文档摘要：在逐步推行出租车全面电动化的背景下,针对目前对纯电动出租车行驶状态评估的不足,建立一种基于运动学片段的纯电动出租车行驶特征模式挖掘方法,研究纯电动出租车行驶状态特征.首先,基于行驶轨迹GPS数据,从速度特征、加减速和行驶状态3个方面,确定超速比例、加减速频率、行驶速度、怠速时间占比等13个特征指标刻画运动学片段,建立纯电动出租车运动学片段提取方法,研究纯电动出租车行驶状态特征.然后,根据行驶特征指标主成分的特征值大小及累积贡献率,确定关键特征指标,结合K-均值聚类算法,生成多时空场景下的纯电动出租车行驶特征模式,综合评价车辆行驶状态.最后,以深圳市共计9天采样间隔为1s的700万条纯电动出租车GPS行驶轨迹数据为驱动,提取了1757条纯电动出租车运动学片段.根据安全性、效率性和舒适性8个关键特征指标进行聚类分析,生成包含主干路、次干路和支路在早高峰、平峰和晚高峰9种时空场景下27类纯电动汽车行驶状态的特征模式库.研究结果表明:综合安全性、效率性、舒适性3方面,早高峰期间的纯电动出租车综合行驶状态优于平峰和晚高峰时段;基于运动学片段、主成分分析及多时空场景聚类分析的纯电动出租车行驶特征模式挖掘方法,能够有效反映并评估纯电动出租车行驶状态,并向驾驶员提供合理的驾驶建议.
Abstract：Inthecontextofthegradualtransitiontocomprehensiveelectrificationoftaxis,andaddress-ingthecurrentshortcomingsinevaluatingthedrivingstateofpureelectrictaxis,amethodforminingdrivingcharacteristicpatternsbasedonkinematicsegmentsofpureelectrictaxisisestablished.Thisstudyaimstoexplorethedrivingcharacteristicsofpureelectrictaxis.Firstly,utilizingGPSdatafromdrivingtrajectories,13featureindicators,includingoverspeedratio,accelerationanddecelerationfre-quency,drivingspeed,andidlingtimeratio,aredeterminedfrom3aspectsintermsofspeedcharac-teristics,accelerationanddeceleration,anddrivingconditionstocharacterizekinematicsegments.Thisestablishesamethodforextractingkinematicsegmentsofpureelectrictaxisandsubsequentlystudyingtheirdrivingcharacteristics.Subsequently,basedontheeigenvaluesandcumulativecontribu-tionratesofprincipalcomponentsderivedfromdrivingcharacteristicindicators,keyfeatureindicatorsareidentified.ThroughintegrationwiththeK-meansclusteringalgorithm,amethodisproposedforminingdrivingcharacteristicpatternsbasedonkinematicsegmentsofpureelectrictaxis,allowingtheidentificationofdrivingcharacteristicmodesinvarioustimeandspacescenarios.Finally,leveraging7millionGPStrackingdatapointsfrompureelectrictaxisinShenzhen,withasamplingintervalof1secondover9days,1757kinematicsegmentsofpureelectrictaxiareextracted.Employingeightkeyfeatureindicatorsrelatedtosafety,efficiency,andcomfortforclusteranalysis,afeaturepatternli-braryisgenerated,encompassing27classesofdrivingstatesforpureelectrictaxisonmainroads,sec-ondaryroads,andlocalroadsduringmorningpeak,normalhours,andeveningpeakperiods.There-searchfindingsindicatethat,combiningthethreeaspectsofsafety,efficiencyandcomfort,pureelec-trictaxistravelledbetterduringthemorningpeakthanduringtheflatpeakandeveningpeakhours.Apureelectrictaxidrivingfeaturepatternminingmethodbasedonkinematicsegmentation,principalcomponentanalysisandspatial-temporalscenarioclusteringanalysiscaneffectivelyreflectandevalu-atethedrivingstatusofpureelectrictaxisandprovidereasonabledrivingsuggestionstodrivers.
作者：李宁 姚周洲 董春娇 Author：LINing YAOZhouzhou DONGChunjiao
作者单位：北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室,北京100044海康威视研究院,杭州310051
刊名：北京交通大学学报
Journal：JournalofBeijingJiaotongUniversity
年，卷(期)：2024, 48(1)
分类号：U491
关键词：交通工程 行驶特征模式 运动学片段 纯电动出租车
Keywords：trafficengineering drivingcharacteristicpattern kinematicsegment pureelectrictaxi
机标分类号：U491TP311.13TP273
在线出版日期：2024年4月28日
基金项目：基于运动学片段的纯电动出租车行驶特征模式挖掘[
期刊论文] 北京交通大学学报--2024, 48(1)李宁 姚周洲 董春娇在逐步推行出租车全面电动化的背景下,针对目前对纯电动出租车行驶状态评估的不足,建立一种基于运动学片段的纯电动出租车行驶特征模式挖掘方法,研究纯电动出租车行驶状态特征.首先,基于行驶轨迹GPS数据,从速度特征、加减...参考文献和引证文献
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引证文献
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关键词：交通工程,行驶特征模式,运动学片段,纯电动出租车,
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