CN112432643A - 一种行驶数据生成方法、装置、电子设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种行驶数据生成方法，包括：检测车辆运动状态，并将车辆运动状态为直线行驶时采集的三轴加速度数据设置为姿态解算数据；利用姿态解算数据计算翻滚角和俯仰角；利用姿态解算数据对应的车辆加速度向量、翻滚角和俯仰角确定航向夹角；利用翻滚角、俯仰角和航向夹角对载体坐标系进行变换，并利用变换后的载体坐标系生成车辆行驶数据。本方法首先利用三轴加速度数据计算得到翻滚角和俯仰角，然后利用三轴加速度数据对应的车辆加速度向量及已解算的翻滚角和俯仰角便可计算得到航向夹角，无需三轴磁力计数据，达到仅利用三轴加速度数据计算车辆行驶航向的目的。本发明还公开一种行驶数据生成装置、电子设备及存储介质，具有上述有益效果。

Description

一种行驶数据生成方法、装置、电子设备和存储介质

技术领域

本发明涉及行驶数据生成领域，特别涉及一种行驶数据生成方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着保险业和车联网的不断发展，基于用户驾驶行为的车险模式得到了越来越多的应用，其应用价值也逐步提高。该类车险模式不仅能够为保险同时带来合理定价、赔付率下降、提升客户体验等益处，同时也有助于培养车主良好的驾驶习惯，降低群体的出险概率。基于用户驾驶行为的车险模式通过分析装载于汽车上的智能硬件生成的行驶数据，实现基于驾驶行为的保险定价。

相关技术中，车辆行驶航向的确定需要三轴加速度数据和三轴磁力计数据共同参与计算，这不仅提升了车辆行驶航向的计算复杂度，为实时生成车辆行驶数据带来了麻烦，同时也提升了对车载智能硬件的硬件要求。

发明内容

本发明的目的是提供一种行驶数据生成方法、装置、电子设备及存储介质，可只使用三轴加速度数据计算车辆行驶航向，降低了车辆行驶航向的计算复杂度，并降低了车载智能硬件的硬件要求。

为解决上述技术问题，本发明提供一种行驶数据生成方法，包括：

检测车辆运动状态，并将所述车辆运动状态为直线行驶时采集的三轴加速度数据设置为姿态解算数据；

利用所述姿态解算数据计算翻滚角和俯仰角；

利用所述姿态解算数据对应的车辆加速度向量、所述翻滚角和所述俯仰角确定航向夹角；

利用所述翻滚角、所述俯仰角和所述航向夹角对载体坐标系进行变换，并利用变换后的所述载体坐标系生成车辆行驶数据。

可选的，所述检测车辆运动状态，包括：

获取三轴加速度数据和三轴陀螺仪数据；

利用所述三轴加速度数据和所述三轴陀螺仪数据计算水平抖动值、竖直抖动值和转动幅度值；

若水平抖动值大于等于第一阈值、竖直抖动值小于等于第二阈值且转动幅度值小于等于第三阈值，则判定车辆运动状态为直线行驶。

可选的，在利用变换后的所述载体坐标系生成车辆行驶数据之后，还包括：

将所述车辆行驶数据添加至物联网数据流中，并将所述物联网数据流发送至物联网平台；

利用所述物联网平台将所述物联网数据流分发至流处理程序，并利用所述流处理程序对所述物联网数据流进行分析，得到行程分析结果；其中，所述行程分析结果包括行程评分、速度曲线数据和车辆轨迹数据中任一种或任多种的组合；

将所述行程分析结果作为历史分析结果保存至数据库，并利用保费计算模型对所述数据库中的历史分析结果进行计算，得到车辆保险费用数据；

将所述车辆保险费用数据保存至所述数据库。

可选的，本行驶数据生成方法，还包括：

当检测到拆卸事件时，将拆卸报警信息发送至所述物联网平台，并将行驶数据生成装置标记为失效装置；其中，所述拆卸事件为所述行驶数据生成装置被拆卸的事件。

可选的，所述利用所述姿态解算数据计算翻滚角和俯仰角，包括：

查找所述姿态解算数据中坐标轴分量绝对值最大的加速度数据；其中，所述坐标轴分量包括x轴分量、y轴分量和z轴分量中任一种或任多种的组合；

利用所述加速度数据计算所述翻滚角和所述俯仰角。

可选的，利用所述姿态解算数据对应的车辆加速度向量、所述翻滚角和所述俯仰角确定航向夹角，包括：

利用所述翻滚角、所述俯仰角、所述姿态解算数据及初始航向夹角计算所述车辆加速度向量的长度；

利用所述长度及所述初始航向夹角确定所述航向夹角。

可选的，所述利用所述长度及所述初始航向夹角确定所述航向夹角，包括：

调整所述初始航向夹角直至所述长度最大；

将所述长度最大时对应的初始航向夹角作为所述航向夹角。

本发明还提供一种行驶数据生成装置，包括：

获取模块，用于检测车辆运动状态，并将所述车辆运动状态为直线行驶时采集的三轴加速度数据设置为姿态解算数据；

第一计算模块，用于利用所述姿态解算数据计算翻滚角和俯仰角；

第二计算模块，用于利用所述姿态解算数据对应的车辆加速度向量、所述翻滚角和所述俯仰角确定航向夹角；

数据生成模块，用于利用所述翻滚角、所述俯仰角和所述航向夹角对载体坐标系进行变换，并利用变换后的所述载体坐标系生成车辆行驶数据。

本发明还提供一种电子设备，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上述所述的行驶数据生成方法的步骤。

本发明还提供一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述所述的行驶数据生成方法的步骤。

本发明提供一种行驶数据生成方法，包括：并将所述车辆运动状态为直线行驶时采集的三轴加速度数据设置为姿态解算数据；利用所述姿态解算数据计算翻滚角和俯仰角；利用所述姿态解算数据对应的车辆加速度向量、所述翻滚角和所述俯仰角确定航向夹角；利用所述翻滚角、所述俯仰角和所述航向夹角对载体坐标系进行变换，并利用变换后的所述载体坐标系生成车辆行驶数据。

可见，本方法在确定车辆直线行驶后，首先利用三轴加速度数据计算得到翻滚角和俯仰角，然后利用三轴加速度数据对应的加速度向量及已解算的翻滚角和俯仰角，便可直接计算得到航向夹角，并最终实现仅利用三轴加速度数据进行载体坐标系转换、生成精准车辆行驶数据的目的，无需获取三轴磁力计数据并利用三轴磁力计数据进行计算，显著降低了车辆行驶航向的确定过程。同时，由于本方法无需三轴磁力计数据，进而在行驶数据生成装置中无需配备三轴磁力计，降低了汽车行驶航向计算对该装置的硬件配置要求。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例所提供的一种行驶数据生成方法的流程图；

图2为本发明实施例所提供的一种行驶数据生成装置的结构框图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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。

相关技术中，为了确保车辆行驶数据生成装置能够生成精准的行驶数据，需要该设备确定准确的车辆行驶航向，而对车辆行驶航向的确定需要三轴加速度数据和三轴磁力计数据共同参与计算，这不仅提升了车辆行驶航向的计算复杂度，同时也提升了对车辆行驶数据生成装置的硬件要求。而本申请实施例，可以在只使用三轴加速度数据的情况下生成准确的车辆行驶航向，以此降低车辆行驶航向的计算复杂度以及对车辆行驶数据生成装置的硬件要求。请参考图1，图1为本申请实施例所提供的一种行驶数据生成方法的流程图，该方法可以包括：

S100、检测车辆运动状态，并将车辆运动状态为直线行驶时采集的三轴加速度数据设置为姿态解算数据。

相关技术中，对车辆运动航向的确定首先需要对车辆的运行姿态进行解算，而姿态解算需要同时拥有三轴加速度数据及三轴磁力计数据，增加了数据获取流程的复杂度并提升了后续的计算复杂度。而本申请实施例可以只使用三轴加速度数据进行姿态解算，无需三轴磁力计数据，降低了数据获取流程的复杂度，并降低了后续的计算复杂度。

可以理解的是，由于车辆生成的运动向量在转弯时并不固定，利用车辆转弯时的三轴加速度数据进行姿态解算将会产生严重的偏差，因此在本申请实施例中，只使用车辆在直线行驶时的三轴加速度数据进行姿态解算。

需要说明的是，本申请实施例并不限定三轴加速度传感器的采样方式，只要能够保证计算对数据的要求即可，例如可以为随机采样，也可以为固定时间采样。由于固定时间采样能够排除时间因素的影响，因此在本申请实施例中，三轴加速度传感器的采样方式可以为固定时间采样。本申请实施例并不限定固定采样时间的具体数据，例如可以为1秒，也可以为0.5秒，用户可根据实际应用需求进行调整。本申请实施例也不限定固定采样时间内采样的数量，例如可以为一次，也可以为多次。当固定采样时间的数值很小，采样一次能够保证计算的准确性时，固定采样时间内可以采样一次，当为了排除噪声影响，需要排除采样中的异常信息时，固定采样时间内可以采样多次。需要说明的是，本申请实施例并不限定固定采样时间内采样多次时的具体采样次数，用户可根据实际情况进行设置和调整。本申请实施例也不限定三轴加速度数据的具体形式，只要该形式能够保证计算数据需求即可，用户可参考三轴加速度传感器采样形式的相关技术。

需要说明的是，本申请实施例并不限定设定为姿态解算数据的三轴加速度数据的具体数量，用户可根据实际需求进行选择，例如可以选择一个，也可以选择多个，也可以直接将一个固定采样时间内的所有采样点设置为姿态解算数据。当三轴加速度传感器的采样精度能够满足计算要求时，可以只将一个三轴加速度数据设置为姿态解算数据，当需要排除采样噪声的影响时，也可以将多个采样数据设置为姿态解算数据，为了提升数据获取的便捷性，也可以直接将一个固定采样时间内的所有采样点设置为姿态解算数据。

需要说明的是，本申请实施例并不限定车辆运动状态的检测方法，例如该方法可以为对比采样点的数据变化，也可以为计算采样点的运动数据，得到运动指标值，再利用该指标值进行检测。为了提升运动检测的准确性，在本申请实施例中，该检测方法可以为计算采样点的运动数据，得到运动指标值，再利用该指标值进行检测。本申请实施例也不限定具体用于计算的运动数据，例如可以为三轴加速度数据、三轴陀螺仪数据或同时使用三轴加速度数据和三轴陀螺仪数据。为了提升计算精确度，在本申请实施例中，可以同时使用三轴加速度数据和三轴陀螺仪数据进行计算。本申请实施例也不限定三轴加速度数据和三轴陀螺仪数据的数量，可以为一个，也可以为多个。当三轴加速度传感器和三轴陀螺仪传感器的精度能够满足检测要求时，可以只使用一个进行计算，当需要排除噪声干扰时，也可以采用多个进行计算。为了排除噪声干扰并提升检测数据的可靠性，在本申请实施例中可以采用多个数据进行计算。本申请实施例也不对具体的数量进行限定，例如可以自定义数量，也可以为三轴加速度传感器在固定采样时间的采样数量，用户可根据实际应用需求进行选择。

本申请实施例也不限定具体的运动指标值，例如可以为用于表现车辆在水平方向抖动程度的水平抖动值，用于表现车辆在竖直方向抖动程度的竖直抖动值和用于表现车辆转向幅度的转动幅度值中的任一种或任多种的组合。为了从多角度描述车辆的运动状态，在本申请实施例中，运动指标值可以为水平抖动值、竖直抖动值和转动幅度值的组合。可以理解的是，由于三轴加速度数据描述的是车辆运动加速度的情况，而三轴陀螺仪数据描述的是车辆的转动情况，因此在本申请实施例中，水平抖动值和竖直抖动值可以采用三轴加速度数据进行计算，而转动幅度值可以采用三轴陀螺仪进行计算。本申请实施例也不限定水平抖动值、竖直抖动值及转动幅度值的具体计算方法，只要水平抖动值能够反映车辆在水平方向上的抖动程度、竖直抖动值能够反映车辆在竖直方向上的抖动程度及转动幅度值能够反映车辆的转向情况即可。

进一步，本申请实施例并不限定在检测车辆运动状态之前是否需要对行驶数据生成装置中的载体坐标系的初始姿态进行检测。可以理解的是，本申请实施例中的姿态解算，目的在于减小载体坐标系与表示车辆的车辆坐标系之间的姿态差异，以确保利用载体坐标系生成的车辆运行航向与车辆坐标系中的车辆运行航向一致，而载体坐标系与车辆坐标系的姿态差异程度将影响计算的效率。当载体坐标系与车辆坐标系的姿态差异较小时，能够快速得到姿态解算数据并对载体坐标系进行调整；当载体坐标系与车辆坐标系的姿态差异较大时，可能会对姿态解算的效率带来影响，此时如果能够对载体坐标系的初始姿态进行检测，并根据检测结果对进行相应的预处理，将会提高姿态解算的效率。因此，当能够确保载体坐标系与车辆坐标系的姿态差异符合快速姿态解算的要求时，例如在安装行驶数据生成装置时以固定的安装方式安装，可以不需要对载体坐标系的初始姿态进行检测；而当无法确保载体坐标系与车辆坐标系的姿态差异符合快速姿态解算的要求时，可以对载体坐标系的初始姿态进行检测。需要说明的是，本申请实施例并不对快速姿态解算的要求进行限定，例如可以是载体坐标系中某一坐标轴与重力加速度的夹角小于预设阈值，也可以是其他内容，用户可根据实际应用需求进行设定。

本申请实施例也不限制对载体坐标系的初始姿态的检测方式，例如该检测方式可以为检测车辆运动状态，并利用车辆运动状态为静止时的三轴加速度数据计算重力加速度向量，然后计算重力加速度向量与坐标轴的夹角，其中坐标轴可以为x轴、y轴、z轴中任一种或任几种的选择，最后利用夹角确定载体坐标系的初始姿态，也可以为检测车辆运动状态，并利用车辆运动状态为静止时的三轴加速度数据在各个坐标轴上的分量确定载体坐标系的初始姿态。由于检测分量的方式易于实现且效率较高，因此在本申请实施例对载体坐标系初始姿态的检测可以为：

检测车辆运动状态，并利用车辆运动状态为静止时的三轴加速度数据在各个坐标轴上的分量确定载体坐标系的初始姿态。

本申请实施例也不限定利用三轴加速度在各个坐标轴上的分量确定载体坐标系初始姿态的具体方式，例如可以为查找各个坐标轴上分量最大值，以确定载体坐标系的初始姿态，也可以为查找各个坐标轴上分量上的最小值和次小值，以确定载体坐标系的初始姿态。考虑到计算效率，在一种可能的情况中，确定初始姿态的具体方式可以为：

当三轴加速度数据在x轴上的分量最大时，判定y轴与z轴所在平面为水平平面；或，

当三轴加速度数据在y轴上的分量最大时，判定x轴与z轴所在平面为水平平面；或，

当三轴加速度数据在z轴上的分量最大时，判定y轴与x轴所在平面为水平平面。

需要说明的是，本申请实施例并不限定当三轴加速度数据中存在两个最大值或存在三个最大值时的后续操作，例如可以为重新获取三轴加速度数据，也可以为最大值中随机选择一个值作为最大值。

S101、利用姿态解算数据计算翻滚角和俯仰角。

需要说明的是，本申请实施例并不限定是否需要对姿态计算数据进行预处理。当姿态解算数据中只包含一组三轴加速度传感器数据时，可以不进行预处理，当姿态解算数据中包含多组三轴加速度传感器数据时，可以进行预处理。本申请实施例也不限定具体的预处理方式，例如该预处理方式可以为计算平均数，或者查找最大值。出于对计算精度的考虑，在一种可能的情况中，利用姿态计算数据计算翻滚角和俯仰角，可以包括：

查找姿态解算数据中坐标轴分量绝对值最大的加速度数据；其中，坐标轴分量包括x轴分量、y轴分量和z轴分量中任一种或任多种的组合；

利用加速度数据计算翻滚角和俯仰角。

可以理解的是，三轴加速度传感器从x轴、y轴和z轴三个方向取得加速度分量，因此加速度数据中包含x轴、y轴和z轴三个分量。本申请实施例并不限定利用加速度数据中的哪些分量计算翻滚角和俯仰角。可以理解的是，立体坐标系中坐标轴两两构成平面，而翻滚角和俯仰角用于将这些平面中的某一平面设置为水平面，因此只需要根据应用需求，若需要将某个具体的平面调为水平面，则将该平面中两个坐标轴的分量用于计算翻滚角和俯仰角即可。

下面结合具体的实例解释利用加速度数据计算翻滚角和俯仰角的过程。在一种可能的情况中，需要将x轴和y轴所在平面设置为水平面，而此时的加速度数据为(a_x,a_y,a_z)，则可以利用如下公式计算翻滚角：

其中，α为翻滚角，arcsin表示反正弦函数，a_x为三轴加速度数据在x轴上的分量，g表示重力加速度。而俯仰角则可以利用如下公式计算：

其中，β为俯仰角，a_y为三轴加速度数据在y轴上的分量。

S102、利用姿态解算数据对应的车辆加速度向量、翻滚角和俯仰角确定航向夹角。

相关技术中，翻滚角、俯仰角和航向夹角的确定同时需要三轴加速度数据和三轴磁力计数据，这增加了数据获取的流程及计算流程，同时也提升了对行驶数据生成装置的硬件要求，其中，航向夹角为车辆行驶数据生成装置的载体坐标系中位于水平面的某一坐标轴与车辆行驶方向的夹角。可以理解的是，当需要调整载体坐标系中位于水平面的某一坐标轴指向车辆行驶方向时，航向夹角便是该坐标轴与车辆行驶方向的夹角。而在本申请实施例中，翻滚角和俯仰角可由三轴加速度数据得到，而航向夹角可利用三轴加速度数据对应的车辆加速度向量及已计算得到的翻滚角和俯仰角确定，无需三轴磁力计数据，简化了对三轴磁力计数据计算的过程，同时也降低了行驶数据生成装置的硬件要求。

需要说明的是，本申请实施例并不限定利用姿态计算数据对应的车辆加速度向量、翻滚角和俯仰角确定航向夹角的具体过程，例如可以采用通过旋转垂直于水平面的坐标轴的方式确定航向夹角。也可以利用假定的初始航向夹角、已知的翻滚角和俯仰角及姿态解算数据构建用于求解的车辆加速度向量，并以求解的方式确定航向夹角。

出于对计算精度的考虑，在一种可能的情况中，利用姿态解算数据对应的车辆加速度向量、翻滚角和俯仰角确定航向夹角，可以包括：

利用翻滚角、俯仰角、姿态解算数据及初始航向夹角计算车辆加速度向量的长度；

利用长度及初始航向夹角确定航向夹角。

需要说明的是，本申请实施例并不限定利用长度及初始航向夹角确定航向夹角的过程，例如可以为寻找该长度在水平面两个坐标轴上的投影长度，当其中一个的投影长度等于预设数值，例如等于0时，认为向量构建成功，该向量为车辆加速度向量，也可以调整该长度使其最大，并判定长度最大时对应的加速度向量为车辆加速度向量。

在一种可能的情况中，利用长度及初始航向夹角确定航向夹角，可以包括：

调整初始航向夹角直至长度最大；

将长度最大时对应的初始航向夹角作为航向夹角。

需要说明的是，本申请实施例并不限定调整初始航向夹角的方式，例如可以按照某种顺序，例如从大到小进行调整，也可以通过函数求导的方式计算出对应值并进行调整。考虑到计算效率，在本申请实施例中调整方式可以为利用函数求导的方式计算出对应值并进行调整

下面将结合具体的例子解释上述向量构建的过程：

在一种可能的情况中，姿态解算数据为(a_x,a_y,a_z)，x轴和y轴所处的平面为水平平面，并需要调整y轴朝向以使y轴指向车辆行驶方向，此时利用假定的初始航向夹角构建车辆加速度向量，并利用如下公式计算该车辆加速度的长度：

acc_Y(θ)＝-a_xcos(θ)sin(α)sin(β)+a_ycos(β)cos(θ)+a_z(sin(α)sin(β)-cos(α)cos(θ)sin(β))

其中，α,β,θ分别代表翻滚角、俯仰角和待求的初始航向夹角，acc_Y(θ)表示车辆加速度向量经过姿态变换后在车辆行驶方向上的投影，-a_xcos(θ)sin(α)sin(β)表示x轴分量在姿态变换后的量，a_ycos(β)cos(θ)表示y轴分量在姿态变换后的量，a_z(sin(α)sin(β)-cos(α)cos(θ)sin(β))表示z轴上的分量在姿态变换后的量。

在上述公式中对初始航向夹角进行求导计算，便可求出加速度长度最大时对应的初始航向夹角大小：

其中θ^*表示加速度最大时对应的初始航行角大小，arctan表示反正切函数，最后将该初始航向夹角设定为航向夹角即可。

S103、利用翻滚角、俯仰角和航向夹角对载体坐标系进行变换，并利用变换后的载体坐标系生成车辆行驶数据。

需要说明的是，本申请实施例并不限定利用翻滚角、俯仰角和航向夹角对载体坐标系进行变换的具体方法，用户可参考立体坐标系转换的相关技术。本申请实施例也不限定利用具体的车辆行驶数据，例如可以是车辆四急驾驶(急加速、急减速、急转弯、急变道)、车辆启动和停止事件等。本申请实施例也不限定车辆行驶数据的具体生成方式，用户可参考利用运动传感器生成车辆行驶数据的相关技术。

基于上述实施例，本方法在确定车辆直线行驶后，首先利用三轴加速度数据计算得到翻滚角和俯仰角，然后利用三轴加速度数据对应的加速度向量及已解算的翻滚角和俯仰角便可直接计算得到航向夹角，并最终实现仅利用三轴加速度数据进行载体坐标系转换、生成精准车辆行驶数据的目的，无需获取三轴磁力计数据并利用三轴磁力计数据进行计算，显著降低了载体坐标系转换的计算过程。同时，由于本方法无需三轴磁力计数据，进而在行驶数据生成装置中无需配备三轴磁力计，降低了汽车行驶航向计算对该装置的硬件配置要求。

基于上述实施例，为了更加准确地描述车辆的运动状态，在本申请实施例中，检测车辆运动状态可以包括：

S200、获取三轴加速度数据和三轴陀螺仪数据。

可以理解的是，为了从多角度准确描述车辆的运动状态，在本申请实施例中可以同时采用三轴加速度数据和三轴陀螺仪数据进行检测，以此提升检测结果的全面性和可靠性。

需要说明的是，本申请实施例并不限定用于运动状态检测的三轴加速度数据和三轴陀螺仪数据的具体数量，该数量可由用户自由调整，只要能够满足运动状态检测的精度即可。本申请实施例也不限定三轴加速度数据和三轴陀螺仪数据的数据形式，可参考三轴加速度传感器和三轴陀螺仪采集数据的相关技术。

S201、利用三轴加速度数据和三轴陀螺仪数据计算水平抖动值、竖直抖动值和转动幅度值。

可以理解的是，三轴加速度数据包含x轴、y轴和z轴的分量。本申请实施例并不限定利用哪些分量计算水平抖动值和竖直抖动值。由于坐标轴两两构成的平面均可用于表示水平面，而水平抖动值表示的是水平面的抖动情况，因此只需要利用水平面对应的两坐标轴的分量计算水平抖动值，并用第三个坐标轴的分量计算竖直抖动值即可。本申请实施例也不限定水平抖动值和竖直抖动值的计算方法，例如可以采用计算标准差的方式，也可以利用计算方差的方式。为了扩大离散程度，提升对水平抖动情况和竖直抖动情况的检测精度，在本申请实施例中可以采用计算方差的方式。本申请实施例也不限定转动幅度值的计算方法，例如可以为计算均值的方式，也可以利用计算平方均值的方式。为了提高检测精度，在本申请实施例中可以采用计算平方均值的方式。

S202、若水平抖动值大于等于第一阈值、竖直抖动值小于等于第二阈值且转动幅度值小于等于第三阈值，则判定车辆运动状态为直线行驶。

需要说明的是，本申请实施例并不对第一阈值、第二阈值和第三阈值的具体数值进行限定，用户可根据应用情况进行调整。

下面结合具体的实例解释上述检测车辆运动状态的过程：

在一种可能的情况中，x轴和y轴构成的平面为水平平面，z轴垂直于水平平面并竖直向上，用于运动采集的三轴加速度数据和三轴角速度数据分别为{a_i,x},{a_i,y},{a_i,z}和{ω_i,x},{ω_i,y},{ω_i,z}，其中i＝1,2,…,n，表示用于运动检测的三轴加速度数据和三轴角速度数据的数量，x,y,z分别表示x轴分量、y轴分量和z轴分量。

x轴、y轴和z轴的加速度方差均可用如下公式计算：

其中，m用于表示x轴、y轴或z轴，varAcc_m表示各个坐标轴方向上的加速度方差，a_i,m表示各个坐标轴方向上的加速度分量，而

用于表示各个坐标轴方向上的加速度平均值。该平均值可用如下公式计算：

而角速度分量的平方均值可用如下公式计算：

其中，m用于表示x轴、y轴或z轴，ω_i,m表示各个坐标轴方向上的角速度分量，sqGyro_m表示角速度的平方均值。

在得到加速度方差或角速度的平方均值后，便可以用如下公式计算水平抖动值、竖直抖动值和旋转幅度值：

其中，

表示水平抖动值，k1表示第一阈值，

表示竖直抖动值，k2表示第二阈值，

表示旋转幅度值，k3表示第三阈值。当水平抖动值大于等于第一阈值、竖直抖动值小于等于第二阈值且转动幅度值小于等于第三阈值时，便可判定车辆运动状态为直线行驶。

基于上述实施例，本申请实施例采用运动检测的方式将车辆直线行驶的情况过滤出来，以保证航向计算能够在车辆直线行驶时进行，保障了车辆航向计算的可靠度。

基于上述实施例，由于降低了车辆航向的计算过程，因此可保证行驶数据生成装置实时生成准确的车辆行驶数据，并可利用该数据实时更新车辆的保险费用信息，因而在本申请实施例中，在利用变换后的载体坐标系生成车辆数据之后，还可以包括：

S300、将车辆行驶数据添加至物联网数据流中，并将物联网数据流发送至物联网平台。

在本申请实施例中，为了实现高吞吐、低延迟的计算效果，采用了流计算的方式。同时为了方便管理和分发，在本申请实施例中采用物联网平台接收并分发物联网数据流，以确保后续的高效运算。

需要说明的是，本申请实施例并不限定物联网数据流的具体形式，只要该数据流能够包含车辆行驶数据即可，可参考流式数据的相关技术。本申请实施例也不限定物联网数据中是否可以包含其他信息。可以理解的是，当物联网数据中包含其他信息时，后续对行程的分析将会更加全面，对保险费用的计算也会更加精准，因此在本申请实施例中，该物联网数据中可以包含其他信息。本申请实施例也不限定其他信息的具体内容，用户可以根据实际应用需求进行选择，例如可以为车辆启动事件数据、车辆停止事件数据、GPS定位数据中任一种或任多种的组合。

本申请实施例也不限定具体的物联网平台，只要该物联网平台能够接收并分发流数据即可，用户可参考物联网平台的相关技术，例如可以为阿里云IoT平台、亚马逊AWS物联网平台等，也可以为自主开发的物联网平台。本申请实施例也不限定物联网平台接收物联网数据流的具体方式，该接收方式与具体的物联网平台有关，可参考具体物联网平台对流数据的接收方式。

S301、利用物联网平台将物联网数据流分发至流处理程序，并利用流处理程序对物联网数据流进行分析，得到行程分析结果；其中，行程分析结果包括行程评分、速度曲线数据和车辆轨迹数据中任一种或任多种的组合。

需要说明的是，本申请实施例并不限定物联网平台对物联网数据流的分发方式，该分发方式与具体的物联网平台有关，可根据选择的物联网平台及对应的开发手册进行实现，例如在一种可能的情况中，物联网平台为阿里云IoT平台，此时在阿里云IoT平台中的实时数据分发平台DataHub中，创建不同的Topic(事件主题)，对物联网数据进行分发。

本申请实施例也不限定流处理程序的计算架构，例如可以为Spark、Flink、Storm等流处理计算架构，其中Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，Flink是开源流处理框架，Storm时一个分布式实时大数据处理系统。本申请实施例也不限定流处理程序的具体实现形式，该形式与具体的计算框架有关，可根据选择的计算框架设计合适的流处理程序。本申请实施例也不限定流处理程序对物联网数据流的具体分析过程，该过程与具体的实现过程有关，可根据实际应用情况进行设计。

本申请实施例也不限定流处理程序是否部署于集群环境。可以理解的是，当部署于集群环境时，流处理程序能够进行扩容以适应高计算力的要求，因此在本申请实施例中，流处理程序可以部署于集群环境。本申请实施例也不限定具体的集群环境，该环境与流处理程序的计算框架有关，例如当采用Spark作为流处理计算框架时，集群环境可以为Yarn集群，当采用Flink时，集群环境可以为Yarn集群，也可以为Kubernetes集群，其中Yarn集群为一个通用资源管理系统，Kubernetes集群是谷歌公司开源的一个容器编排引擎。

本申请实施例也不限定行程分析结果中是否可以包含其他内容。可以理解的是，若行程分析结果中能够包含其他内容，将能够从更多角度对车辆的运行情况进行分析评估，提升保费计算结果的准确性，因此在本申请实施例中，行程分析结果能够包含其他内容。本申请实施例也不限定具体的其他内容，用户可根据实际应用需求进行选择。

S302、将行程分析结果作为历史分析结果保存至数据库，并利用保费计算模型对数据库中的历史分析结果进行计算，得到车辆保险费用数据。

需要说明的是，本申请实施例并不限定每个车辆在数据库中保存的历史分析结果数量，该数量与保费计算模型的具体实现有关，可以为一个，也可以为多个。当保费计算模型能够通过一个历史分析结果得到保费数据时，可以只保存一个历史分析结果，当保费计算模型需要通过多个历史分析结果对车辆的行驶状况进行拟合计算以提升计算精度时，可以保存多个历史分析结果。本申请实施例也不限定行程分析结果的保存方式，该保存方式与每个车辆能够在数据库中保存的历史分析结果的数量有关，例如当只能保存一个时，该保存方式可以为覆盖替换原有的历史分析结果；当能够保存多个时，该保存方式为正常保存。出于对精确性的考虑，在本申请实施例中，每个车辆在数据库中均可以保存多个历史分析数据，保存方式可以为正常保存。本申请实施例也不限定历史分析结果在数据库中的存储形式，用户可根据实际应用需求进行选择。

本申请实施例也不限定保费计算模型的具体形式，用户可参考数据分析及拟合的相关技术，例如可以采用Logistic回归模型，也可以采用决策树等，其中Logistic回归模型是一种广义的线性回归分析模型，决策树是一种直观运用概率分析的图解法。

本申请实施例也不限定具体的数据库，用户可参考数据库的相关技术，例如可以为非分布式关系型数据库，也可以为分布式非关系型数据库。在本申请实施例中，为了便于数据库管理，可以采用分布式非关系型数据库。本申请实施例也不限定具体的分布式非关系型数据库，用户可参考分布式非关系型数据库的相关技术，例如可以为Cassandra数据库，也可以为HBase数据库，其中Cassandra数据库为一套开源的分布式非关系型数据库，HBase是一个分布式的、面向列存储的非关系型数据库。

本申请实施例也不限定车辆保险费用数据的具体形式，只要该车辆保险费用数据能够包含费用信息即可，用户可根据实际应用需求进行设计。

S303、将车辆保险费用数据保存至数据库。

需要说明的是，本申请实施例并不限定车辆保险费用数据在数据库中的保存形式进行限定，用户可根据实际应用需求进行设计。

基于上述实施例，本申请实施例可以利用车辆行驶数据生成装置生成的行驶数据，以高吞吐、低延迟的计算方式实时生成车辆的保险费用数据，提升了保险费用的实时更新能力。

基于上述实施例，为保障车辆保险费用的计算公平性，需要确保车辆行驶数据的生成装置不被拆卸，因此在本申请实施例中，车辆行驶数据生成方法还可以包括：

S400、当检测到拆卸事件时，将拆卸报警信息发送至物联网平台，并将行驶数据生成装置标记为失效装置；其中，拆卸事件为行驶数据生成装置被拆卸的事件。

当行驶数据生成装置被拆卸后，可能会被用于生成虚假的车辆行驶数据，进而生成错误的保险费用数据，因此在本申请实施例中，可以对预设的拆卸事件进行检测，当检测到拆卸事件时，首先向物联网平台发送拆卸报警信息，以确保物联网平台记录拆卸信息并停止分析该装置生成的车辆行驶数据，同时将行驶数据生成装置标记为失效装置，以确保该装置不会生成任何车辆行驶数据。

需要说明的是，本申请实施例并不对拆卸事件进行限定，可根据实际应用需求进行设定，例如可以为三轴加速度传感器的异常数据，也可以为一个预设的高电平或低电平。本申请实施例也不限定拆卸事件的检测方式，用户可根据对应的拆卸事件进行设定，例如当拆卸事件为三轴加速度传感器的异常数据时，可以检测三轴加速度传感器的输出数据，并利用预设拆卸条件对输出数据进行检测，当输出数据符合预设拆卸条件时则判定行驶数据生成装置被拆卸；当拆卸事件为一个预设的高电平或低电平时，该检测方式可以为当检测到该高电平或低电平时，判定行驶数据生成装置被拆卸。由于检测高电平或低电平的方式易于实现，因此在本申请实施例中，可以选择预设高电平或低电平作为拆卸事件，同时检测方法为当检测到预设高电平或低电平时，判定行驶数据生成装置被拆卸。

本申请实施例也不对拆卸报警信息的具体形式进行限定，只要该信息能够表明行驶数据生成装置被拆卸即可。本申请实施例也不限定拆卸报警信息的发送方式，例如可以通过有线通信的方式，也可以通过无线通信的方式。

本申请实施例也不限定将行驶数据生成装置标记为失效装置的方式，只要能够保证该行驶数据生成装置无法生成车辆行驶数据即可，例如可以设置一个失效标记，也可以执行一个死循环程序。

基于上述实施例，本申请实施例对拆卸事件进行检测，并在检测到拆卸事件时，向物联网平台发送拆卸报警信号，以确保物联网平台记录拆卸事件并停止分析拆卸报警信号对应装置生成的车辆行驶数据，同时将该装置设置为失效装置，以确保该装置不生成车辆行驶数据，最终确保行驶数据生成装置被拆卸后不会被用于生成作弊信息，保障保险费用计算的公平性。

下面对本发明实施例提供的行驶数据生成装置、电子设备及存储介质进行介绍，下文描述的行驶数据生成装置、电子设备及存储介质与上文描述的行驶数据生成方法可相互对应参照。

请参考图2，图2为本申请实施例提供的一种行驶数据生成装置，该装置可以包括：

获取模块100，用于检测车辆运动状态，并将车辆运动状态为直线行驶时采集的三轴加速度数据设置为姿态解算数据；

第一计算模块200，用于利用姿态解算数据计算翻滚角和俯仰角；

第二计算模块300，用于利用姿态解算数据对应的车辆加速度向量、翻滚角和俯仰角确定航向夹角；

数据生成模块400，用于利用翻滚角、俯仰角和航向夹角对载体坐标系进行变换，并利用变换后的载体坐标系生成车辆行驶数据。

可选的，获取模块100可以包括：

第二获取模块，用于获取三轴加速度数据和三轴陀螺仪数据；

第三计算模块，用于利用三轴加速度数据和三轴陀螺仪数据计算水平抖动值、竖直抖动值和转动幅度值；

判断模块，用于在水平抖动值大于等于第一阈值、竖直抖动值小于等于第二阈值且转动幅度值小于等于第三阈值时判定车辆运动状态为直线行驶。

可选的，该装置还可以包括：

发送模块，用于将车辆行驶数据添加至物联网数据流中，并将物联网数据流发送至物联网平台；

分发模块，用于利用物联网平台将物联网数据流分发至流处理程序，并利用流处理程序对物联网数据流进行分析，得到行程分析结果；其中，行程分析结果包括行程评分、速度曲线数据和车辆轨迹数据中任一种或任多种的组合；

第四计算模块，用于将行程分析结果作为历史分析结果保存至数据库，并利用保费计算模型对数据库中的历史分析结果进行计算，得到车辆保险费用数据；

保存模块，用于将车辆保险费用数据保存至数据库。

可选的，该装置还可以包括：

防作弊模块，用于当检测到拆卸事件时，将拆卸报警信息发送至物联网平台，并将行驶数据生成装置标记为失效装置；其中，拆卸事件为行驶数据生成装置被拆卸的事件。

可选的，第一计算模块200可以包括：

查找模块，用于查找姿态解算数据中坐标轴分量绝对值最大的加速度数据；其中，坐标轴分量包括x轴分量、y轴分量和z轴分量中任一种或任多种的组合；

第五计算模块，用于利用加速度数据计算翻滚角和俯仰角。

可选的，第二计算模块300可以包括：

第五计算模块，用于利用翻滚角、俯仰角、姿态解算数据及初始航向夹角计算车辆加速度向量的长度；

第六计算模块，用于利用长度及初始航向夹角确定航向夹角。

可选的，第六计算模块可以包括：

第七计算模块，用于调整初始航向夹角直至长度最大；

输出模块，用于将长度最大时对应的初始航向夹角作为航向夹角。

本申请实施例还提供一种电子设备，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行计算机程序时实现如上述的行驶数据生成方法的步骤。

由于电子设备部分的实施例与行驶数据生成方法部分的实施例相互对应，因此电子设备部分的实施例请参见行驶数据生成方法部分的实施例的描述，这里暂不赘述。

本申请实施例还提供一种存储介质，存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述任意实施例的行驶数据生成方法的步骤。如计算机程序被处理器执行时实现检测车辆运动状态，并将车辆运动状态为直线行驶时采集的三轴加速度数据设置为姿态解算数据；利用姿态解算数据计算翻滚角和俯仰角；利用姿态解算数据对应的车辆加速度向量、翻滚角和俯仰角确定航向夹角；利用翻滚角、俯仰角和航向夹角对载体坐标系进行变换，并利用变换后的载体坐标系生成车辆行驶数据。

由于存储介质部分的实施例与行驶数据生成方法部分的实施例相互对应，因此存储介质部分的实施例请参见行驶数据生成方法部分的实施例的描述，这里暂不赘述。

说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

以上对本发明所提供的行驶数据生成方法、装置、电子设备及存储介质进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。

Claims (10)

1.一种行驶数据生成方法，其特征在于，包括：

检测车辆运动状态，并将所述车辆运动状态为直线行驶时采集的三轴加速度数据设置为姿态解算数据；

利用所述姿态解算数据计算翻滚角和俯仰角；

利用所述姿态解算数据对应的车辆加速度向量、所述翻滚角和所述俯仰角确定航向夹角；

利用所述翻滚角、所述俯仰角和所述航向夹角对载体坐标系进行变换，并利用变换后的所述载体坐标系生成车辆行驶数据。

2.根据权利要求1所述的行驶数据生成方法，其特征在于，所述检测车辆运动状态，包括：

获取三轴加速度数据和三轴陀螺仪数据；

利用所述三轴加速度数据和所述三轴陀螺仪数据计算水平抖动值、竖直抖动值和转动幅度值；

若水平抖动值大于等于第一阈值、竖直抖动值小于等于第二阈值且转动幅度值小于等于第三阈值，则判定车辆运动状态为直线行驶。

3.根据权利要求1所述的行驶数据生成方法，其特征在于，在利用变换后的所述载体坐标系生成车辆行驶数据之后，还包括：

将所述车辆行驶数据添加至物联网数据流中，并将所述物联网数据流发送至物联网平台；

利用所述物联网平台将所述物联网数据流分发至流处理程序，并利用所述流处理程序对所述物联网数据流进行分析，得到行程分析结果；其中，所述行程分析结果包括行程评分、速度曲线数据和车辆轨迹数据中任一种或任多种的组合；

将所述行程分析结果作为历史分析结果保存至数据库，并利用保费计算模型对所述数据库中的历史分析结果进行计算，得到车辆保险费用数据；

将所述车辆保险费用数据保存至所述数据库。

4.根据权利要求3所述的行驶数据生成方法，其特征在于，还包括：

当检测到拆卸事件时，将拆卸报警信息发送至所述物联网平台，并将行驶数据生成装置标记为失效装置；其中，所述拆卸事件为所述行驶数据生成装置被拆卸的事件。

5.根据权利要求1所述的行驶数据生成方法，其特征在于，所述利用所述姿态解算数据计算翻滚角和俯仰角，包括：

查找所述姿态解算数据中坐标轴分量绝对值最大的加速度数据；其中，所述坐标轴分量包括x轴分量、y轴分量和z轴分量中任一种或任多种的组合；

利用所述加速度数据计算所述翻滚角和所述俯仰角。

6.根据权利要求1至5任一项所述的行驶数据生成方法，其特征在于，利用所述姿态解算数据对应的车辆加速度向量、所述翻滚角和所述俯仰角确定航向夹角，包括：

利用所述翻滚角、所述俯仰角、所述姿态解算数据及初始航向夹角计算所述车辆加速度向量的长度；

利用所述长度及所述初始航向夹角确定所述航向夹角。

7.根据权利要求6所述的行驶数据生成方法，其特征在于，所述利用所述长度及所述初始航向夹角确定所述航向夹角，包括：

调整所述初始航向夹角直至所述长度最大；

将所述长度最大时对应的初始航向夹角作为所述航向夹角。

8.一种行驶数据生成装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于检测车辆运动状态，并将所述车辆运动状态为直线行驶时采集的三轴加速度数据设置为姿态解算数据；

第一计算模块，用于利用所述姿态解算数据计算翻滚角和俯仰角；

第二计算模块，用于利用所述姿态解算数据对应的车辆加速度向量、所述翻滚角和所述俯仰角确定航向夹角；

数据生成模块，用于利用所述翻滚角、所述俯仰角和所述航向夹角对载体坐标系进行变换，并利用变换后的所述载体坐标系生成车辆行驶数据。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的行驶数据生成方法的步骤。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的行驶数据生成方法的步骤。

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