CN110606092B - 行车状态的确定方法、装置、车辆及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例公开了一种行车状态的确定方法、装置、车辆及存储介质。该方法包括：获取车辆的当前车速和方向盘的转角速度，根据当前车速，结合预先确定的动态阈值方程，确定当前车速对应的方向盘转角速度阈值，当方向盘的转角速度大于或等于方向盘转角速度阈值时，确定车辆当前处于急转弯状态。与现有技术相比，本发明实施例根据车辆的当前车速，结合预先确定的动态阈值方程，确定当前车速对应的方向盘转角速度阈值，使得方向盘转角速度阈值可以根据车速自适应确定，与现有技术采用固定的方向盘转角速度阈值相比，本发明实施例以动态的方向盘转角速度阈值作为判定条件，确定车辆当前是否处于急转弯状态，提高了急转弯状态确定的准确度。

Description

行车状态的确定方法、装置、车辆及存储介质
技术领域
本发明实施例涉及安全驾驶技术领域，尤其涉及行车状态的确定方法、装置、车辆及存储介质。
背景技术
基于用户行为的保险(Usage Based Insurance，简称UBI保险)是一种根据用户驾驶习惯来定价的车险险种。在评估车辆所缴纳的险种时，保险公司通常对车辆所对应用户的驾驶习惯进行分析，根据分析结果确定合适的险种。用户的驾驶习惯在一定程度上可以根据行车状态确定，因此，行车状态判定的准确度直接影响用户驾驶习惯的判断，进而影响车险险种的确定，其中，急转弯状态是行车状态的一种表现，是评价用户驾驶习惯好坏的重要指标。
现阶段判定急转弯的方法中，主要是通过加速度传感器获取车辆的加速度，根据加速度确定车辆的侧向加速度，并将该侧向加速度与预设的侧向加速度阈值进行比较，来确定是否进入急转弯状态。由于加速传感器的精度较低，使得测量的加速度的精度较低，最终得到的侧向加速度的精度也较低，影响了急转弯状态的判定。
发明内容
本发明实施例提供一种行车状态的确定方法、装置、车辆及存储介质，以提高行车状态确定的准确度。
第一方面，本发明实施例提供一种行车状态的确定方法，包括：
获取车辆的当前车速和方向盘的转角速度；
根据所述当前车速，结合预先确定的动态阈值方程，确定所述当前车速对应的方向盘转角速度阈值；
当所述方向盘的转角速度大于或等于所述方向盘转角速度阈值时，确定所述车辆当前处于急转弯状态。
可选的，所述动态阈值方程的确定过程如下：
获取急转弯状态的特征向量集，所述特征向量集包括至少一个特征向量，所述特征向量由所述车辆处于急转弯状态所对应的车速和方向盘的转角速度组成；
确定各所述特征向量到分割超平面的距离，所述分割超平面用于分割急转弯状态和非急转弯状态；
当所述特征向量到所述分割超平面的距离的最小值大于或等于设定阈值时，将所述分割超平面对应的超平面方程，作为动态阈值方程。
可选的，所述根据所述当前车速，结合预先确定的动态阈值方程，确定所述当前车速对应的方向盘转角速度阈值，包括：
将所述当前车速输入所述动态阈值方程，获取所述前车速对应的方向盘转角速度阈值。
可选的，在确定所述车辆当前处于急转弯状态之后，还包括：
生成急转弯结果，并上报给车联网云平台，以使所述车联网云平台根据接收的急转弯结果辅助确定对应所述车辆的车险险种。
第二方面，本发明实施例还提供一种行车状态的确定装置，包括：
信息获取模块，用于获取车辆的当前车速和方向盘的转角速度；
阈值确定模块，用于根据所述当前车速，结合预先确定的动态阈值方程，确定所述当前车速对应的方向盘转角速度阈值；
急转弯状态确定模块，用于当所述方向盘的转角速度大于或等于所述方向盘转角速度阈值时，确定所述车辆当前处于急转弯状态。
可选的，所述动态阈值方程的确定过程如下：
获取急转弯状态的特征向量集，所述特征向量集包括至少一个特征向量，所述特征向量由所述车辆处于急转弯状态所对应的车速和方向盘的转角速度组成；
确定各所述特征向量到分割超平面的距离，所述分割超平面用于分割急转弯状态和非急转弯状态；
当所述特征向量到所述分割超平面的距离的最小值大于或等于设定阈值时，将所述分割超平面对应的超平面方程，作为动态阈值方程。
可选的，所述阈值确定模块，具体用于将所述当前车速输入所述动态阈值方程，获取所述前车速对应的方向盘转角速度阈值。
可选的，该装置还包括：
结果生成模块，用于在确定所述车辆当前处于急转弯状态之后，生成急转弯结果，并上报给车联网云平台，以使所述车联网云平台根据接收的急转弯结果辅助确定对应所述车辆的车险险种。
第三方面，本发明实施例还提供一种车辆，包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序；
方向盘；
速度传感器，用于实时测量车辆的车速；
通信终端，与车联网云平台进行通信，将所述处理器生成的急转弯结果发送给所述车联网云平台，以使所述车联网云平台根据接收的急转弯结果辅助确定对应所述车辆的车险险种；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如第一方面所述的行车状态的确定方法。
第四方面，本发明实施例还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面所述的行车状态的确定方法。
本发明实施例提供一种行车状态的确定方法、装置、车辆及存储介质，根据车辆的当前车速，结合预先确定的动态阈值方程，确定当前车速对应的方向盘转角速度阈值，使得方向盘转角速度阈值可以根据车速自适应确定，与现有技术采用固定的方向盘转角速度阈值相比，本发明实施例以动态的方向盘转角速度阈值作为判定条件，确定车辆当前是否处于急转弯状态，提高了急转弯状态确定的准确度。
附图说明
图1为本发明实施例一提供的一种行车状态的确定方法的流程图；
图2为本发明实施例二提供的一种行车状态的确定方法的流程图；
图3为本发明实施例二提供的一种确定动态阈值方程的过程示意图；
图4为本发明实施例二提供的一种动态阈值方程的曲线示意图；
图5为本发明实施例三提供的一种行车状态的确定装置的结构图；
图6为本发明实施例四提供的一种车辆的结构图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。此外，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的一种行车状态的确定方法的流程图，本实施例可适用于确定行车状态的情况，该方法可以由行车状态的确定装置来执行，该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，该装置可配置于车辆中。具体的，该方法可以包括如下步骤：
S110、获取车辆的当前车速和方向盘的转角速度。
车速可以通过设置在车辆上的速度传感器实时获取，方向盘的转角速度可以根据设定时间内方向盘转动的角度确定，由于方向盘转动是在短时间内完成，因此在该时间内可以认为车速保持不变，由此可以获取车辆的当前车速以及方向盘的转角速度。可选的，为了防止行驶过程中因道路颠簸等情况导致方向盘的转动幅度较大而干扰行车状态的确定，可以对方向盘转角速度进行滤波。
S120、根据所述当前车速，结合预先确定的动态阈值方程，确定所述当前车速对应的方向盘转角速度阈值。
动态阈值方程是动态确定方向盘转角速度阈值的方程，其对应的方向盘转角速度阈值跟随车速动态变化。可以理解的是，不同的车型在不同的车速对应的方向盘转角速度阈值不同，为了提高行车状态确定的准确度，实施例结合动态阈值方程确定与当前车速对应的方向盘转角速度阈值，进而根据方向盘转角速度阈值确定当前车辆的行车状态。动态阈值方程可以依据车型分别确定，不同的车型对应不同的动态阈值方程，实际应用时，可以根据车型选择对应的动态阈值方程，进而根据该车型所对应的当前车速确定对应的方向盘转角速度阈值，实现对当前车型行车状态的确定。
本实施例的行车状态以急转弯和非急转弯为例，即行车状态要么是急转弯状态，要么是非急转弯状态，因此可以看作是一个二分类问题。可选的，可以采集不同车型在急转弯状态和非急转弯状态的车速以及对应的方向盘转角速度，利用机器学习方法进行训练，得到对应的动态阈值方程，其中，机器学习方法可以采用支持向量机(Support VectorMachine,SVM)。
S130、当所述方向盘的转角速度大于或等于所述方向盘转角速度阈值时，确定所述车辆当前处于急转弯状态。
急转弯状态可以根据方向盘的转角速度确定，例如当方向盘的转角速度大于或等于某个阈值时，认为车辆当前处于急转弯状态，否则，认为车辆当前处于非急转弯状态。本实施例的阈值可以通过车速和动态阈值方程动态确定，当获取的方向盘的转角速度大于或等于当前车速对应的方向盘转角速度阈值时，认为车辆当前处于急转弯状态，否则，认为车辆当前处于非急转弯状态。
本发明实施例一提供一种行车状态的确定方法，根据车辆的当前车速，结合预先确定的动态阈值方程，确定当前车速对应的方向盘转角速度阈值，使得方向盘转角速度阈值可以根据车速自适应确定，与现有技术采用固定的方向盘转角速度阈值相比，本发明实施例以动态的方向盘转角速度阈值作为判定条件，确定车辆当前是否处于急转弯状态，提高了急转弯状态确定的准确度。
实施例二
图2为本发明实施例二提供的一种行车状态的确定方法的流程图，本实施例是在上述实施例的基础上进行优化，参考图2，该方法包括如下步骤：
S210、获取急转弯状态的特征向量集。
其中，所述特征向量集包括至少一个特征向量，所述特征向量由所述车辆处于急转弯状态所对应的车速和方向盘的转角速度组成。针对某一车型，可以实时采集车辆的行驶数据，该行驶数据包括车速和方向盘转角速度，筛选车辆处于急转弯状态所对应的车速和方向盘转角速度，组成特征向量，并将急转弯状态的特征向量集作为训练样本，非急转弯状态所对应的车速和方向盘转角速度形成测试样本，用于后续验证动态阈值方程的准确性。为了保证动态阈值方程的准确性，所组成的特征向量中车速和方向盘转角速度尽可能覆盖设定的速度范围和方向盘转角速度范围，例如速度范围可以是0-120km/h，方向盘转角速度范围为-360°-+360°，其中，方向盘向左转动，记为负，向右转动记为正。实施例对训练样本和测试样本的数量不进行限定。
S220、确定各所述特征向量到分割超平面的距离，所述分割超平面用于分割急转弯状态和非急转弯状态。
可选的，本实施例以机器学习方法为支持向量机为例。分割超平面用于分割急转弯状态和非急转弯状态，分割超平面所对应的超平面方程可以通过下面的公式确定：
ωTx+b＝0
其中，ω＝(ω1,ω2)表示分割超平面的法向量，x＝(x1,x2)为特征向量，x1为车速，x2为方向盘的转角速度，b为位移项，分割超平面与坐标原点之间的距离不同，b的大小不同，可以根据特征向量到分割超平面的距离确定b的大小。具体的，可以通过如下公式确定特征向量到分割超平面的距离：
Figure BDA0002196298720000081
其中，d为特征向量到分割超平面的距离。
S230、所述特征向量到所述分割超平面的距离的最小值是否大于或等于设定阈值，若是，执行S240，否则，执行S250，并返回执行S220。
假定急转弯状态对应的特征向量有n个，分别计算n个特征向量到分割超平面的距离，并确定最小值，当最小值大于或等于设定阈值时，将分割超平面对应的超平面方程作为动态阈值方程，否则，更新ω和b，直至特征向量到分割超平面的距离的最小值大于或等于设定阈值为止。其中，设定阈值的大小可以根据实际需要设置。
S240、将所述分割超平面对应的超平面方程，作为动态阈值方程。
当特征向量到所述分割超平面的距离的最小值大于或等于设定阈值时，将分割超平面对应的超平面方程作为动态阈值方程，即ω1*x1+ω2*x2+b＝0，根据该公式可以看出当特征向量到所述分割超平面的距离的最小值大于或等于设定阈值时，ω1、ω2和b确定，当车速x1确定时，与车速x1对应的方向盘转角速度阈值x2确定。
S250、更新分割超平面所对应的超平面方程。
当特征向量到分割超平面的距离的最小值小于设定阈值时，更新ω1、ω2和b，然后重新计算急转弯状态所对应特征向量到分割超平面的距离，直至特征向量到分割超平面的距离的最小值大于或等于设定阈值。
为了保证动态阈值方程的准确性，在利用急转弯状态对应的车速和方向盘的转角速度确定出动态阈值方程后，可以利用非急转弯状态对应的车速和方向盘的转角速度进行验证。
示例性的，参考图3，图3为本发明实施例二提供的一种确定动态阈值方程的过程示意图。具体的，采集车辆行驶时的行驶数据，该行驶数据中包括车速以及对应的方向盘转角速度，根据车辆的实际运行状态，将车速以及对应的方向盘转角速度分类，确定急转弯状态对应的车速和方向盘转角速度以及非急转弯状态对应的车速和方向盘转角速度，并以急转弯状态对应的车速和方向盘转角速度作为训练样本，以非急转弯状态对应的车速和方向盘转角速度作为测试样本，利用支持向量机进行训练，得到对应的分割超平面方程，然后通过测试样本进行测试，最终得到对应的动态阈值方程。
示例性的，参考图4，图4为本发明实施例二提供的一种动态阈值方程的曲线示意图。横坐标为车速，纵坐标为方向盘转角速度阈值，图4中的曲线1为动态阈值方程对应的曲线，针对某一车速，当该车速对应的方向盘的转角速度小于方向盘转角速度阈值时，认为车辆当前处于非急转弯状态，即图4中“3”表示的区域，当该车速对应的方向盘的转角速度大于或等于方向盘转角速度阈值时，认为车辆当前处于急转弯状态，即图4中“2”表示的区域。由图4可以看出，方向盘转角速度阈值可以根据车速自适应确定，与现有技术相比，提高了行车状态判定的准确度。
S260、获取车辆的当前车速和方向盘的转角速度。
S270、将所述当前车速输入所述动态阈值方程，获取所述前车速对应的方向盘转角速度阈值。
动态阈值方程确定后，可以将当前车速输入动态阈值方程，根据该动态阈值方程得到方向盘转角速度阈值。
S280、所述方向盘的转角速度是否大于或等于所述方向盘转角速度阈值，若是，执行S290，否则，执行S2110。
将实时得到的方向盘的转角速度与计算出的方向盘转角速度阈值进行比较，若方向盘的转角速度大于或等于方向盘转角速度阈值，则确定车辆当前处于急转弯状态，否则，确定车辆当前处于非急转弯状态。
S290、确定所述车辆当前处于急转弯状态。
S2100、生成急转弯结果，并上报给车联网云平台，以使所述车联网云平台根据接收的急转弯结果辅助确定对应所述车辆的车险险种。
可选的，在确定车辆当前处于急转弯状态时，结合急转弯的时间生成急转弯结果，并将急转弯结果通过车载通信终端上报给车联网平台，以使车联网平台根据接收的急转弯结果辅助确定对应该车辆的车险险种。例如设定时间段内急转弯出现的次数大于设定次数时，可以认为驾驶员的驾驶习惯较差，驾驶过程中出现风险的概率较高，对应车险的险种级别也应较高。
S2110、确定所述车辆当前处于非急转弯状态。
本发明实施例二提供一种行车状态的确定方法，在上述实施例的基础上，根据急转弯状态形成的特征向量和支持向量机对应的分割超平面确定动态阈值方程，使得方向盘转角速度阈值根据车速和车型动态确定，并以动态的方向盘转角速度阈值作为急转弯状态的判定依据，提高了判定的准确度。
实施例三
图5为本发明实施例三提供的一种行车状态的确定装置的结构图，该装置可以执行上述实施例所述的行车状态的确定方法，参考图5，该装置包括：
信息获取模块310，用于获取车辆的当前车速和方向盘的转角速度；
阈值确定模块320，用于根据所述当前车速，结合预先确定的动态阈值方程，确定所述当前车速对应的方向盘转角速度阈值；
急转弯状态确定模块330，用于当所述方向盘的转角速度大于或等于所述方向盘转角速度阈值时，确定所述车辆当前处于急转弯状态。
本发明实施例三提供一种行车状态的确定装置，根据车辆的当前车速，结合预先确定的动态阈值方程，确定当前车速对应的方向盘转角速度阈值，使得方向盘转角速度阈值可以根据车速自适应确定，与现有技术采用固定的方向盘转角速度阈值相比，本发明实施例以动态的方向盘转角速度阈值作为判定条件，确定车辆当前是否处于急转弯状态，提高了急转弯状态确定的准确度。
在上述实施例的基础上，所述动态阈值方程的确定过程如下：
获取急转弯状态的特征向量集，所述特征向量集包括至少一个特征向量，所述特征向量由所述车辆处于急转弯状态所对应的车速和方向盘的转角速度组成；
确定各所述特征向量到分割超平面的距离，所述分割超平面用于分割急转弯状态和非急转弯状态；
当所述特征向量到所述分割超平面的距离的最小值大于或等于设定阈值时，将所述分割超平面对应的超平面方程，作为动态阈值方程。
在上述实施例的基础上，阈值确定模块320，具体用于将所述当前车速输入所述动态阈值方程，获取所述前车速对应的方向盘转角速度阈值。
在上述实施例的基础上，该装置还包括：
结果生成模块，用于在确定所述车辆当前处于急转弯状态之后，生成急转弯结果，并上报给车联网云平台，以使所述车联网云平台根据接收的急转弯结果确定对应所述车辆的车险险种。
本发明实施例三提供的行车状态的确定装置可执行本发明上述实施例所提供的行车状态的确定方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例四
图6为本发明实施例四提供的一种车辆的结构图，参考图6，该车辆包括：处理器410、存储器420、方向盘430、速度传感器440、通信终端450、输入装置460和输出装置470。速度传感器440用于实时测量车辆的车速，通信终端450用于与车联网云平台进行通信，将处理器410生成的急转弯结果发送给车联网云平台，以使车联网云平台根据接收的急转弯结果辅助确定对应所述车辆的车险险种。处理器410的数量可以是一个也可以是多个，图6以一个处理器410为例，处理器410可以采集方向盘430的转角信号，确定方向盘430的转动角度，进而确定方向盘430的转角速度。车辆中处理器410、存储器420、方向盘430、速度传感器440、通信终端450、输入装置460和输出装置470可以通过总线或其他方式连接，图6中以通过总线连接为例。
存储器420作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中行车状态的确定方法对应的程序指令/模块。处理器410通过运行存储在存储器420中的软件程序、指令以及模块，从而执行车辆的各种功能应用以及数据处理，即实现上述实施例的行车状态的确定方法。
存储器420主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器420可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器420可进一步包括相对于处理器410远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至车辆。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置460可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与车辆的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置470可包括显示屏等显示设备、扬声器以及蜂鸣器等音频设备。
本发明实施例四提供的车辆与上述实施例提供的行车状态的确定方法属于同一发明构思，未在本实施例中详尽描述的技术细节可参见上述实施例，并且本实施例具备执行行车状态的确定方法相同的有益效果。
实施例五
本发明实施例五还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明上述实施例所述的行车状态的确定方法。
当然，本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的行车状态的确定方法中的操作，还可以执行本发明任意实施例所提供的行车状态的确定方法中的相关操作，且具备相应的功能和有益效果。
通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的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，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是机器人，个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的行车状态的确定方法。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (8)

1.一种行车状态的确定方法，其特征在于，包括：
获取车辆的当前车速和方向盘的转角速度；
根据所述当前车速，结合预先确定的动态阈值方程，确定所述当前车速对应的方向盘转角速度阈值；
当所述方向盘的转角速度大于或等于所述方向盘转角速度阈值时，确定所述车辆当前处于急转弯状态；
所述动态阈值方程的确定过程如下：
获取急转弯状态的特征向量集，所述特征向量集包括至少一个特征向量，所述特征向量由所述车辆处于急转弯状态所对应的车速和方向盘的转角速度组成；
确定各所述特征向量到分割超平面的距离，所述分割超平面用于分割急转弯状态和非急转弯状态；
当所述特征向量到所述分割超平面的距离的最小值大于或等于设定阈值时，将所述分割超平面对应的超平面方程，作为动态阈值方程；
所述分割超平面的对应方程通过以下公式确定：
ωTx+b＝0
其中，ω＝(ω1,ω2)表示分割超平面的法向量，x＝(x1,x2)为特征向量，x1为车速，x2为方向盘的转角速度，b为位移项，分割超平面与坐标原点之间的距离不同，b的大小不同，根据特征向量到所述分割超平面的距离确定b的大小，所述特征向量到分割超平面的距离由以下公式确定：
Figure FDA0002984072730000011
其中，d为特征向量到分割超平面的距离。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前车速，结合预先确定的动态阈值方程，确定所述当前车速对应的方向盘转角速度阈值，包括：
将所述当前车速输入所述动态阈值方程，获取所述当前车速对应的方向盘转角速度阈值。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定所述车辆当前处于急转弯状态之后，还包括：
生成急转弯结果，并上报给车联网云平台，以使所述车联网云平台根据接收的急转弯结果辅助确定对应所述车辆的车险险种。
4.一种行车状态的确定装置，其特征在于，包括：
信息获取模块，用于获取车辆的当前车速和方向盘的转角速度；
阈值确定模块，用于根据所述当前车速，结合预先确定的动态阈值方程，确定所述当前车速对应的方向盘转角速度阈值；
急转弯状态确定模块，用于当所述方向盘的转角速度大于或等于所述方向盘转角速度阈值时，确定所述车辆当前处于急转弯状态；
所述动态阈值方程的确定过程如下：
获取急转弯状态的特征向量集，所述特征向量集包括至少一个特征向量，所述特征向量由所述车辆处于急转弯状态所对应的车速和方向盘的转角速度组成；
确定各所述特征向量到分割超平面的距离，所述分割超平面用于分割急转弯状态和非急转弯状态；
当所述特征向量到所述分割超平面的距离的最小值大于或等于设定阈值时，将所述分割超平面对应的超平面方程，作为动态阈值方程；
所述分割超平面的对应方程通过以下公式确定：
ωTx+b＝0
其中，ω＝(ω1,ω2)表示分割超平面的法向量，x＝(x1,x2)为特征向量，x1为车速，x2为方向盘的转角速度，b为位移项，分割超平面与坐标原点之间的距离不同，b的大小不同，根据特征向量到所述分割超平面的距离确定b的大小，所述特征向量到分割超平面的距离由以下公式确定：
Figure FDA0002984072730000031
其中，d为特征向量到分割超平面的距离。
5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述阈值确定模块，具体用于将所述当前车速输入所述动态阈值方程，获取所述当前车速对应的方向盘转角速度阈值。
6.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，还包括：
结果生成模块，用于在确定所述车辆当前处于急转弯状态之后，生成急转弯结果，并上报给车联网云平台，以使所述车联网云平台根据接收的急转弯结果辅助确定对应所述车辆的车险险种。
7.一种车辆，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序；
方向盘；
速度传感器，用于实时测量车辆的车速；
通信终端，与车联网云平台进行通信，将所述处理器生成的急转弯结果发送给所述车联网云平台，以使所述车联网云平台根据接收的急转弯结果辅助确定对应所述车辆的车险险种；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-3中任一项所述的行车状态的确定方法。
8.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-3中任一项所述的行车状态的确定方法。
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