CN108362504B - 车辆平稳性评估方法及装置 - Google Patents
车辆平稳性评估方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108362504B CN108362504B CN201810017573.3A CN201810017573A CN108362504B CN 108362504 B CN108362504 B CN 108362504B CN 201810017573 A CN201810017573 A CN 201810017573A CN 108362504 B CN108362504 B CN 108362504B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- value
- acceleration
- car owner
- speed change
- score
- 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.)
- Active
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01M17/00—Testing of vehicles
- G01M17/007—Wheeled or endless-tracked vehicles
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本发明公开一种车辆平稳性评估方法及装置。该车辆平稳性评估方法,包括:获取根据车辆行程的加速度特征值得到的车主的加速度特征值;获取根据所述车主的加速度特征值得到的变速阈值;根据所述变速阈值与所述车主的加速度特征值确定变速分值;根据所述变速分值评估车辆平稳性。本发明提供的方案,能结合驾驶者和车辆等因素更全面评估车辆平稳性。
Description
技术领域
本发明涉及车联网技术领域,具体涉及一种车辆平稳性评估方法及装置。
背景技术
随着物联网的发展,车联网大数据的分析应用对于车辆行驶的作用愈加重要。不同的车,车辆行驶时的平稳性会有区别,而相同的车,不同人驾驶时行驶的平稳性也会有所区别。一般对于车辆平稳性评估的一个重要指标是行程速度的变化情况,如果速度变化大,认为车辆驾驶激烈,如果速度变化小,认为车辆驾驶平稳。
但是,目前相关技术中对车辆平稳性评估的主要方法还是基于车辆加速度的绝对数值的大小来评估,这样并不能很好的反映出人或车等因素对车辆平稳性产生的影响。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的在于提出一种车辆平稳性评估方法及装置,能结合驾驶者和车辆等因素更全面评估车辆平稳性。
根据本发明的一个方面,提供一种车辆平稳性评估方法,包括:
获取根据车辆行程的加速度特征值得到的车主的加速度特征值;
获取根据所述车主的加速度特征值得到的变速阈值;
根据所述变速阈值与所述车主的加速度特征值确定变速分值;
根据所述变速分值评估车辆平稳性。
优选的,所述变速阈值为加速阈值或减速阈值;及,所述变速分值为加速分值或减速分值。
优选的,所述根据变速分值评估车辆平稳性,包括:
所述变速分值越大,判断车辆驾驶越激烈;
所述变速分值越小,判断车辆驾驶越平稳。
优选的,所述获取根据车辆行程的加速度特征值得到的车主的加速度特征值,包括:
根据车辆行程的时间和对应的速度,确定行程每秒加速度;
在设定加速度区间范围内,统计所述行程每秒加速度在每个加速度区间出现的次数,作为车辆行程的加速度特征值;
将所述行程每秒加速度在每个加速度区间出现的次数按照车主ID分组求和;
将分组求和后所述行程每秒加速度在每个加速度区间出现的次数与在所述设定加速度区间范围内出现的总次数的比值,作为车主的加速度特征值。
优选的,所述获取根据所述车主的加速度特征值得到的变速阈值,包括:
对所述车主的加速度特征值进行归一化处理;
将归一化处理后的车主的加速度特征值,在每个加速度区间按车主数量分别求均值;
将求均值得到的加速度特征值按绝对值大小排列,并确定加速度特征值的累积和向量;
按以下公式确定加速阈值:
或,
按以下公式确定减速阈值:
其中,accelerate_threshold为加速阈值,decelerate_threshold为减速阈值,t为加速度区间长度,p为设定值,m为大于设定值的累计和向量中的最小值,b为m对应的加速度特征值,u为m所对应的加速度区间的上限值。
优选的,所述根据所述变速阈值与所述车主的加速度特征值确定变速分值,包括:
按以下公式确定加速分值:
或,
按以下公式确定减速分值:
其中,score_accelerate_id1为车主的加速分值,score_decelerate_id1为车主的减速分值,t为加速度区间长度,p为设定值,m为大于设定值的累计和向量中的最小值,b为m对应的加速度特征值,n为最小累计和向量在所述累积和向量中排列的项数,a_id1为所述车主的加速度特征值,i为所述车主的加速度特征值的项数。
根据本发明的另一方面,提供一种车辆平稳性评估装置,包括:
加速度特征值模块,用于获取根据车辆行程的加速度特征值得到的车主的加速度特征值;
变速阈值模块,用于获取根据所述加速度特征值模块中的车主的加速度特征值得到的变速阈值;
变速分值模块,用于根据所述变速阈值模块中的变速阈值与所述加速度特征值模块中的车主的加速度特征值确定变速分值;
平稳性评估模块,用于根据所述变速分值模块确定的变速分值评估车辆平稳性。
优选的,所述加速度特征值模块包括:
行程加速度子模块,用于根据车辆行程的时间和对应的速度,确定行程每秒加速度;
行程加速度特征值子模块,用于在设定加速度区间范围内,统计所述行程每秒加速度在每个加速度区间出现的次数,作为车辆行程的加速度特征值;
分组汇总子模块,用于将所述行程每秒加速度在每个加速度区间出现的次数按照车主ID分组求和;
车主加速度特征值子模块,用于将分组求和后所述行程每秒加速度在每个加速度区间出现的次数与在所述设定加速度区间范围内出现的总次数的比值,作为车主的加速度特征值。
优选的,所述变速阈值模块包括:
归一化子模块,用于对所述车主的加速度特征值进行归一化处理;
均值子模块,用于将归一化处理后的车主的加速度特征值,在每个加速度区间按车主数量分别求均值;
累计和向量子模块,用于将求均值得到的加速度特征值按绝对值大小排列,并确定加速度特征值的累积和向量;
加速阈值子模块,用于按以下公式确定加速阈值:
或,
减速阈值子模块,用于按以下公式确定减速阈值:
其中,accelerate_threshold为加速阈值,decelerate_threshold为减速阈值,t为加速度区间长度,p为设定值,m为大于设定值的累计和向量中的最小值,b为m对应的加速度特征值,u为m所对应的加速度区间的上限值。
优选的,所述变速分值模块包括:
加速分值子模块,用于按以下公式确定加速分值:
或,
减速分值子模块,用于按以下公式确定减速分值:
其中,score_accelerate_id1为车主的加速分值,score_decelerate_id1为车主的减速分值,t为加速度区间长度,p为设定值,m为大于设定值的累计和向量中的最小值,b为m对应的加速度特征值,n为最小累计和向量在所述累积和向量中排列的项数,a_id1为所述车主的加速度特征值,i为所述车主的加速度特征值的项数。
可以发现,本发明实施例的技术方案,分别获取根据车辆行程的加速度特征值得到的车主的加速度特征值和根据所述车主的加速度特征值得到的变速阈值,再根据所述变速阈值与所述车主的加速度特征值确定变速分值,然后可以根据所述变速分值评估车辆平稳性。上述评估过程,结合了车辆行程的加速度特征值和车主的加速度特征值,并通过相关运算产生一个变速分值,最后利用变速分值来评估车辆平稳性,这样相对于现有相关技术中只利用车辆加速度大小来评估的方法,更能反映出人或车等因素对车辆平稳性产生的影响,更能结合驾驶者和车辆等因素更全面评估车辆平稳性。
进一步的,本发明实施例的所述变速阈值可以为加速阈值或减速阈值;及,所述变速分值可以为加速分值或减速分值,从而分别从加速和减速两方面都能评估出车辆稳定性。
进一步的,本发明实施例方案根据变速分值进行车辆平稳性评估的方式是,得到的变速分值越大,判断车辆驾驶越激烈,得到的变速分值越小,判断车辆驾驶越平稳。
进一步的,本发明实施例可以通过相关算法分别确定加速阈值和减速阈值,及,还可以通过相关算法分别确定加速分值和减速分值。
附图说明
通过结合附图对本公开示例性实施方式进行更详细的描述,本公开的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显,其中,在本公开示例性实施方式中,相同的参考标号通常代表相同部件。
图1是根据本发明的一个实施例的一种车辆平稳性评估方法的示意性流程图;
图2是根据本发明的一个实施例的一种车辆平稳性评估方法的另一示意性流程图;
图3是根据本发明的一个实施例的一种车辆平稳性评估装置的示意性方框图;
图4是根据本发明的一个实施例的一种车辆平稳性评估装置的另一示意性方框图;
图5是根据本发明的一个实施例的一种车辆平稳性评估设备的示意性方框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白,以下结合具体实施例,并参照附图,对本发明进一步详细说明。
虽然附图中显示了本公开的优选实施方式,然而应该理解,可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反,提供这些实施方式是为了使本公开更加透彻和完整,并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。
本发明提供一种车辆平稳性评估方法,能结合驾驶者和车辆等因素更全面评估车辆平稳性。
以下结合附图详细描述本发明实施例的技术方案。
图1是根据本发明的一个实施例的一种车辆平稳性评估方法的示意性流程图。该方法可以应用于车辆平稳性评估装置中。
参照图1,所述方法包括:
在步骤101中,获取根据车辆行程的加速度特征值得到的车主的加速度特征值。
其中,可以先确定车辆行程的加速度特征值,然后根据车辆行程的加速度特征值得到车主的加速度特征值。
在步骤102中,获取根据所述车主的加速度特征值得到的变速阈值。
其中,所述变速阈值可以为加速阈值或减速阈值。
在步骤103中,根据所述变速阈值与所述车主的加速度特征值确定变速分值。
其中,所述变速分值可以为加速分值或减速分值。
在步骤104中,根据所述变速分值评估车辆平稳性。
其中,如果所述变速分值越大,判断车辆驾驶越激烈;如果所述变速分值越小,判断车辆驾驶越平稳。
可以发现,本发明实施例的技术方案,分别获取根据车辆行程的加速度特征值得到的车主的加速度特征值和根据所述车主的加速度特征值得到的变速阈值,再根据所述变速阈值与所述车主的加速度特征值确定变速分值,然后可以根据所述变速分值评估车辆平稳性。上述评估过程,结合了车辆行程的加速度特征值和车主的加速度特征值,并通过相关运算产生一个变速分值,最后利用变速分值来评估车辆平稳性,这样相对于现有相关技术中只利用车辆加速度大小来评估的方法,更能反映出人或车等因素对车辆平稳性产生的影响,更能结合驾驶者和车辆等因素更全面评估车辆平稳性。
图2是根据本发明的一个实施例的一种车辆平稳性评估方法的另一示意性流程图。图2相对于图1更详细描述了本发明方案。该方法可以应用于车辆平稳性评估装置中。
本发明实施例的方案,可以以车主总体的驾驶平稳性作为参照,并通过对车辆行程的加速度相关数据进行分析,从而结合驾驶者和车辆等因素评估车辆平稳性,可以反映出各个车主驾驶的激烈程度。
参照图2,所述方法包括:
在步骤201中,提取车辆行程的加速度特征值。
该步骤中,可以包括:
1)根据车辆行程的时间和对应的速度,确定行程每秒加速度。
本发明实施例方案中,需要使用到车辆的行程数据,行程数据的维度可以包括车主ID、行程代号trip_number、速度以及数据对应的时间戳等。数据说明可以参见如下表1所示:
名称 | 描述 | 类型 | 定义 |
ID | 车主代号 | string | 车主唯一标识 |
trip_number | 行程代号 | bigint | 以行程的点火时间作为行程代号 |
speed | 速度 | double | 单位:km/h |
time_stamp | 时间 | bigint | 时间戳,表示定位的时间 |
表1
其中,可以根据行程数据的时间和对应的速度,计算每秒的加速度。例如车辆的加速度:acc1=(speed2–speed1)/(time2–time1);speed2和speed1分别为time2和time1时刻对应的速度。
2)在设定加速度区间范围内,统计所述行程每秒加速度在每个加速度区间出现的次数,作为车辆行程的加速度特征值。
其中,可以设置加速度区间范围,例如设置加速度区间范围为从-3到3但不局限于此;可以设置每个加速度区间划分值,例如设置每个加速度区间划分值为0.1,则按每0.1为一个区间。其中设置的加速度区间范围和每个加速度区间划分值可以基于经验和实验数据等进行设置,本发明并不加以限定。
统计所述行程每秒加速度在每个加速度区间出现的次数,也即统计行程每秒加速度的值落在每个区间的次数,作为车辆行程的加速度特征值。
其中统计的数据表头格式可以如下:
ID | trip_number | (-inf,-3] | (-3,-2.9] | … | (2.9,3] | (3,inf) |
在步骤202中,根据车辆行程的加速度特征值和分组运算,提取车主的加速度特征值。
该步骤中,可以包括:
1)将所述行程每秒加速度在每个加速度区间出现的次数按照车ID分组求和。
其中按照车主ID分组求和,就是按照车主ID进行分组,计算不同的行程(trip_number)的数据的和,这样可以将一个ID多行数据(一条行程一行数据)聚合成一条数据(一个ID一条数据)。
2)将分组求和后所述行程每秒加速度在每个加速度区间出现的次数与在所述设定加速度区间范围内出现的总次数的比值,作为车主的加速度特征值。
通过上述过程,提取得到车主的加速度特征值。
在步骤203中,根据车主的加速度特征值确定加速阈值或减速阈值。
该步骤中,可以包括:
1)对所述车主的加速度特征值进行归一化处理。
可以选择加速度区间内的车主的加速度特征值,进行归一化处理,使得各区间的特征值合为1(此时一人一条数据)。数据表的表头格式可以参见如下:
ID | trip_number | (0,0.1] | (0.1,0.2] | … | (2.9,3] | (3,inf) |
车主的加速度特征值是(-inf,inf)范围内的值,考虑加、减速分开运算,则加速时的区间范围为(0,inf)。
2)将归一化处理后的车主的加速度特征值,在每个加速度区间按车主数量分别求均值。
可以对每个加速度区间分别求均值,也就是将归一化处理后的车主的加速度特征值,在每个加速度区间按车主数量分别求均值,则可聚合得到车辆行程的加速度特征值的分布(此时数据只有一行)。数据表的表头格式可以参见如下:
(0,0.1] | (0.1,0.2] | … | (2.9,3] | (3,inf) |
数据表内的数据可以参见如下举例说明:
其中count_acceleration02表示(0.2,0.3],其它类似。
3)将求均值得到的加速度特征值按绝对值大小排列,并确定加速度特征值的累积和向量。
可以将求均值得到的加速度特征值按绝对值大小排列,计算加速度特征值的累积和向量。其中在数据已经按照加速度特征值的绝对值排列好后,计算累积和向量就是第n项的值为原数据的前n项和。累积和向量的数据可以参见如下举例说明:
其中count_acceleration02表示(0.2,0.3],其它类似。
4)分别确定加速阈值或减速阈值。
因为加速和减速时的特征差别比较大,因此所以按照加速度的符号分别计算加速、减速时的加速阈值、减速阈值。
其中可以按以下公式确定加速阈值:
类似的计算减速阈值decelerate_threshold,其中可以按以下公式确定减速阈值:
其中,accelerate_threshold为加速阈值,decelerate_threshold为减速阈值,t为加速度区间长度,p为设定值,m为大于设定值的累计和向量中的最小值,b为m对应的加速度特征值,u为m所对应的加速度区间的上限值。需说明的是,设定值可以取0.95即95%但不局限于此,也可以选其他百分比数值例如90%等。当设定值为0.95时,m=0.9599,也就是说m是累计和向量中大于设定值的最小值。
在步骤204中,根据加速阈值与车主的加速度特征值确定加速分值,或根据减速阈值与车主的加速度特征值确定减速分值。
其中,可以按以下公式确定加速得分即加速分值:
类似的,可以计算减速得分即减速分值。其中,可以按以下公式确定减速分值:
其中,score_accelerate_id1为车主ID为id1的车主的加速分值,score_decelerate_id1为车主的减速分值,t为加速度区间长度,p为设定值,m为大于设定值的累计和向量中的最小值,b为m对应的加速度特征值,n为最小累计和向量在所述累积和向量中排列的项数,a_id1为所述车主的加速度特征值,i为所述车主的加速度特征值的项数。也就是说,车主ID为id1的车主的加速度特征值为向量a_id1,a_id1的第i项的值为a_id1[i],i=1,2,3…。
在步骤205中,根据加速分值或减速分值评估车辆平稳性。
其中,所述变速分值越大,判断车辆驾驶越激烈;所述变速分值越小,判断车辆驾驶越平稳。
例如,变速分值的取值范围为[0,1],得分越高,说明驾驶越激烈。
可以发现,本发明实施例结合了车辆行程的加速度特征值和车主的加速度特征值,以车主总体的驾驶平稳性作为参照,并通过对车辆行程的加速度相关数据进行分析,从而结合驾驶者和车辆等因素评估车辆平稳性,可以反映出各个车主驾驶的激烈程度,相对于现有相关技术中只利用车辆加速度大小来评估的方法,更能反映出人或车等因素对车辆平稳性产生的影响,更能结合驾驶者和车辆等因素更全面评估车辆平稳性。本发明实施例方案根据变速分值进行车辆平稳性评估,得到的变速分值越大,判断车辆驾驶越激烈,得到的变速分值越小,判断车辆驾驶越平稳。
还需说明的是,运用本发明实施例方法后,通过分析数万个车主的驾驶激烈程度得分,可以发现不同的车主间有较大的区别。另外对车辆驾驶激烈程度分组进行平均运算,还发现车辆宽度、车辆指导价格、车辆最大速度以及车辆引擎的最大马力与车辆的驾驶激烈程度相关性最强,例如车辆价格越高,加速得分越高,减速得分越高;车辆最大速度越大,加速得分越高,减速得分越高;车辆最大马力越大,加速得分越高,减速得分越高;车辆宽度越宽,加速得分越高,减速得分越高。
上述详细介绍了本发明的一种车辆平稳性评估方法,以下介绍本发明对应的车辆平稳性评估装置及设备。
图3是根据本发明的一个实施例的一种车辆平稳性评估装置的示意性方框图。
参照图3,在一种车辆平稳性评估装置30中,包括:加速度特征值模块31、变速阈值模块32、变速分值模块33、平稳性评估模块34。
加速度特征值模块31,用于获取根据车辆行程的加速度特征值得到的车主的加速度特征值。其中,可以先确定车辆行程的加速度特征值,然后根据车辆行程的加速度特征值得到车主的加速度特征值。
变速阈值模块32,用于获取根据所述加速度特征值模块31中的车主的加速度特征值得到的变速阈值。其中,所述变速阈值可以为加速阈值或减速阈值。
变速分值模块33,用于根据所述变速阈值模块32中的变速阈值与所述加速度特征值模块中的车主的加速度特征值确定变速分值。其中,所述变速分值可以为加速分值或减速分值。
平稳性评估模块34,用于根据所述变速分值模块33确定的变速分值评估车辆平稳性。其中,如果所述变速分值越大,判断车辆驾驶越激烈;如果所述变速分值越小,判断车辆驾驶越平稳。
图4是根据本发明的一个实施例的一种车辆平稳性评估装置的另一示意性方框图。
参照图4,在一种车辆平稳性评估装置40中,包括:加速度特征值模块31、变速阈值模块32、变速分值模块33、平稳性评估模块34。
加速度特征值模块31、变速阈值模块32、变速分值模块33、平稳性评估模块34的功能可以参见图3所示。
其中,所述加速度特征值模块31可以包括:行程加速度子模块311、行程加速度特征值子模块312、分组汇总子模块313、车主加速度特征值子模块314。
行程加速度子模块311,用于根据车辆行程的时间和对应的速度,确定行程每秒加速度。
行程加速度特征值子模块312,用于在设定加速度区间范围内,统计所述行程每秒加速度在每个加速度区间出现的次数,作为车辆行程的加速度特征值。
分组汇总子模块313,用于将所述行程每秒加速度在每个加速度区间出现的次数按照车主ID分组求和。
车主加速度特征值子模块314,用于将分组求和后所述行程每秒加速度在每个加速度区间出现的次数与在所述设定加速度区间范围内出现的总次数的比值,作为车主的加速度特征值。
其中,所述变速阈值模块32可以包括:归一化子模块321、均值子模块322、累计和向量子模块323,还可以包括加速阈值子模块324或减速阈值子模块325。
归一化子模块321,用于对所述车主的加速度特征值进行归一化处理。
均值子模块322,用于将归一化处理后的车主的加速度特征值,在每个加速度区间按车主数量分别求均值。
累计和向量子模块323,用于将求均值得到的加速度特征值按绝对值大小排列,并确定加速度特征值的累积和向量。
加速阈值子模块324,用于按以下公式确定加速阈值:
减速阈值子模块325,用于按以下公式确定减速阈值:
其中,accelerate_threshold为加速阈值,decelerate_threshold为减速阈值,t为加速度区间长度,p为设定值,m为大于设定值的累计和向量中的最小值,b为m对应的加速度特征值,u为m所对应的加速度区间的上限值。
其中,所述变速分值模块33可以包括:加速分值子模块331或减速分值子模块332。
加速分值子模块331,用于按以下公式确定加速分值:
减速分值子模块332,用于按以下公式确定减速分值:
其中,score_accelerate_id1为车主的加速分值,score_decelerate_id1为车主的减速分值,t为加速度区间长度,p为设定值,m为大于设定值的累计和向量中的最小值,b为m对应的加速度特征值,n为最小累计和向量在所述累积和向量中排列的项数,a_id1为所述车主的加速度特征值,i为所述车主的加速度特征值的项数。
图5是根据本发明的一个实施例的一种车辆平稳性评估设备的示意性方框图。
参照图5,在一种车辆平稳性评估设备50中,包括:处理器51、存储器52。
处理器51,获取根据车辆行程的加速度特征值得到的车主的加速度特征值,获取根据所述车主的加速度特征值得到的变速阈值,根据所述变速阈值与所述车主的加速度特征值确定变速分值;根据所述变速分值评估车辆平稳性。
存储器52,存储所述车辆行程的加速度特征值。
本发明实施例还提供一种非暂时性机器可读存储介质,其上存储有可执行代码,当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时,使所述处理器执行以下所述的方法:
获取根据车辆行程的加速度特征值得到的车主的加速度特征值;
获取根据所述车主的加速度特征值得到的变速阈值;
根据所述变速阈值与所述车主的加速度特征值确定变速分值;
根据所述变速分值评估车辆平稳性。
综上所述,本发明实施例的技术方案,分别获取根据车辆行程的加速度特征值得到的车主的加速度特征值和根据所述车主的加速度特征值得到的变速阈值,再根据所述变速阈值与所述车主的加速度特征值确定变速分值,然后可以根据所述变速分值评估车辆平稳性。上述评估过程,结合了车辆行程的加速度特征值和车主的加速度特征值,并通过相关运算产生一个变速分值,最后利用变速分值来评估车辆平稳性,这样相对于现有相关技术中只利用车辆加速度大小来评估的方法,更能反映出人或车等因素对车辆平稳性产生的影响,更能结合驾驶者和车辆等因素更全面评估车辆平稳性。
上文中已经参考附图详细描述了根据本发明的技术方案。
此外,根据本发明的方法还可以实现为一种计算机程序或计算机程序产品,该计算机程序或计算机程序产品包括用于执行本发明的上述方法中限定的上述各步骤的计算机程序代码指令。
或者,本发明还可以实施为一种非暂时性机器可读存储介质(或计算机可读存储介质、或机器可读存储介质),其上存储有可执行代码(或计算机程序、或计算机指令代码),当所述可执行代码(或计算机程序、或计算机指令代码)被电子设备(或计算设备、服务器等)的处理器执行时,使所述处理器执行根据本发明的上述方法的各个步骤。
本领域技术人员还将明白的是,结合这里的公开所描述的各种示例性逻辑块、模块、电路和算法步骤可以被实现为电子硬件、计算机软件或两者的组合。
所属领域的普通技术人员应当理解:以上所述仅为本发明的具体实施例而已,并不用于限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种车辆平稳性评估方法,其特征在于,包括:
获取根据车辆行程的加速度特征值得到的车主的加速度特征值;
获取根据所述车主的加速度特征值得到的变速阈值;
根据所述变速阈值与所述车主的加速度特征值确定用于判断车辆驾驶激烈或驾驶平稳的变速分值;根据所述变速分值评估车辆平稳性;
其中,所述变速阈值为加速阈值或减速阈值;及,所述变速分值为加速分值或减速分值;
其中,按以下公式确定加速分值:
或,
按以下公式确定减速分值:
其中,score_accelerate_id1为车主的加速分值,score_decelerate_id1为车主的减速分值,accelerate_threshold为加速阈值,decelerate_threshold为减速阈值,t为加速度区间长度,p为设定值,m为大于设定值的累计和向量中的最小值,b为m对应的加速度特征值,n为最小累计和向量在所述累积和向量中排列的项数,a_id1为所述车主的加速度特征值,i为所述车主的加速度特征值的项数。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据变速分值评估车辆平稳性,包括:
所述变速分值越大,判断车辆驾驶越激烈;
所述变速分值越小,判断车辆驾驶越平稳。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取根据车辆行程的加速度特征值得到的车主的加速度特征值,包括:
根据车辆行程的时间和对应的速度,确定行程每秒加速度;
在设定加速度区间范围内,统计所述行程每秒加速度在每个加速度区间出现的次数,作为车辆行程的加速度特征值;
将所述行程每秒加速度在每个加速度区间出现的次数按照车主ID分组求和;
将分组求和后所述行程每秒加速度在每个加速度区间出现的次数与在所述设定加速度区间范围内出现的总次数的比值,作为车主的加速度特征值。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述获取根据所述车主的加速度特征值得到的变速阈值,包括:
对所述车主的加速度特征值进行归一化处理;
将归一化处理后的车主的加速度特征值,在每个加速度区间按车主数量分别求均值;
将求均值得到的加速度特征值按绝对值大小排列,并确定加速度特征值的累积和向量;
按以下公式确定加速阈值:
或,
按以下公式确定减速阈值:
其中,accelerate_threshold为加速阈值,decelerate_threshold为减速阈值,t为加速度区间长度,p为设定值,m为大于设定值的累计和向量中的最小值,b为m对应的加速度特征值,u为m所对应的加速度区间的上限值。
5.一种车辆平稳性评估装置,其特征在于,包括:
加速度特征值模块,用于获取根据车辆行程的加速度特征值得到的车主的加速度特征值;
变速阈值模块,用于获取根据所述加速度特征值模块中的车主的加速度特征值得到的变速阈值;
变速分值模块,用于根据所述变速阈值模块中的变速阈值与所述加速度特征值模块中的车主的加速度特征值确定用于判断车辆驾驶激烈或驾驶平稳的变速分值;
平稳性评估模块,用于根据所述变速分值模块确定的变速分值评估车辆平稳性;
其中,所述变速阈值为加速阈值或减速阈值;及,所述变速分值为加速分值或减速分值;
其中,所述变速分值模块包括:
加速分值子模块,用于按以下公式确定加速分值:
或,
减速分值子模块,用于按以下公式确定减速分值:
其中,score_accelerate_id1为车主的加速分值,score_decelerate_id1为车主的减速分值,accelerate_threshold为加速阈值,decelerate_threshold为减速阈值,t为加速度区间长度,p为设定值,m为大于设定值的累计和向量中的最小值,b为m对应的加速度特征值,n为最小累计和向量在所述累积和向量中排列的项数,a_id1为所述车主的加速度特征值,i为所述车主的加速度特征值的项数。
6.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述加速度特征值模块包括:
行程加速度子模块,用于根据车辆行程的时间和对应的速度,确定行程每秒加速度;
行程加速度特征值子模块,用于在设定加速度区间范围内,统计所述行程每秒加速度在每个加速度区间出现的次数,作为车辆行程的加速度特征值;
分组汇总子模块,用于将所述行程每秒加速度在每个加速度区间出现的次数按照车主ID分组求和;
车主加速度特征值子模块,用于将分组求和后所述行程每秒加速度在每个加速度区间出现的次数与在所述设定加速度区间范围内出现的总次数的比值,作为车主的加速度特征值。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述变速阈值模块包括:
归一化子模块,用于对所述车主的加速度特征值进行归一化处理;
均值子模块,用于将归一化处理后的车主的加速度特征值,在每个加速度区间按车主数量分别求均值;
累计和向量子模块,用于将求均值得到的加速度特征值按绝对值大小排列,并确定加速度特征值的累积和向量;
加速阈值子模块,用于按以下公式确定加速阈值:
或,
减速阈值子模块,用于按以下公式确定减速阈值:
其中,accelerate_threshold为加速阈值,decelerate_threshold为减速阈值,t为加速度区间长度,p为设定值,m为大于设定值的累计和向量中的最小值,b为m对应的加速度特征值,u为m所对应的加速度区间的上限值。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810017573.3A CN108362504B (zh) | 2018-01-09 | 2018-01-09 | 车辆平稳性评估方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810017573.3A CN108362504B (zh) | 2018-01-09 | 2018-01-09 | 车辆平稳性评估方法及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN108362504A CN108362504A (zh) | 2018-08-03 |
CN108362504B true CN108362504B (zh) | 2019-10-29 |
Family
ID=63011160
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201810017573.3A Active CN108362504B (zh) | 2018-01-09 | 2018-01-09 | 车辆平稳性评估方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN108362504B (zh) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109934511A (zh) * | 2019-03-26 | 2019-06-25 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 公交车舒适度的评价方法和系统 |
CN113312711B (zh) * | 2021-07-28 | 2021-09-28 | 成都运达科技股份有限公司 | 列车动力学下平稳驾驶分析方法、系统、终端及介质 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP1488371A1 (en) * | 2002-03-22 | 2004-12-22 | BRITISH TELECOMMUNICATIONS public limited company | Comparing patterns |
CN104134361A (zh) * | 2014-07-02 | 2014-11-05 | 清华大学 | 驾驶状况反馈方法、系统及内置所述系统的车载装置 |
CN104458293A (zh) * | 2014-12-15 | 2015-03-25 | 南车株洲电力机车有限公司 | 机车平稳性测试的方法及系统 |
CN104504777A (zh) * | 2014-12-15 | 2015-04-08 | 沈阳美行科技有限公司 | 一种驾驶习惯分析方法 |
CN104765969A (zh) * | 2015-04-22 | 2015-07-08 | 北京交通大学 | 驾驶行为分析方法 |
CN106529599A (zh) * | 2016-11-11 | 2017-03-22 | 北京工业大学 | 一种面向事件的驾驶员生态驾驶行为评估方法 |
CN107284451A (zh) * | 2017-06-22 | 2017-10-24 | 北京雄信息科技有限公司 | 基于gps的不良驾驶行为的监测方法和系统 |
-
2018
- 2018-01-09 CN CN201810017573.3A patent/CN108362504B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP1488371A1 (en) * | 2002-03-22 | 2004-12-22 | BRITISH TELECOMMUNICATIONS public limited company | Comparing patterns |
CN104134361A (zh) * | 2014-07-02 | 2014-11-05 | 清华大学 | 驾驶状况反馈方法、系统及内置所述系统的车载装置 |
CN104458293A (zh) * | 2014-12-15 | 2015-03-25 | 南车株洲电力机车有限公司 | 机车平稳性测试的方法及系统 |
CN104504777A (zh) * | 2014-12-15 | 2015-04-08 | 沈阳美行科技有限公司 | 一种驾驶习惯分析方法 |
CN104765969A (zh) * | 2015-04-22 | 2015-07-08 | 北京交通大学 | 驾驶行为分析方法 |
CN106529599A (zh) * | 2016-11-11 | 2017-03-22 | 北京工业大学 | 一种面向事件的驾驶员生态驾驶行为评估方法 |
CN107284451A (zh) * | 2017-06-22 | 2017-10-24 | 北京雄信息科技有限公司 | 基于gps的不良驾驶行为的监测方法和系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN108362504A (zh) | 2018-08-03 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108362504B (zh) | 车辆平稳性评估方法及装置 | |
US8620746B2 (en) | Scoring quality of traffic to network sites | |
US20110264507A1 (en) | Facilitating keyword extraction for advertisement selection | |
CN109118779B (zh) | 交通违章信息识别方法、设备及可读存储介质 | |
US20130018541A1 (en) | Methods and systems for determining driving performance variables | |
CN105654198B (zh) | 具有最优阈值筛选的品牌广告效果优化的方法 | |
CN105869229A (zh) | 基于车载监控管理平台的司机评分管理方法以及系统 | |
JP2012238257A (ja) | 運転評価装置及び運転評価システム | |
CN115423035A (zh) | 基于特征变量评分的用户画像生成方法,设备、汽车及存储介质 | |
CN111157245B (zh) | 一种轨道交通走行部轴承的监管方法及系统 | |
CN110895566A (zh) | 一种车辆评估方法和装置 | |
JP2003296891A (ja) | 旅行時間推計装置およびその方法、コンピュータプログラム | |
CN112016756A (zh) | 数据预测的方法和装置 | |
US9372896B1 (en) | Reverse engineering circumvention of spam detection algorithms | |
CN113111004B (zh) | 一种场景无关的无人驾驶仿真测试评估方法及装置 | |
CN110689382A (zh) | 一种信息处理的方法、装置、计算机存储介质及终端 | |
US20190073682A1 (en) | Evaluation apparatus, evaluation method, noise removal apparatus, and program | |
CN113257039A (zh) | 基于大数据分析的驾驶预警方法及装置 | |
CN111752734A (zh) | 异常数据的分类方法、分析方法、装置及存储介质 | |
CN110659836A (zh) | 风险分析的方法、装置及计算机可读存储介质 | |
CN112948407B (zh) | 一种数据更新方法、装置、设备及存储介质 | |
CN113291313B (zh) | 驾驶行为预警方法、装置及作业机械 | |
CN114445737A (zh) | 数据处理方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN111693295B (zh) | 一种基于车辆发动机状态的行程分析方法及装置 | |
CN112232621B (zh) | 基于指数概率分布混合模型的驾驶行为评分方法及装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | 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 | ||
CP03 | Change of name, title or address | ||
CP03 | Change of name, title or address |
Address after: 1002-1, 10th floor, No.56, Beisihuan West Road, Haidian District, Beijing 100080 Co-patentee after: BEIJING CARSMART TECHNOLOGY Co.,Ltd. Patentee after: Ronglian Technology Group Co., Ltd Address before: 100080, Beijing, Haidian District, No. 56 West Fourth Ring Road, glorious Times Building, 10, 1002-1 Co-patentee before: BEIJING CARSMART TECHNOLOGY Co.,Ltd. Patentee before: UNITED ELECTRONICS Co.,Ltd. |