CN111131617A - 一种基于智能手机的驾驶行为分析与反馈方法 - Google Patents

一种基于智能手机的驾驶行为分析与反馈方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111131617A
CN111131617A CN201911384417.1A CN201911384417A CN111131617A CN 111131617 A CN111131617 A CN 111131617A CN 201911384417 A CN201911384417 A CN 201911384417A CN 111131617 A CN111131617 A CN 111131617A
Authority
CN
China
Prior art keywords
vehicle
acceleration
value
axis
moving average
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201911384417.1A
Other languages
English (en)
Inventor
谢明辉
范镓麟
肖宇
何仁杰
余继慧
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Changan University
Original Assignee
Changan University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Changan University filed Critical Changan University
Priority to CN201911384417.1A priority Critical patent/CN111131617A/zh
Publication of CN111131617A publication Critical patent/CN111131617A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M1/00—Substation equipment, e.g. for use by subscribers
    • H04M1/72—Mobile telephones; Cordless telephones, i.e. devices for establishing wireless links to base stations without route selection
    • H04M1/724—User interfaces specially adapted for cordless or mobile telephones
    • H04M1/72403—User interfaces specially adapted for cordless or mobile telephones with means for local support of applications that increase the functionality
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/10—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration
    • G01C21/12—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning
    • G01C21/16—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning by integrating acceleration or speed, i.e. inertial navigation
    • G01C21/165—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning by integrating acceleration or speed, i.e. inertial navigation combined with non-inertial navigation instruments
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
    • G01S19/38—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system
    • G01S19/39—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system the satellite radio beacon positioning system transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
    • G01S19/42—Determining position
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0108—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data
    • G08G1/012—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data from other sources than vehicle or roadside beacons, e.g. mobile networks
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0137—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M1/00—Substation equipment, e.g. for use by subscribers
    • H04M1/72—Mobile telephones; Cordless telephones, i.e. devices for establishing wireless links to base stations without route selection
    • H04M1/724—User interfaces specially adapted for cordless or mobile telephones
    • H04M1/72403—User interfaces specially adapted for cordless or mobile telephones with means for local support of applications that increase the functionality
    • H04M1/72406—User interfaces specially adapted for cordless or mobile telephones with means for local support of applications that increase the functionality by software upgrading or downloading
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M1/00—Substation equipment, e.g. for use by subscribers
    • H04M1/72—Mobile telephones; Cordless telephones, i.e. devices for establishing wireless links to base stations without route selection
    • H04M1/724—User interfaces specially adapted for cordless or mobile telephones
    • H04M1/72448—User interfaces specially adapted for cordless or mobile telephones with means for adapting the functionality of the device according to specific conditions
    • H04M1/72454—User interfaces specially adapted for cordless or mobile telephones with means for adapting the functionality of the device according to specific conditions according to context-related or environment-related conditions
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M2250/00—Details of telephonic subscriber devices
    • H04M2250/12—Details of telephonic subscriber devices including a sensor for measuring a physical value, e.g. temperature or motion

Abstract

本发明公开了一种基于智能手机的驾驶行为分析与反馈方法，包括：通过跟踪智能手机内置的加速度传感器、陀螺仪以及GPS定位系统获取车辆三轴加速度、角速度以及GPS定位数据，设置特定阈值。转换智能手机坐标系为车辆坐标系并分析车辆数据得出移动平均值，通过比较阈值确定驾驶人急加速、急减速、急转弯和危险变道危险驾驶行为；反馈评分至APP并警告驾驶人，定期上传至交管部门。本分析与反馈方法由于采用手机终端传感器和GPS进行驾驶行为分析，可解决现有技术分析驾驶行为时过程繁琐、成本较高、精确性较低等问题。

Description

一种基于智能手机的驾驶行为分析与反馈方法
技术领域
本发明属于汽车安全领域，具体涉及一种基于智能手机的驾驶行为分析与反馈方法。
背景技术
机动车保有量的增加导致了城市道路交通呈现出逐年饱和的趋势，诸如急刹车、急转弯、突然变道等不文明驾驶行为，对车辆行驶的安全性和流畅度会造成极大影响，近几年，由于制动和加速性能更为良好的电动汽车比重的增加，不文明驾驶行为将造成更大影响。
现有的行车记录仪只能获取车辆行驶过程中的影像资料，无法主动分析各种驾驶行为；在车辆上加装额外的数据采集装置来进行驾驶行为分析，由于车型不同和用户意愿的影响而难以实现；通过获取车辆的GPS实时数据进行分析，并且GPS数据噪点的存在而难以实现。
在目前已有的一些研究中，驾驶行为的分析都是通过在车辆上安装传感器记录驾驶行为数据，结合GPS定位对驾驶行为进行评价，硬件成本是发展驾驶行为分析技术的阻碍，而且用GPS来检测小距离位置变化，精度不足。
故提出一种利用手机解决上述技术问题的方法成为目前本领域亟待解决的技术问题。
发明内容
为解决现有技术中存在的上述缺陷，本发明的目的在于提供一种基于智能手机的驾驶行为分析和正向反馈的方法，本发明的驾驶行为分析方法是基于手机的自带硬件和数据处理特性，对离散数据进行处理，是对现有研究的完善和创新。能够便捷的辅助驾驶，促进规范驾驶及道路交通安全。
本发明是通过下述技术方案来实现的。
一种基于智能手机的驾驶行为分析与反馈方法，包括：
通过智能手机获取车辆三轴加速度、角速度以及GPS定位数据；
转换智能手机坐标系为车辆坐标系并分析车辆数据得出移动平均值，通过比较阈值确定驾驶人急加速、急减速、急转弯和危险变道危险驾驶行为；
反馈评分至APP并警告驾驶人，定期上传至交管部门。
对于上述技术方案，本发明还有进一步优选的方案：
优选的，所述GPS定位数据包括：
速度值、转向角度值、里程、定位时间值和经纬度。
优选的，所述三轴加速度和角速度数据包括：XYZ各轴的轴向加速度值和Z轴轴向角速度值。
进一步地，包括以下步骤：
通过跟踪车辆行驶的三轴加速度、角速度和GPS数据，当Y轴轴向加速度值在短时间内达到峰值，并且Y轴加速度在一定时间间隔t1的移动平均值AY+大于阈值A，认为车辆起步急促或从低速急剧加速，记录为急加速；
当Y轴反向加速度值在短时间内达到峰值，并且Y轴加速度在一定时间间隔t2的移动平均值AY-小于阈值-B，认为车辆进行紧急制动，记录为急减速。
进一步地，包括以下步骤：
通过跟踪采集车辆行驶的三轴加速度、角速度和GPS定位数据，当X轴加速度在短时间间隔内急剧增大再减小，X轴加速度在一定时间间隔t3的移动平均值的绝对值AX大于阈值C，并且Z轴轴向角速度在t3的移动平均值的绝对值WZ小于阈值E，认为车辆进行危险变道。
优选的，车辆行驶中向左或向右的危险变道行为记录为危险变道；
将车辆危险变道划分为初始变道过程和车辆变道后行驶的过程。
进一步地，包括以下步骤：
通过跟踪采集车辆行驶的三轴加速度、角速度和GPS定位数据，当X轴轴向加速度迅速增加，X轴加速度在一定时间间隔t4的移动平均值的绝对值AX大于阈值D，并且Z轴轴向角速度在t4的移动平均值的绝对值WZ大于阈值E，认为车辆转弯过快、转弯角度较小，记录为急转弯。
优选的，车辆急加速和急减速时，计算移动平均值AY+和AY-的固定时间区间t1和t2取1.6s；
车辆危险变道时，计算移动平均值AX和WZ的固定时间区间t3取3.2s；
车辆急转弯时，计算移动平均值AX和WZ的固定时间区间t4取6s。
进一步地，还包括：
依据追踪数据对驾驶行为进行评价，并得到分值热力图；
热力图和驾驶行为定期反馈至交管部门数据库。
本发明由于采取以上技术方案，其具有以下有益效果：
相较于现有的驾驶行为技术，本发明利用了常见的智能手机对驾驶行为进行分析，通过跟踪智能手机内置的加速度传感器、陀螺仪以及GPS定位系统获取终端XYZ三轴数据以及相应位置信息，换算为车辆的XYZ三轴各方向的加速度数据并及进行数据处理，设置特定阈值。通过分析三轴加速度传感器中各轴的数据曲线，对车辆轨迹进行动态评价，确定驾驶人急加速、急减速、危险变道、以及车辆转弯过快角度过小等危险驾驶行为，依据算法形成评分机制。同时通过APP反馈给驾驶人并对危险行为给予警告，驾驶行为数据定期上传至交管部门从而进行针对性管理。本分析与反馈方法由于采用手机终端传感器和GPS进行驾驶行为分析，可解决现有技术分析驾驶行为时过程繁琐、成本较高、精确性较低等问题。
该方法简便，功能性设备高度一体化，既提高了技术的可用空间，又降低了使用技术的成本，适用性高。本发明可接受性高，车辆驾驶员配合起来较为容易，可以获得大量的驾驶行为数据，对路网的道路交通运行状况进行一定程度的刻画，利于交通管理部门进行管理。
本发明有及时的反馈机制，可以对驾驶员进行实时的驾驶辅助和驾驶行为监管，有助于促使驾驶员形成良好的驾驶习惯，提高交通安全性。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明的不当限定，在附图中：
图1是本发明分析驾驶行为流程图；
图2是本发明数据采集-处理-反馈机制说明图；
图3是驾驶行为分析算法流程图；
图4是加速度和角速度离散数值点移动平均值算法；
图5是车辆急加速时Y轴加速度离散数据点图；
图6是车辆急减速时Y轴加速度离散数据点图；
图7是车辆危险变道时X轴加速度离散数据点图；
图8是车辆急转弯时X轴加速度离散数据点图；
图9是发生危险驾驶行为位置点热力图。
具体实施方式
下面将结合附图以及具体实施例来详细说明本发明，在此本发明的示意性实施例以及说明用来解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
如图1所示，本发明的基于智能手机的驾驶行为分析与反馈方法，包括：
11，获取车辆三轴加速度、角速度以及GPS定位数据。
其中，数据信息通过智能手机内置的加速度传感器、陀螺仪以及GPS定位系统获取终端XYZ三轴角速度、XYZ三轴加速度、速度位置时间数据以及相应位置信息，见图2所示。
GPS定位数据包括：速度值、转向角度值、里程、定位时间值和经纬度。三轴加速度和角速度数据包括：XYZ各轴的轴向加速度值和Z轴轴向角速度值。
12，转换智能手机坐标系为车辆坐标系并分析车辆数据得出移动平均值，通过比较阈值确定驾驶人急加速、急减速、急转弯和危险变道危险驾驶行为，见图3所示。
通过跟踪车辆行驶的三轴加速度、角速度和GPS数据，当Y轴轴向加速度值在短时间内达到峰值，并且Y轴加速度在一定时间间隔t1的移动平均值AY+大于阈值A，认为车辆起步急促或从低速急剧加速，记录为急加速。
当Y轴反向加速度值在短时间内达到峰值，并且Y轴加速度在一定时间间隔t2的移动平均值AY-小于阈值-B，认为车辆进行紧急制动，记录为急减速。
车辆急加速和急减速时，计算移动平均值AY+和AY-的固定时间区间t1和t2取1.6s。
通过跟踪采集车辆行驶的三轴加速度、角速度和GPS定位数据，当X轴加速度在短时间间隔内急剧增大再减小，X轴加速度在一定时间间隔t3的移动平均值的绝对值AX大于阈值C，并且Z轴轴向角速度在t3的移动平均值的绝对值WZ小于阈值E，认为车辆进行危险变道。车辆行驶中向左或向右的危险变道行为记录为危险变道；将车辆危险变道划分为初始变道过程和车辆变道后行驶的过程。
车辆危险变道时，计算移动平均值AX和WZ的固定时间区间t3取3.2s。
通过跟踪采集车辆行驶的三轴加速度、角速度和GPS定位数据，当X轴轴向加速度迅速增加，X轴加速度在一定时间间隔t4的移动平均值的绝对值AX大于阈值D，并且Z轴轴向角速度在t4的移动平均值的绝对值WZ大于阈值E，认为车辆转弯过快、转弯角度较小，记录为急转弯。
车辆急转弯时，计算移动平均值AX和WZ的固定时间区间t4取6s。
其中，包括坐标系转换、XYZ三轴加速度与角速度计算、驾驶行为判定、驾驶行为评价和信息发送。
13，反馈评分至APP并警告驾驶人，定期上传至交管部门。
进一步，依据追踪数据对驾驶行为进行评价，并得到分值热力图；热力图和驾驶行为定期反馈至交管部门数据库。
其中，信息反馈给交管部门和驾驶员，交管部门信息包括驾驶行为数据库和交通情况数据库；驾驶员信息包括驾驶行为评价。
以下结合实例与附图对本发明的技术方案进行进一步的说明。
将手机固定在车辆上之后，由于手机固定的位置和仰角会造成三轴加速度的偏差，所以需要提前对三轴坐标系进行校准，而在进行数据处理时，需要将手机标准坐标系通过欧拉角旋转矩阵转换为汽车坐标系，转换过程如下：
当汽车处于静止或匀速运动状态时，θ＝cos-1(az)，
Figure BDA0002343166500000071
这里面的ax、ay和az是手机记录的自身三轴加速度。
当汽车制动，从静止或稳定状态加速时，假设牵引力使加速度传感器读数从(ax,ay,az)变为(a'x,a'y,a'z)时，
Figure BDA0002343166500000072
Figure BDA0002343166500000073
按照上面的公式则可求出旋转矩阵R,实现从手机坐标系到汽车坐标系的转换，那么得到汽车坐标系的三轴加速度为：
(aX,aY,aZ)T＝R(ax,ay,az)T
通过测试实车按照平时驾驶陋习进行多次实车数据采集，采集数据的频率为50Hz，并通过手机终端的算法对采集的结果进行分析。
在目前已有的一些研究中，都是通过在车辆安装加速度传感器记录离线三轴加速度，但是安装繁琐、数据离线；在数据处理时，现有研究根据描绘三轴加速度信号曲线与坐标轴围成的面积来确定阈值，但是计算区域的积分面积编程复杂；在区分变道和急转弯时，现有研究通过GPS检测车头的角度差，但考虑到目前的GPS在位置变化较小时定位精度不高，利用GPS检测车头的角度差误差较大。
与现有研究相比，本发明的驾驶行为分析方法是基于手机加速度传感器进行三轴加速度和角速度的记录，充分利用手机的便携性和可操作性。
A1＝(a1+a2+…+an)/n
A2＝(a2+a3+…+an+1)/n
Figure BDA0002343166500000081
Am＝(am+am+1+…+am+n-1)/n
在数据处理时，改变现有复杂的面积积分，而通过手机内置传感器记录的离散点数据值进行移动平均值的计算，求移动平均值的步长根据其所涉及到的驾驶行为进行确定，简化了编程难度，见图4所示。利用GPS检测车头的角度差误差较大，为了更精确的区别急转弯和变道，可以利用手机记录的角速度在一定时间间隔的移动平均值来区分变道和急转弯，不仅数据准确，而且精度较高。
车辆正常行驶时，X轴和Y轴的加速度在零附近波动，Z轴加速度在g(g＝9.8m/s2)附近波动。
通过路测采集多次车辆行驶的三轴加速度、角速度和GPS定位数据，分析后得出在车辆起步急促或从低速突然急剧地加速时，如图5所示，Y轴加速度在很短的时间段内达到了峰值，危险加速时，Y轴加速度在一定时间间隔t1的移动平均值AY+大于阈值A，记录为急加速。同样地，危险刹车时，如图6所示，Y轴加速度在一定时间间隔t2的移动平均值AY-小于阈值-B，记录为急减速。计算A和B时，时间间隔取同一个值。
车辆变道时，X轴加速度先会有一个上升，然后紧跟着会有一个降低，Z方向的角速度变化较小，利用X轴的加速度和Z方向的角速度检测司机的变道行为。危险变道时，X轴加速度在短时间间隔内急剧增大再减小，X轴加速度在一定时间间隔t3的移动平均值的绝对值AX大于阈值C，见图7所示。危险向右变道和危险向左变道记录为危险变道。危险变道分为两段，一段是变道过程，另一段是变道之后一段时间的行驶过程。
车辆转弯过快、转弯角度较小时，X轴加速度会迅速增加，Z方向的角速度较大，当X轴加速度在一定时间间隔t4的移动平均值的绝对值AX大于阈值D以及Z方向的角速度在t4的移动平均值的绝对值WZ大于阈值E时，记录为急转弯，见图8所示。
在本实施方式下，移动平均的时间间隔取表1中的值较为合理，由于车辆状况和道路条件的影响，在其它的实施方式中，阈值可以在表1基础上，上下浮动10％。具体情况如下所示：
表1不同驾驶行为下阈值范围
Figure BDA0002343166500000091
统计分析，车辆X轴移动平均加速度AX基本属于[0.05g,0.4g]，Y轴移动平均加速度AY属于[0.1g,0.6g]。把每个移动平均值作为一个离散点，参考阈值范围，得到评分机制如下：
表2驾驶员驾驶行为的评分
Figure BDA0002343166500000092
Figure BDA0002343166500000101
根据表2的评分机制，结合GPS定位数据得到驾驶员出行轨迹上若干个离散点的评分值，可以在路网图上绘制评分值的热力图，如图9所示。得分越高则驾驶者的驾驶行为越安全，热力图上颜色越浅，得分越低则驾驶者的驾驶行为越激进，热力图上颜色越深，驾驶行为是否激进与交通运行状况有关，则热力图可以在一定程度上反映交通运行状况，热力图和驾驶行为的得分情况反馈至交管部门数据库，同时手机端的评分和矫正建议可供驾驶员参考并进行驾驶行为改进。
本发明并不局限于上述实施例，在本发明公开的技术方案的基础上，本领域的技术人员根据所公开的技术内容，不需要创造性的劳动就可以对其中的一些技术特征作出一些替换和变形，这些替换和变形均在本发明的保护范围内。

Claims (9)

1.一种基于智能手机的驾驶行为分析与反馈方法，其特征在于，包括：
通过智能手机获取车辆三轴加速度、角速度以及GPS定位数据；
转换智能手机坐标系为车辆坐标系并分析车辆数据得出移动平均值，通过比较阈值确定驾驶人急加速、急减速、急转弯和危险变道危险驾驶行为；
反馈评分至APP并警告驾驶人，定期上传至交管部门。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述GPS定位数据包括：
速度值、转向角度值、里程、定位时间值和经纬度。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述三轴加速度和角速度数据包括：XYZ各轴的轴向加速度值和Z轴轴向角速度值。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，包括以下步骤：
通过跟踪车辆行驶的三轴加速度、角速度和GPS数据，当Y轴轴向加速度值在短时间内达到峰值，并且Y轴加速度在一定时间间隔t1的移动平均值AY+大于阈值A，认为车辆起步急促或从低速急剧加速，记录为急加速；
当Y轴反向加速度值在短时间内达到峰值，并且Y轴加速度在一定时间间隔t2的移动平均值AY-小于阈值-B，认为车辆进行紧急制动，记录为急减速。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，包括以下步骤：
通过跟踪采集车辆行驶的三轴加速度、角速度和GPS定位数据，当X轴加速度在短时间间隔内急剧增大再减小，X轴加速度在一定时间间隔t3的移动平均值的绝对值AX大于阈值C，并且Z轴轴向角速度在t3的移动平均值的绝对值WZ小于阈值E，认为车辆进行危险变道。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于：
车辆行驶中向左或向右的危险变道行为记录为危险变道；
将车辆危险变道划分为初始变道过程和车辆变道后行驶的过程。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，包括以下步骤：
通过跟踪采集车辆行驶的三轴加速度、角速度和GPS定位数据，当X轴轴向加速度迅速增加，X轴加速度在一定时间间隔t4的移动平均值的绝对值AX大于阈值D，并且Z轴轴向角速度在t4的移动平均值的绝对值WZ大于阈值E，认为车辆转弯过快、转弯角度较小，记录为急转弯。
8.根据权利要求4、5、6、7所述的方法，其特征在于：
车辆急加速和急减速时，计算移动平均值AY+和AY-的固定时间区间t1和t2取1.6s；
车辆危险变道时，计算移动平均值AX和WZ的固定时间区间t3取3.2s；
车辆急转弯时，计算移动平均值AX和WZ的固定时间区间t4取6s。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，还包括：
依据追踪数据对驾驶行为进行评价，并得到分值热力图；
热力图和驾驶行为定期反馈至交管部门数据库。
CN201911384417.1A 2019-12-28 2019-12-28 一种基于智能手机的驾驶行为分析与反馈方法 Pending CN111131617A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911384417.1A CN111131617A (zh) 2019-12-28 2019-12-28 一种基于智能手机的驾驶行为分析与反馈方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911384417.1A CN111131617A (zh) 2019-12-28 2019-12-28 一种基于智能手机的驾驶行为分析与反馈方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN111131617A true CN111131617A (zh) 2020-05-08

Family

ID=70505746

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911384417.1A Pending CN111131617A (zh) 2019-12-28 2019-12-28 一种基于智能手机的驾驶行为分析与反馈方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111131617A (zh)

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111829793A (zh) * 2020-08-03 2020-10-27 广州导远电子科技有限公司 基于组合定位的驾驶过程舒适性评价方法、装置、系统
CN111942397A (zh) * 2020-08-06 2020-11-17 华南理工大学 危险驾驶行为监控方法、装置、存储介质
CN112071059A (zh) * 2020-08-20 2020-12-11 华南理工大学 一种基于瞬时风险评估的智能车辆换道轨迹协同规划方法
CN112711054A (zh) * 2021-03-24 2021-04-27 腾讯科技（深圳）有限公司 一种对象行为检测方法、装置、电子设备和存储介质
CN113256064A (zh) * 2021-04-22 2021-08-13 中国安全生产科学研究院 一种地铁驾驶员驾驶行为分析装置与方法
CN113790732A (zh) * 2021-08-06 2021-12-14 荣耀终端有限公司 位置信息的生成方法及装置
CN115909752A (zh) * 2022-11-01 2023-04-04 东南大学 一种基于车辆用户历史数据的急转弯识别及统计方法
CN116704780A (zh) * 2023-07-05 2023-09-05 山东理工大学 一种基于gps轨迹数据的异常驾驶行为识别方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015219736A (ja) * 2014-05-19 2015-12-07 東芝アルパイン・オートモティブテクノロジー株式会社 運転支援装置
CN106494407A (zh) * 2016-11-16 2017-03-15 山东天地通数码科技有限公司 判断汽车行驶状态的分析方法及装置
CN106585636A (zh) * 2016-11-28 2017-04-26 上海工程技术大学 基于状态机的车辆行驶状态描述和驾驶行为侦测的方法
CN107909678A (zh) * 2017-11-29 2018-04-13 思建科技有限公司 一种行车风险评价方法及系统
CN109085381A (zh) * 2018-09-14 2018-12-25 上海移为通信技术股份有限公司 车载加速度传感器方向校准方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015219736A (ja) * 2014-05-19 2015-12-07 東芝アルパイン・オートモティブテクノロジー株式会社 運転支援装置
CN106494407A (zh) * 2016-11-16 2017-03-15 山东天地通数码科技有限公司 判断汽车行驶状态的分析方法及装置
CN106585636A (zh) * 2016-11-28 2017-04-26 上海工程技术大学 基于状态机的车辆行驶状态描述和驾驶行为侦测的方法
CN107909678A (zh) * 2017-11-29 2018-04-13 思建科技有限公司 一种行车风险评价方法及系统
CN109085381A (zh) * 2018-09-14 2018-12-25 上海移为通信技术股份有限公司 车载加速度传感器方向校准方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
崔静: "基于智能终端的异常驾驶行为检测系统的", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》 *
张砚炳: "基于移动终端多传感器数据融", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》 *

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111829793A (zh) * 2020-08-03 2020-10-27 广州导远电子科技有限公司 基于组合定位的驾驶过程舒适性评价方法、装置、系统
CN111942397A (zh) * 2020-08-06 2020-11-17 华南理工大学 危险驾驶行为监控方法、装置、存储介质
CN112071059A (zh) * 2020-08-20 2020-12-11 华南理工大学 一种基于瞬时风险评估的智能车辆换道轨迹协同规划方法
CN112711054A (zh) * 2021-03-24 2021-04-27 腾讯科技（深圳）有限公司 一种对象行为检测方法、装置、电子设备和存储介质
CN113256064A (zh) * 2021-04-22 2021-08-13 中国安全生产科学研究院 一种地铁驾驶员驾驶行为分析装置与方法
CN113790732A (zh) * 2021-08-06 2021-12-14 荣耀终端有限公司 位置信息的生成方法及装置
CN113790732B (zh) * 2021-08-06 2023-09-01 荣耀终端有限公司 位置信息的生成方法及装置
CN115909752A (zh) * 2022-11-01 2023-04-04 东南大学 一种基于车辆用户历史数据的急转弯识别及统计方法
CN115909752B (zh) * 2022-11-01 2023-12-15 东南大学 一种基于车辆用户历史数据的急转弯识别及统计方法
CN116704780A (zh) * 2023-07-05 2023-09-05 山东理工大学 一种基于gps轨迹数据的异常驾驶行为识别方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111131617A (zh) 一种基于智能手机的驾驶行为分析与反馈方法
EP3028913B1 (en) Apparatus and method for determining an advised driving speed
CN104590275B (zh) 一种驾驶行为分析方法
US20040122639A1 (en) Method and device for acquiring driving data
CN108466616B (zh) 一种自动识别碰撞事件的方法、存储介质及车载终端
CN105823479B (zh) 驾驶行为分析方法
Liu et al. Bigroad: Scaling road data acquisition for dependable self-driving
US20050278112A1 (en) Process for predicting the course of a lane of a vehicle
CN109094482B (zh) 车辆运行风险评估信息采集系统、风险评估系统及方法
CN107054375B (zh) 一种车队驾驶员驾驶行为安全性管理评价装置及方法
JP2019112049A (ja) 陸上車両の運転者の運転スタイルを認識するための方法及び対応する装置
JP7149098B2 (ja) 予兆診断装置及び方法
TW201339031A (zh) 行車油耗計算方法及行車油耗計算系統
CN109643487A (zh) 用于测量行驶事件的方法、服务器设备以及包括服务器设备和多个机动车的系统
CN114379559B (zh) 一种基于车辆信息采集系统的驾驶风险评价特征画像方法
CN114559988A (zh) 列车速度、里程、站点和运动状态测量方法、装置及系统
CN103868516A (zh) 用于确定道路基础设施的位置和/或类型的方法和装置
CN114323143A (zh) 一种车辆数据检测方法、装置、计算机设备及存储介质
Shaw et al. Instantaneous fuel consumption estimation using smartphones
CN1796940A (zh) 导航系统的弯道安全预警及行车纪录方法
CN114264486B (zh) 一种基于低成本传感器的车辆三急检测方法
EP3891512B1 (en) System and method for providing an indication of driving performance
CN106585634B (zh) 一种对驾驶行为进行分析的方法和装置
TR201904736T4 (tr) Bir taşıttan ve uygun bir düzenekten gelen bir görsel kaydı ve bir hızın kombine belirlenmesi için yöntem.
CN112550270B (zh) 车辆控制方法、装置、车辆及电子设备

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20200508

RJ01 Rejection of invention patent application after publication