CN105416296B - 一种基于三轴线加速度计的驾驶行为分析方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于三轴线加速度计的驾驶行为分析方法，所述三轴线加速度计设置于汽车上，以下步骤：采集多组三轴加速度；采用滑动平均对所述多组三轴加速度进行低通滤波；计算滤波后的多组三轴加速度的平均值；将所述平均值与期望值(0,0,g)相减计算出静差，将低通滤波后的三轴加速度与所述静差相减来消除静差；计算消除静差后的多组三轴加速度的平均值；对所述特征量进行Σ点滑动平均窗滤波；判断超过预设值的特征量的Hx、Hy、Hz的绝对值之间的最大值，从而判断为对应的驾驶行为，和加速度对中频和高频不敏感，并且和加速度超过预设值时锁定该数据，从而消除高频抖动带来的多次误判，提高驾驶行为的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及车辆电子技术领域，具体涉及一种基于三轴线加速度计的驾驶行为分析方法。
背景技术
随着我国经济的高速发展与人民生活水平的不断提高，车辆的保有量迅速增加，车辆交通事故量居高不下。因此，培养驾驶员良好的驾驶习惯对于车辆安全驾驶极为重要。
驾驶习惯的形成在于驾驶行为的累计，因而，检测驾驶行为培养驾驶习惯的关键。目前，驾驶行为分析方法均采用线加速度计测量车辆加速度，对原始加速度数据进行低通滤波后，通过统计各方向加速度跃过预先设定加速度门限的次数，进而分析用户一段时间内的驾驶行为。现有的驾驶行为分析方法基于加速度阈值来实现，然而，加速度是非常敏感的信号，中频或高频的扰动会使得判断结果出现很大误差。
发明内容
为解决现有驾驶行为分析方法基于加速度来分析的，加速度是非常敏感的信号，中频或高频的扰动会使得判断结果出现很大误差的问题，本发明提出一种基于三轴线加速度计的驾驶行为分析方法。
本发明提供的一种基于三轴线加速度计的驾驶行为分析方法，其特征在于，所述三轴线加速度计设置于汽车上，该方法包括以下步骤：
S100：采集多组三轴加速度值；
S102：采用滑动平均窗对所述多组三轴加速度值进行低通滤波；
S104：计算滤波后的多组三轴加速度的平均值；
S106：将所述平均值与期望值(0,0,g)相减计算出静差，将低通滤波后的多组三轴加速度值与所述静差相减来消除静差，得到fx，fy，fz，其中，g为重力加速度；
S110：计算消除静差后的多组三轴加速度的平均值；
S112：利用所述消除静差后的平均值计算和加速度t_acc；所述消除静差后的平均值与x轴夹角α、所述消除静差后的平均值与y轴夹角β和所述消除静差后的平均值与z轴夹角γ；
S116：通过t_acc、α、β和γ计算消除其余两轴影响的值Hx、Hy、Hz，通过Hx、Hy、Hz计算特征量Σ；
S118：对所述特征量进行Σ点滑动平均窗滤波；
S120：判断Σ点滤波后的特征量是否超过预设值；是则，执行步骤S10：否则，转回执行步骤S104；
S122：判断超过预设值的特征量的Hx、Hy、Hz的绝对值之间的最大值，从而判断为对应的驾驶行为。
进一步的，还包括：当超过预设值的特征量的Hx的绝对值最大时，判断为急加速或急减速。
进一步的，还包括：当超过预设值的特征量的Hy的绝对值最大时，判断为急转弯。
进一步的，还包括：当超过预设值的特征量的Hz的绝对值最大时，判断为颠簸。
进一步的，所述步骤S114具体为：
消除其余两个轴影响的步骤：Hx=fx+sign(fx)*t_acc*sin(α)；Hy=fy+sign(fy)*t_acc*sin(β)；Hz=fz+sign(fz)*t_acc*sin(γ)；
计算特征量的步骤：Σ=。
进一步的，还包括将判断的所述驾驶行为上传至云端存储。
本发明的有益效果通过使用和加速度和各加速度分量来分析驾驶行为，由于和加速度对中频和高频不敏感，并且和加速度超过预设值时锁定该数据，从而消除高频抖动带来的多次误判，提高驾驶行为分析的准确性。
附图说明
图1为本发明基于三轴线加速度计的驾驶行为分析方法一实施方式的流程图。
具体实施方式
请参阅图1，为本发明基于三轴线加速度计的驾驶行为分析方法一实施方式的流程图。本发明通过将三轴线加速度计设置于汽车上，三轴线加速度计用于采集汽车行驶过程中的三轴加速度，采用滑动平均窗对多组三轴加速度进行低通滤波和消除静差，计算和加速度和各轴方向上的加速度分量，在和加速度超过预设值时，判断各轴方向上的加速度分量的绝对值的最大值，从而分析具体驾驶行为。
在步骤S100，采集多组三轴加速度值。在本实施例中，采集汽车行驶过程中的多组三轴加速度值（例如：（0,1.2,0.8），（1.5,0.5,1），（0.4,-1.6，1.2）等等），每0.1秒采集一次数据，多组三轴加速度一般为10-20组。
在步骤S102：采用滑动平均窗对多组三轴加速度值进行低通滤波。滑动平均（moving average）：在地球物理异常图上，选定某一尺寸的窗口，将窗口内的所有异常值做算术平均，将所求的平均值作为窗口中心点的异常值，按点距或线距移动窗口，重复此平均方法，直到对整幅图完成上述过程，这种过程称为滑动平均。在本实施例中，采用1.5点滑动平均窗对多组加速度进行低通滤波。
在步骤S104：计算滤波后的多组三轴加速度的平均值。
在步骤S106：将滤波后的多组三轴加速度的平均值与期望值(0,0,g)相减计算出静差。
在步骤S108：将低通滤波后的多组三轴加速度值与所述静差相减来消除静差，得到fx，fy，fz，其中，g为重力加速度。在本实施例中，g取定值9.8m/s2。在其他实施例中，重力加速度g的数值随海拔高度增大而减小。
在步骤S110：计算消除静差后的多组三轴加速度的平均值。
在步骤S112：利用所述消除静差后的平均值计算和加速度t_acc、所述消除静差后的平均值与x轴夹角α、所述消除静差后的平均值与y轴夹角β和所述消除静差后的平均值与z轴夹角γ。例如：和加速度t_acc为（1,1,2）时，α为45度，β为45度，γ为arctan。和加速度对中频和高频不敏感，避免了中频或高频信号的干扰。
通过t_acc、α、β和γ计算消除其余两轴影响的值Hx、Hy、Hz，通过Hx、Hy、Hz计算特征量Σ。在步骤S114：消除其余两个轴影响的步骤：Hx=fx+sign(fx)*t_acc*sin(α)；Hy=fy+sign(fy)*t_acc*sin(β)；Hz=fz+sign(fz)*t_acc*sin(γ)。在步骤S114：计算特征量的步骤：Σ=。
在步骤S118：对特征量进行Σ点滑动平均窗滤波。
在步骤S120：判断Σ点滤波后的特征量是否有超过预设值。在本实施例中，预设值根据反复实验数据来得到。
当Σ点滤波后的特征量超过预设值时，进入步骤S122：判断超过预设值的特征量的Hx、Hy、Hz的绝对值的最大值，从而判断为对应的驾驶行为。在和加速度超过预设值时锁定该数据，从而消除高频抖动带来的多次误判，提高驾驶行为的准确性。当Σ点滤波后的特征量未超过预设值时，继续进入步骤S104。
在步骤S124：当超过预设值的特征量的Hx的绝对值最大时，进入步骤S130：判断汽车处于急加速或急减速状态。
在步骤S126：当超过预设值的特征量的Hy的绝对值最大时，进入步骤S132：判断汽车处于急转弯状态。
在步骤S128：当超过预设值的特征量的Hz的绝对值最大时，进入步骤S134：判断汽车处于颠簸状态。在本实施例中，将判断的汽车驾驶行为上传至云端存储，便于后续分析处理。
本发明的有益效果为所述基于三轴线加速度计的驾驶行为分析方法通过使用和加速度和各加速度分量来分析驾驶行为，由于和加速度对中频和高频不敏感，并且和加速度超过预设值时锁定该数据，从而消除高频抖动带来的多次误判，提高驾驶行为分析的准确性。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种基于三轴线加速度计的驾驶行为分析方法，其特征在于，所述三轴线加速度计设置于汽车上，该方法包括以下步骤：
S100：采集多组三轴加速度；
S102：采用滑动平均窗对所述多组三轴加速度进行低通滤波；
S104：计算滤波后的多组三轴加速度的平均值；
S106：将所述平均值与期望值(0,0,g)相减计算出静差，将低通滤波后的多组三轴加速度与所述静差相减来消除静差，得到fx，fy，fz，其中，g为重力加速度；
S110：计算消除静差后的多组三轴加速度的平均值；
S112：利用所述消除静差后的平均值计算和加速度t_acc；所述消除静差后的平均值与x轴夹角α、所述消除静差后的平均值与y轴夹角β和所述消除静差后的平均值与z轴夹角γ；
S114：消除其余两个轴影响的步骤：Hx＝fx+sign(fx)*t_acc*sin(α)；Hy＝fy+sign(fy)*t_acc*sin(β)；Hz＝fz+sign(fz)*t_acc*sin(γ)；计算特征量的步骤：
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</mrow>
S116：通过t_acc、α、β和γ计算消除其余两轴影响的值Hx、Hy、Hz，通过Hx、Hy、Hz计算特征量Σ；
S118：对所述特征量进行Σ点滑动平均窗滤波；
S120：判断Σ点滤波后的特征量是否超过预设值；是则，执行步骤S122：否则，转回执行步骤S104；及
S122：判断超过预设值的特征量的Hx、Hy、Hz的绝对值之间的最大值，从而判断为对应的驾驶行为。
2.如权利要求1所述的基于三轴线加速度计的驾驶行为分析方法，其特征在于，还包括：当超过预设值的特征量的Hx的绝对值最大时，判断为急加速或急减速。
3.如权利要求2所述的基于三轴线加速度计的驾驶行为分析方法，其特征在于，还包括：当超过预设值的特征量的Hy的绝对值最大时，判断为急转弯。
4.如权利要求3所述的基于三轴线加速度计的驾驶行为分析方法，其特征在于，还包括：当超过预设值的特征量的Hz的绝对值最大时，判断为颠簸。
5.如权利要求4所述的基于三轴线加速度计的驾驶行为分析方法，其特征在于，还包括将判断的所述驾驶行为上传至云端存储。
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