CN114932910A - 车辆转弯检测方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

车辆转弯检测方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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CN114932910A CN202210685454.1A CN202210685454A CN114932910A CN 114932910 A CN114932910 A CN 114932910A CN 202210685454 A CN202210685454 A CN 202210685454A CN 114932910 A CN114932910 A CN 114932910A
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Abstract

本发明提供一种车辆转弯检测方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：采集待检测的目标车辆的惯性数据和车速信息；根据所述惯性数据确定所述目标车辆的横摆角速度，并根据所述横摆角速度和所述车速信息识别所述目标车辆的运动状态；根据所述运动状态检测所述目标车辆是否转弯。本发明提供的车辆转弯检测方法通过结合惯性数据和车速信息，对目标车辆进行状态识别，基于目标车辆的车体的横摆角速度，可以提高对目标车辆的运动状态的识别准确度，从而可以更加准确地识别目标车辆的转弯场景，减少错误告警。

Description

车辆转弯检测方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及车辆检测技术领域，尤其涉及一种车辆转弯检测方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
目前，大型车辆存在诸多视野盲区，在转弯过程中容易发生严重的交通事故，随着科技发展，为减少大型车辆在转弯过程中产生的交通事故，产生了许多车辆行驶安全相关的检测和预警方法。但现有的检测方式大多是基于对车辆外部环境的综合评估，判定车辆转弯时是否会产生碰撞等事故，而对车辆自身的转弯场景的识别准确度不足，容易产生错误报警。
发明内容
本发明提供一种车辆转弯检测方法、装置、设备及存储介质，用以解决现有技术中基于对车辆外部环境的综合评估，检测车辆转弯时是否会发生碰撞，导致对车辆自身转弯场景的识别精度不足，容易产生误报的缺陷，实现对车辆转弯场景的准确识别。
本发明提供一种车辆转弯检测方法，包括：
采集待检测的目标车辆的惯性数据和车速信息；
根据所述惯性数据确定所述目标车辆的横摆角速度，并根据所述横摆角速度和所述车速信息识别所述目标车辆的运动状态；
根据所述运动状态检测所述目标车辆是否转弯。
根据本发明提供的一种车辆转弯检测方法，所述根据所述运动状态检测所述目标车辆是否转弯的步骤，包括：
根据所述运动状态确定所述目标车辆的状态切换过程，并基于所述惯性数据和所述车速信息，计算所述目标车辆状态切换时的运行参数；
根据所述状态切换过程和所述运行参数检测所述目标车辆是否转弯。
根据本发明提供的一种车辆转弯检测方法，所述运动状态包括直行状态、左转状态、右转状态和停车状态，所述运行参数包括停车时长、直行距离、转弯半径、转弯角度、小半径距离和大半径距离，所述基于所述惯性数据和所述车速信息，根据所述运动状态计算所述目标车辆运动状态切换时的运行参数的步骤，包括：
当所述目标车辆的运动状态从直行状态、左转状态、右转状态中的任一种切换为停车状态时，记录停车时长；
当所述目标车辆的运动状态从停车状态切换为直行状态时，基于所述车速信息计算直行距离；
当所述目标车辆的运动状态从直行状态切换为左转状态或右转状态时，基于所述惯性数据和所述车速信息，计算转弯半径和转弯角度，并根据所述转弯半径计算大半径行驶距离和小半径行驶距离。
根据本发明提供的一种车辆转弯检测方法，所述根据所述转弯半径计算大半径行驶距离和小半径行驶距离的步骤，包括：
获取小半径阈值和大半径阈值；
根据所述车速信息，计算所述转弯半径大于所述大半径阈值时，所述目标车辆行驶的大半径距离，并计算所述转弯半径小于所述小半径阈值时，所述目标车辆行驶的小半径距离。
根据本发明提供的一种车辆转弯检测方法，所述根据所述惯性数据确定所述目标车辆的横摆角速度的步骤，包括：
对所述惯性数据进行巴特沃斯滤波处理，得到目标惯性数据，所述目标惯性数据包括陀螺值和加速度值；
将所述陀螺值映射到所述目标车辆的车体坐标系中，得到所述目标车辆的车体的横摆角速度。
根据本发明提供的一种车辆转弯检测方法，所述将所述陀螺值映射到所述目标车辆的车体坐标系中的步骤，包括：
在所述目标车辆静止时，对采集所述惯性数据的惯性测量设备进行初始标定，计算所述惯性测量设备与所述目标车辆的车体之间的内参；
根据所述内参，计算所述惯性测量设备的局部坐标系与所述目标车辆的车体坐标系之间的转换矩阵，其中，所述内参包括横滚角和俯仰角；
根据所述转换矩阵将所述陀螺值映射到所述目标车辆的车体坐标系中。
根据本发明提供的一种车辆转弯检测方法，所述根据所述运动状态检测所述目标车辆是否转弯的步骤之后，还包括：
若所述目标车辆转弯，基于所述惯性数据和所述车速信息，检测所述目标车辆在转弯过程中是否存在违规行为，所述违规行为包括转弯未停车和/或转弯超速；
若存在，则生成告警提示信息并输出。
本发明还提供一种车辆转弯检测装置，包括：
数据采集模块，用于采集待检测的目标车辆的惯性数据和车速信息；
状态识别模块，用于根据所述惯性数据确定所述目标车辆的横摆角速度，并根据所述横摆角速度和所述车速信息识别所述目标车辆的运动状态；
转弯检测模块，用于根据所述运动状态检测所述目标车辆是否转弯。
本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述车辆转弯检测方法。
本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述车辆转弯检测方法。
本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述车辆转弯检测方法。
本发明提供的车辆转弯检测方法、装置、设备及存储介质，通过结合惯性数据和车速信息，对目标车辆进行状态识别，基于目标车辆的车体的横摆角速度，可以提高对目标车辆的运动状态的识别准确度，从而可以更加准确地识别目标车辆的转弯场景，减少错误告警。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明提供的车辆转弯检测方法的流程示意图之一；
图2是本发明提供的车辆转弯检测方法的右转弯过程意图之一；
图3是本发明提供的车辆转弯检测装置的结构示意图；
图4是本发明提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明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作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。
下面结合图1-图2描述本发明的车辆转弯检测方法。
参照图1，图1为本发明实施例提供的车辆转弯检测方法的流程示意图之一，基于图1，本发明实施例提供的车辆转弯检测方法包括以下步骤：
步骤100，采集待检测的目标车辆的惯性数据和车速信息；
首先，采集待检测的目标车辆的惯性数据和车速信息，其中，惯性数据可以通过惯性测量设备即惯性测量单元(Inertial Measurement Unit，IMU)采集，该惯性测量设备安装在目标车辆上，用于测量目标车辆的车体的惯性数据(即IMU数据)，车速信息可以通过控制器局域网络(Controller Area Network，CAN)采集。可以理解的是，惯性数据和车速信息也可以通过其他设备采集，在此不做具体限定。
需要说明的是，IMU数据是基于一定的惯性采样频率进行采样得到的，其中包括陀螺值和加速度值，基于陀螺值可以计算目标车辆的车体的横摆角速度和转弯航向等。车速信息是基于一定的车速采样频率，对目标车辆的行驶速度进行采样得到的。
步骤200，根据所述惯性数据确定所述目标车辆的横摆角速度，并根据所述横摆角速度和所述车速信息识别所述目标车辆的运动状态；
在本实施例中，结合采集的惯性数据(即IMU数据)和CAN车速信息，对待检测的目标车辆的转弯场景进行识别，可以提高对转弯场景的识别准确度。具体地，首先从IMU数据中确定目标车辆的横摆角速度，进而确定车辆的转弯角度，目标车辆的横摆角速度即目标车辆的车体的横摆角速度，根据车体的横摆角速度和车速信息确定目标车辆的运动状态，该运动状态包括直行状态、左转状态、右转状态和停车状态。进一步地，目标车辆的运动状态还包括除上述直行、左转、右转和停车等状态以外的普通状态，例如调头或变道等。
步骤300，根据所述运动状态检测所述目标车辆是否转弯。
一般情况下，车辆左转或右转时，不一定是在转弯，也可能是变道，结合车体的横摆角速度确定车体的转弯角度，结合目标车辆的车速信息识别目标车辆的运动状态，从而可以基于识别出的运动状态确定目标车辆是否转弯，提高对目标车辆转弯场景的识别准确度。
进一步地，步骤300还可以包括：
步骤301，根据所述运动状态确定所述目标车辆的状态切换过程，并基于所述惯性数据和所述车速信息，计算所述目标车辆状态切换时的运行参数；
步骤302，根据所述状态切换过程和所述运行参数检测所述目标车辆是否转弯。
在检测车辆是否转弯行驶时，基于识别到的目标车辆的运动状态进行检测，具体地，根据识别到的目标车辆的运动状态，确定目标车辆在行驶过程中的状态切换过程，并计算目标车辆在状态切换时的运行参数，根据目标车辆的运动状态的切换过程，以及状态切换时的运行参数，确定目标车辆是否转弯，该转弯可以是左转弯，也可以是右转弯。
可知地，车辆在转弯行驶时，行驶过程具有一定的规律，以右转弯为例，参照图2，车辆在右转弯行驶过程中，一般包括图2所示出的几个阶段，首先是静止阶段，该阶段车辆处于停车状态，该停车状态可以是从直行、左转或右转等任一状态切换而来的；在停车一段时间后，由停车状态切换为直行状态，进入停车后直行阶段；直行一段距离后，由直行状态切换为右转状态，该右转状态下的转弯半径、转弯角度等信息与变道时不同，由此可以检测出车辆是否处于转弯行驶；在转弯行驶一段距离后，由右转状态切换为直行状态，转弯结束。通过类似于“停车-直行-左转/右转-直行”的状态切换过程，以及目标车辆运动状态切换时的运行参数，可以准确识别目标车辆的转弯场景，减少错误告警。
进一步地，步骤300之后，还可以包括：
步骤310，若所述目标车辆转弯，基于所述惯性数据和所述车速信息，检测所述目标车辆在转弯过程中是否存在违规行为，所述违规行为包括转弯未停车和/或转弯超速；
步骤320，若存在，则生成告警提示信息并输出。
在检测到目标车辆转弯后，基于采集的IMU数据和车速信息，检测该目标车辆在转弯时是否存在违规行为，该违规行为包括转弯未停车和/或转弯超速。若目标车辆在转弯时存在违规行为，则生成告警提示信息并输出，以规范司机的驾驶行为。其中，告警提示信息的输出方式包括信号灯指示、响铃和语音提示中的一种或多种，在此同样不做限定。
在本实施例中，通过结合惯性数据和车速信息，对目标车辆进行状态识别，基于目标车辆的车体的横摆角速度，可以提高对目标车辆的运动状态的识别准确度，从而可以更加准确地识别目标车辆的转弯场景，减少错误告警。
进一步地，当检测到目标车辆在转弯过程中存在违规行为时，通过生成告警提示信息并输出，可以及时规范司机的驾驶行为，提高行车安全性，减少目标车辆在转弯过程中产生碰撞等交通故事的可能。
在一个实施例中，步骤200中，根据IMU数据确定目标车辆的横摆角速度的步骤，还可以包括：
步骤201，对所述惯性数据进行巴特沃斯滤波处理，得到目标惯性数据，所述目标惯性数据包括陀螺值和加速度值；
步骤202，将所述陀螺值映射到所述目标车辆的车体坐标系中，得到所述目标车辆的车体的横摆角速度。
在确定目标车辆的车体的横摆角速度时，首先利用巴特沃斯滤波器对IMU采集的原始IMU数据进行巴特沃斯滤波处理，得到滤波后的目标IMU数据，该目标IMU数据中包括陀螺值和加速度值，将陀螺值映射到目标车辆的车体坐标系中，即可得到目标车辆的车体的横摆角速度。其中，可以是利用二阶巴特沃斯滤波器对原始IMU数据进行滤波处理的，也可以是利用一阶巴特沃斯滤波器对原始IMU数据进行滤波处理，还可以是利用其他滤波器对原始IMU数据进行滤波处理，在此不做具体限定。可以理解的是，目标车辆的车速信息，是基于目标车辆的车体坐标系采集的，该车体坐标系可以是地球坐标系等，IMU数据则是基于IMU的局部坐标系采集的。因此，需要将车体坐标系作为全局坐标系，对IMU数据进行映射，将采集的数据转换到同一个坐标系中，完成对采集的IMU数据和车速信息的融合。将目标IMU数据中的陀螺值映射到车体坐标系中，从而得到目标车辆的车体的横摆角速度。
进一步地，步骤202还可以包括：
步骤2021，在所述目标车辆静止时，对采集所述惯性数据的惯性测量设备进行初始标定，计算所述惯性测量设备与所述目标车辆的车体之间的内参；
步骤2022，根据所述内参，计算所述惯性测量设备的局部坐标系与所述目标车辆的车体坐标系之间的转换矩阵，其中，所述内参包括横滚角和俯仰角；
步骤2023，根据所述转换矩阵将所述陀螺值映射到所述目标车辆的车体坐标系中。
在将陀螺值映射到车体坐标系中时，首先，在目标车辆静止时，对IMU进行初始标定，具体地，计算IMU与目标车辆的车体之间的内参，该内参包括IMU与车体之间的横滚角和俯仰角。根据该横滚角和俯仰角计算IMU坐标系与车体坐标系之间的转换矩阵，基于该转换矩阵，将包括陀螺值在内的目标IMU数据转换到车体坐标系中，实现对IMU数据和车速信息的融合。
在本实施例中，通过对IMU数据进行滤波处理和坐标系转换，将IMU数据转换到车体坐标系中，实现对IMU数据和车速信息的融合，基于融合后的IMU数据和车速信息，可以提高对车辆运动状态的识别准确度，从而实现对目标车辆的运动状态的准确识别。
在一个实施例中，步骤301中，基于IMU数据和车速信息，计算目标车辆状态切换时的运行参数的步骤，还可以包括：
步骤3011，当所述目标车辆的运动状态从直行状态、左转状态、右转状态中的任一种切换为停车状态时，记录停车时长；
步骤3012，当所述目标车辆的运动状态从停车状态切换为直行状态时，基于所述车速信息计算直行距离；
步骤3013，当所述目标车辆的运动状态从直行状态切换为左转状态或右转状态时，基于所述惯性数据和所述车速信息，计算转弯半径和转弯角度，并根据所述转弯半径计算大半径行驶距离和小半径行驶距离。
目标车辆的运动状态包括直行状态、左转状态、右转状态和停车状态，目标车辆的运动状态切换时的运行参数包括停车时长、直行距离、转弯半径、转弯角度、小半径距离和大半径距离等。可知地，目标车辆的运动状态切换，标志着一个运动状态的结束和另一运动状态的开始，因此，在识别目标车辆的运动状态后，通过目标车辆的运动状态的切换过程，可以计算目标车辆在不同运动状态下的运行参数。在计算目标车辆的运动状态切换时的运行参数时，具体地，当目标车辆的运动状态从直行、左转、右转等状态中的任意一种切换至停车状态时，记录停车时长；当目标车辆的运动状态从停车状态切换为直行状态时，根据采集的车速信息计算直行距离；当目标车辆的运动状态从直行状态切换为左转状态或右转状态时，根据目标IMU数据和车速信息，计算转弯半径和转弯角度，具体是根据车体的横摆角速度和车速计算转弯半径和转弯角度；然后根据计算出的转弯半径进一步计算出目标车辆在左转或右转时行驶的小半径距离和大半径距离。
进一步地，步骤3031具体还可以包括：
步骤A1，获取小半径阈值和大半径阈值；
步骤A2，根据所述车速信息，计算所述转弯半径大于所述大半径阈值时，所述目标车辆行驶的大半径距离，并计算所述转弯半径小于所述小半径阈值时，所述目标车辆行驶的小半径距离。
在根据目标车辆的转弯半径，计算目标车辆在左转或右转状态下行驶的小半径距离和大半径距离时，首先获取小半径阈值和大半径阈值，根据采集的车速信息，计算目标车辆的转弯半径大于大半径阈值时行驶的转弯距离，即得到大半径距离，计算目标车辆的转弯半径小于小半径阈值时行驶的距离，即得到小半径距离。
在本实施例中，通过采集的IMU数据和车速信息，计算目标车辆运动状态切换时的停车时长、直行距离、转弯半径、转弯角度、小半径距离和大半径距离等运行参数，结合目标车辆的运动状态切换过程，可以准确识别目标车辆的转弯场景，提高对目标车辆的转弯检测的准确性。
以下通过另一实施例对本发明提供的车辆转弯检测方法的过程进行详细描述：
在本实施例中，待检测的目标车辆上安装有IMU惯性测量设备，在目标车辆静止时，首先对IMU进行初始标定，计算IMU和目标车辆的车体之间的横滚角θr和俯仰角θp，根据计算出的横滚角θr和俯仰角θp，例如，横滚角θr为0.021rad，俯仰角θp为-0.039rad，计算IMU设备导航坐标系和车体坐标系之间的转换矩阵
Figure BDA0003696317030000112
采集目标车辆的原始IMU数据和车速信息，其中，车速信息通过目标车辆的控制器局域网络CAN采集，车速信息是基于车体坐标系采集的数据，IMU数据中包括陀螺仪值和加速度计值。利用预设滤波器对采集的原始IMU数据进行滤波处理，得到滤波处理后的目标IMU数据，该预设滤波器例如二阶巴特沃斯滤波器。经过滤波处理得到的目标IMU数据中的陀螺值分别为wx、wy、wz，加速度值分别为ax、ay、az。
基于IMU坐标系和车体坐标系之间的转换矩阵
Figure BDA0003696317030000113
将陀螺值映射到车体坐标系中，得到车体的横摆角速度wzv，如下列公式1所示：
Figure BDA0003696317030000111
根据采集的CAN车速信息和计算出的车体的横摆角速度wzv，识别目标车辆的运动状态，该运动状态包括直行、左转、右转、停车和普通状态，例如，当车速大于第一车速阈值5m/s，车体横摆角速度wzv小于第一角速度阈值0.05rad/s且大于第二角速度阈值-0.05rad/s时，则判定目标车辆为高速直行状态；当车体横摆角速度wzv大于第三角速度阈值0.1rad/s时，则判定目标车辆为右转状态；当车体横摆角速度wzv小于第四角速度阈值-0.1rad/s时，则判定目标车辆为左转状态；当车速小于第二车速阈值0.01m/s时，则判定目标车辆为停车状态；其他情况则判定目标车辆为普通运动状态。其中，左转弯/右转弯一般包括四个阶段：停车静止阶段、停车后直行阶段、转弯阶段和转弯结束阶段。在识别目标车辆的运动状态后，确定目标车辆的运动状态的切换过程，并计算目标车辆在运动状态切换时的运行参数。具体地，例如，目标车辆在转弯时，当目标车辆的运动状态为停车状态时，即进入静止阶段，此阶段记录目标车辆的停车时长；当目标车辆的运动状态从停车状态切换为直行状态时，即进入停车后直行阶段，此阶段记录直行距离，当直行距离大于直行距离阈值后，可以清除本次记录的直行距离和停车时长，例如，当直行距离阈值为25米时，若检测到目标车辆在停车后直行阶段的直行距离为10米，则不需要将本次停车时长清零，若目标车辆在停车后直行阶段的直行距离超过25米，则将本次记录的停车时长清零；当目标车辆的运动状态从直行状态切换为非直行状态时，即左转状态或右转状态，进入转弯阶段，此阶段计算转弯半径和转弯角度，其中，转弯半径r和转弯角度θ的计算方式如下列公式2-3所示：
r＝v/wzv (2)
θ＝wzv*dtimu (3)
其中，v表示通过CAN采集的车速，dtimu表示IMU的采样频率。
获取小半径阈值和大半径阈值，根据计算出的转弯半径r计算目标车辆在转弯时行驶的小半径距离dsmall和大半径距离dbig。具体地，在目标车辆转弯过程中，计算目标车辆在转弯半径r小于小半径阈值时行驶的小半径距离dsmall，以及在转弯半径大于大半径阈值时行驶的大半径距离dbig，小半径距离dsmall和大半径距离dbig具体可以根据下列公式4计算得到：
d＝v*dtv (4)
其中，dtv为CAN车速采样频率。
当目标车辆的运动状态从左转或右转状态切换为直行状态时，进入转弯结束阶段，根据计算出的小半径距离dsmall、大半径距离dbig、转弯角度θ和停车时长等运行参数，确定目标车辆是否转弯。具体地，若小半径阈值rsmall为35米，大半径阈值rbig为60米，若目标车辆在转弯半径小于35米时行驶的小半径距离dsmall小于预设的第一距离阈值7米，在转弯半径大于60米时行驶的大半径距离dbig小于预设的第二距离阈值20米，θ大于预设角度阈值50°，则判定目标车辆存在转弯行驶，通过转弯航向，可以进一步判定是左转弯还是右转弯，具体地，转弯航向可以根据转弯角度θ的符号确定，例如，θ大于50°时为右转弯，小于-50°时为左转弯，通过转弯角度θ的符号可以判断目标车辆的转弯航向，进而确定目标车辆是左转弯还是右转弯。在此基础上，根据转弯过程中停车静止阶段的停车时长，以及各阶段的车速，检测目标车辆在转弯过程中是否存在违规行为，该违规行为包括转弯未停车和/或转弯超速等。若存在违规行为，例如，若目标车辆的停车时长小于预设的时间阈值1s，则判定目标车辆为转弯未停车，生成告警提示信息，并将该告警提示信息以指示灯、响铃、语音等方式中的一种或多种输出，以规范司机的驾驶行为，提高行车安全性，减少车辆在转弯过程中产生碰撞等交通故事的可能。
需要说明的是，上述各实施例中的具体参数值仅用于示例性说明，并不对本发明构成限定。
下面对本发明提供的车辆转弯检测装置进行描述，下文描述的车辆转弯检测装置与上文描述的车辆转弯检测方法可相互对应参照。
参照图3，本发明实提供的车辆转弯检测装置包括：
数据采集模块10，用于采集待检测的目标车辆的惯性数据和车速信息；
状态识别模块20，用于根据所述惯性数据确定所述目标车辆的横摆角速度，并根据所述横摆角速度和所述车速信息识别所述目标车辆的运动状态；
转弯检测模块30，用于根据所述运动状态检测所述目标车辆是否转弯。
在一个实施例中，所述转弯检测模块30，还用于：
根据所述运动状态确定所述目标车辆的状态切换过程，并基于所述惯性数据和所述车速信息，计算所述目标车辆状态切换时的运行参数；
根据所述状态切换过程和所述运行参数检测所述目标车辆是否转弯。
在一个实施例中，所述运动状态包括直行状态、左转状态、右转状态和停车状态，所述运行参数包括停车时长、直行距离、转弯半径、转弯角度、小半径距离和大半径距离，所述转弯检测模块30，还用于：
当所述目标车辆的运动状态从直行状态、左转状态、右转状态中的任一种切换为停车状态时，记录停车时长；
当所述目标车辆的运动状态从停车状态切换为直行状态时，基于所述车速信息计算直行距离；
当所述目标车辆的运动状态从直行状态切换为左转状态或右转状态时，基于所述惯性数据和所述车速信息，计算转弯半径和转弯角度，并根据所述转弯半径计算大半径行驶距离和小半径行驶距离。
在一个实施例中，所述转弯检测模块30，还用于：
获取小半径阈值和大半径阈值；
根据所述车速信息，计算所述转弯半径大于所述大半径阈值时，所述目标车辆行驶的大半径距离，并计算所述转弯半径小于所述小半径阈值时，所述目标车辆行驶的小半径距离。
在一个实施例中，所述状态识别模块20，还用于：
对所述惯性数据进行巴特沃斯滤波处理，得到目标惯性数据，所述目标惯性数据包括陀螺值和加速度值；
将所述陀螺值映射到所述目标车辆的车体坐标系中，得到所述目标车辆的车体的横摆角速度。
在一个实施例中，所述状态识别模块20，还用于：
在所述目标车辆静止时，对采集所述惯性数据的惯性测量设备进行初始标定，计算所述惯性测量设备与所述目标车辆的车体之间的内参；
根据所述内参，计算所述惯性测量设备的局部坐标系与所述目标车辆的车体坐标系之间的转换矩阵，其中，所述内参包括横滚角和俯仰角；
根据所述转换矩阵将所述陀螺值映射到所述目标车辆的车体坐标系中。
在一个实施例中，所述车辆转弯检测装置还包括告警提示模块，用于：
若所述目标车辆转弯，基于所述惯性数据和所述车速信息，检测所述目标车辆在转弯过程中是否存在违规行为，所述违规行为包括转弯未停车和/或转弯超速；
若存在，则生成告警提示信息并输出。
图4示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图4所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)410、通信接口(Communications Interface)420、存储器(memory)430和通信总线440，其中，处理器410，通信接口420，存储器430通过通信总线440完成相互间的通信。处理器410可以调用存储器430中的逻辑指令，以执行车辆转弯检测方法，该方法包括：
采集待检测的目标车辆的惯性数据和车速信息；
根据所述惯性数据确定所述目标车辆的横摆角速度，并根据所述横摆角速度和所述车速信息识别所述目标车辆的运动状态；
根据所述运动状态检测所述目标车辆是否转弯。
此外，上述的存储器830中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。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或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，计算机程序可存储在非暂态计算机可读存储介质上，所述计算机程序被处理器执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的车辆转弯检测方法，该方法包括：
采集待检测的目标车辆的惯性数据和车速信息；
根据所述惯性数据确定所述目标车辆的横摆角速度，并根据所述横摆角速度和所述车速信息识别所述目标车辆的运动状态；
根据所述运动状态检测所述目标车辆是否转弯。
又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各方法提供的车辆转弯检测方法，该方法包括：
采集待检测的目标车辆的惯性数据和车速信息；
根据所述惯性数据确定所述目标车辆的横摆角速度，并根据所述横摆角速度和所述车速信息识别所述目标车辆的运动状态；
根据所述运动状态检测所述目标车辆是否转弯。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述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ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种车辆转弯检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
采集待检测的目标车辆的惯性数据和车速信息；
根据所述惯性数据确定所述目标车辆的横摆角速度，并根据所述横摆角速度和所述车速信息识别所述目标车辆的运动状态；
根据所述运动状态检测所述目标车辆是否转弯。
2.根据权利要求1所述的车辆转弯检测方法，其特征在于，所述根据所述运动状态检测所述目标车辆是否转弯的步骤，包括：
根据所述运动状态确定所述目标车辆的状态切换过程，并基于所述惯性数据和所述车速信息，计算所述目标车辆状态切换时的运行参数；
根据所述状态切换过程和所述运行参数检测所述目标车辆是否转弯。
3.根据权利要求2所述的车辆转弯检测方法，其特征在于，所述运动状态包括直行状态、左转状态、右转状态和停车状态，所述运行参数包括停车时长、直行距离、转弯半径、转弯角度、小半径距离和大半径距离，所述基于所述惯性数据和所述车速信息，根据所述运动状态计算所述目标车辆运动状态切换时的运行参数的步骤，包括：
当所述目标车辆的运动状态从直行状态、左转状态、右转状态中的任一种切换为停车状态时，记录停车时长；
当所述目标车辆的运动状态从停车状态切换为直行状态时，基于所述车速信息计算直行距离；
当所述目标车辆的运动状态从直行状态切换为左转状态或右转状态时，基于所述惯性数据和所述车速信息，计算转弯半径和转弯角度，并根据所述转弯半径计算大半径行驶距离和小半径行驶距离。
4.根据权利要求3所述的车辆转弯检测方法，其特征在于，所述根据所述转弯半径计算大半径行驶距离和小半径行驶距离的步骤，包括：
获取小半径阈值和大半径阈值；
根据所述车速信息，计算所述转弯半径大于所述大半径阈值时，所述目标车辆行驶的大半径距离，并计算所述转弯半径小于所述小半径阈值时，所述目标车辆行驶的小半径距离。
5.根据权利要求1所述的车辆转弯检测方法，其特征在于，所述根据所述惯性数据确定所述目标车辆的横摆角速度的步骤，包括：
对所述惯性数据进行巴特沃斯滤波处理，得到目标惯性数据，所述目标惯性数据包括陀螺值和加速度值；
将所述陀螺值映射到所述目标车辆的车体坐标系中，得到所述目标车辆的车体的横摆角速度。
6.根据权利要求5所述的车辆转弯检测方法，其特征在于，所述将所述陀螺值映射到所述目标车辆的车体坐标系中的步骤，包括：
在所述目标车辆静止时，对采集所述惯性数据的惯性测量设备进行初始标定，计算所述惯性测量设备与所述目标车辆的车体之间的内参；
根据所述内参，计算所述惯性测量设备的局部坐标系与所述目标车辆的车体坐标系之间的转换矩阵，其中，所述内参包括横滚角和俯仰角；
根据所述转换矩阵将所述陀螺值映射到所述目标车辆的车体坐标系中。
7.根据权利要求1所述的车辆转弯检测方法，其特征在于，所述根据所述运动状态检测所述目标车辆是否转弯的步骤之后，还包括：
若所述目标车辆转弯，基于所述惯性数据和所述车速信息，检测所述目标车辆在转弯过程中是否存在违规行为，所述违规行为包括转弯未停车和/或转弯超速；
若存在，则生成告警提示信息并输出。
8.一种车辆转弯检测装置，其特征在于，包括：
数据采集模块，用于采集待检测的目标车辆的惯性数据和车速信息；
状态识别模块，用于根据所述惯性数据确定所述目标车辆的横摆角速度，并根据所述横摆角速度和所述车速信息识别所述目标车辆的运动状态；
转弯检测模块，用于根据所述运动状态检测所述目标车辆是否转弯。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述车辆转弯检测方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述车辆转弯检测方法。
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