降低车辆的能源消耗是汽车工业永恒的主题。汽车的行驶油耗不仅与车辆自身的性能有关,而且很大程度上取决于驾驶员的操作行为。通过改善驾驶行为的经济性驾驶辅助技术在减少油耗方面极具潜力,已成为汽车节能领域的重要发展方向之一,并实现了产业化应用。但是,当前的经济性驾驶辅助系统主要使用车载信号,采用固定的经济性判定准则。一方面,随着自适应巡航等高级驾驶辅助系统的广泛应用,使得通过预测交通状态来改善行车经济性成为可能。另一方面,驾驶员对动力的需求因人而异,即使是同一个驾驶员在不同的交通条件下对动力的需求也存在不同。固定的判定准则无法满足驾驶员个性化的动力学需求。针对上述问题,本文提出一种新型经济性驾驶辅助系统。考虑经验型驾驶操作策略大多通过统计得到,驾驶行为与经济性关系模糊,不便于定量分析经济性驾驶辅助算法。为此,论文在建立汽车经济性模型并对其有效性进行验证的基础上,对加速驱动、刹车制动和档位切换等驾驶行为与汽车经济性之间的关系进行定量分析。在汽车经济性影响因素定量分析的基础上,本文主要从驾驶员的加速行为、减速行为和换档行为进行驾驶辅助策略设计。首先,针对加速行为的经济性判定准则不可调问题,提出考虑动力性的加速度限值设计方法,引入动力指标将最大加速度线性量化,得到不同动力指标下的加速度限值计算模型;其次,考虑到驾驶员未能充分利用交通信息进行减速,本文提出一种基于前车信息的制动能耗优化算法,该算法可根据前车信息合理选择滑行时机,有效地避免因刹车制动造成的能量损耗;最后,针对提前升档导致动力性不足问题,提出基于车速及需求功率的换档优化策略,该策略在有效判定升档经济性同时,还引入驱动力限值,用以实时评价升档后的驱动力。采用NEDC工况和城市道路工况对驾驶辅助策略的效果进行仿真及台架验证。结果表明,基于本文方法设计的驾驶策略具有较好的节油辅助性能,为解决由于不当驾驶行为导致油耗增多的问题提供了有效途径。此外,本文还借助台架验证了环境扰动下的系统有效性。