CN108275158A - 车载短距离通信网的驾驶行为评测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种车载短距离通信网的驾驶行为评测方法，结合影响安全驾驶行为的各因素，如车速、车距、驾驶操作等，构建贝叶斯网络，利用发生交通事故的驾驶行为相关历史数据对贝叶斯网络进行训练，确定贝叶斯网络，并通过路侧节点发布贝叶斯网络的参数，车载节点接收到参数后，利用训练后的贝叶斯网络，再通过周围车载节点发送的含车辆位置的消息，获得各项评价参数数据，对安全驾驶行为进行评测，当一定时间内驾驶行为概率的均值超过门限值时，及时提醒驾驶员安全驾驶。

Description

车载短距离通信网的驾驶行为评测方法
技术领域
本发明涉及一种车载短距离通信网的驾驶行为评测方法，属于车载通信网技术领域。
背景技术
车载短距离通信(Vehicle to X：V2X)网络是通过无线通信、GPS/GIS、传感等短距离通信技术实现的车内(CAN-Controller Area Network)、车路(Vehicle-2-RSU)、车间(Vehicle-2-Vehicle)、车外(vehicle-2-Infrastructure)、人车(Vehicle-2-Person)之间的通信。
V2X中的车载节点配备有GPS或者北斗等定位装置，车载节点按照设定的时间间隔定期向周围节点广播本节点的地理位置等信息(称为心跳信息)，同时接收周围节点发送的心跳信息，以此获得周围车载节点同本车载节点的距离，从而计算出同本车的相对距离、速度、加速度等信息。
驾驶员的驾驶行为是影响道路交通安全的因素之一，对驾驶员的驾驶行为进行有效评测，既可以提醒驾驶员纠正错误的驾驶行为，保证道路交通安全，同时可以结合驾驶行为评测数据，提供相应的增值服务，例如制定更有效的车辆保险策略等。
发明内容
鉴于上述原因，本发明的目的在于提供一种车载短距离通信网的驾驶行为评测方法，以贝叶斯网络模型为基础，能够结合车速、车距、驾驶操作等多维信息进行实时、综合的驾驶行为评测。
为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：一种车载短距离通信网的驾驶行为评测方法，包括以下步骤：
S1：构建包括影响安全驾驶行为的参数的贝叶斯网络；
S2：根据一定时期内发生交通事故的驾驶行为历史数据，及贝叶斯网络中各节点之间的条件概率，对该贝叶斯网络进行训练，确定贝叶斯网络参数；
S3：车载节点实时采集各项评价参数数据，利用该贝叶斯网络，进行驾驶行为评测。
优选的，所述步骤S1中，所述影响安全驾驶行为的参数，包括车距、车速、驾驶操作。
优选的，所述步骤S1中，构建的贝叶斯网络为：驾驶行为以横向驾驶行为、纵向驾驶行为为参数进行评测，横向驾驶行为以后车影响、转向指示、转向角度为参数进行评测，后车影响以后车距离、后车速度为参数进行评测，纵向驾驶行为以安全距离、跟车操作为参数进行评测，安全距离以前车距离、前车速度为参数进行评测，跟车操作同相对速度、距离变化为参数进行评测。
优选的，所述步骤S3中，各项评价参数包括：根据周围车载节点、路侧节点广播的心跳信息，获得本车与前车、后车之间的相对速度、相对距离、相对加速度；根据车载设备获得驾驶状态，包直行、刹车、加速、左右拐弯状态。
本发明的优点是：
本发明从车速、车距、驾驶操作等多个维度，利用贝叶斯网络模型，综合评测驾驶员的驾驶行为，在此基础上，能够及时提醒驾驶员纠正错误的驾驶行为，提高驾驶安全性，保证道路交通安全，同时可为不同驾驶员制定并提供相应的增值服务。
附图说明
图1是本发明的方法流程图。
图2是本发明构建的贝叶斯网络模型示意图。
具体实施方式
以下结合附图和实施例对本发明作进一步详细的描述。
图1是本发明的方法流程图，如图所示，本发明公开的车载短距离通信网的驾驶行为评测方法，包括以下步骤：
S1：根据影响驾驶行为的各项因素，构建贝叶斯网络；
基于驾驶安全目标的驾驶行为评测主要考虑两个方面：由于车速、车距、跟车操作等易造成追尾事故的纵向驾驶行为和由于车速、车距、及变道、超车、拐弯等操作易造成事故的横向驾驶行为。
如图2所示，本发明构建的贝叶斯网络为：驾驶行为(节点D)以横向驾驶行为(节点A)、纵向驾驶行为(节点B)为参数进行评测，横向驾驶行为以后车影响(节点A1)、转向指示(节点A2)、转向角度(节点A3)为参数进行评测，后车影响以后车距离(节点A11)、后车速度(节点A12)为参数进行评测，纵向驾驶行为以安全距离(节点B1)、跟车操作(节点B2)为参数进行评测，安全距离以前车距离(节点B11)、前车速度(节点B12)为参数进行评测，跟车操作同相对速度(节点B21)、距离变化(节点B22)为参数进行评测。
确定贝叶斯网络中各参数的取值，均选自集合{安全，有风险，危险}，其中，
S2：利用历史数据和贝叶斯网络中各节点之间的条件概率，对贝叶斯网络进行训练，确定贝叶斯网络模型；
S21：通过专家经验和历史数据获得贝叶斯网络中各节点与其父节点之间的条件概率。
历史数据是指特定的驾驶行为于一定时期内统计获得的交通事故数据，即发生交通事故时的车速、车加速度、车行驶方向、车距、驾驶操作等，在该历史数据基础上统计出对应一定驾驶行为发生交通事故的条件概率，如在一定后车距离、后车速度的条件下后车影响参数的概率，在一定后车影响、转向指示操作、转向角度的条件下横向驾驶行为的评测概率等。
例如，根据历史数据统计，如图2和表1所示，在节点A11和节点A12的取值选自集合{安全，有风险，危险}时，能够确定在事件{A11，A12}的条件下，节点A1发生的概率，如P{A1|A11，A12}＝P{安全|安全，安全}＝0.95。
表1
根据专家经验或者历史数据统计获得贝叶斯网络中各节点与其父节点对应的条件概率。
S22：以历史数据、节点与其父节点的条件概率为基础，对贝叶斯网络进行训练；
在贝叶斯网络中，已知节点与其父节点之间的条件概率，即可以获得最终的条件概率，等于所有条件概率分布的乘积，即联合概率分布，有
其中，Parent(xi)表示xi节点的父节点。
如图2所示，以节点A1与其父节点A11、A12为例，已知某车的后车距离A11对应{安全，有风险，危险}的概率表示为{A11-1,A11-2,A11-3}，具体实施例中A11-1＝0.30,A11-2＝0.60,A11-3＝0.10，后车速度A12对应{安全，有风险，危险}的概率表示为{A12-1,A12-2,A12-3}，利用条件概率，计算：
P1＝P(A1A11-1A12-1)＝P(A11-1)P(A12-1)P(A1|A11-1A12-1)
同理求得：P2＝P(A1A11-1A1-22)，P3＝P(A1A11-1A12-3)，……，P8＝P(A1A11-3A12-3)，
进一步得到：
基于上述方法原理，即可从对贝叶斯网络的最顶端逐级计算，得到最终的驾驶行为D的评测概率。
之后，利用专家经验或者历史数据，作为先验概率，结合各节点之间的条件概率，获得贝叶斯网络中各节点的联合概率，同实际的结果进行匹配，调整各条件概率，进行贝叶斯网络的训练，使得贝叶斯网络更加有效。
S3：车载节点实时获取各项评价参数；
各项评价参数包括：
根据周围车载节点、路侧节点广播的心跳信息，计算获取周围车载节点的地理位置信息、速度信息、加速度信息、直行和转弯方向信息等，获得本车与前车、后车之间的相对速度、相对距离、相对加速度等；
根据本车的相关车载设备(如汽车总线CAN，汽车诊断系统OBD)，获得本车的驾驶状态，包括直行、刹车、加速、左右拐弯等状态。
S4：基于贝叶斯网络模型，利用实时获取的各项评价参数数据，对驾驶行为的概率进行评测。
根据获得的各项评价参数数据，转换成贝叶斯网络的最顶端父节点的各个状态的概率，然后，利用贝叶斯网络进行推导，获得驾驶员驾驶行为的评测结果概率，并对一定时间内的评测结果进行累计平均处理，若风险或者危险行为概率大，及时提醒驾驶员安全驾驶。
本发明的车载短距离通信网的驾驶行为评测方法，结合影响安全驾驶行为的各因素，如车速、车距、驾驶操作等，构建贝叶斯网络，利用一定时期内发生交通事故的驾驶行为相关历史数据对贝叶斯网络进行训练、调整，确定贝叶斯网络的参数，并向路侧节点发布贝叶斯网络，车载节点可利用该贝叶斯网络，根据实时采集的各项评价参数数据，对安全驾驶行为进行评测，达到及时提醒驾驶员安全驾驶，保证道路交通安全的效果。
以上所述是本发明的较佳实施例及其所运用的技术原理，对于本领域的技术人员来说，在不背离本发明的精神和范围的情况下，任何基于本发明技术方案基础上的等效变换、简单替换等显而易见的改变，均属于本发明保护范围之内。

Claims (4)

1.车载短距离通信网的驾驶行为评测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：构建包括影响安全驾驶行为的参数的贝叶斯网络；
S2：根据一定时期内发生交通事故的驾驶行为历史数据，及贝叶斯网络中各节点之间的条件概率，对该贝叶斯网络进行训练，确定贝叶斯网络参数；
S3：车载节点实时采集各项评价参数数据，利用该贝叶斯网络，进行驾驶行为评测。
2.根据权利要求1所述的车载短距离通信网的驾驶行为评测方法，其特征在于，所述步骤S1中，所述影响安全驾驶行为的参数，包括车距、车速、驾驶操作。
3.根据权利要求2所述的车载短距离通信网的驾驶行为评测方法，其特征在于，所述步骤S1中，构建的贝叶斯网络为：驾驶行为以横向驾驶行为、纵向驾驶行为为参数进行评测，横向驾驶行为以后车影响、转向指示、转向角度为参数进行评测，后车影响以后车距离、后车速度为参数进行评测，纵向驾驶行为以安全距离、跟车操作为参数进行评测，安全距离以前车距离、前车速度为参数进行评测，跟车操作同相对速度、距离变化为参数进行评测。
4.根据权利要求3所述的车载短距离通信网的驾驶行为评测方法，其特征在于，所述步骤S3中，各项评价参数包括：根据周围车载节点、路侧节点广播的心跳信息，获得本车与前车、后车之间的相对速度、相对距离、相对加速度；根据车载设备获得驾驶状态，包括直行、刹车、加速、左右拐弯状态。
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