CN110428621B - 一种基于轨迹数据的浮动车危险驾驶行为监测与预警方法 - Google Patents

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Abstract

本发明适用于交通安全中的汽车监测领域,提供了一种基于轨迹数据对浮动车危险驾驶行为进行监测和预警的方法,通过轨迹数据采样与数字地图相匹配,监测浮动车辆的采样速度、加速度、方位角等参数,对其的危险驾驶行为进行判定,并及时向车内人员进行安全预警。本发明充分利用了数字地图的优势,对车辆的轨迹数据进行分析,更加系统完善地发挥车辆轨迹线信息的作用,对保证交通安全、较少污染具有重要意义。

Description

一种基于轨迹数据的浮动车危险驾驶行为监测与预警方法
技术领域
本发明涉及交通安全领域,具体的说是一种基于轨迹数据对浮动车危险驾驶行为进行监测与预警方法。
背景技术
随互联网、大数据、电子地图等数据的飞速发展,带有定位系统的车辆(浮动车)数量越来越多,基于定位数据对交通状态的监测、交通趋势的预测、驾驶人行为等相关方面的研究也呈井喷之势。国内学者对危险(不良)驾驶行为的监测方面也有不少研究,如姚峰军等申请的“基于GPS的不良驾驶行为的监测方法和系统-申请公开”,基于GPS数据主要分析了急加速、急刹车、急转弯、超速行驶等驾驶行为;罗赞文发明“一种基于北斗或者GPS数据的车辆实时驾驶行为优劣评估方法”。
目前基于定位信息的驾驶行为监测中存在的主要问题有:①危险驾驶行为的监测以超速行驶、急转弯、急加速、急减速、夜间驾驶和疲劳驾驶等,对频繁变道、违法停车等方面的监测鲜有涉及;②对离散的定位数据分析较多,而对定位数据形成的轨迹数据的综合分析较少,尤其是轨迹与地图结合的分析几乎尚未涉及;③目前基于定位信息对驾驶人危险(不良)驾驶行为的监测中,对海量的地图信息的使用较少,大都仅用于定位点与地图匹配以及对定位点信息中异常信息的校正和去除,对目前海量的地图信息几乎没有使用,如路网属性信息:路长、路宽、交叉口等信息,以及海量的POI点(Point of Interest)如公交、加油站等信息几乎都没有使用。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于轨迹数据的浮动车危险驾驶行为监测与预警方法,主要利用浮动车的轨迹数据结合电子地图信息,覆盖了目前鲜有涉及的频繁变道、违法停车等技术范畴,对司机的危险驾驶行为进行监测。
本发明的实现通过以下提供一种基于轨迹数据的浮动车危险驾驶行为监测与预警方法,包括步骤:
A.数据处理:将车辆的原始北斗或者GPS等定位数据进行数据清洗和重构,去掉异常数据和冗余数据;
B.轨迹数据与数字地图的匹配;将车辆的北斗或者GPS数据快速匹配到数字地图上,将车辆轨迹数据与数字地图相关联,确定车辆所属路段,每经过采样间隔T秒进行一次采样,其中1≤T≤10;
C.超速判断:每次采样的速度为V,车辆当前区域的限速为V1,车速浮动值V2,当连续3个以上V≥V1+V2时,判断为超速,其中0≤V2≤10;
D.急加速判断:定义加速度变化值α=a2-a1,其中上一时刻的加速度
Figure BDA0002148572070000021
下一时刻的加速度
Figure BDA0002148572070000022
当α≥2.22/s2时,判断为急加速;
E.急减速判断:当α≤-2.22/s2时,判断为急减速;
F.急转弯判断:定义下一时刻方位角
Figure BDA0002148572070000023
与上一时刻方位角
Figure BDA0002148572070000024
的变化的绝对值
Figure BDA0002148572070000025
Figure BDA0002148572070000026
时,判断为急转弯;
G.频繁变道判断:车辆变道时,将道路沿车辆行驶方向,道路按每S米自动分段,定义车辆在S米内、道路垂直方向上的纵向位移绝对值之和,即距离车辆初始轨迹线方向的最大纵向位移为β,其中500≤S≤2000,当β≥7米时,判断为频繁变道;
H.预警:当监测到以上危险驾驶行为时,监测平台进行预警。
本发明的进一步技术方案是,所述基于轨迹数据的浮动车危险驾驶行为监测与预警方法,还包括以下步骤:
I.违法停车判断:当车辆连续3个以上V=0,并满足以下所有情况时判断为违法停车:
①存在多种载客状态值;
②车辆定位点距离道路边线的最小距离H1≤1米;
③车辆定位点属于数字地图中道路、点属性中违法停车的范围;
J.预警:当监测到以上危险驾驶行为时,监测平台进行预警。
本发明的有益效果是:
本发明针对浮动车的危险驾驶行为进行监测,提供了一种基于轨迹数据和地图数据相结合的浮动车危险驾驶行为进行监测与预警的方法和系统,主要包括超速、急加速、急减速、急转弯、频繁变道、违法停车等,尤其是提出了对频繁变道、违法停车的监测,充分利用了数字地图的优势,对车辆的轨迹数据进行分析,得到的结论更加系统完善,技术手段也与现代浮动车多使用网络化大数据的特征更加契合。既是对浮动车辆自带的GPS数据的挖掘,又结合了导航地图的信息,发挥车辆轨迹线信息的作用,对保证交通安全、较少污染具有重要意义。
附图说明
图1是本发明车辆变道示意图
具体实施方式
下面将结合本发明实施例及附图,对本发明的技术方案进行进一步的阐述。
实施例1
本发明的实现过程为一种基于轨迹数据的浮动车危险驾驶行为监测与预警方法,包括步骤:
A.数据处理:将某车辆的原始北斗或者GPS等定位数据进行数据清洗和重构,去掉异常数据和冗余数据;
B.轨迹数据与数字地图的匹配;将该车辆的北斗或者GPS数据快速匹配到数字地图上,将车辆轨迹数据与数字地图相关联,确定车辆所属路段,每经过采样间隔2秒进行一次采样;
C.超速判断:该车辆连续三次采样点速度分别为40km/h,45km/h, 70km/h,当前区域的限速为80km/h,不做超速判定;
D.急加速判断:定义加速度变化值α=a2-a1,其中上一时刻的加速度
Figure BDA0002148572070000031
下一时刻的加速度
Figure BDA0002148572070000032
计算可得α=2.78/s2,判断为急加速;
E.预警:监测平台进行预警。
实施例2
如图1所示,本发明的实现过程为一种基于轨迹数据的浮动车危险驾驶行为监测与预警方法,包括步骤:
A.数据处理:将某车辆的原始北斗或者GPS等定位数据进行数据清洗和重构,去掉异常数据和冗余数据;
B.轨迹数据与数字地图的匹配;将该车辆的北斗或者GPS数据快速匹配到数字地图上,将车辆轨迹数据与数字地图相关联,确定车辆所属路段,每经过采样间隔5秒进行一次采样;
C.超速判断:该车辆连续三次采样点速度分别为40km/h,50km/h, 60km/h,当前区域的限速为60km/h,不做超速判定;
D.急加速判断:定义加速度变化值α=a2-a1,其中上一时刻的加速度
Figure BDA0002148572070000041
下一时刻的加速度
Figure BDA0002148572070000042
计算可得α=0,不做急加速判定;
E.急减速判断:不做急减速判定;
F.急转弯判断:定义下一时刻方位角
Figure BDA0002148572070000043
与上一时刻方位角
Figure BDA0002148572070000044
的变化的绝对值
Figure BDA0002148572070000045
该车辆
Figure BDA0002148572070000046
不做急转弯判定;
G.频繁变道判断:车辆变道时,将道路沿车辆行驶方向,道路按每1000米自动分段,该车辆在1000米内、道路垂直方向上两次变道,纵向距离变化分别为3.5米、4.5米,可得到该车辆最大纵向位移为8米,判断为频繁变道;
E.预警:当监测到以上危险驾驶行为时,监测平台进行预警。

Claims (1)

1.一种基于轨迹数据的浮动车危险驾驶行为监测与预警方法,其特征在于,包括以下步骤:
A.数据处理:将车辆的GPS或者原始北斗定位数据进行数据清洗和重构,去掉异常数据和冗余数据;
B.轨迹数据与数字地图的匹配;将经过步骤A处理后的车辆的北斗或者GPS数据快速匹配到数字地图上,把其中的车辆轨迹数据与数字地图相关联,确定车辆所属路段,每经过采样间隔T秒进行一次采样,其中1≤T≤10;
C.超速判断:每次采样的速度为V,车辆当前区域的限速为V1,车速浮动值V2,当连续3个以上V≥V1+V2时,判断为超速,其中0≤V2≤10;
D.急加速判断:定义加速度变化值α=a2-a1,其中上一时刻的加速度
Figure FDA0003545340800000011
下一时刻的加速度
Figure FDA0003545340800000012
当α≥2.22/s2时,判断为急加速;
E.急减速判断:当α≤-2.22/s2时,判断为急减速;
F.急转弯判断:下一时刻方位角
Figure FDA0003545340800000013
与上一时刻方位角
Figure FDA0003545340800000014
的变化的绝对值
Figure FDA0003545340800000015
Figure FDA0003545340800000016
时,判断为急转弯;
G.频繁变道判断:车辆变道时,将道路沿车辆行驶方向,道路按每S米自动分段,定义车辆在S米内、道路垂直方向上的纵向位移绝对值之和,即距离车辆初始轨迹线方向的最大纵向位移为β,其中500≤S≤2000,当β≥7米时,判断为频繁变道;
H.违法停车判断:当车辆连续3个以上V=0,并满足以下所有情况时判断为违法停车:
①存在多种载客状态值;
②车辆定位点距离道路边线的最小距离H1≤1米;
③车辆定位点属于数字地图中道路、点属性中违法停车的范围;
I.预警:当监测到以上危险驾驶行为时,监测平台进行预警。
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