CN109740840A - 一种基于人、车、路和环境的多元分析驾驶风险评估系统 - Google Patents
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Abstract
本发明为一种人、车、路和环境的多元分析驾驶风险评估系统，使用本技术方案进行风险评估，采集驾驶员、车辆、路线和天气等各方面对在途安全有影响的数据，通过数学模型对采集的信息进行计算得出各方面的在途风险指数，将不可量化的风险因素量化后可以让驾驶员行驶过程中更直观了解行驶状态，当量化后的风险影响因素超过安全值后预警模块报警可以达到提醒的效果，能够进一步降低在途行驶风险。
Description
技术领域
本发明涉及驾驶风险评估系统技术领域，尤其涉及一种基于人、车、路和环境的多元分析驾驶风险评估系统。
背景技术
车辆在途行驶过程中最重要的问题就是安全问题，并且安全问题的影响因素也是多方面的，驾驶员、车辆、路况、天气等都会对在途安全产生影响，而这些影响因素通常都是不可量化的，因此对在途过程的风险性增加了不确定性，为了增加在途行驶的安全性，需要对这些安全影响因素进行量化并且能够提醒驾驶员调整是迫切需要解决的问题。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提供以下技术方案：
一种人、车、路和环境的多元分析驾驶风险评估系统，包括系统平台和智能终端，系统平台包括驾驶员风险评估模块、车辆风险评估模块、线路风险评估模块、环境风险评估模块和预警模块：
所述驾驶员风险评估模块基于驾驶员风险评估模型所得，驾驶员风险评估模型为
R1=a1x1+a2x2，
其中R1为驾驶员风险评估数值，a1表示…，a2表示…，驾驶员风险指的是驾驶员在行车过程中的各种状态对驾驶安全性可能带来风险的预估；
所述车辆风险评估模块基于车辆风险评估模型所得，车辆风险评估模型为
R2=a31x3+a4x5，
其中R2为车辆风险评估数值，a1表示…，a2表示…，车辆风险指的是车辆在在途过程中由于车辆本身各方面的性能对旅途可能带来风险的预估；
所述线路风险评估模块基于线路风险评估模型所得，线路风险评估模型为
R2=a31x3+a4x5，
其中R2为线路风险评估数值，a1表示…，a2表示…，所述线路风险指的是在途过程中行驶线路状况方面的影响因素对旅途可能带来的风险的预估；
所述环境风险评估模块基于环境风险评估模型所得，环境风险评估模型为
R2=a31x3+a4x5，
其中R2为环境风险评估数值，a1表示…，a2表示…，环境风险指的是在途过程中天气因素对旅途过程中行驶风险影响的预估；
预警模块包括语音提示系统和信息传送系统，当R1、R2、R3、R4、R总中的任意一个数值达到预警值后，语音提示系统会提醒驾驶员并提供处理方案，同时信息传送系统会将得到的风险评估发送到系统平台上。
在其中一个实施例中，所述系统平台的资料库中有驾驶员基本信息，所述驾驶员风险评估模块会从系统平台上调取驾驶员基本信息，基本信息包括年龄、驾龄、违章记录、事故记录、心理测试评分、健康情况，所述驾驶员风险评估模块还包括驾驶员录入休息情况。
在其中一个实施例中，所述车辆风险评估模块的影响因素包括车辆基本情况、车龄、车型、车身保养、保养记录、行驶里程数和修理记录。
在其中一个实施例中，所述线路风险评估模块包括GPS定位导航系统，车辆在途行驶过程中GPS定位导航系统会自动规划路线，并且将线路的路况和拥堵情况作为评估影响因素自动录入到线路风险评估模型中计算线路风险评估数值。
在其中一个实施例中，所述环境风险评估模块设置有天气模块，天气模块通过网络自动更新天气情况，天气模块将天气情况发送给环境风险评估模型计算环境风险评估数值，天气情况包括气候、温度、风向、湿度、PM2.5数值。
在其中一个实施例中，所述智能终端包括手机、电脑、Ipad和个人便携移动设备，智能终端上安装使用APP。
在其中一个实施例中，驾驶员风险评估模块、车辆风险评估模块、线路风险评估模块、环境风险评估模块和预警模块的数据可以通过设置时间段随时更新数据，以达到及时更新的效果。
使用本技术方案进行风险评估，采集驾驶员、车辆、路线和天气等各方面对在途安全有影响的数据，通过数学模型对采集的信息进行计算得出各方面的在途风险指数，将不可量化的风险因素量化后可以让驾驶员行驶过程中更直观了解行驶状态，当量化后的风险影响因素超过安全值后预警模块报警可以达到提醒的效果，能够进一步降低在途行驶风险。
附图说明
图1是本发明一实施例的方块图。
具体实施方式
下面结合附图及实施方式对本发明作进一步详细的说明。
本实施例中的智能终端设备，包括但不限于手机、定制手环、个人数字助理、无线手持设备、无线上网本、个人电脑、便携电脑等。
如图1所示，一种人、车、路和环境的多元分析驾驶风险评估系统，包括系统平台和智能终端，直接在智能终端设备的APP上使用，系统平台包括驾驶员风险评估模块、车辆风险评估模块、线路风险评估模块、环境风险评估模块和预警模块，其中每个模块均由相对应的模型公式计算出数值，在模型公式计算前，需要对数据进行采集，其中一些数据为历史采集数据， 驾驶员风险评估模块的数据参数为平台录入数据，包括驾驶员基本情况，基本信息包括年龄、驾龄、违章记录、事故记录、心理测试评分、健康情况，所述驾驶员风险评估模块还包括驾驶员录入休息情况。
车辆风险评估模块的数据参数包括车辆基本情况、车龄、车型、车身保养、保养记录、行驶里程数和修理记录。
线路风险评估模块包括GPS定位导航系统，车辆在途行驶过程中GPS定位导航系统会自动规划路线，并且将线路的路况和拥堵情况作为评估影响因素自动录入到线路风险评估模型中计算线路风险评估数值。
环境风险评估模块设置有天气模块，天气模块通过网络自动更新天气情况，天气模块将天气情况发送给环境风险评估模型计算环境风险评估数值，天气情况包括气候、温度、风向、湿度、PM2.5数值。
四个模块的计算数值综合传输到预警模块中进行处理计算出综合风险评估数值，各个模块的风险数值其中一个超出设定值时，预警模块针对相对应的风险模块提出报警。比如当线路风险评估值超出设定值时，预警模块会报警，并且使线路风险模块重新规划路线；当环境风险评估值超出设定值时，预警模块会报警，提劲驾驶员减速行驶或暂时停止行驶以规避风险。
在其中一个实施例中，驾驶员风险评估模块、车辆风险评估模块、线路风险评估模块、环境风险评估模块和预警模块的数据可以通过设置时间段随时更新数据，以达到及时更新的效果。
以上所述仅为本发明的一个具体实施例，但本发明的结构特征并不限于此，任何本领域的技术人员在本发明的领域内，所作的变化或修饰均涵盖在本发明的专利范围内。
Claims (7)
1.一种人、车、路和环境的多元分析驾驶风险评估系统，其特征在于包括系统平台和智能终端，系统平台包括驾驶员风险评估模块、车辆风险评估模块、线路风险评估模块、环境风险评估模块和预警模块：
所述驾驶员风险评估模块基于驾驶员风险评估模型所得，驾驶员风险评估模型为
R1=a1x1+a2x2，
其中R1为驾驶员风险评估数值，a1表示…，a2表示…，驾驶员风险指的是驾驶员在行车过程中的各种状态对驾驶安全性可能带来风险的预估；
所述车辆风险评估模块基于车辆风险评估模型所得，车辆风险评估模型为
R2=a31x3+a4x5，
其中R2为车辆风险评估数值，a1表示…，a2表示…，车辆风险指的是车辆在在途过程中由于车辆本身各方面的性能对旅途可能带来风险的预估；
所述线路风险评估模块基于线路风险评估模型所得，线路风险评估模型为
R2=a31x3+a4x5，
其中R2为线路风险评估数值，a1表示…，a2表示…，所述线路风险指的是在途过程中行驶线路状况方面的影响因素对旅途可能带来的风险的预估；
所述环境风险评估模块基于环境风险评估模型所得，环境风险评估模型为
R2=a31x3+a4x5，
其中R2为环境风险评估数值，a1表示…，a2表示…，环境风险指的是在途过程中天气因素对旅途过程中行驶风险影响的预估；
预警模块包括语音提示系统和信息传送系统，当R1、R2、R3、R4、R总中的任意一个数值达到预警值后，语音提示系统会提醒驾驶员并提供处理方案，同时信息传送系统会将得到的风险评估发送到系统平台上。
2.根据权利要求1所述一种人、车、路和环境的多元分析驾驶风险评估系统，其特征在于：所述系统平台的资料库中有驾驶员基本信息，所述驾驶员风险评估模块会从系统平台上调取驾驶员基本信息，基本信息包括年龄、驾龄、违章记录、事故记录、心理测试评分、健康情况，所述驾驶员风险评估模块还包括驾驶员录入休息情况。
3.根据权利要求1所述一种人、车、路和环境的多元分析驾驶风险评估系统，其特征在于：所述车辆风险评估模块的影响因素包括车辆基本情况、车龄、车型、车身保养、保养记录、行驶里程数和修理记录。
4.根据权利要求1所述一种人、车、路和环境的多元分析驾驶风险评估系统，其特征在于：所述线路风险评估模块包括GPS定位导航系统，车辆在途行驶过程中GPS定位导航系统会自动规划路线，并且将线路的路况和拥堵情况作为评估影响因素自动录入到线路风险评估模型中计算线路风险评估数值。
5.根据权利要求1所述一种人、车、路和环境的多元分析驾驶风险评估系统，其特征在于：所述环境风险评估模块设置有天气模块，天气模块通过网络自动更新天气情况，天气模块将天气情况发送给环境风险评估模型计算环境风险评估数值，天气情况包括气候、温度、风向、湿度、PM2.5数值。
6.根据权利要求1所述一种人、车、路和环境的多元分析驾驶风险评估系统，其特征在于：所述智能终端包括手机、电脑、Ipad和个人便携移动设备，智能终端上安装使用APP。
7.根据权利要求1所述一种人、车、路和环境的多元分析驾驶风险评估系统，其特征在于：驾驶员风险评估模块、车辆风险评估模块、线路风险评估模块、环境风险评估模块和预警模块的数据可以通过设置时间段随时更新数据，以达到及时更新的效果。
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