CN111256690A - 一种自适应识别激烈驾驶行为的方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种自适应识别激烈驾驶行为的方法和系统，该系统包括：陀螺仪、警示器、ARM芯片、4G模块和软件运营平台，所述ARM芯片设置为多个，且均通过所述4G模块连接所述软件运营平台；每个所述AMR芯片均电连接有所述陀螺仪和所述扬声器；还具体公开了自适应识别激烈驾驶行为的方法具体步骤。本发明不但能够自适应获取车辆自身的加速度和角速度，从而对陀螺仪安装要求低；而且本发明还能够提供给客户灵活的参数定制，方便不同客户定制“三急”告警中差异化的地方。

Description

一种自适应识别激烈驾驶行为的方法和系统

技术领域

本发明涉及车辆电子系统技术领域，更具体的说是涉及一种自适应识别激烈驾驶行为的方法和系统。

背景技术

驾驶员的激烈驾驶行为是导致交通事故的重要原因之一，如急加速，急减速，急转弯，并称“三急”。因此，如果能识别激烈驾驶行为，主动提示并上报平台，能约束驾驶员保持良好的驾驶行为，可以降低事故发生几率。另外，对于客运车辆，激烈驾驶行为会降低乘客的体验，甚至部分乘客因此而晕车。因此，良好的驾驶行为不仅可以降低事故发生几率，更能提高乘客体验。当前的技术方案有基于加速度建模识别激烈驾驶行为的方法，但对陀螺仪的安装要求较高，无法做到自适应。此外，当前的技术方案在面向客户的业务参数方面无法灵活定制，比如怎样定义急加速，急减速，和急转弯？另外，当前的技术方案中未看到非常重要的有关重力滤除的描述，也未看到有车辆坐标系下车辆行驶方向的加速度计算方法及角速度计算方法。

现有技术一方面对陀螺仪的安装要求较高，无法做到自适应，另外客户无法灵活调节参数来定制有关“三急”的标准；现有技术对关键技术点未作描述

因此如何提供一种能够给客户带来灵活的调节参数来制定有关“三急”的标准的自适应识别激烈驾驶行为的方法和系统是本领域技术人员亟需解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是通过人们最为关注的急加速、急减速、急转弯三个场景来快速识别激烈驾驶行为，从而提供了一种自适应识别激烈驾驶行为的方法和系统。

为解决上述技术问题，本发明采取了如下技术方案：

一种自适应识别激烈驾驶行为的方法，包括：

1)、使用陀螺仪PC软件做出厂标定，陀螺仪静止于水平面时，在大地坐标系下，使X、Y轴的加速度值为0，Z轴的加速度值为重力加速度g，绕X、Y、Z轴的角速度值为0，绕X、Y、Z轴的旋转角为0；

2)、获取陀螺仪的9个数据，分别是X、Y、Z轴加速度，绕X、Y、Z轴的角速度，绕X、Y、Z轴的旋转角(也称姿态角)；

3)、过滤重力分量干扰的数据计算，绕坐标轴旋转的计算公式如下：

大地坐标系中某点X(x,y,z)，同时绕X轴，Y轴，Z轴旋转，其旋转角度分别为θ_x、θ_y、θ_z，则可推出X点在旋转后的坐标X'(x',y',z')为：x'＝x(cosθ_ycosθ_z-sinθ_xsinθ_ysinθ_z)-ycosθ_xsinθ_z+z(sinθ_ycosθ_z+sinθ_xcosθ_ysinθ_z)y'＝x(cosθ_ysinθ_z+sinθ_xsinθ_ycosθ_z)+ycosθ_xcosθ_z+z(sinθ_ysinθ_z-sinθ_xcosθ_ycosθ_z)z'＝x(-cosθ_xsinθ_y)+ysinθ_x+zcosθ_xcosθ_y

经陀螺仪芯片积分运算，输出陀螺仪坐标系相对大地坐标系绕X、Y、Z轴分别旋转的θ_x、θ_y、θ_z旋转角数据；

4)、已知大地坐标系中点G(0,0,g)，其中g为重力加速度值；求大地坐标系中的点G，在坐标系旋转θ_x、θ_y、θ_z后在陀螺仪坐标系中G'(x_g,y_g,z_g)；根据步骤3)中的计算公式，求得：

x_g＝g(sinθ_ycosθ_z+sinθ_xcosθ_ysinθ_z)

y_g＝g(sinθ_ysinθ_z-sinθ_xcosθ_ycosθ_z)

z_g＝gcosθ_xcosθ_y；

5)、测出陀螺仪当前X、Y、Z轴的加速度分别为a_x、a_y、a_z，求得滤除重力干扰后车辆自身的各轴加速度在陀螺仪坐标系中的矢量a₁(a_x1,a_y1,a_z1)；由步骤4)中计算得出重力在陀螺仪坐标系中的各轴分量a_x1、a_y1、a_z1，因此可得：

6)、陀螺仪装车标定：车辆水平静止，设备在接收到装车标定指令后，执行装车标定操作；此时设备会记录下当前陀螺仪坐标系中的合成加速度a₂(a_x2,a_y2,a_z2)，此时a₂的加速度模值应等于重力加速度g；则根据三角函数关系，可求得陀螺仪由于安装造成的坐标系各轴旋转角度：

7)、陀螺仪坐标系与车辆坐标系转换，求得车辆坐标系下，车辆行驶方向的加速度a₃(a_x3，a_y3，a_z3)；

8)、陀螺仪因安装原因导致陀螺仪坐标系相对车辆坐标系旋转角度为(θ_x1，θ_y1，θ_z1)，已知当前陀螺仪坐标系中各轴的角速度分别为w_x、w_y、w_z，求出车辆坐标系中各轴的角速度w’_x、w’_y、w’_z；

9)、利用步骤1)-步骤8)获得数据，使用脉冲触发统计策略方法来判断激烈驾驶行为。

优选的，所述步骤7)具体为：已知陀螺仪坐标系相对大地坐标系各轴旋转角度为(θ_x，θ_y，θ_z)，车辆坐标系相对大地坐标系各轴旋转角度为

因此陀螺仪坐标系相对车辆坐标系旋转角度为

且已求出在陀螺仪坐标系中滤除重力分量后的合成加速度a₁(a_x1,a_y1,a_z1)；设

根据步骤3)中的计算公式，求得：

a_x3＝a_x1(cosθ_y1cosθ_z1-sinθ_x1sinθ_y1sinθ_z1)-a_y1cosθ_x1sinθ_z1+a_z1(sinθ_y1cosθ_z1+sinθ_x1cosθ_y1sinθ_z1)

a_y3＝a_x1(cosθ_y1sinθ_z1+sinθ_x1sinθ_y1cosθ_z1)+a_y1cosθ_x1cosθ_z1+a_z1(sinθ_y1sinθ_z1-sinθ_x1cosθ_y1cosθ_z1)

a_z3＝a_x1(-cosθ_x1sinθ_y1)+a_y1sinθ_x1+a_z1cosθ_x1cosθ_y1。

优选的，步骤8)中具体为利用步骤3)中的公式计算可得：

w'_x＝w_x(cosθ_y1cosθ_z1+sinθ_x1sinθ_y1sinθ_z1)+w_ycosθ_x1sinθ_z1+w_z(-sinθ_y1cosθ_z1+sinθ_x1cosθ_y1sinθ_z1)

w'_y＝w_x(-cosθ_y1sinθ_z1+sinθ_x1sinθ_y1cosθ_z1)+w_ycosθ_x1cosθ_z1+w_z(sinθ_y1sinθ_z1+sinθ_x1cosθ_y1cosθ_z1)。

w'_z＝w_xcosθ_x1sinθ_y1-w_ysinθ_x1+w_zcosθ_x1cosθ_y1

一种自适应识别激烈驾驶行为的系统，包括：

陀螺仪，所述陀螺仪能够输出除3轴加速度、3轴角速度，以及还可输出3轴姿态角；

警示器；

ARM芯片，软件运行的载体；

4G模块，所述4G模块用于设备与平台通信，将驾驶员激烈驾驶告警信息上报给平台；

软件运营平台，所述软件运营平台用于为客户提供可视化界面，数据分析，生成包含激烈驾驶告警的统计信息，便于客户管理并约束驾驶员的激烈驾驶行为；亦可在平台上实时下发TTS语音信息；

所述ARM芯片设置为多个，且均通过所述4G模块连接所述软件运营平台；每个所述AMR芯片均电连接有所述陀螺仪和所述扬声器。

本发明相对于现有技术取得了以下技术效果：

(1)本发明此系统及方法能够自适应获取车辆自身的加速度和角速度，从而对陀螺仪安装要求低；

(2)本发明还能够提供给客户灵活的参数定制，方便不同客户定制“三急”告警中差异化的地方。

附图说明

图1-4为本发明一种自适应识别激烈驾驶行为的方法具体步骤中的坐标系示意图；

图5为本发明一种自适应识别激烈驾驶行为的系统的示意图。

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。

实施例

参照图1所示一种自适应识别激烈驾驶行为的方法和系统，包括：

1)、使用陀螺仪PC软件做出厂标定，陀螺仪静止于水平面时，在大地坐标系下，使X、Y轴的加速度值为0，Z轴的加速度值为重力加速度g，绕X、Y、Z轴的角速度值为0，绕X、Y、Z轴的旋转角为0；此时，陀螺仪坐标系和大地坐标系重合，如图1所示；

2)、获取陀螺仪的9个数据，分别是X、Y、Z轴加速度，绕X、Y、Z轴的角速度，绕X、Y、Z轴的旋转角(也称姿态角)；

3)、过滤重力分量干扰的数据计算，绕坐标轴旋转的计算公式如下：

大地坐标系中某点X(x,y,z)，同时绕X轴，Y轴，Z轴旋转，其旋转角度分别为θ_x、θ_y、θ_z，则可推出X点在旋转后的坐标X'(x',y',z')为：

x'＝x(cosθ_ycosθ_z-sinθ_xsinθ_ysinθ_z)-ycosθ_xsinθ_z+z(sinθ_ycosθ_z+sinθ_xcosθ_ysinθ_z)

y'＝x(cosθ_ysinθ_z+sinθ_xsinθ_ycosθ_z)+ycosθ_xcosθ_z+z(sinθ_ysinθ_z-sinθ_xcosθ_ycosθ_z)

z'＝x(-cosθ_xsinθ_y)+ysinθ_x+zcosθ_xcosθ_y

经陀螺仪芯片积分运算，输出陀螺仪坐标系相对大地坐标系绕X、Y、Z轴分别旋转的θ_x、θ_y、θ_z旋转角数据；

4)、已知大地坐标系中点G(0,0,g)，其中g为重力加速度值；求大地坐标系中的点G，在坐标系旋转θ_x、θ_y、θ_z后在陀螺仪坐标系中G'(x_g,y_g,z_g)；根据步骤3)中的计算公式，求得：

x_g＝g(sinθ_ycosθ_z+sinθ_xcosθ_ysinθ_z)

y_g＝g(sinθ_ysinθ_z-sinθ_xcosθ_ycosθ_z)

z_g＝gcosθ_xcosθ_y；

5)、测出陀螺仪当前X、Y、Z轴的加速度分别为a_x、a_y、a_z，求得滤除重力干扰后车辆自身的各轴加速度在陀螺仪坐标系中的矢量a₁(a_x1,a_y1,a_z1)；由步骤4)中计算得出重力在陀螺仪坐标系中的各轴分量a_x1、a_y1、a_z1，因此可

a_x1＝a_x-x_g＝a_x-g(sinθ_ycosθ_z+sinθ_xcosθ_ysinθ_z)

a_y1＝a_y-y_g＝a_y-g(sinθ_ysinθ_z-sinθ_xcosθ_ycosθ_z)

得：a_z1＝a_z-z_g＝a_z-gcosθ_xcosθ_y；

6)、陀螺仪装车标定：由于已求出在陀螺仪坐标系中滤除重力分量后的合成加速度a₁(a_x1,a_y1,a_z1)，但我们真实想求出的是车辆前向行驶方向的加速度。由于陀螺仪安装在车上，不仅与大地坐标系之间有旋转角，与车辆坐标系也有旋转角，如图2所示；我们以XOY平面作为地平面，以车头前进方向为Y轴的正方向，垂直于地平面指向天空的方向作为Z方向。车辆坐标系在水平地面上与大地坐标系是重合的，但在车辆上下坡时，则会因为坡度的原因存在差异，如图3所示；因此，我们需要建立车辆坐标系才能求出车辆前向行驶方向的加速度；但是，陀螺仪安装在车上，陀螺仪坐标系相对车辆坐标系各轴均有旋转，这个旋转角装车时一旦固定就不会改变；所以，需要在陀螺仪首次装车时做装车标定；车辆水平静止，设备在接收到装车标定指令后，执行装车标定操作；此时设备会记录下当前陀螺仪坐标系中的合成加速度a₂(a_x2,a_y2,a_z2)，此时a₂的加速度模值应等于重力加速度g；则根据三角函数关系，可求得陀螺仪由于安装造成的坐标系各轴旋转角度

如图4所示：

7)、陀螺仪坐标系与车辆坐标系转换，求得车辆坐标系下，车辆行驶方向的加速度a₃(a_x3，a_y3，a_z3)；具体为：已知陀螺仪坐标系相对大地坐标系各轴旋转角度为(θ_x，θ_y，θ_z)，车辆坐标系相对大地坐标系各轴旋转角度为

因此陀螺仪坐标系相对车辆坐标系旋转角度为

且已求出在陀螺仪坐标系中滤除重力分量后的合成加速度a₁(a_x1,a_y1,a_z1)；设

根据步骤3)中的计算公式，求得：

a_x3＝a_x1(cosθ_y1cosθ_z1-sinθ_x1sinθ_y1sinθ_z1)-a_y1cosθ_x1sinθ_z1+a_z1(sinθ_y1cosθ_z1+sinθ_x1cosθ_y1sinθ_z1)

a_y3＝a_x1(cosθ_y1sinθ_z1+sinθ_x1sinθ_y1cosθ_z1)+a_y1cosθ_x1cosθ_z1+a_z1(sinθ_y1sinθ_z1-sinθ_x1cosθ_y1cosθ_z1)

a_z3＝a_x1(-cosθ_x1sinθ_y1)+a_y1sinθ_x1+a_z1cosθ_x1cosθ_y1。

8)、陀螺仪因安装原因导致陀螺仪坐标系相对车辆坐标系旋转角度为(θ_x1，θ_y1，θ_z1)，已知当前陀螺仪坐标系中各轴的角速度分别为w_x、w_y、w_z，求出车辆坐标系中各轴的角速度w’_x、w’_y、w’_z；步骤8)中具体为利用步骤3)中的公式计算可得：

w'_x＝w_x(cosθ_y1cosθ_z1+sinθ_x1sinθ_y1sinθ_z1)+w_ycosθ_x1sinθ_z1+w_z(-sinθ_y1cosθ_z1+sinθ_x1cosθ_y1sinθ_z1)

w'_y＝w_x(-cosθ_y1sinθ_z1+sinθ_x1sinθ_y1cosθ_z1)+w_ycosθ_x1cosθ_z1+w_z(sinθ_y1sinθ_z1+sinθ_x1cosθ_y1cosθ_z1)

w'_z＝w_xcosθ_x1sinθ_y1-w_ysinθ_x1+w_zcosθ_x1cosθ_y1。

9)、利用步骤1)-步骤8)获得数据，使用脉冲触发统计策略方法来判断激烈驾驶行为。

通过上述步骤，可获取当前车辆坐标系中各轴的加速度和角速度的数据，这些数据过滤了重力分量，以及通过标定消除了安装偏差，从而这些数据能真实反映车辆当前的状态；接着便需要利用这些数据，做统计策略分析，判断激烈驾驶行为；设备软件通过比较当前加速度和角速度值与各自阈值的结果，作为二值加入脉冲触发统计策略，该策略负责输出脉冲段以及各自段的持续时间，因此可用于判断急加速/急减速/急转弯过程的持续时间。

本发明还提供了一种自适应识别激烈驾驶行为的系统，包括：陀螺仪、警示器、4G模块和软件运营平台；所述陀螺仪能够输出除3轴加速度、3轴角速度，以及还可输出3轴姿态角；所述ARM芯片软件运行的载体；所述4G模块用于设备与平台通信，将驾驶员激烈驾驶告警信息上报给平台；所述软件运营平台用于为客户提供可视化界面，数据分析，生成包含激烈驾驶告警的统计信息，便于客户管理并约束驾驶员的激烈驾驶行为；亦可在平台上实时下发TTS语音信息；所述ARM芯片设置为多个，且均通过所述4G模块连接所述软件运营平台；每个所述AMR芯片均电连接有所述陀螺仪和所述扬声器。

以上所述，仅是本发明较佳实施例而已，并非对本发明的技术范围作任何限制，故凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何细微修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (4)

1.一种自适应识别激烈驾驶行为的方法，其特征在于，包括：

1)、使用陀螺仪PC软件做出厂标定，陀螺仪静止于水平面时，在大地坐标系下，使X、Y轴的加速度值为0，Z轴的加速度值为重力加速度g，绕X、Y、Z轴的角速度值为0，绕X、Y、Z轴的旋转角为0；

2)、获取陀螺仪的9个数据，分别是X、Y、Z轴加速度，绕X、Y、Z轴的角速度，绕X、Y、Z轴的旋转角(也称姿态角)；

3)、过滤重力分量干扰的数据计算，绕坐标轴旋转的计算公式如下：大地坐标系中某点X(x,y,z)，同时绕X轴，Y轴，Z轴旋转，其旋转角度分别为θ_x、θ_y、θ_z，则可推出X点在旋转后的坐标X'(x',y',z')为：x'＝x(cosθ_ycosθ_z-sinθ_xsinθ_ysinθ_z)-ycosθ_xsinθ_z+z(sinθ_ycosθ_z+sinθ_xcosθ_ysinθ_z)y'＝x(cosθ_ysinθ_z+sinθ_xsinθ_ycosθ_z)+ycosθ_xcosθ_z+z(sinθ_ysinθ_z-sinθ_xcosθ_ycosθ_z)z'＝x(-cosθ_xsinθ_y)+ysinθ_x+zcosθ_xcosθ_y

经陀螺仪芯片积分运算，输出陀螺仪坐标系相对大地坐标系绕X、Y、Z轴分别旋转的θ_x、θ_y、θ_z旋转角数据；

4)、已知大地坐标系中点G(0,0,g)，其中g为重力加速度值；求大地坐标系中的点G，在坐标系旋转θ_x、θ_y、θ_z后在陀螺仪坐标系中G'(x_g,y_g,z_g)；根据步骤3)中的计算公式，求得：

x_g＝g(sinθ_ycosθ_z+sinθ_xcosθ_ysinθ_z)

y_g＝g(sinθ_ysinθ_z-sinθ_xcosθ_ycosθ_z)

z_g＝gcosθ_xcosθ_y；

5)、测出陀螺仪当前X、Y、Z轴的加速度分别为a_x、a_y、a_z，求得滤除重力干扰后车辆自身的各轴加速度在陀螺仪坐标系中的矢量a₁(a_x1,a_y1,a_z1)；由步骤4)中计算得出重力在陀螺仪坐标系中的各轴分量a_x1、a_y1、a_z1，因此可得：

6)、陀螺仪装车标定：车辆水平静止，设备在接收到装车标定指令后，执行装车标定操作；此时设备会记录下当前陀螺仪坐标系中的合成加速度a₂(a_x2,a_y2,a_z2)，此时a₂的加速度模值应等于重力加速度g；则根据三角函数关系，可求得陀螺仪由于安装造成的坐标系各轴旋转角度：

7)、陀螺仪坐标系与车辆坐标系转换，求得车辆坐标系下，车辆行驶方向的加速度a₃(a_x3，a_y3，a_z3)；

8)、陀螺仪因安装原因导致陀螺仪坐标系相对车辆坐标系旋转角度为(θ_x1，θ_y1，θ_z1)，已知当前陀螺仪坐标系中各轴的角速度分别为w_x、w_y、w_z，求出车辆坐标系中各轴的角速度w′_x、w′_y、w′_z；

9)、利用步骤1)-步骤8)获得数据，使用脉冲触发统计策略方法来判断激烈驾驶行为。

2.根据权利要求1所述的一种自适应识别激烈驾驶行为的方法和系统，其特征在于，所述步骤7)具体为：已知陀螺仪坐标系相对大地坐标系各轴旋转角度为(θ_x，θ_y，θ_z)，车辆坐标系相对大地坐标系各轴旋转角度为

因此陀螺仪坐标系相对车辆坐标系旋转角度为

且已求出在陀螺仪坐标系中滤除重力分量后的合成加速度a₁(a_x1,a_y1,a_z1)；设

根据步骤3)中的计算公式，求得：

a_x3＝a_x1(cosθ_y1cosθ_z1-sinθ_x1sinθ_y1sinθ_z1)-a_y1cosθ_x1sinθ_z1+a_z1(sinθ_y1cosθ_z1+sinθ_x1cosθ_y1sinθ_z1)

a_y3＝a_x1(cosθ_y1sinθ_z1+sinθ_x1sinθ_y1cosθ_z1)+a_y1cosθ_x1cosθ_z1+a_z1(sinθ_y1sinθ_z1-sinθ_x1cosθ_y1cosθ_z1)

a_z3＝a_x1(-cosθ_x1sinθ_y1)+a_y1sinθ_x1+a_z1cosθ_x1cosθ_y1。

3.根据权利要求1所述的一种自适应识别激烈驾驶行为的方法和系统，其特征在于，步骤8)中具体为利用步骤3)中的公式计算可得：

4.一种自适应识别激烈驾驶行为的系统，其特征在于，包括：

陀螺仪，所述陀螺仪能够输出除3轴加速度、3轴角速度，以及还可输出3轴姿态角；

警示器；

ARM芯片，软件运行的载体；

4G模块，所述4G模块用于设备与平台通信，将驾驶员激烈驾驶告警信息上报给平台；

软件运营平台，所述软件运营平台用于为客户提供可视化界面，数据分析，生成包含激烈驾驶告警的统计信息，便于客户管理并约束驾驶员的激烈驾驶行为；亦可在平台上实时下发TTS语音信息；

所述ARM芯片设置为多个，且均通过所述4G模块连接所述软件运营平台；每个所述AMR芯片均电连接有所述陀螺仪和所述扬声器。

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