CN109801397A - 一种基于信息共享的车载终端及信息交互方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于信息共享的车载终端，该车载终端包括车辆信息采集模块、道路识别、路面信息采集及障碍物识别模块、定位模块、陀螺仪和定位模块以及通讯模块。本发明还提供了一种上述车载终端进行信息共享的方法，包括五层算法。本发明基于车辆信息采集装置，通过通讯模块及服务器，将收集数据分层加工，应用并服务于各种不同场景下客户，使客户能够到更多得本车信息，他车信息及道路信息，让所有使用该体系下软硬件的交通参与者都能时刻洞悉路面自己参与下的交通环境情况。

Description

一种基于信息共享的车载终端及信息交互方法

技术领域

本发明涉及一种基于信息共享的车载终端，以及信息交互方法，属于智能网联汽车领域。

背景技术

目前应用于汽车上的信息收集装置有很多，OBD、ADAS、各类传感器，利用移动网络，选择其中一些数据，上传至服务器，各个服务商仅能提供一些简单统计类的服务，对驾驶员、车队来说，可参考的价值小。

发明内容

本发明针对现有技术存在的不足，提供一种基于信息共享的车载终端，以及信息共享方法。

本发明解决上述技术问题的一种技术方案如下：一种基于信息共享的车载终端，述车载终端包括：

车辆信息采集模块，通常使用OBD为车辆信息采集工具，用于采集本车信息、驾驶员操控信息；

道路识别、路面信息采集及障碍物识别模块，是以算法摄像头作为主要信息采集工具；算法摄像头用以获取包含碰撞距离、车道识别、路面障碍物判断、车道偏离判断、车道变道角度、行人识别、前方车辆变道识别的算法摄像头；

陀螺仪和定位模块，用以提供横向、纵向、垂直方向的加速度信息，以及方向、俯仰角度、滚转角度、角速度、经纬度、GPS速度、海拔高度信息；

通讯模块，包括近场通信模块和远场通信模块，近场通信模块的设备包含Wifi、蓝牙等，将需要交互信息传递至各个车载终端；远场通信模块通常是以移动通信为主，将本车信息、本车驾驶员信息、路面信息、路面识别物信息和路面障碍物信息传递通过基站至服务器。本发明的基站是指进行信息传递的无线电收发信电台公用移动通信基站。

本发明进一步设置为，所述车辆信息采集模块包括GPS系统或北斗系统、水温传感器、发动机机油温度传感器、发动机机油压力传感器、电压表、空气滤清器传感器、刹车片传感器、变速箱机油压力传感器、冷却液液位传感器、气温传感器、油位传感器、车速传感器发动机转速传感器、灯光系统、制动系统、CAN总线、节气门开度传感器、油门开度传感器、变速箱档位传感器、发动机扭矩传感器、胎压传感器、转向角度传感器。

本发明还提供了上述车载终端进行信息共享的方法，包括：

第一层算法，车辆信息采集模块采集本车信息，对比采集到的本车信息和预设定的阈值，得到本车的状态和运行状态是否超出合理范围，并给出预警；

第二层算法，包括：

通过发动机转速、车速、刹车信号判断转速和车速是否匹配，判断车辆是否处于空挡滑行；

通过发动机油压，判断发动机是否存在缺少机油或需要更改机油滤芯；

通过对油箱液位的读取，判断是否存在异常燃油减少的情况；

通过车速与档位是否匹配，判断是否存在长时间低档高速或高档低速的驾驶行为；

通过俯仰角度、档位、车速，判断是否存在错误档位的驾驶方式；

通过车辆刹车片传感器与轮胎在刹车时打滑的情况，判断刹车片是否能继续承受行驶；

通过档位、车速、发动机转速，判断车辆是否带档滑行，车速=轮胎直径*π *60/1000000/最终传动比/对应档位传动比*发动机转速（rpm）；

通过扭矩传感器、海拔、陀螺仪角度，判断车辆是否超重；

通过对车货总重的计算、刹车片的磨损、轮胎的磨损，计算车辆本次行程中最小刹车距离。

第三层算法，检测路面状况，并通过网络进行人车交互（V2P）及车车交互，分享各车辆检测到的数据；

通过陀螺仪提供的加速度，判断路面是否存在不平；

通过ABS系统，判断路面是否存在使车辆打滑的情况；

通过陀螺仪提供的俯仰角度，档位信息，判断车辆在长距离下坡路时是否使用正确的档位；

通过摄像头，判断路面是否有固定障碍物、活动障碍物、人以不正确的方式在参与交通活动；

通过摄像头及本车车速，判断前方是否有不合理减速和急刹车；

通过速度和陀螺仪信息，判断本车是否在进行急刹车；

通过对刹车距离的计算和摄像头对前车距离的收集，计算刹车距离是否足够；

通过外部移动通信及GPS数据，判断是否有移动物体以不正确的方式参与交通活动；

通过与他车的移动通信及GPS数据，将收集的公共信息与其共享。

第四层算法，服务器端将接收到的信息进行存储和分析处理，对驾驶员的驾驶技巧进行分析；

收集怠速时间、加速时间、经济转速、带档滑行、空挡滑行、稳定速度驾驶及油耗，对驾驶员的技巧进行全面分析；

第五层算法，服务器端对收到的信息进行针对于驾驶员性格方向的分析，包括对驾驶时注意力集中的时间分布、在高速上正确车道保持、高速上变道次数、城市道路变道次数、堵车时的心情分布、因他人不规范驾驶被干扰后的心情、与他车速度比较、安全车距的保持、超车次数、驾驶时间分布、驾驶时道路流量统计、急性驾驶，以上作为各个驾驶员驾驶性格分析的依据。

本发明进一步设置为，第一层算法中车辆信息采集模块采集的本车信息包括水温、发动机机油压力、发动机机油温度、电压、空滤进气压力、发动机功率、刹车片磨损情况、变速箱机油压力、冷却液液位、发动机机油液位、胎压传感器和手刹信息。

本发明进一步设置为，第二层算法中需要采集的信息包括：发动机转速、车速、刹车信息、油位、最终传动比、轮胎直径、档位传动比、节气门开度、油门位置、俯仰角、海拔高度、档位信号、扭矩、标准刹车距离，方向信息。

本发明进一步设置为，第三层算法中，交互的信息包括路面是否平整、路面是否打滑、长距离下坡是否选用正确档位、路面是否有固定障碍物、路面是否存在活动障碍物、前方附近是否有人参与交通活动、前方车辆是否急减速，本车是否急刹车、刹车距离、驾驶员注意力是否处于涣散状态、是否有人以不正确的方式参与交通活动，将以上所有公共信息发送至附近车辆终端。

本发明进一步设置为，第二层算法中，判断车辆是否超重的方法为：根据发动机功率扭矩曲线，计算阻力摩擦力、海拔高度、坡道斜度，利用公式F₁=f₁=μmgsin（90-α）+mgcos（90-α），F₂-f₂=m（V₁-V₂）/t分别计算从静止到行驶的瞬间阻力与重量的关系和行驶后加速至某一单位时间的速度差时的阻力及重量关系来求得载重；m是车货总重，F₁是从静止到行驶的牵引力，F₂是加速后的牵引力，f₁是从静止到行驶的阻力，f₂是加速后的阻力，a是加速度，μ是摩擦系数，V₁、V₂为速度功率以10%/千米海拔高度损失。

本发明进一步设置为，第四层算法中，分析驾驶员驾驶技巧：

根据转速、时间和车速判断怠速时间占比；

根据加速度、时间判断加速时间占比；

根据转速、时间、车速判断经济转速占比；

根据里程、耗油量、GPS信息判断耗油量；

根据车速、发动机转速判断空挡滑行时间；

根据时间、车速判断稳定驾驶时间；

根据刹车次数、前方车辆距离、陀螺仪加速度负数大小判断刹车方式。

本发明进一步设置为，第五层算法中，分析驾驶员驾驶性格和特性：

根据驾驶员每小时注意力集中状况，分析驾驶员注意力集中时间分布特征；

根据摄像头获得信号与车载终端获得的通信信号对比判断车道保持正确行使；

根据摄像头收集高速变道次数，超车次数与他车的速度对比，判断驾驶员习惯；

通过收集前方停车信息，再根据本车的加速、加油、刹车次数判断是否有急性驾驶习惯；

通过摄像头功能，进行与他车速度比较，判断安全距离保持特性及速度是否偏快的特性；

根据驾驶时间分布采集及道路流量采集，分析驾驶员对于驾驶时间的掌握；

通过在堵车时，通过对油门的深度及踩油门的反应时间，分析驾驶员在不同堵车时长的情况的心情分布；

通过因他人违规驾驶导致驾驶员被干扰后，司机对油门深度和刹车深度的反应判断司机的心情分布。

本发明将使用大部分现有数据及新开发数据，进行数据交互处理，将有用数据分层次展现给各层用户，例如，车辆载重和刹车距离等数据，在现有技术中还没有对这些数据的综合应用。具体的，本发明具有以下优点，1、现有技术使用较多传感器来完成某些功能，本发明使用较少的传感器来完成相应的功能。2、现有技术中通过收集OBD，ADAS数据，并通过通信信号传输至服务器，将类似熄火、启动次数，急刹车、急转弯次数进行统计，供企业管理者参考；本发明对数据进行收集，还进行分析处理，对驾驶行为进行纠正，同时帮助司机改善驾驶技巧及驾驶习惯，管理者能直接看到改善的成果。3、本发明增加路面信息共享功能。4、本发明增加车载道路识别及障碍物识别功能。5、本发明部分增加人车交互功能。6、本发明部分增加车车交互功能及内容。

综上所述，本发明基于信息采集装置，通过近场通信及服务器，将收集数据分层加工，应用并服务于各种不同场景下客户，使客户能够应付更多基于车辆的事故，或使简化运输类的工作流程等。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单介绍，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的附图。

图1为本发明的车载终端的信息共享示意图。

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、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，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。

一种基于信息共享的车载终端，述车载终端包括车辆信息采集模块、道路识别、路面信息采集及障碍物识别模块、陀螺仪和定位模块以及通讯模块。车辆信息采集模块通常使用OBD为车辆信息采集工具，用于采集本车信息、驾驶员操控信息。道路识别、路面信息采集及障碍物识别模块是以算法摄像头作为主要信息采集工具；算法摄像头用以获取包含碰撞距离、车道识别、路面障碍物判断、车道偏离判断、车道变道角度、行人识别、前方车辆变道识别的算法摄像头。陀螺仪和定位模块用以提供横向、纵向、垂直方向的加速度信息，以及方向、俯仰角度、滚转角度、角速度、经纬度、GPS速度、海拔高度信息。通讯模块包括近场通信模块和远场通信模块，近场通信模块的设备包含Wifi、蓝牙等，将需要交互信息传递至各个车载终端；远场通信模块通常是以移动通信为主，将本车信息、本车驾驶员信息、路面信息、路面识别物信息和路面障碍物信息传递通过基站至服务器。本发明的基站是指进行信息传递的无线电收发信电台公用移动通信基站。

具体的，车辆信息采集模块包括GPS系统或北斗系统、水温传感器、发动机机油温度传感器、发动机机油压力传感器、电压表、空气滤清器传感器、刹车片传感器、变速箱机油压力传感器、冷却液液位传感器、气温传感器、油位传感器、车速传感器发动机转速传感器、灯光系统、制动系统、CAN总线、节气门开度传感器、油门开度传感器、变速箱档位传感器、发动机扭矩传感器、胎压传感器、转向角度传感器。其中，可通过灯光系统可检测刹车信号和转向信号。

本发明还提供了一种上述车载终端进行信息共享的方法，包括第一层算法、第二层算法、第三层算法、第四层算法和第五层算法。

其中，第一层算法中，车辆信息采集模块采集本车信息，对比采集到的本车信息和预设定的阈值，得到本车的状态和运行状态是否超出合理范围，并给出预警。

从整体上看，信息采集模块采集本车信息，对比采集到的本车信息和预设定的阈值，得到本车的状态和运行状态是否超出合理范围，并给出预警。具体的，车辆信息采集模块采集的本车信息包括水温、发动机机油压力、发动机机油温度、电压、空滤进气压力、发动机功率、刹车片磨损情况、变速箱机油压力、冷却液液位、发动机机油液位、胎压传感器和手刹信息。

对于实际车辆，柴油机水温超过90度预警，汽油机105度，机油温度超过95度，即可以认为冷却系统即将或已经发生了故障，需要注意，发出预警；

电压小于某一阈值，如24V商用车适用21V最低电压，12V乘用车 车使用11.2V最低电压，给出电压亏电警告，需要检测启动瞬时电压，再低于一个更低的值，如乘用车在检测到启动瞬时电压为10V时则建议更换电瓶；

通过发动机油压，判断发动机是否存在缺少机油或需要更改机油滤芯；

通过发动机机油压力传感器是否变小，判断发动机是否缺少机油并发出少机油报警；

可以通过外特性曲线及油门位置进行判断发动机功率是否不足；

针对摩擦片厚度及本次行程刹车情况进行预警；

根据气温及液位传感器检测的液位来确定合适的冷却液容量。

第二层算法，需要采集的信息包括：发动机转速、车速、刹车信息、油位、最终传动比、轮胎直径、档位传动比、节气门开度、油门位置、俯仰角、海拔高度、档位信号、扭矩、标准刹车距离，方向信息；具体的，

通过发动机转速、车速、刹车信号判断车辆是否处于空挡滑行，具体的检测过称为：怠速转速，车速大于30，且2秒内无刹车信号且转速与车速不能匹配；

根据油位传感器测得剩余油量，在发送数据间隔的时间内发生油量减少，则判断为非正常少油；

判断车辆是否长时间高档低速行驶，利用公式“车速=轮胎直径*π *60/1000000/最终传动比/对应档位传动比*发动机转速（rpm）”，得出当前车辆档位，同时可用发动机转速是否低于某一值，如900转来进行判定，同时，收集俯仰角度信息，判断车辆是否处于长下坡路段，给司机建议最佳档位选择；

通过车辆刹车片传感器与轮胎在刹车时打滑的情况，判断刹车片是否能继续承受行驶；

通过档位、车速、发动机转速，判断车辆是否处于带档滑行状态；具体的检测过称为：如车速大于30km/时，发动机转速不是怠速转速，档位信息和节气门信息做辅助判断；

通过对车货总重的计算、刹车片的磨损、轮胎的磨损，计算车辆本次行程中最小刹车距离。具体的检测过称为：收集日常车辆刹车距离，再根据本次车货总重进行计算，并将数据给到摄像头以调整前碰撞预警距离。

其中判断车辆是否超重的方法为：根据发动机功率扭矩曲线，计算阻力摩擦力、海拔高度、坡道斜度，利用公式F₁=f₁=μmgsin（90-α）+mgcos（90-α），F₂-f₂=m（V₁-V₂）/t分别计算从静止到行驶的瞬间阻力与重量的关系和行驶后加速至某一单位时间的速度差时的阻力及重量关系来求得载重；m是车货总重，F₁是从静止到行驶的牵引力，F₂是加速后的牵引力，f₁是从静止到行驶的阻力，f₂是加速后的阻力，a是加速度，μ是摩擦系数，V₁、V₂为速度，功率以10%/千米海拔高度损失。

第三层算法，检测路面状况，并通过网络进行（V2P）及车车交互（V2V），分享各车辆检测到的数据；通过陀螺仪提供的加速度，判断路面是否存在不平；通过ABS系统，判断路面是否存在使车辆打滑的情况；通过陀螺仪提供的俯仰角度，档位信息，判断车辆在长距离下坡路时是否使用正确的档位；通过摄像头，判断路面是否有固定障碍物、活动障碍物、人以不正确的方式在参与交通活动；通过摄像头及本车车速，判断前方是否有不合理减速和急刹车；通过速度和陀螺仪信息，判断本车是否在进行急刹车；通过对刹车距离的计算和摄像头对前车距离的收集，计算刹车距离是否足够；通过外部移动通信及GPS数据，判断是否有移动物体以不正确的方式参与交通活动；通过与他车的移动通信及GPS数据，将收集的公共信息与其共享。

因此，交互的信息包括路面是否平整、路面是否打滑、长距离下坡是否选用正确档位、路面是否有固定障碍物、路面是否存在活动障碍物、前方附近是否有人参与交通活动、前方车辆是否急减速，本车是否急刹车、刹车距离、驾驶员注意力是否处于涣散状态、是否有人以不正确的方式参与交通活动，将以上所有公共信息发送至附近车辆终端。

具体的，根据陀螺仪的垂直方向加速度数值，判定路面是否不平；根据abs信号，判定为路面有使轮胎打滑的物体；每5秒采集一次俯仰角度信息，处于长时间下坡时，给出正确的下坡档位操作方式；摄像头判断路面固定障碍物信息和路面活动障碍物信息；结合摄像头及移动信号判断路面及其他车道交通参与者信息，判断危险系数，并对前方车辆计算减速度差、本车减速度值，以及对前方车辆计算减速度差，并使用本车的刹车距离进行计算。

在12：00到15：00及22：00到次日6：00期间，驾驶员注意力值低下，反应不灵敏；车载终端可通过手机的定位装置或车载终端的定位装置将本车的定位给基站服务器，服务器传送给车载终端。如果摄像头功能低下，则增加移动通信对GPS的发射频率，后台模拟行驶情况，将前后所有车辆信息给到各个车载终端。

第四层算法，服务器端将接收到的信息进行存储和分析处理，对驾驶员的驾驶技巧进行分析；

具体的，收集怠速时间、加速时间、经济转速、带档滑行、空挡滑行、稳定速度驾驶及油耗，对驾驶员的技巧进行全面分析。

分析驾驶员驾驶技巧：根据转速、时间和车速判断怠速时间占比；根据加速度、时间判断加速时间占比；根据转速、时间、车速判断经济转速占比；根据里程、耗油量、GPS信息判断耗油量；根据车速、发动机转速判断空挡滑行时间；根据时间、车速判断稳定驾驶时间；根据刹车次数、前方车辆距离、陀螺仪加速度负数大小判断刹车方式。

具体的，例如进行下面信息的统计，包括：发动机怠速；车速为0的时间统计、加速度时间统计；保持稳定速度，转速保持在1100-1300rpm的时间统计；单程里程/耗油量（高速与城市路况区分）；转速为非怠速转速，节气门开度为0，车速大于30km/h的时间统计，档位信息做辅助判断；转速为怠速转速，节气门开度为0，车速大于30km/h的时间统计，档位信息做辅助判断。摄像头（外部移动信号）确定与前方100米-200米车辆进入减速区间，本车还在继续加速，直至50米左右进入重刹车。

第五层算法，服务器端对收到的信息进行针对于驾驶员性格方向的分析，包括对驾驶时注意力集中的时间分布、在高速上正确车道保持、高速上变道次数、城市道路变道次数、堵车时的心情分布、因他人不规范驾驶被干扰后的心情、与他车速度比较、安全车距的保持、超车次数、驾驶时间分布、驾驶时道路流量统计、急性驾驶，以上作为各个驾驶员驾驶性格分析的依据。

分析驾驶员驾驶性格和特性的过称为：根据驾驶员每小时注意力集中状况，分析驾驶员注意力集中时间分布特征；根据摄像头获得信号与车载终端获得的通信信号对比判断车道保持正确行使；根据摄像头收集高速变道次数，超车次数与他车的速度对比，判断驾驶员习惯；通过收集前方停车信息，再根据本车的加速、加油、刹车次数判断是否有急性驾驶习惯；通过摄像头功能，进行与他车速度比较，判断安全距离保持特性及速度是否偏快的特性；根据驾驶时间分布采集及道路流量采集，分析驾驶员对于驾驶时间的掌握；通过在堵车时，通过对油门的深度及踩油门的反应时间，分析驾驶员在不同堵车时长的情况的心情分布；通过因他人违规驾驶导致驾驶员被干扰后，司机对油门深度和刹车深度的反应判断司机的心情分布。

具体的，收集驾驶员每小时注意力集中状态，以分析适合驾驶员司机的开车时长或及时干预；摄像头或外部通信信号来确定车辆长时间行驶的是正确的道路；摄像头或外部通信信号来确定车辆是以正确的超车方式进行驾驶；摄像头或外部通信信号与其他车辆速度进行比较，来确定合适的驾驶速度及驾驶习惯；摄像头或外部通信信号与前车相对距离保持时间来确定驾驶习惯；根据车速，前方车辆距离变化率，在整个减速过程中使用刹车的方式；统计每一次堵车时间，按时间分布分析在堵车期间驾驶员对油门及刹车的控制；统计司机因他人不规范操作被干扰后，司机本人对油门及刹车的控制。

综上所述，本发明具有以下功能：1、确定本车信息，包括长、宽、载重、刹车距离、司机驾驶习惯。2、利用各类硬件产品，OBD，算法摄像头，陀螺仪，定位芯片等收集各类数据。3、利用OBD中常用故障数据，建设第一层算法，在车辆不能工作前发现问题，行驶至能够解决问题的地点。4、融合OBD及摄像头，建设第二层算法，以改善驾驶员驾驶习惯为目的。5、利用通信信号传给基站，在一定范围内确定将要遇到的人、事、物，（特种车辆可提前入网，以给到设备车辆信息，及早避让）。6、融合所有硬件产品信息，建设第三层算法，将路面，行人，本车，他车等数据与附近终端进行共享，以便附近车辆尽早对路况做判断。7、通信技术包括2G、4G和5G网络。8、融合OBD及算法摄像头信息，累计驾驶行为，对驾驶技巧进行分析，做报表。9、融合OBD及算法摄像头信息，累计驾驶行为，对驾驶员驾驶性格做分析，以找出驾驶习惯的隐患点做目标。10、终端展现，一二三层算法都将在终端展现。

以上仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，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)

1.一种基于信息共享的车载终端，其特征在于，所述车载终端包括：

车辆信息采集模块，用于采集本车信息、驾驶员操控信息；

道路识别、路面信息采集及障碍物识别模块，以算法摄像头作为主要信息采集工具；

陀螺仪和定位模块，用以提供横向、纵向、垂直方向的加速度信息，以及方向、俯仰角度、滚转角度、角速度、经纬度、GPS速度、海拔高度信息；

通讯模块，包括近场通信模块和远场通信模块，利用远场通信模块将本车信息、本车驾驶员信息、路面信息、路面识别物信息和路面障碍物信息传递通过基站至服务器，利用近场通信模块，将各种信息传递至各个车载终端。

2.根据权利要求1所述的基于信息共享的车载终端，其特征在于，所述车辆信息采集模块包括GPS系统或北斗系统、水温传感器、发动机机油温度传感器、发动机机油压力传感器、电压表、空气滤清器传感器、刹车片传感器、变速箱机油压力传感器、冷却液液位传感器、气温传感器、油位传感器、车速传感器发动机转速传感器、灯光系统、制动系统、CAN总线、节气门开度传感器、油门开度传感器、变速箱档位传感器、发动机扭矩传感器、胎压传感器、转向角度传感器。

3.根据权利要求1或2所述的车载终端进行信息共享的方法，其特征在于，包括：

第一层算法，车辆信息采集模块采集本车信息，对比采集到的本车信息和预设定的阈值，得到本车的状态和运行状态是否超出合理范围，并给出预警；

第二层算法，包括：

通过发动机转速、车速、刹车信号判断转速和车速是否匹配，判断车辆是否处于空挡滑行；

通过发动机油压，判断发动机是否存在缺少机油或需要更改机油滤芯；

通过对油箱液位的读取，判断是否存在异常燃油减少的情况；

通过车速与档位是否匹配，判断是否存在长时间低档高速或高档低速的驾驶行为；

通过俯仰角度、档位、车速，判断是否存在错误档位的驾驶方式；

通过车辆刹车片传感器与轮胎在刹车时打滑的情况，判断刹车片是否能继续承受行驶；

通过档位、车速、发动机转速，判断车辆是否带档滑行；

通过扭矩传感器、海拔、陀螺仪角度，判断车辆是否超重；

通过对车货总重的计算、刹车片的磨损、轮胎的磨损，计算车辆本次行程中最小刹车距离；

第三层算法，检测路面状况，并通过网络进行人车交互及车车交互，分享各车辆检测到的数据；

通过陀螺仪提供的加速度，判断路面是否存在不平；

通过ABS系统，判断路面是否存在使车辆打滑的情况；

通过陀螺仪提供的俯仰角度，档位信息，判断车辆在长距离下坡路时是否使用正确的档位；

通过摄像头，判断路面是否有固定障碍物、活动障碍物、人以不正确的方式在参与交通活动；

通过摄像头及本车车速，判断前方是否有不合理减速和急刹车；

通过速度和陀螺仪信息，判断本车是否在进行急刹车；

通过对刹车距离的计算和摄像头对前车距离的收集，计算刹车距离是否足够；

通过外部移动通信及GPS数据，判断是否有移动物体以不正确的方式参与交通活动；

通过与他车的移动通信及GPS数据，将收集的公共信息与其共享；

第四层算法，服务器端将接收到的信息进行存储和分析处理，对驾驶员的驾驶技巧进行分析；

收集怠速时间、加速时间、经济转速、带档滑行、空挡滑行、稳定速度驾驶及油耗，对驾驶员的技巧进行全面分析；

第五层算法，服务器端对收到的信息进行针对于驾驶员性格方向的分析。

4.根据权利要求3所述的车载终端的信息共享方法，其特征在于，第一层算法中车辆信息采集模块采集的本车信息包括水温、发动机机油压力、发动机机油温度、电压、空滤进气压力、发动机功率、刹车片磨损情况、变速箱机油压力、冷却液液位、发动机机油液位、胎压传感器和手刹信息。

5.根据权利要求3所述的车载终端的信息共享方法，其特征在于，第三层算法中，交互的信息包括路面是否平整、路面是否打滑、长距离下坡是否选用正确档位、路面是否有固定障碍物、路面是否存在活动障碍物、前方附近是否有人参与交通活动、前方车辆是否急减速，本车是否急刹车、刹车距离、驾驶员注意力是否处于涣散状态、是否有人以不正确的方式参与交通活动，将以上所有公共信息发送至附近车辆终端。

6.根据权利要求3所述的车载终端的信息共享方法，其特征在于，第二层算法中，判断车辆是否超重的方法为：根据发动机功率扭矩曲线，计算阻力摩擦力、海拔高度、坡道斜度，利用公式F₁=f₁=μmgsin（90-α）+mgcos（90-α），F₂-f₂=m（V₁-V₂）/t分别计算从静止到行驶的瞬间阻力与重量的关系和行驶后加速至某一单位时间的速度差时的阻力及重量关系来求得载重；m是车货总重，F₁是从静止到行驶的牵引力，F₂是加速后的牵引力，f₁是从静止到行驶的阻力，f₂是加速后的阻力，a是加速度，μ是摩擦系数，V₁、V₂为速度，功率以10%/千米海拔高度损失。

7.根据权利要求3所述的车载终端的信息共享方法，其特征在于，第四层算法中，分析驾驶员驾驶技巧：

根据转速、时间和车速判断怠速时间占比；

根据加速度、时间判断加速时间占比；

根据转速、时间、车速判断经济转速占比；

根据里程、耗油量、GPS信息判断耗油量；

根据车速、发动机转速判断空挡滑行时间；

根据时间、车速判断稳定驾驶时间；

根据刹车次数、前方车辆距离、陀螺仪加速度负数大小判断刹车方式。

8.根据权利要求3所述的车载终端的信息共享方法，其特征在于，第五层算法中，分析驾驶员驾驶性格和特性：

根据驾驶员每小时注意力集中状况，分析驾驶员注意力集中时间分布特征；

根据摄像头获得信号与车载终端获得的通信信号对比判断车道保持正确行使；

根据摄像头收集高速变道次数，超车次数与他车的速度对比，判断驾驶员习惯；

通过收集前方停车信息，再根据本车的加速、加油、刹车次数判断是否有急性驾驶习惯；

通过摄像头功能，进行与他车速度比较，判断安全距离保持特性及速度是否偏快的特性；

根据驾驶时间分布采集及道路流量采集，分析驾驶员对于驾驶时间的掌握；

通过在堵车时，通过对油门的深度及踩油门的反应时间，分析驾驶员在不同堵车时长的情况的心情分布；

通过因他人违规驾驶导致驾驶员被干扰后，司机对油门深度和刹车深度的反应判断司机的心情分布。