1.一种基于CAN数据的驾驶人综合素质评价方法，其特征在于，包括：一、通过CAN总线采集机动车的行车数据，获取经纬度、引擎转速、车速、方向盘转角、油耗量、油门角度、刹车踏板状态，计算出瞬时油耗量、加速度、以及引擎转速与速度的比值；

二、根据行车安全性、乘车舒适度以及机动车油耗量三个指标确定评价因素：方向盘转角熵值H(θ)、方向盘转角速率Vθ、机动车速度熵值H(v)、加速度绝对值|a|、加速度强度Va、正加速度a、引擎转速与机动车速度的比值φ；

三、采用模糊层次分析法建立单个因素对于驾驶员综合素质评价所占的权重α，建立所需要的权重向量Q＝(α1,α2,α3,α4,α5,α6,α7)；

四、考虑单因素值的极差与均值的差值大小，再结合数据归一化后值分布的离散程度，对于不同因素进行分类，建立尽可能少的隶属度函数，然后将单因素值代入隶属度函数求得单因素模糊判断矩阵R，五、用权重向量Q乘以单因素模糊判断矩阵R得到判断向量δ，即δ＝Q*R，结合最大隶属度原则分析求解得到评价驾驶人综合素质的评判集；

其中，所述方向盘转角熵值H(θ)表征驾驶人的疲劳或酒驾状态；

所述方向盘转角速率Vθ表征驾驶人转动方向盘的速度；

所述机动车速度熵值H(v)表征车辆行驶过程中速度的紊乱程度；

所述加速度绝对值|a|表征车辆行驶过程中速度变化的快慢；

所述加速度强度Va表征车辆加速度的变化率；

所述正加速度a表征车辆加速行驶速度变化的快慢；

所述引擎转速与机动车速度的比值φ表征机动车的牵引力。

2.根据权利要求1所述的基于CAN数据的驾驶人综合素质评价方法，其特征在于：定义e(n)为n时刻方向盘转角实际值θ(n)与n时刻的预测值 差值的绝对值：e(n)＝|θ(n)-θp(n)|，重新划定九个区间来计算方向盘转角熵值H(θ)，计算过程如下：步骤ⅰ、根据n-1、n-2、n-3三个时刻方向盘转角的值预测n时刻转角的值，其中每时刻间隔为100ms，计算步骤ⅱ、计算n时刻方向盘转角值与预测值的偏差值的绝对值e(n)，计算e(n)：e(n)＝|θ(n)-θp(n)|   ②；

步骤ⅲ、确定α＝0.3使得P{0≤e(n)<α}＝90％，划分偏差值e(n)为如下九个对应区间:步骤ⅳ、计算偏差值e(n)落在各区间分布的概率Pi，最终根据公式③计算方向盘转角熵值H(θ)：

3.根据权利要求1或2所述的基于CAN数据的驾驶人综合素质评价方法，其特征在于：定义ν(n)为n时刻车辆速度实际值V(n)与n时刻的预测值 差值的绝对值：ν(n)＝|V(n)-Vp(n)|，划定九个区间来计算方车辆速度熵值H(v)，计算过程如下：步骤ⅰ、根据n-1、n-2、n-3三个时刻车辆速度的值预测n时刻车辆速度的值，其中每时刻间隔为100ms，计算

步骤ⅱ、计算n时刻车辆速度值与预测值的偏差值的绝对值e(n)，计算e(n)：v(n)＝|V(n)-Vp(n)|   ⑤；

步骤ⅲ、确定α＝0.3使得P{0≤v(n)<α}＝90％，划分偏差值v(n)为如下九个对应区间:步骤ⅳ、计算偏差值v(n)落在各区间分布的概率Pi，最终根据公式③计算方向盘转角熵值H(v)：

4.根据权利要求3所述的基于CAN数据的驾驶人综合素质评价方法，其特征在于：根据经验值，构造判断矩阵A：

其中，a1表示油耗量，a2表示安全性，a3表示舒适度，因素a(ij)表示对于驾驶人综合素质的评判，因素ai相比于aj的重要度，值越大则越重要，求取矩阵A的特征向量并且归一化得权重向量Q1，若通过一致性检验，则Q1＝(0.091,0.691,0.217)为三个指标的权重向量；否则重构判断矩阵A；

经层次分析法求得对于油耗量a1，单因素权重向量为：Qa1＝(0.667,0.333,0,0,0,0,

0)；

对于安全性a2，单因素权重向量为Qa2＝(0,0,0.464,0.095,0.130,0.182,0.130)；

对于舒适度a3，单因素权重向量为Qa3＝(0,0,0.073,0.072,0.318,0.318,0.218)；

求取单因素对于驾驶人综合素质的权重：

5.根据权利要求1、2、4中任一项所述的基于CAN数据的驾驶人综合素质评价方法，其特征在于：所述评价因素通过3δ原则剔除异常数据后获得，或者对采集的行车数据进行如下归一化处理后得到各因素值X：

其中，xmax为样本最大值，xmin为样本最小值，为样本均值。

6.根据权利要求5所述的基于CAN数据的驾驶人综合素质评价方法，其特征在于：根据归一化处理后的因素值X分布的离散程度建立两种不同的隶属度函数，对于方向盘转角熵值H(θ)、机动车速度熵值H(v)和引擎转速与机动车速度的比值φ均建立如下隶属度函数⑧：

对于方向盘转角速率Vθ、加速度绝对值|a|、加速度强度Va和正加速度a均建立如下隶属度函数⑨：其中：r1表示隶属度属于“很好”；r2表示隶属度属于“好”；r3表示隶属度属于“一般”；r4表示隶属度属于“差”；r5表示隶属度属于“很差”。