(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211064211.2 (22)申请日 2022.09.01 (71)申请人 北京建筑大学 地址 100044 北京市西城区展览馆路1号 (72)发明人 林建新　刘博　 (74)专利代理 机构 北京超凡宏宇专利代理事务 所(特殊普通 合伙) 11463 专利代理师 于彬 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06K 9/62(2022.01) G06F 16/9537(2019.01) (54)发明名称 一种机动车尾气污染物排放量的计算方法 和计算装置 (57)摘要 本申请提供了一种机动车尾气污染物排放 量的计算方法和计算装置， 所述计算方法包括： 获取检测时间内， 行驶在城市路网内的所有车辆 的原始行驶数据； 基于所述原始行驶数据进行行 驶工况构建， 得到目标机动车行驶工况； 基于所 述目标机动车行驶工况， 进行尾气污染物排放量 的计算， 得到污染物排放因子对应的污染物排放 量； 其中， 所述污染物排放量包括在中观区域下 的污染物排放量和在微观区域下的污染物排放 量。 根据所述计算方法和计算装置， 提升对机动 车尾气污染物排 放量的计算的精确度。 权利要求书3页 说明书21页 附图3页 CN 115422747 A 2022.12.02 CN 115422747 A 1.一种机动车尾气污染物排 放量的计算方法， 其特 征在于， 所述计算方法包括： 获取检测时间内行驶在城市路网内的所有车辆的原始行驶数据； 其中， 所述原始行驶 数据包括所述车辆在所述城市路网内行驶过程中的时间、 速度、 发动机转速、 经度、 纬度； 基于所述原 始行驶数据进行 行驶工况构建， 得到目标机动车 行驶工况； 基于所述目标机动车行驶工况进行尾气污染物排放量的计算， 得到污染物排放因子对 应的污染物排放量； 其中， 所述污染物排放量包括在中观 区域下的污染物排放量和在微观 区域下的污染物排放量， 所述在中观区域下的污染物排放量包括不同时间段的污染物排放 量和不同道路等级上的污染物排放量， 所述在微观区域下的污染物排放量包括不同车辆流 向上的污染物排 放量和不同驾驶行为类型对应的污染物排 放量。 2.根据权利要求1所述的计算方法， 其特征在于， 所述基于所述原始行驶数据进行行驶 工况构建， 得到目标机动车 行驶工况， 包括： 对所述原始行驶数据中的异常数据和缺失数据进行数据 预处理， 得到处理后的原始行 驶数据； 基于所述处理后的原始行驶数据以及预设的运动状态进行运动学片段提取， 得到所述 运动状态对应的运动学片段， 并计算每个运动学片段对应的第一特征参数值； 其中， 所述运 动状态包括怠速 工况、 匀速 工况、 加速 工况和减速 工况； 基于每个运动学片段的第一特征参数值， 进行主成分分析降维， 得到至少一个第一主 成分， 并基于所述至少一个第一主成分对每个运动学片段进行K ‑means聚类 分析， 得到至少 一类目标运动学片段； 根据每类目标运动学片段进行工况合成， 得到原 始机动车 行驶工况； 利用混合约束自编码器， 对所述原始机动车行驶工况进行工况优化， 得到所述目标机 动车行驶工况。 3.根据权利要求2所述的计算方法， 其特征在于， 当所述污染物排放量为在中观区域下 的污染物排 放量时， 通过以下 方法对所述污染物排 放量进行计算： 对原始微观排放模型进行第 一本地化参数的标定， 得到第 一微观排放模型； 其中， 所述 第一本地 化参数包括车辆信息、 气象信息和车速参数； 针对于每个预设时间段， 将该预设时间段对应的所述目标机动车行驶工况输入到所述 第一微观排放模型中， 得到该 预设时间段内的污染物排 放量； 对所述原始行驶数据进行道路等级标定， 得到标定后的行驶数据； 其中， 所述标定后的 行驶数据中携带有每 个车辆轨迹点对应的道路等级； 基于所述标定后的行驶数据进行行驶工况构建， 得携带有不同道路等级标记的目标机 动车行驶工况； 将所述携带有不同道路等级标记的目标机动车行驶工况输入到所述第一微观排放模 型中， 得到每种道路等级上的污染物排 放量。 4.根据权利要求2所述的计算方法， 其特征在于， 当所述污染物排放量为在微观区域下 的污染物排 放量时， 通过以下 方法对所述污染物排 放量进行计算： 采集所述城市路网内至少一名驾驶员的机动车逐秒行驶轨迹数据， 并基于所述机动车 逐秒行驶轨 迹数据确定出至少一种驾驶行为类型； 采集目标道路的交叉口数据， 并基于所述交叉口数据构建所述目标道路对应的原始微权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115422747 A 2观仿真模型； 基于所述至少一种驾驶行为类型和所述目标机动车行驶工况对所述原始微观仿真模 型进行参数 标定， 得到目标微观仿真模型； 对原始微观排放模型进行第 二本地化参数的标定， 得到第 二微观排放模型； 其中， 所述 第二本地 化参数包括车辆信息、 气象信息和速度参数； 将所述目标机动车行驶工况输入到所述目标微观仿真模型中， 得到对应的仿真轨迹数 据， 并基于所述仿真轨 迹数据计算所述目标道路上每 个车辆的车辆比功率； 将每个车辆的车辆比功率输入到所述第 二微观排放模型中， 得到所述目标道路上每个 车辆流向上的污染物排 放量； 基于所述仿真轨迹数据， 确定所述仿真轨迹数据中每种驾驶行为类型对应的车辆轨 迹， 并基于所述车辆 轨迹生成运行工况分布数据； 将所述运行工况分布数据输入到所述第 二微观排放模型中， 得到每种驾驶行为类型对 应的污染物排 放量。 5.根据权利要求4所述的计算方法， 其特征在于， 通过以下步骤确定所述至少一种驾驶 行为类型： 对所述机动车逐秒行驶轨迹数据中的异常数据和缺失数据进行数据预处理， 得到处理 后的机动车 逐秒行驶轨 迹数据； 针对于每名驾驶员， 计算该驾驶员在各个速度等级下的第二特 征参数值； 基于每名驾驶员的第二特征参数值， 进行主成分分析降维， 得到至少一个第 二主成分， 并基于所述至少一个第二主成分对每名驾驶员进行K ‑means聚类分析， 得到至少一种驾驶 行为类型。 6.根据权利要求5所述的计算方法， 其特征在于， 所述基于所述至少一种驾驶行为类型 和所述目标机动车行驶工况对所述原始 微观仿真模型进行参数标定， 得到目标微观仿 真模 型， 包括： 基于所述至少一种驾驶行为类型对所述原 始微观仿真模型进行全局参数 标定； 对所述原始微观仿真模型中的局部参数进行敏感性分析， 确定出至少一个目标局部参 数； 基于遗传算法， 基于所述至少一个目标局部参数确定出至少一个取值 参数组； 对每个取值参数组进行均值聚类分析， 得到每 个目标局部参数对应的目标参数 取值； 根据每个目标参数取值对所述原始微观仿真模型进行参数标定， 得到标定后的原始微 观仿真模型； 将所述目标机动车行驶工况输入到所述标定后的原始微观仿真模型， 得到仿真车辆轨 迹数据对应的目标函数值， 并判断所述目标函数值与目标函数实测值之间的误差是否小于 误差阈值； 若是， 则将所述标定后的原 始微观仿真模型确定为所述目标微观仿真模型； 若否， 则返回执行基于所述至少一种驾驶行为类型对所述原始微观仿真模型进行全局 参数标定的步骤， 直至所述目标函数值与目标函数实测值之间的误差是否小于误差阈值。 7.一种机动车尾气污染物排 放量的计算装置， 其特 征在于， 所述计算装置包括： 数据获取模块， 用于获取检测时间内行驶在城市路网内的所有车辆的原始行驶数据；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115422747 A 3