駛車輛“間接”控制非環(huán)保駕駛車輛，進(jìn)而改善交通流整體運(yùn)行狀態(tài)；②環(huán)保駕駛車輛在前方非環(huán)保駕駛車輛的影響下，其環(huán)保收益會(huì)產(chǎn)生一定的損失，即非環(huán)保車輛對(duì)后方環(huán)保駕駛車輛具有一定的負(fù)面作用；③環(huán)保駕駛車輛的環(huán)保收益高于非環(huán)保駕駛車輛。車輛類型與車輛前方交通狀態(tài)均會(huì)對(duì)車輛環(huán)保駕駛效果造成顯著影響。

圖16 不同類型場(chǎng)景下的車輛速度軌跡 Fig.16 Speed trajectories of vehicle in different types of scenarios

3 結(jié) 論

1) 環(huán)保駕駛能夠有效改善環(huán)保駕駛車輛與非環(huán)保駕駛車輛混行環(huán)境下信號(hào)交叉口范圍內(nèi)的車輛平均燃油消耗，降低車輛平均污染物排放，其節(jié)能減排幅度分別可達(dá)12.57%與11.47%。

2) 駕駛員性別、年齡對(duì)車輛環(huán)保駕駛效果無影響，環(huán)保駕駛適用于不同年齡范圍的女性與男性駕駛員。

3) 駕駛員駕齡對(duì)車輛環(huán)保駕駛效果具有顯著影響，其接受環(huán)保駕駛的最佳駕齡為4～6年，駕齡過大易造成駕駛員固有不良駕駛習(xí)慣對(duì)環(huán)保駕駛效果造成一定的負(fù)面影響，環(huán)保駕駛相關(guān)培訓(xùn)應(yīng)在駕駛員準(zhǔn)駕后盡早啟動(dòng)。

4) 環(huán)保駕駛訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)對(duì)車輛環(huán)保駕駛效果具有顯著影響，且呈正相關(guān)關(guān)系，駕駛員應(yīng)進(jìn)行不小于60 min的環(huán)保駕駛訓(xùn)練以獲取較好的環(huán)保駕駛效果。

5) 信息系統(tǒng)界面類型對(duì)車輛環(huán)保駕駛效果具有顯著影響，環(huán)保駕駛車輛更適宜采用車輛速度曲線表作為最優(yōu)速度信息顯示界面。

6) 車輛類型對(duì)車輛環(huán)保駕駛效果具有顯著影響。環(huán)保駕駛車輛與非環(huán)保駕駛車輛混行環(huán)境下，環(huán)保駕駛車輛的環(huán)保收益顯著高于非環(huán)保駕駛車輛。

7) 前方交通狀態(tài)對(duì)車輛環(huán)保駕駛效果具有顯著影響。環(huán)保駕駛車輛與非環(huán)保駕駛車輛混行環(huán)境下，非環(huán)保駕駛車輛會(huì)對(duì)后方緊鄰環(huán)保駕駛車輛的環(huán)保收益造成負(fù)面影響；環(huán)保駕駛車輛可幫助后方緊鄰非環(huán)保駕駛車輛獲取可觀的環(huán)保收益。交叉口范圍內(nèi)環(huán)保駕駛效果將隨環(huán)保駕駛車輛占比的上升而逐漸增強(qiáng)。