CN108515972B - 一种基于信息融合的驾驶行为感知方法及其系统 - Google Patents

一种基于信息融合的驾驶行为感知方法及其系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于信息融合的驾驶行为感知方法及其系统，该方法包括以下步骤：通过集成在车辆上的传感器组件采集车辆的加速度、车速以及航向角；通过所述加速度、所述车速和所述航向角对车辆坐标系进行水平校准和航向校准，并检测校准结果；通过所述加速度、所述车速和所述航向角判断车辆加速、减速、转弯、碰撞行为是否发生，若发生则记录并上传相关数据。通过加速度计(陀螺仪、罗盘选装)、GPS模块等获取车辆的加速度、车速、航向角等多种车辆数据，可利用加速度、角速度、磁方向以及GPS中的航向角、高度、车速等多维度数据进行融合分析，大幅度降低误测、漏测的概率，并可准确记录事件发生过程中的完整数据，为进一步分析提供基础。

Description

一种基于信息融合的驾驶行为感知方法及其系统
技术领域
本发明涉及驾驶行为数据分析技术领域，具体涉及一种基于信息融合的驾驶行为感知方法及其系统。
背景技术
随着私人汽车的普及，驾驶行为关系到正常的交通秩序以及驾驶人员的人身财产安全，驾驶人员需要能够对自身驾驶技术进行量化评判的标准和指导。由于车联网技术的发展，获取驾驶行为信息并进行分析评价成为一个重要需求。驾驶行为分析不仅能够帮助车主了解自己的驾驶行为，改善驾驶习惯，还可以用于车险和车队管理等方面。比如，车险行业可以根据驾驶行为的优劣来定制保费，车队可以根据驾驶员的驾驶行为表现进行安全行车级别评定，提供个性化的管理方式。
可靠准确的数据采集是驾驶行为分析的关键。现有的驾驶行为分析大多只通过GPS或车速等数据进行判定。驾驶行为识别准确率低，漏判、误判概率高，且无法采集到准确的瞬时行驶数据。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于信息融合的驾驶行为感知方法及其系统，旨在解决现有的驾驶行为分析数据采集不全面从而分析结果不准确的技术问题。
为实现上述目的，本发明的技术方案为：
一种基于信息融合的驾驶行为感知方法，该方法包括以下步骤：
通过集成在车辆上的传感器组件采集车辆的加速度、车速以及航向角；
通过所述加速度、所述车速和所述航向角对车辆坐标系进行水平校准和航向校准，并检测校准结果；
通过所述加速度、所述车速和所述航向角判断车辆加速、减速、转弯、碰撞行为是否发生，若发生则记录并上传相关数据。
进一步的，所述通过所述加速度、所述车速和所述航向角对车辆坐标系进行水平校准和航向校准，并检测校准结果的步骤包括：
利用重力进行水平面校准，并在行驶过程中对校准结果进行水平面校准检验，如检测成功第一阶段校准完成，并将校准参数保存在存储器中；
在行驶过程中对第一阶段校准的校准结果进行行驶方向校准检验，如检验失败，则采用GPS及陀螺仪、磁方向协助加速度传感器进行融合校准。
进一步的，所述通过所述加速度、所述车速和所述航向角对车辆坐标系进行水平校准和航向校准，并检测校准结果的步骤具体包括：
读取车辆系统配置参数，判断车辆系统是否进行了校准，如未校准，则收集水平校准样本；
采集传感器数据并判断车辆是否进入匀速直线运动，等待进入并采集三轴加速度值。
利用重力加速度分量进行水平校准；
进行水平面校准检验：匀速直线行驶过程中，高度无变化的情况下，水平面加速度分量低于阈值则水平面校准检验通过进入航向校准检验，否则重新进行水平校准；
进行航向校准检验：直线运动中进行加减速时，车辆横向加速度测量值小于阈值则行驶方向校准检验通过如则进入驾驶行为判断；
若航向校准不成功则利用传感器数据进行融合分析，校准航向角。
进一步的，所述利用重力加速度分量进行水平校准的步骤具体包括：
设加速度传感器的初始坐标系为xyz和车辆坐标系为x’y’z’；以车辆为参考点，x’为正前方向，y’为正左方向，z’为垂直向上方向；
若初始状态中加速度传感器xyz方向都有重力分量，则首先通过旋转x轴使y轴方向分量变为0，且z轴分量大于0，旋转矩阵为：
Figure BDA0001613809070000031
设xyz方向重力值分别为Gx1，Gy1，Gz1，旋转后加速度分量为Gx2、Gy2、Gz2；则
Figure BDA0001613809070000032
得到：
Figure BDA0001613809070000033
x轴逆时针旋转α角后，再旋转y轴，使x轴方向的加速度分量也变为0，且z轴方向分量大于0，旋转矩阵为：
Figure BDA0001613809070000034
设xyz旋转后加速度分量为Gx3、Gy3、Gz3。则
Figure BDA0001613809070000035
则
Figure BDA0001613809070000036
经过旋转后，xy轴的加速度分量都变为0，校准完成，可得坐标系转换矩阵为：
Figure BDA0001613809070000041
可选地，若初始状态y轴方向分量为0，则只旋转y轴。若初始状态x轴方向为0，则只旋转x轴。另外，旋转角度也按照上述方式进行校准。
进一步的，所述若航向校准不成功则利用传感器数据进行融合分析，校准航向角的步骤包括：
采集车辆上GPS的航向角、行驶速度以及加速度传感器和陀螺仪的数据；
通过GPS航向角、速度、陀螺仪判断是否发生疑似加减速和转弯事件，并测量x、y方向的加速度值，从而求出z轴的旋转角度，采集一定数量的疑似加减速事件样本后，取平均值作为z轴的旋转角度。
可选地，所述疑似加减速事件样本：GPS航向角无变化；陀螺仪角速度未变化；车速变化超过阈值；车辆水平面加速度矢量和超过阈值。
可选地，疑似转弯事件样本包括GPS航向角发生变化；陀螺仪角速度变化；车速变化未超过阈值；车辆水平面加速度矢量和超过阈值。
进一步的，所述若航向校准不成功则利用传感器数据进行融合分析，校准航向角的步骤具体包括：
对于疑似加速事件样本采集，通过旋转z轴使y轴方向加速度变为0，x轴方向加速度为正；z轴旋转矩阵为：
Figure BDA0001613809070000042
设xyz方向重力值分别为Gx1，Gy1，Gz1，旋转后加速度分量为Gx2、Gy2、Gz2；则
Figure BDA0001613809070000043
则
Figure BDA0001613809070000051
对于疑似减速事件样本采集，通过旋转z轴使y轴方向加速度变为0，x轴方向加速度为负；从而得到
Figure BDA0001613809070000052
则
Figure BDA0001613809070000053
对于疑似左转弯事件样本采集：通过旋转z轴使x轴方向加速度为0，y轴方向加速度为正；设xyz方向重力值分别为Gx1，Gy1，Gz1，旋转后加速度分量为Gx2、Gy2、Gz2；则
Figure BDA0001613809070000054
则
Figure BDA0001613809070000055
对于疑似右转弯事件样本采集：通过旋转z轴使x轴方向加速度为0，y轴方向加速度为负。设xyz方向重力值分别为Gx1，Gy1，Gz1，旋转后加速度分量为Gx2、Gy2、Gz2；则
Figure BDA0001613809070000061
则
Figure BDA0001613809070000062
进一步的，所述通过所述加速度、所述车速和所述航向角判断车辆加速、减速、转弯、碰撞行为是否发生，若发生则记录并上传相关数据的步骤包括：
融合加速度和车速判断车辆加速行为、车辆减速行为以及车辆碰撞行为，以及融合加速度、车速和航向角判断车辆转弯行为，若发生则记录并上传驾驶行为的相关数据。
进一步的，所述融合加速度和车速判断车辆加速行为的步骤具体包括：
根据加速度判定疑似加速行为：设加速度传感器测量到的前进方向加速度值为Gx，加速度判定阈值为Galim，则加速度判定疑似加速行为的条件为：
Gx＞Galim
根据车速判定疑似加速行为：设车速采集间隔为t，两次采集的值分别为v1、v2，则车速判定疑似加速行为条件为：
Figure BDA0001613809070000063
根据加速度判定和车速判定的持续时间，对数据延时进行补偿，进一步分析两者是否在真实时间轴上有重合，若有则判定为加速行为发生，记录持续时间内的所有加速度值。
进一步的，所述融合加速度和车速判断车辆减速行为的步骤具体包括：
根据加速度判定疑似减速行为：
设加速度传感器测量到的前进方向加速度值为Gx，加速度判定阈值为Gdlim，则加速度判定疑似减速行为的条件为：
-Gx＞Gdlim
根据车速判定疑似减速行为：设车速采集间隔为t，两次采集的值分别为v1、v2，则车速判定疑似减速行为条件为：
Figure BDA0001613809070000071
根据加速度判定和车速判定的持续时间，对数据延时进行补偿，进一步分析两者是否在真实时间轴上有重合，若有则判定为减速行为发生，并记录持续时间内的所有加速度值。
进一步的，所述融合加速度、车速和航向角判断车辆转弯行为的步骤具体包括：
根据加速度判定疑似转弯行为：设加速度传感器测量到的正左方向加速度值为Gy，加速度判定阈值为Gtlim，则加速度判定疑似转弯行为的条件为：
|Gy|＞Gtlim
根据车速、航向角判断疑似转弯，如偏航角速度有效，则设车速值为v，偏航角速度为ω，则角速度判定疑似转弯行为条件为：
ωv＞Gtlim
如偏航角速度无效，则采用航向角计算，设采集间隔为t，两次采集的速度分别为v1、v2，航向角分别为θ1、θ2则角速度判定疑似转弯行为条件为：
Figure BDA0001613809070000072
根据加速度判定和角速度判定的持续时间，对数据延时进行补偿，进一步分析两者是否在真实时间轴上有重合，若有则判定为转弯行为发生，并记录持续时间内的所有加速度值。
进一步的，所述融合加速度和车速判断车辆碰撞行为的步骤具体包括：
设加速度传感器测量到的水平面加速度值分别为Gx、Gy，则加速度判定疑似碰撞行为条件为：
Figure BDA0001613809070000081
检测碰撞事件发生后数秒内速度变化，若车速降低为0，则判断为碰撞事件，并记录持续时间内的所有加速度值；若车速未变为0，则判断为疑似碰撞事件，并记录持续时间内的所有加速度值。
基于同一发明构思，本发明还提供了一种基于信息融合的驾驶行为感知系统，该系统包括：
传感器组件，用于采集车辆的加速度、车速以及航向角；
运算单元，用于通过所述加速度、所述车速和所述航向角对车辆坐标系进行水平校准和航向校准，并检测校准结果；以及通过所述加速度、所述车速和所述航向角判断车辆加速、减速、转弯、碰撞行为是否发生，若发生则记录并上传相关数据。
进一步的，所述传感器组件包括：
加速度计，用于获取车辆的三轴加速度值；
GPS模块，用于获取车辆的速度、高度、航向角；
陀螺仪，用于获取车辆的偏航角速度；
电子罗盘，用于获取车辆的航向角度；
车辆总线单元，用于通过总线获取车辆的行驶速度。
本发明方法具有如下优点：
本申请的基于信息融合的驾驶行为感知方法及其系统，通过加速度计(陀螺仪、罗盘选装)、GPS模块等获取车辆的加速度、车速、航向角等多种车辆数据，可利用加速度、角速度、磁方向以及GPS中的航向角、高度、车速等多维度数据进行融合分析，大幅度降低误测、漏测的概率，并可准确记录事件发生过程中的完整数据，为进一步分析提供基础。
附图说明
为了更清楚的说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，更显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。
图1是本发明实施例的一种基于信息融合的驾驶行为感知方法流程框图；
图2是本发明实施例的通过加速度、车速和航向角对车辆坐标系进行水平校准和航向校准并检测校准结果的具体步骤流程框图；
图3是本发明实施例的一种基于信息融合的驾驶行为感知系统结构框图；
图4是本发明实施例的基于信息融合的驾驶行为感知系统工作过程流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
下面参考附图对本发明的实施例进行描述。
实施例1
如图1所示，本发明提供了一种基于信息融合的驾驶行为感知方法，该方法包括以下步骤：
S101、通过集成在车辆上的传感器组件采集车辆的加速度、车速以及航向角；
S102、通过所述加速度、所述车速和所述航向角对车辆坐标系进行水平校准和航向校准，并检测校准结果；
S103、通过所述加速度、所述车速和所述航向角判断车辆加速、减速、转弯、碰撞行为是否发生，若发生则记录并上传相关数据。
其中，所述通过所述加速度、所述车速和所述航向角对车辆坐标系进行水平校准和航向校准，并检测校准结果的步骤包括：
利用重力进行水平面校准，并在行驶过程中对校准结果进行水平面校准检验，如检测成功第一阶段校准完成，并将校准参数保存在存储器中；
在行驶过程中对第一阶段校准的校准结果进行行驶方向校准检验，如检验失败，则采用GPS及陀螺仪、磁方向协助加速度传感器进行融合校准。
如图2所示，所述通过所述加速度、所述车速和所述航向角对车辆坐标系进行水平校准和航向校准，并检测校准结果的步骤具体包括：
S201、读取车辆系统配置参数，判断车辆系统是否进行了校准，如未校准，则收集水平校准样本；
S202、采集传感器数据并判断车辆是否进入匀速直线运动，等待进入并采集三轴加速度值。
S203、利用重力加速度分量进行水平校准；
S204、进行水平面校准检验：匀速直线行驶过程中，高度无变化的情况下，水平面加速度分量低于阈值则水平面校准检验通过进入航向校准检验，否则重新进行水平校准；
S205、进行航向校准检验：直线运动中进行加减速时，车辆横向加速度测量值小于阈值则行驶方向校准检验通过如则进入驾驶行为判断；
S206、若航向校准不成功则利用传感器数据进行融合分析，校准航向角。
其中，所述利用重力加速度分量进行水平校准的步骤具体包括：
设加速度传感器的初始坐标系为xyz和车辆坐标系为x’y’z’；以车辆为参考点，x’为正前方向，y’为正左方向，z’为垂直向上方向；
Figure BDA0001613809070000101
若初始状态中加速度传感器xyz方向都有重力分量，则首先通过旋转x轴使y轴方向分量变为0，且z轴分量大于0，旋转矩阵为：
设xyz方向重力值分别为Gx1，Gy1，Gz1，旋转后加速度分量为Gx2、Gy2、Gz2；则
Figure BDA0001613809070000111
得到：
Figure BDA0001613809070000112
x轴逆时针旋转α角后，再旋转y轴，使x轴方向的加速度分量也变为0，且z轴方向分量大于0，旋转矩阵为：
Figure BDA0001613809070000113
设xyz旋转后加速度分量为Gx3、Gy3、Gz3。则
Figure BDA0001613809070000114
则
Figure BDA0001613809070000115
经过旋转后，xy轴的加速度分量都变为0，校准完成，可得坐标系转换矩阵为：
Figure BDA0001613809070000121
可选地，若初始状态y轴方向分量为0，则只旋转y轴。若初始状态x轴方向为0，则只旋转x轴。另外，旋转角度也按照上述方式进行校准。
其中，所述若航向校准不成功则利用传感器数据进行融合分析，校准航向角的步骤包括：
采集车辆上GPS的航向角、行驶速度以及加速度传感器和陀螺仪的数据；
通过GPS航向角、速度、陀螺仪判断是否发生疑似加减速和转弯事件，并测量x、y方向的加速度值，从而求出z轴的旋转角度，采集一定数量的疑似加减速事件样本后，取平均值作为z轴的旋转角度。
可选地，所述疑似加减速事件样本：GPS航向角无变化；陀螺仪角速度未变化；车速变化超过阈值；车辆水平面加速度矢量和超过阈值。
可选地，疑似转弯事件样本包括GPS航向角发生变化；陀螺仪角速度变化；车速变化未超过阈值；车辆水平面加速度矢量和超过阈值。
其中，所述若航向校准不成功则利用传感器数据进行融合分析，校准航向角的步骤具体包括：
对于疑似加速事件样本采集，通过旋转z轴使y轴方向加速度变为0，x轴方向加速度为正；z轴旋转矩阵为：
Figure BDA0001613809070000122
设xyz方向重力值分别为Gx1，Gy1，Gz1，旋转后加速度分量为Gx2、Gy2、Gz2；则
Figure BDA0001613809070000123
则
Figure BDA0001613809070000131
对于疑似减速事件样本采集，通过旋转z轴使y轴方向加速度变为0，x轴方向加速度为负；从而得到
Figure BDA0001613809070000132
则
Figure BDA0001613809070000133
对于疑似左转弯事件样本采集：通过旋转z轴使x轴方向加速度为0，y轴方向加速度为正；设xyz方向重力值分别为Gx1，Gy1，Gz1，旋转后加速度分量为Gx2、Gy2、Gz2；则
Figure BDA0001613809070000134
则
Figure BDA0001613809070000135
对于疑似右转弯事件样本采集：通过旋转z轴使x轴方向加速度为0，y轴方向加速度为负。设xyz方向重力值分别为Gx1，Gy1，Gz1，旋转后加速度分量为Gx2、Gy2、Gz2；则
Figure BDA0001613809070000136
则
Figure BDA0001613809070000141
其中，所述通过所述加速度、所述车速和所述航向角判断车辆加速、减速、转弯、碰撞行为是否发生，若发生则记录并上传相关数据的步骤包括：
融合加速度和车速判断车辆加速行为、车辆减速行为以及车辆碰撞行为，以及融合加速度、车速和航向角判断车辆转弯行为，若发生则记录并上传驾驶行为的相关数据。
其中，所述融合加速度和车速判断车辆加速行为的步骤具体包括：
根据加速度判定疑似加速行为：设加速度传感器测量到的前进方向加速度值为Gx，加速度判定阈值为Galim，则加速度判定疑似加速行为的条件为：
Gx＞Galim
根据车速判定疑似加速行为：设车速采集间隔为t，两次采集的值分别为v1、v2，则车速判定疑似加速行为条件为：
Figure BDA0001613809070000142
根据加速度判定和车速判定的持续时间，对数据延时进行补偿，进一步分析两者是否在真实时间轴上有重合，若有则判定为加速行为发生，记录持续时间内的所有加速度值。
其中，所述融合加速度和车速判断车辆减速行为的步骤具体包括：
根据加速度判定疑似减速行为：
设加速度传感器测量到的前进方向加速度值为Gx，加速度判定阈值为Gdlim，则加速度判定疑似减速行为的条件为：
-Gx＞Gdlim
根据车速判定疑似减速行为：设车速采集间隔为t，两次采集的值分
Figure BDA0001613809070000143
别为v1、v2，则车速判定疑似减速行为条件为：
根据加速度判定和车速判定的持续时间，对数据延时进行补偿，进一步分析两者是否在真实时间轴上有重合，若有则判定为减速行为发生，并记录持续时间内的所有加速度值。
其中，所述融合加速度、车速和航向角判断车辆转弯行为的步骤具体包括：
根据加速度判定疑似转弯行为：设加速度传感器测量到的正左方向加速度值为Gy，加速度判定阈值为Gtlim，则加速度判定疑似转弯行为的|Gy|＞Gtlim
条件为：
根据车速、航向角判断疑似转弯，如偏航角速度有效，则设车速值为v，偏航角速度为ω，则角速度判定疑似转弯行为条件为：
如偏航角速度无效，则采用航向角计算，设采集间隔为t，两次采集的速度分别为v1、v2，航向角分别为θ1、θ2则角速度判定疑似转弯行为ωv＞Gtlim
条件为：
Figure BDA0001613809070000151
根据加速度判定和角速度判定的持续时间，对数据延时进行补偿，进一步分析两者是否在真实时间轴上有重合，若有则判定为转弯行为发生，并记录持续时间内的所有加速度值。
其中，所述融合加速度和车速判断车辆碰撞行为的步骤具体包括：
设加速度传感器测量到的水平面加速度值分别为Gx、Gy，则加速度判定疑似碰撞行为条件为：
Figure BDA0001613809070000152
检测碰撞事件发生后数秒内速度变化，若车速降低为0，则判断为碰撞事件，并记录持续时间内的所有加速度值；若车速未变为0，则判断为疑似碰撞事件，并记录持续时间内的所有加速度值。
实施例2
基于同一发明构思，如图3所示，本发明还提供了一种基于信息融合的驾驶行为感知系统，该系统包括：
传感器组件，用于采集车辆的加速度、车速以及航向角；
运算单元，用于通过所述加速度、所述车速和所述航向角对车辆坐标系进行水平校准和航向校准，并检测校准结果；以及通过所述加速度、所述车速和所述航向角判断车辆加速、减速、转弯、碰撞行为是否发生，若发生则记录并上传相关数据。
其中，所述传感器组件包括：
加速度计，用于获取车辆的三轴加速度值；
GPS模块，用于获取车辆的速度、高度、航向角；
陀螺仪，用于获取车辆的偏航角速度；
电子罗盘，用于获取车辆的航向角度；
车辆总线单元，用于通过总线获取车辆的行驶速度。
如图4所示，该系统的具体步骤流程如下：
首先，读取配置参数；然后进行坐标系校准：
进行水平面校准检验：匀速直线行驶过程中，高度无变化的情况下，水平面加速度分量低于阈值则水平面校准检验通过进入航向校准检验，否则重新进行水平校准；
进行航向校准检验：直线运动中进行加减速时，车辆横向加速度测量值小于阈值则行驶方向校准检验通过如则进入驾驶行为判断；
再次，进行传感器数据读取，进行车辆驾驶行为感知，包括：
融合加速度和车速判断车辆加速行为、车辆减速行为以及车辆碰撞行为，以及融合加速度、车速和航向角判断车辆转弯行为，若发生则记录并上传驾驶行为的相关数据。
若发生上述车辆驾驶行为，上报相关数据。
本申请的基于信息融合的驾驶行为感知方法及其系统，通过加速度计(陀螺仪、罗盘选装)、GPS模块等获取车辆的加速度、车速、航向角等多种车辆数据，可利用加速度、角速度、磁方向以及GPS中的航向角、高度、车速等多维度数据进行融合分析，大幅度降低误测、漏测的概率，并可准确记录事件发生过程中的完整数据，为进一步分析提供基础。
以上描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所所述作为分离部件说明的单元可以使或者也不可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件可以存储在可读取存储介质中，如：ROM/RAM，磁盘，光碟等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以使个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种基于信息融合的驾驶行为感知方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
通过集成在车辆上的传感器组件采集车辆的加速度、车速以及航向角；
通过所述加速度、所述车速和所述航向角对车辆坐标系进行水平校准和航向校准，并检测校准结果；
若航向校准不成功则利用传感器数据进行融合分析，校准航向角，包括采集车辆上GPS的航向角、行驶速度以及加速度传感器和陀螺仪的数据；通过GPS航向角、速度、陀螺仪判断是否发生疑似加减速和转弯事件，并测量x、y方向的加速度值，从而求出z轴的旋转角度，采集一定数量的疑似加减速事件样本后，取平均值作为z轴的旋转角度；
其中，对于疑似加速事件样本采集：通过旋转z轴使y轴方向加速度变为0，x轴方向加速度为正；z轴旋转矩阵为：
Figure FDA0002989754630000011
设xyz方向重力值分别为Gx1,Gy1,Gz1，旋转后加速度分量为Gx2、Gy2、Gz2；则
Figure FDA0002989754630000012
则
Figure FDA0002989754630000013
对于疑似减速事件样本采集：通过旋转z轴使y轴方向加速度变为0，x轴方向加速度为负；从而得到
Figure FDA0002989754630000014
则
Figure FDA0002989754630000021
对于疑似左转弯事件样本采集：通过旋转z轴使x轴方向加速度为0，y轴方向加速度为正；设xyz方向重力值分别为Gx1,Gy1,Gz1，旋转后加速度分量为Gx2、Gy2、Gz2；则
Figure FDA0002989754630000022
则
Figure FDA0002989754630000023
对于疑似右转弯事件样本采集：通过旋转z轴使x轴方向加速度为0，y轴方向加速度为负；设xyz方向重力值分别为Gx1,Gy1,Gz1，旋转后加速度分量为Gx2、Gy2、Gz2；则
Figure FDA0002989754630000024
则
Figure FDA0002989754630000025
通过所述加速度、所述车速和所述航向角判断车辆加速、减速、转弯、碰撞行为是否发生，若发生则记录并上传相关数据。
2.根据权利要求1所述的一种基于信息融合的驾驶行为感知方法，其特征在于，所述通过所述加速度、所述车速和所述航向角对车辆坐标系进行水平校准和航向校准，并检测校准结果的步骤包括：
利用重力进行水平面校准，并在行驶过程中对校准结果进行水平面校准检验，如检测成功第一阶段校准完成，并将校准参数保存在存储器中；
在行驶过程中对第一阶段校准的校准结果进行行驶方向校准检验，如检验失败，则采用GPS及陀螺仪、磁方向协助加速度传感器进行融合校准。
3.根据权利要求2所述的一种基于信息融合的驾驶行为感知方法，其特征在于，所述通过所述加速度、所述车速和所述航向角对车辆坐标系进行水平校准和航向校准，并检测校准结果的步骤具体包括：
读取车辆系统配置参数，判断车辆系统是否进行了校准，如未校准，则收集水平校准样本；
采集传感器数据并判断车辆是否进入匀速直线运动，等待进入并采集三轴加速度值；
利用重力加速度分量进行水平校准；
进行水平面校准检验：匀速直线行驶过程中，高度无变化的情况下，水平面加速度分量低于阈值则水平面校准检验通过进入航向校准检验，否则重新进行水平校准；
进行航向校准检验：直线运动中进行加减速时，车辆横向加速度测量值小于阈值则行驶方向校准检验通过如则进入驾驶行为判断。
4.根据权利要求3所述的一种基于信息融合的驾驶行为感知方法，其特征在于，所述利用重力加速度分量进行水平校准的步骤具体包括：
设加速度传感器的初始坐标系为xyz和车辆坐标系为x’y’z’；以车辆为参考点，x’为正前方向，y’为正左方向，z’为垂直向上方向；
若初始状态中加速度传感器xyz方向都有重力分量，则首先通过旋转x轴使y轴方向分量变为0，且z轴分量大于0，旋转矩阵为：
Figure FDA0002989754630000031
设xyz方向重力值分别为Gx1,Gy1,Gz1，旋转后加速度分量为Gx2、Gy2、Gz2；则
Figure FDA0002989754630000032
得到：
Figure FDA0002989754630000041
x轴逆时针旋转α角后，再旋转y轴，使x轴方向的加速度分量也变为0，且z轴方向分量大于0，旋转矩阵为：
Figure FDA0002989754630000042
设xyz旋转后加速度分量为Gx3、Gy3、Gz3，则
Figure FDA0002989754630000043
则
Figure FDA0002989754630000044
经过旋转后，xy轴的加速度分量都变为0，校准完成，可得坐标系转换矩阵为：
Figure FDA0002989754630000045
5.根据权利要求1所述的一种基于信息融合的驾驶行为感知方法，其特征在于，所述通过所述加速度、所述车速和所述航向角判断车辆加速、减速、转弯、碰撞行为是否发生，若发生则记录并上传相关数据的步骤包括：
融合加速度和车速判断车辆加速行为、车辆减速行为以及车辆碰撞行为，以及融合加速度、车速和航向角判断车辆转弯行为，若发生则记录并上传驾驶行为的相关数据。
6.根据权利要求5所述的一种基于信息融合的驾驶行为感知方法，其特征在于，
所述融合加速度和车速判断车辆加速行为的步骤具体包括：
根据加速度判定疑似加速行为：设加速度传感器测量到的前进方向加速度值为Gx，加速度判定阈值为Galim，则加速度判定疑似加速行为的条件为：
Gx＞Galim
根据车速判定疑似加速行为：设车速采集间隔为t，两次采集的值分别为v1、v2，则车速判定疑似加速行为条件为：
Figure FDA0002989754630000051
根据加速度判定和车速判定的持续时间，对数据延时进行补偿，进一步分析两者是否在真实时间轴上有重合，若有则判定为加速行为发生，记录持续时间内的所有加速度值；
所述融合加速度和车速判断车辆减速行为的步骤具体包括：
根据加速度判定疑似减速行为：
设加速度传感器测量到的前进方向加速度值为Gx，加速度判定阈值为Gdlim，则加速度判定疑似减速行为的条件为：
-Gx＞Gdlim
根据车速判定疑似减速行为：设车速采集间隔为t，两次采集的值分别为v1、v2，则车速判定疑似减速行为条件为：
Figure FDA0002989754630000052
根据加速度判定和车速判定的持续时间，对数据延时进行补偿，进一步分析两者是否在真实时间轴上有重合，若有则判定为减速行为发生，并记录持续时间内的所有加速度值；
所述融合加速度、车速和航向角判断车辆转弯行为的步骤具体包括：
根据加速度判定疑似转弯行为：设加速度传感器测量到的正左方向加速度值为Gy，加速度判定阈值为Gtlim，则加速度判定疑似转弯行为的条件为：
|Gy|＞Gtlim
根据车速、航向角判断疑似转弯，如偏航角速度有效，则设车速值为v，偏航角速度为ω，则角速度判定疑似转弯行为条件为：
ωv＞Gtlim
如偏航角速度无效，则采用航向角计算，设采集间隔为t，两次采集的速度分别为v1、v2，航向角分别为θ1、θ2则角速度判定疑似转弯行为条件为：
Figure FDA0002989754630000061
根据加速度判定和角速度判定的持续时间，对数据延时进行补偿，进一步分析两者是否在真实时间轴上有重合，若有则判定为转弯行为发生，并记录持续时间内的所有加速度值；
所述融合加速度和车速判断车辆碰撞行为的步骤具体包括：
设加速度传感器测量到的水平面加速度值分别为Gx、Gy，则加速度判定疑似碰撞行为条件为：
Figure FDA0002989754630000062
检测碰撞事件发生后数秒内速度变化，若车速降低为0，则判断为碰撞事件，并记录持续时间内的所有加速度值；若车速未变为0，则判断为疑似碰撞事件，并记录持续时间内的所有加速度值。
7.一种基于信息融合的驾驶行为感知系统，其特征在于，所述系统包括：
传感器组件，用于采集车辆的加速度、车速以及航向角；
运算单元，用于通过所述加速度、所述车速和所述航向角对车辆坐标系进行水平校准和航向校准，并检测校准结果；若航向校准不成功则利用传感器数据进行融合分析，校准航向角，包括采集车辆上GPS的航向角、行驶速度以及加速度传感器和陀螺仪的数据；通过GPS航向角、速度、陀螺仪判断是否发生疑似加减速和转弯事件，并测量x、y方向的加速度值，从而求出z轴的旋转角度，采集一定数量的疑似加减速事件样本后，取平均值作为z轴的旋转角度；以及通过所述加速度、所述车速和所述航向角判断车辆加速、减速、转弯、碰撞行为是否发生，若发生则记录并上传相关数据；
其中，对于疑似加速事件样本采集：通过旋转z轴使y轴方向加速度变为0，x轴方向加速度为正；z轴旋转矩阵为：
Figure FDA0002989754630000063
设xyz方向重力值分别为Gx1,Gy1,Gz1，旋转后加速度分量为Gx2、Gy2、Gz2；则
Figure FDA0002989754630000071
则
Figure FDA0002989754630000072
对于疑似减速事件样本采集：通过旋转z轴使y轴方向加速度变为0，x轴方向加速度为负；从而得到
Figure FDA0002989754630000073
则
Figure FDA0002989754630000074
对于疑似左转弯事件样本采集：通过旋转z轴使x轴方向加速度为0，y轴方向加速度为正；设xyz方向重力值分别为Gx1,Gy1,Gz1，旋转后加速度分量为Gx2、Gy2、Gz2；则
Figure FDA0002989754630000075
则
Figure FDA0002989754630000076
对于疑似右转弯事件样本采集：通过旋转z轴使x轴方向加速度为0，y轴方向加速度为负；设xyz方向重力值分别为Gx1,Gy1,Gz1，旋转后加速度分量为Gx2、Gy2、Gz2；则
Figure FDA0002989754630000081
则
Figure FDA0002989754630000082
8.根据权利要求7所述的一种基于信息融合的驾驶行为感知系统，其特征在于，所述传感器组件包括：
加速度计，用于获取车辆的三轴加速度值；
GPS模块，用于获取车辆的速度、高度、航向角；
陀螺仪，用于获取车辆的偏航角速度；
电子罗盘，用于获取车辆的航向角度；
车辆总线单元，用于通过总线获取车辆的行驶速度。
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