CN106364443B - 一种基于汽车智能终端数据实时检测碰撞行为的方法 - Google Patents
一种基于汽车智能终端数据实时检测碰撞行为的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106364443B CN106364443B CN201610797721.9A CN201610797721A CN106364443B CN 106364443 B CN106364443 B CN 106364443B CN 201610797721 A CN201610797721 A CN 201610797721A CN 106364443 B CN106364443 B CN 106364443B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- mean
- collision
- value
- time
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 16
- 238000011897 real-time detection Methods 0.000 title claims abstract description 10
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims abstract description 39
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 6
- 241001269238 Data Species 0.000 claims description 5
- 238000003672 processing method Methods 0.000 claims description 3
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 6
- 206010039203 Road traffic accident Diseases 0.000 description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- B60R21/00—Arrangements or fittings on vehicles for protecting or preventing injuries to occupants or pedestrians in case of accidents or other traffic risks
- B60R21/01—Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents
- B60R21/013—Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents including means for detecting collisions, impending collisions or roll-over
- B60R21/0132—Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents including means for detecting collisions, impending collisions or roll-over responsive to vehicle motion parameters, e.g. to vehicle longitudinal or transversal deceleration or speed value
- B60R21/0133—Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents including means for detecting collisions, impending collisions or roll-over responsive to vehicle motion parameters, e.g. to vehicle longitudinal or transversal deceleration or speed value by integrating the amplitude of the input signal
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- B60R21/00—Arrangements or fittings on vehicles for protecting or preventing injuries to occupants or pedestrians in case of accidents or other traffic risks
- B60R2021/0002—Type of accident
- B60R2021/0018—Roll-over
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- B60R21/00—Arrangements or fittings on vehicles for protecting or preventing injuries to occupants or pedestrians in case of accidents or other traffic risks
- B60R2021/0027—Post collision measures, e.g. notifying emergency services
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Automotive Seat Belt Assembly (AREA)
- Air Bags (AREA)
- Emergency Alarm Devices (AREA)
Abstract
本发明公开了一种智能检测方法，具体是指一种基于汽车智能终端数据实时检测碰撞行为的方法。本发明是根据纵向加速度、侧倾角度确定碰撞严重程度，其中包括以下步骤：实时提取汽车驾驶过程中纵向加速度数据，并进行阈值判断，当满足阈值要求后进入下一个步骤；取碰撞发生时间点前后总共15个数据，进行预处理，建模判断该数据是否满足碰撞特征；获取碰撞发生后30秒时间内的速度数据，判断速度最终是否降为0；选取满足阈值条件后9秒时间内陀螺仪数据，计算旋转角度，并判断旋转角度是否满足要求。本发明可有效提高驾驶人员的安全性。
Description
技术领域
本发明涉及一种智能检测方法，具体是指一种基于汽车智能终端数据实时检测碰撞行为的方法。
背景技术
随着经济的快速发展，中国已经逐渐发展成为全世界最大的汽车市场之一，汽车保有量规模较大，汽车的增长潜力巨大。在汽车数量增加的同时交通事故率也不断升高，为了能够减少交通事故的发生，出现了汽车主动安全智能终端，如好好开车有限公司的“那狗”，能够对驾驶过程中遇到的危险提前预警。在交通事故中，碰撞事故占绝大多数，为了能够挽救碰撞事故车主的生命，在发生碰撞事故后及时报警，寻求救援则显得至关重要。那狗终端集成的碰撞检测算法可以实时检测碰撞行为，并在出现碰撞事故后自动报警。
当前关于碰撞检测多集中在被动安全领域，碰撞检测模拟更多的是应用在车身设计和改良上，汽车中控系统采集得到的传感器数据并没有得到很好的利用，而且并没有在发生碰撞事故后实现自动报警救援。汽车后装产品(如杭州好好开车的“那狗”)可以收集到类似于汽车中控系统的数据，如加速度、速度、陀螺仪数据，在这些数据基础搭建碰撞检测模型，可以实时检测碰撞事件，并在事故发生后自动报警求援。
发明内容
本发明针对现有技术中的不足，本发明拟解决基于汽车后装产品采集得到的数据，搭建碰撞检测模型，实时检测碰撞事件，在发生碰撞之后自动报警求援，以达到挽救生命、降低交通事故死亡率的目的。
本发明通过下述技术方案得以实现本发明的目的：
一种基于汽车智能终端数据实时检测碰撞行为的方法，其特征在于包括下述步骤：
S1：选择纵向加速度、速度、侧倾角速度为参数；
确定终端数据采集频率为100HZ，每个样本的数据量为15个数据，样本时间间隔为0.15秒，其中选取加速度的样本量为1，数据量为15，陀螺仪样本量为60，数据量为900；在本发明中，若选择高于100HZ，则采集数据出错率较高，而且终端的处理能力要求需要更高，对于目前的设备，在实现普及使用中会存在一定的困难，为此，发明人经过大量的试验运行和对比，选择了此特定值。
S2：设置碰撞事件纵向加速度阈值、侧倾弧度；
S3：对实测加速度数值与S2中设置的纵向加速度阈值进行比较；
若，实测加速度数值大于S2中设置的纵向加速度阈值，且速度值在30秒内降为0，则认定为碰撞事故；否则，则认定为非碰撞；
若，基于选取的60个陀螺仪样本数据计算侧倾角度θ，当侧倾角度θ大于或等于侧倾弧度时，则认定碰撞侧翻。
作为优选，上述的方法，在步骤S3之后，还包括下述步骤：
S31对获取得到的传感器、实测加速度数值、陀螺仪数据进行滤波处理，滤波处理的方法为均值滤波，其中：加速度滤波步长为3；陀螺仪数据滤波步长为5，数据量为900，以长度为100的队列进行数据过滤；
S32：求取前进方向纵向加速度前五、后五、中间五个数据的均值，以及总体样本容量的最大值；其中，纵向加速度前五、后五、中间五个数据的均值分别表示为mean(a(1:5))，mean(a(6:10))，mean(a(11:15))；总体样本容量的最大值表示为：max(a(1:15))；此处前进方向是指在坐标体系中的X方向，即水平方向；
当，mean(a(1:5))<mean(a(6:10))，且mean(a(11:15))<mean(a(6:10)，且max(a(1:15))>(10m/s2)；和，(10m/s2)<max(a(1:15))<(150m/s2)时，认定为轻度碰撞事故；这其中跟阈值的设置有关，一般也可根据经验值获得；
当，max(a(1:15))>＝150m/s2时，认定为严重碰撞事故。
作为优选，上述的方法，在步骤S3中选取的60个陀螺仪样本数据计算侧倾角度θ，对Z轴旋转角度的计算：以传感器的单位为弧度，求取60个样本的绕Z轴旋转角度的累计值F，即总样本总量为900，时间容量为9秒，所以时间间隔为tt＝9/899秒，tt时间内旋转角度为Ftt＝tt*(θ(k+1)+θ(k))/2，F＝Ftt1+Ftt2+……Ftt899，当F>＝0.8时，认定为侧翻事故。
有益效果：
本发明在应用中具有如下技术效果：
1、首次在汽车后装产品中部署实现实时碰撞检测的功能；2、可实现碰撞事故后车身姿态的判定，如侧翻等；3、基于本算法结合前装产品硬件可实现碰撞事故的自动报警救援；4、在总体策略上，先进行阈值判断，当满足阈值要求才进入后续判定，而阈值判断占用较少的CPU资源，且在日常生活中碰撞事件相对较少，这种策略能够大幅度减少终端压力。
附图说明
图1本发明的实现流程示意图
具体实施方式
下面结合附图，对本发明的实施作具体说明：
实施例1
根据图1所示流程，一种基于汽车智能终端数据实时检测碰撞行为的方法，包括下述步骤：
S1：选择纵向加速度、速度、侧倾角速度为参数；并通过布置相应的传感器进行数值测量，其中，确定终端数据采集频率为100HZ，每个样本的数据量为15个数据，样本时间间隔为0.15秒，其中选取加速度的样本量为1，数据量为15，陀螺仪样本量为60，数据量为900；
S2：设置碰撞事件纵向加速度阈值1G、侧倾弧度0.8；
S3：对运行中的车辆进行数值测定，并将实测加速度数值与S2中设置的纵向加速度阈值进行比较；
若，实测加速度数值大于S2中设置的纵向加速度阈值1G，且速度值在30秒内降为0，则认定为碰撞事故，一般情况下，发生碰撞事故后，在短时间内会停车；否则，则认定为非碰撞，而是碰撞逃逸等情况；这其中也是根据经验得出的，通过数值的判断，可以确定所发生情况的正常与否，以及确定相应的状态；这是对于车辆是否发生碰撞情况的判断；
但是，对于发生碰撞后，还会出现各种不同的情形。若，基于选取的60个陀螺仪样本数据计算侧倾角度θ，当侧倾角度θ大于或等于侧倾弧度时，则认定碰撞侧翻。这也是在车辆行驶过程中可能出现的现象而考虑设计的，所以设置一个侧倾角度来作为判断基础。
通过对本发明的实测情况来看，本发明的所得情形的准确率较高。
实施例2
与实施例1相同的装置布置，但在步骤S3之后，还包括下述步骤：
对获取得到的传感器、实测加速度数值、陀螺仪数据进行滤波处理，滤波处理的方法为均值滤波，其中：加速度滤波步长为3；陀螺仪数据滤波步长为5，数据量为900，以长度为100的队列进行数据过滤；求取前进方向纵向加速度前五、后五、中间五个数据的均值，以及总体样本容量的最大值；其中，纵向加速度前五、后五、中间五个数据的均值分别表示为mean(a(1:5))，mean(a(6:10))，mean(a(11:15))；总体样本容量的最大值表示为：max(a(1:15))；
同时，在设置碰撞事件纵向加速度阈值1G、以及严重碰撞事故的纵向加速度阈值为15G，侧倾弧度0.8；当行驶中的纵向加速度实测值大于1G，则认定为碰撞事故，若超过了15G，则认定为严重碰撞事故，为了更准确认定事故的情况，故作进一步的技术设定：
当，mean(a(1:5))<mean(a(6:10))，且mean(a(11:15))<mean(a(6:10)，且max(a(1:15))>(10m/s2)；和，(10m/s2)<max(a(1:15))<(150m/s2)时，认定为轻度碰撞事故；
当，max(a(1:15))>＝150m/s2时，认定为严重碰撞事故。
在本实施例中，为更准确判断车辆行驶中出现的状况，对相应的数值作进一步的设定，以及对所测得的数值作进一步的分析；通过本实施例的实测，可以得出更准确、有效的行驶测量数值，为更好提供给驾驶人员作帮助。
无论是轻度碰撞事故，还是严重碰撞事故，这是针对水平方向上所体现的数值，为了更好体现车辆是否侧翻的情形，在步骤S3中选取的60个陀螺仪样本数据计算侧倾角度θ，对Z轴旋转角度的计算：以传感器的单位为弧度，求取60个样本的绕Z轴旋转角度的累计值F，即总样本总量为900，时间容量为9秒，所以时间间隔为tt＝9/899秒，tt时间内旋转角度为Ftt＝tt*(θ(k+1)+θ(k))/2，F＝Ftt1+Ftt2+……Ftt899，当F>＝0.8时，认定为侧翻事故。如果，同时具备了侧翻事故和严重碰撞事故的判断条件，则认定为严重碰撞及侧翻事故。
本发明在实际使用过程中，可以更好的保护驾驶人员的安全，以及提醒驾驶人员的操作。
Claims (1)
1.一种基于汽车智能终端数据实时检测碰撞行为的方法，其特征在于包括下述步骤：
S1：选择纵向加速度、速度、侧倾角速度为参数；
确定终端数据采集频率为100HZ，每个样本的数据量为15个数据，样本时间间隔为0.15秒，其中选取加速度的样本量为1，数据量为15，陀螺仪样本量为60，数据量为900；
S2：设置碰撞事件纵向加速度阈值、侧倾弧度；
S3：对实测加速度数值与S2中设置的纵向加速度阈值进行比较；
若，实测加速度数值大于S2中设置的纵向加速度阈值，且速度值在30秒内降为0，则认定为碰撞事故；否则，则认定为非碰撞；
若，基于选取的60个陀螺仪样本数据计算侧倾角度θ，当侧倾角度θ大于或等于侧倾弧度时，则认定碰撞侧翻；
S31对获取得到的传感器、实测加速度数值、陀螺仪数据进行滤波处理，滤波处理的方法为均值滤波，其中：加速度滤波步长为3；陀螺仪数据滤波步长为5，数据量为900，以长度为100的队列进行数据过滤；
S32：求取前进方向纵向加速度前五、后五、中间五个数据的均值，以及总体样本容量的最大值；其中，纵向加速度前五、后五、中间五个数据的均值分别表示为mean(a(1:5))，mean(a(6:10))，mean(a(11:15))；总体样本容量的最大值表示为：max(a(1:15))；
当，mean(a(1:5))<mean(a(6:10))，且mean(a(11:15))<mean(a(6:10)，且max(a(1:15))>(10m/s2)；和，(10m/s2)<max(a(1:15))<(150m/s2)时，认定为轻度碰撞事故；
当，max(a(1:15))>＝150m/s2时，认定为严重碰撞事故；
其中，在步骤S3中选取的60个陀螺仪样本数据计算侧倾角度θ，对Z轴旋转角度的计算：以传感器的单位为弧度，求取60个样本的绕Z轴旋转角度的累计值F，即总样本总量为900，时间容量为9秒，所以时间间隔为tt＝9/899秒，tt时间内旋转角度为Ftt＝tt*(θ(k+1)+θ(k))/2，F＝Ftt1+Ftt2+……Ftt899，当F>＝0.8时，认定为侧翻事故。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610797721.9A CN106364443B (zh) | 2016-08-31 | 2016-08-31 | 一种基于汽车智能终端数据实时检测碰撞行为的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610797721.9A CN106364443B (zh) | 2016-08-31 | 2016-08-31 | 一种基于汽车智能终端数据实时检测碰撞行为的方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN106364443A CN106364443A (zh) | 2017-02-01 |
| CN106364443B true CN106364443B (zh) | 2019-03-12 |
Family
ID=57898803
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201610797721.9A Expired - Fee Related CN106364443B (zh) | 2016-08-31 | 2016-08-31 | 一种基于汽车智能终端数据实时检测碰撞行为的方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN106364443B (zh) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111063210A (zh) * | 2019-12-26 | 2020-04-24 | 广东星舆科技有限公司 | 一种基于高精度定位的车辆监控方法及设备 |
| CN114937318A (zh) * | 2022-04-21 | 2022-08-23 | 中山市易路美道路养护科技有限公司 | 一种防撞警示装置的黑匣子和碰撞数据记录方法 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5363302A (en) * | 1991-06-04 | 1994-11-08 | Automotive Systems Laboratory, Inc. | Power rate system and method for actuating vehicle safety device |
| CN101888941A (zh) * | 2007-12-10 | 2010-11-17 | 罗伯特·博世有限公司 | 用于触发车辆安全装置的方法及装置 |
| CN102069769A (zh) * | 2010-12-17 | 2011-05-25 | 交通运输部公路科学研究所 | 危险货物运输车辆动态监控方法及预警装置 |
| CN105074649A (zh) * | 2013-03-15 | 2015-11-18 | 奥托里夫Asp股份有限公司 | 用于惯性传感器偏移补偿的系统和方法 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9718425B2 (en) * | 2013-08-14 | 2017-08-01 | Infineon Technologies Ag | Crash detection |
-
2016
- 2016-08-31 CN CN201610797721.9A patent/CN106364443B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5363302A (en) * | 1991-06-04 | 1994-11-08 | Automotive Systems Laboratory, Inc. | Power rate system and method for actuating vehicle safety device |
| CN101888941A (zh) * | 2007-12-10 | 2010-11-17 | 罗伯特·博世有限公司 | 用于触发车辆安全装置的方法及装置 |
| CN102069769A (zh) * | 2010-12-17 | 2011-05-25 | 交通运输部公路科学研究所 | 危险货物运输车辆动态监控方法及预警装置 |
| CN105074649A (zh) * | 2013-03-15 | 2015-11-18 | 奥托里夫Asp股份有限公司 | 用于惯性传感器偏移补偿的系统和方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN106364443A (zh) | 2017-02-01 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN106934876B (zh) | 一种车辆异常驾驶事件的识别方法及系统 | |
| CN106875510B (zh) | 一种车辆侧翻预警方法和系统 | |
| CN102509418B (zh) | 一种多传感信息融合的疲劳驾驶评估预警方法及装置 | |
| CN104916165B (zh) | 一种前车驾驶员不安全驾驶行为检测方法及装置 | |
| CN104276080B (zh) | 客车驾驶员手离方向盘检测预警系统及预警方法 | |
| CN103661190B (zh) | 大型汽车转弯时的侧防撞装置及侧防撞方法 | |
| US8521357B2 (en) | Impaired operation detection method | |
| CN109910904A (zh) | 一种驾驶行为与车辆驾驶姿态识别系统 | |
| CN107284451A (zh) | 基于gps的不良驾驶行为的监测方法和系统 | |
| CN103578227B (zh) | 基于gps定位信息的疲劳驾驶检测方法 | |
| CN108230619A (zh) | 基于多特征融合的疲劳驾驶检测方法 | |
| CN104331611B (zh) | 强侧向风作用下的公路车辆行驶危险态势预警方法及系统 | |
| CN103863235B (zh) | 车辆撞击检测方法及车辆撞击检测装置 | |
| CN109334661B (zh) | 基于速度障碍模型和碰撞概率密度模型的避障预判方法 | |
| CN106184220B (zh) | 一种基于车辆定位轨迹的车道内异常驾驶检测方法 | |
| CN104887253B (zh) | 驾驶员疲劳检测 | |
| CN101554830A (zh) | 一种爆胎监测采样方法 | |
| CN108466616A (zh) | 一种自动识别碰撞事件的方法、存储介质及车载终端 | |
| CN106364443B (zh) | 一种基于汽车智能终端数据实时检测碰撞行为的方法 | |
| CN106627459A (zh) | 一种基于智能设备的汽车安全警告和事故报警与定位方法 | |
| CN108583430A (zh) | 一种用于检测和提醒驾驶员分心的驾驶系统及判断方法 | |
| CN108010269A (zh) | 一种基于车联网的驾驶分心监测、预警系统及方法 | |
| CN111976638B (zh) | 一种基于车载智能终端的车辆碰撞检测方法及系统 | |
| CN106226769A (zh) | 一种汽车碰撞远程告警方法及系统 | |
| CN107672600A (zh) | 一种无人驾驶汽车安全系统及安全控制方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| PE01 | Entry into force of the registration of the contract for pledge of patent right |
Denomination of invention: Collision behavior real-time detection method based on automobile intelligent terminal data Effective date of registration: 20191108 Granted publication date: 20190312 Pledgee: Hangzhou Yuhang sub branch of China Construction Bank Co.,Ltd. Pledgor: HANGZHOU NICIGO TECHNOLOGY CO.,LTD. Registration number: Y2019330000179 |
|
| PE01 | Entry into force of the registration of the contract for pledge of patent right | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20190312 |