CN106740863A - 驾驶行为分析方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供两种驾驶行为分析方法，针对目前驾驶行为分析技术中获取车辆数据困难，车辆数据不全面，车辆故障，驾驶行为分析模型建立不科学，无安全驾驶警示的问题，本发明提出基于车载传感器的数据计算模型驾驶行为分析方法，极大程度上提高驾驶行为的精准性，提供安全警示功能，有效规范驾驶员行为，促使驾驶员安全驾驶、经济驾驶、环保驾驶，提高驾驶行为分析及驾驶辅助的先进性。及时规范驾驶员的驾驶行为，为运输企业降本增效、安全运输提供有效的参考依据。

Description

驾驶行为分析方法
技术领域
本发明涉及汽车辅助驾驶技术领域，更具体地，涉及驾驶行为分析方法。
背景技术
目前驾驶行为分析及驾驶辅助系统分为两类：一类是集中在以图像识别为基础的系统，如疲劳驾驶警示系统，360度全景环视系统等；另一类是通过车辆上的传感器或CAN总线等方式获取车辆数据为基础的系统。基于车载传感器的数据计算模型驾驶行为分析方法就属于第二类。
驾驶员的驾驶行为是近十几年来国际上研究比较广泛的一个课题，是交通科学和工程学科的前沿领域。目前，国内的相关研究主要集中于基于车联网数据的不良驾驶行为的识别和预警，以及驾驶行为的经济性研究。例如：专利文献201220002851.6公开了一种驾驶员驾驶经济性评价系统，该文献是通过获取的油耗值的信息，利用MAP图等计算出最经济的瞬时油耗值，并与实际瞬时油耗值进行比较得到驾驶行为的经济性等级，并且反算出表征最经济驾驶行为的建议信息。但是，目前缺乏针对驾驶行为本身的评价方法。现有技术中，大家提出各种各样的驾驶行为分析及驾驶辅助系统，如中国专利文献CN102167041A公开的一种基于加速度传感器的车辆行驶状态的判定方法，该判定方法利用加速度传感器采集原始数据，通过对三个轴向的加速度的分析和处理，进而判定车辆的行驶状态，从而了解驾驶员的驾驶行为和驾驶状态，有助于车辆管理者规范驾驶行为，预防危险驾驶行为，确保行车安全。但是，这种方法仅仅只对与加速度传感器有关的不规范或不良好的驾驶行为进行了分析，它不能对驾驶员的行为进行全面、正确的分析与评估。需要指出的是，这些研究的角度多在统计意义上，从行为科学本身来分析交通中的行为规律，探讨如何实现行为控制的研究还为数不多。
本发明实例通过车载终端采集车辆原始数据，以无线网络为媒介上传到管理系统的后台数据库中，通过对数据的抽取分析、模糊聚类算法进行数据交互计算，建立数学模型，计算出驾驶员驾驶行为指标，通过危险驾驶评价模型和节能驾驶评价模型，依据模型计算出驾驶行为危险驾驶等级和节能驾驶等级，根据分析所得出的结论，及时警示或指导驾驶员调整自己的驾驶行为，达到节能高效和安全驾驶的目的。
发明内容
本发明提供克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的方法。
根据本发明的一个方面，提供了一种驾驶行为分析方法，其特征在于，包括：步骤1，基于车辆行驶监测数据，利用模糊聚类算法，统计得到驾驶行为指标信息；步骤2，基于所述驾驶行为指标信息，利用危险驾驶行为评定标准，获得危险驾驶评定信息。
根据本发明的另一个方面，提供了一种驾驶行为分析方法，其特征在于，包括：步骤1，基于车辆行驶监测数据，利用模糊聚类算法，统计得到驾驶行为指标信息；
步骤2，基于所述驾驶行为指标信息，利用节能驾驶行为评定标准，获得节能驾驶评定信息。
本申请提出了两种驾驶行为分析方法，针对目前驾驶行为分析技术中获取车辆数据困难，车辆数据不全面，车辆故障，驾驶行为分析模型建立不科学，无安全驾驶警示的问题，本发明提出基于车载传感器的数据计算模型驾驶行为分析方法，极大程度上提高驾驶行为的精准性，提供安全警示功能，有效规范驾驶员行为，促使驾驶员安全驾驶、经济驾驶、环保驾驶，提高驾驶行为分析及驾驶辅助的先进性。及时规范驾驶员的驾驶行为，为运输企业降本增效、安全运输提供有效的参考依据。
附图说明
图1为根据本发明方法具体实施例一种驾驶行为分析方法的总体流程示意图；
图2为根据本发明方法具体实施例另一种驾驶行为分析方法的总体流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
图1中，给出了根据本发明实施例一种驾驶行为分析方法，其特征在于，包括：步骤1，基于车辆行驶监测数据，利用模糊聚类算法，统计得到驾驶行为指标信息；步骤2，基于所述驾驶行为指标信息，利用危险驾驶行为评定标准，获得危险驾驶评定信息。
在本发明另一个具体实施例中，一种驾驶行为分析方法，所述车辆行驶监测数据：通过车载传感器和/或CAN总线采集获得。
在本发明另一个具体实施例中，一种驾驶行为分析方法，所述车辆行驶监测数据包括，车辆实施数据：电瓶电压、发动机转速、驾驶时速、发动机负荷、节气门开度、冷却液温度、瞬时油耗和平均油耗信息；车辆统计数据流：本次行程里程、总里程、本次耗油和累计耗油量信息；驾驶习惯数据流：总点火次数、累计行驶时间、累计怠速时间、平均热车时间、平均车速、最高车速和最高转速信息。车辆诊断数据流：故障码个数和故障码信息。
在本发明另一个具体实施例中，一种驾驶行为分析方法，所述驾驶行为指标信息至少包括：急刹车、急加速、急减速、急转弯信息。
在本发明另一个具体实施例中，一种驾驶行为分析方法，所述所述危险驾驶评定标准为：当车辆行驶的每周的急刹车、急减速、急加速、急转弯次数合计大于5次小于10次，判定危险驾驶行为等级为一级；当车辆行驶的每周的急刹车、急减速、急加速、急转弯次数合计大于10次小于20次，判定危险驾驶行为等级为二级；当车辆行驶的每周的急刹车、急减速、急加速、急转弯次数合计大于20次的，判定危险驾驶行为等级为三级。
图2中，给出了根据本发明实施例一种驾驶行为分析方法，其特征在于，包括：步骤1，基于车辆行驶监测数据，利用模糊聚类算法，统计得到驾驶行为指标信息；步骤2，基于所述驾驶行为指标信息，利用节能驾驶行为评定标准，获得节能驾驶评定信息。
在本发明另一个具体实施例中，一种驾驶行为分析方法，所述车辆行驶监测数据：通过车载传感器和/或CAN总线采集获得。
在本发明另一个具体实施例中，一种驾驶行为分析方法，所述车辆行驶监测数据包括，车辆实施数据：电瓶电压、发动机转速、驾驶时速、发动机负荷、节气门开度、冷却液温度、瞬时油耗和平均油耗信息；车辆统计数据流：本次行程里程、总里程、本次耗油和累计耗油量信息；驾驶习惯数据流：总点火次数、累计行驶时间、累计怠速时间、平均热车时间、平均车速、最高车速和最高转速信息。车辆诊断数据流：故障码个数和故障码信息。
在本发明另一个具体实施例中，一种驾驶行为分析方法，所述驾驶行为指标信息至少包括：点火、怠速时间、热车时间信息。
在本发明另一个具体实施例中，一种驾驶行为分析方法，所述节能驾驶评定标准为：每小时总点火次数n，每小时怠速时间t1，每小时热车时间t2；节能驾驶等级定义如下：n+(t1-t2)+2t2≤10，每小时点火次数加上未热车时间及两倍的热车时间，所得值小于等于10时，判定节能驾驶等级为一级；10＜n+(t1-t2)+2t2≤20，每小时点火次数加上未热车时间及两倍的热车时间，所得值小于等于20大于10时，判定节能驾驶等级为二级；n+(t1-t2)+2t2>20，每小时点火次数加上未热车时间及两倍的热车时间，所得值大于等于20时，判定节能驾驶等级为三级。
最后，本申请的方法仅为较佳的实施方案，并非用于限定本发明的保护范围。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 (8)

1.一种驾驶行为分析方法，其特征在于，包括：
步骤1，基于车辆行驶监测数据，利用模糊聚类算法，统计得到驾驶行为指标信息；
步骤2，基于所述驾驶行为指标信息，利用危险驾驶行为评定标准，获得危险驾驶评定信息。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车辆行驶监测数据：通过车载传感器和/或CAN总线采集获得。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述驾驶行为指标信息至少包括：急刹车、急加速、急减速、急转弯信息。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述危险驾驶评定标准为：当车辆行驶的每周的急刹车、急减速、急加速、急转弯次数合计大于5次小于10次，判定危险驾驶行为等级为一级；当车辆行驶的每周的急刹车、急减速、急加速、急转弯次数合计大于10次小于20次，判定危险驾驶行为等级为二级；当车辆行驶的每周的急刹车、急减速、急加速、急转弯次数合计大于20次的，判定危险驾驶行为等级为三级。
5.一种驾驶行为分析方法，其特征在于，包括：
步骤1，基于车辆行驶监测数据，利用模糊聚类算法，统计得到驾驶行为指标信息；
步骤2，基于所述驾驶行为指标信息，利用节能驾驶行为评定标准，获得节能驾驶评定信息。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述车辆行驶监测数据：通过车载传感器和/或CAN总线采集获得。
7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述驾驶行为指标信息至少包括：点火、怠速时间、热车时间信息。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述节能驾驶评定标准为：每小时总点火次数n，每小时怠速时间t1，每小时热车时间t2；节能驾驶等级定义如下：n+(t1-t2)+2t2≤10，每小时点火次数加上未热车时间及两倍的热车时间，所得值小于等于10时，判定节能驾驶等级为一级；10＜n+(t1-t2)+2t2≤20，每小时点火次数加上未热车时间及两倍的热车时间，所得值小于等于20大于10时，判定节能驾驶等级为二级；n+(t1-t2)+2t2>20，每小时点火次数加上未热车时间及两倍的热车时间，所得值大于等于20时，判定节能驾驶等级为三级。
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