CN116467876A - 一种基于区块链的数字孪生信息监管系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于区块链的数字孪生信息监管系统及方法，属于信息监管领域，该信息监管系统包括数据采集模块、数据管理模块、车辆分析模块和安全提醒模块，数据采集模块用于对用户驾驶摩托车时的数据信息进行采集，数据管理模块用于对采集的数据和分析结果进行加密存储，车辆分析模块用于对采集的车辆数据信息进行分析，安全提醒模块用于根据分析结果，当出现异常情况时，对用户进行报警提醒。本发明通过数字孪生技术，将行驶过程映射到虚拟空间，对用户驾驶摩托车时的轨迹进行预测，对车辆拐弯时的行驶状态进行分析，当出现异常情况时，对用户进行提醒，保障了用户的人身安全，通过区块链进行加密存储，保障了用户的信息安全。

Description

一种基于区块链的数字孪生信息监管系统及方法

技术领域

本发明涉及信息监管领域，具体为一种基于区块链的数字孪生信息监管系统及方法。

背景技术

随着科技的发展，目前，人类社会已经迈入了网络时代，计算机和互联网与人们的日常工作、学习和生活息息相关，在计算机技术、网络通讯技术高速发展的今天，电脑和网络正在以惊人的速度进入人类社会的各个角落。在计算机网络时代，信息将会变成一个重要的社会资源，将会成为社会发展所要依赖的综合性要素，而借助于网络，信息资源的开发和利用将会变得更为简单。

在设备的运行过程中，通过使用计算机对设备的运行安全进行监管，不仅大大节省了人工成本，还能使监管过程更加精确，分析过程更加快速，通过计算机的使用，进入电子化管理的时代，推动了社会向更高的阶段发展。然而，在设备运行的过程中，常常会出现安全事故，无法根据设备进行个性化的安全监管。

由此看来，如何对设备进行安全监管，如何保障用户在使用设备时的安全是十分有必要的。因此，需要一种基于区块链的数字孪生信息监管系统及方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于区块链的数字孪生信息监管系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于区块链的数字孪生信息监管方法，包括下列步骤：

S1、通过GPS对车辆的位置进行监测，通过倾斜传感器对车身的倾斜程度进行监测，通过压力传感器对用户的体重进行监测，通过速度传感器对车辆行驶速度进行实时监测，对弯道基础数据进行采集；

S2、根据监测的车辆位置，对车辆的行驶轨迹进行预测分析；

S3、根据预测的行驶轨迹，对车辆到达弯道时的状态进行预测分析；

S4、对S3中分析结果进行判断，当出现异常情况时，对用户进行报警提醒。

进一步的，在步骤S2中，包括下列步骤：

S201、根据采集的车辆的位置信息，通过数字孪生技术在虚拟空间进行映射，数字孪生：是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。将车辆位置置于坐标系中，该坐标系可由相关技术人员自行设置，车辆位置点形成集合X＝{X₁，X₂，…，X_n}，其中，n为采集的车辆位置数量；

S202、根据历史监测数据，对车辆的位置增量进行计算；

在n时刻时的位置增量Δx_n为：

Δx_n＝x_n-x_n-1；

其中，x_n表示为n时刻位置点在x轴方向上的坐标值，x_n-1表示为n-1时刻位置点在x轴方向上的坐标值；

则在n+1时刻位置点在x轴方向上的位置增量Δx_n+1为：

Δx_n+1＝x_n+Δx_n+1＝∑Φ(x)f(x)；

其中，f(x)＝M(x^*，x)(M(x，x)+σ²)^-1Δx，x^*为测试数据，x表示为历史数据，M(x^*，x)表示为联合概率密度函数，M(x^*，x)＝∑αG(x，x^*|μ)，α为系数，该系数由相关技术人员自行设置，μ表示为参数，G(x，x^*|μ)为高斯过程，Φ(x)为混合权重，该权重由相关技术人员自行设置，σ²为方差，同理得到位置点在y轴方向上的位置增量Δy_n+1；

S203、根据分析的位置增量，对车辆的预测位置点X_n+1进行计算：

X_n+1＝(x_n+1，y_n+1，t_n+1)＝((x_n+Δx_n+1)，(y_n+Δy_n+1)，t_n+1)；

其中，预测位置点X_n+1的坐标为(x_n+1，y_n+1)，t_n+1表示为位置点X_n与位置点X_n+1时间间隔；

S204、将预测位置点作为已知位置点，重复步骤S201-S203得到连续预测位置点；

S205、对预测的位置点进行连接，形成车辆的预测行驶轨迹。

进一步的，在步骤S3中，包括下列步骤：

S301、根据分析得到的预测行驶轨迹，获取相应电子地图区域中的车辆拐弯点，对车辆拐弯点进行编号；根据监测车身的倾斜程度，得到车身倾斜角度集合θ＝{θ₁，θ₂，…，θ_n}，其中，n为采集的车辆位置数量；

S302、根据历史采集数据信息和实时监测的数据，对车辆位于拐弯处的车身倾斜角度进行预测分析；

S303、根据预测的车身倾斜角度，对车辆的拐弯半径进行分析。

进一步的，在步骤S302中，包括下列步骤：

S302-1、根据历史采集数据信息，得到在i时刻时，车辆的倾斜角度为θ_i，此时的车辆速度为v_i，i∈[1，n]；

S302-2、通过下列公式对拐弯处的车辆行驶速度v_y进行计算：

其中，a表示为加速度，根据历史车辆数据，得到当前位置点与前一采集位置点之间的加速度，l表示i时刻车辆位置到拐弯开始处的距离；

S302-3、通过下列公式对拐弯处的预测倾斜角度θ_y进行计算：

设置倾斜角度阈值为θ_阈，当θ_y≥θ_阈时，表示车辆倾斜程度能够使车辆过弯，不进行报警提醒，当θ_y<θ_阈时，表示车辆过弯倾斜程度不够，对用户进行报警提醒；由于在摩托车进入弯道后，需要松开离合器摇臂停止制动，使摩托车匀速转弯，因此在弯道内的倾斜角度与车速保持一致。

进一步的，在步骤S303中，包括下列步骤：

S303-1、根据采集的弯道基础数据，得到行驶方向弯道的最外圈半径为r_max，最内圈半径为r_min；

S303-2、通过下列公式对车辆过弯极限速度v_极进行计算：

其中，g表示为重力加速度，当车辆行驶速度v_y<v_极时，进入步骤S303-3；当车辆行驶速度v_y≥v_极时，对用户进行减速报警提醒；

S303-3、通过下列公式对过弯半径r进行计算：

其中，g表示为重力加速度，重力加速度指地面附近物体受地球引力作用在真空中下落的加速度，为了便于计算，相关技术人员取其近似标准值9.8m/s²、10m/s²或根据实际情况进行设定；

S303-4、当r<r_min时，表示过弯半径小于弯道最内圈半径，提醒用户进行加速或增加倾斜角度，直至计算的过弯半径达到安全范围内；当r_min≤r≤r_max时，表示用户能够驾驶车辆安全过弯，不进行报警提醒；当r≥r_max时，表示过弯半径大于行驶弯道最外圈半径，存在摩托车失控造成车身被甩出弯道而摔车的情况，对用户进行减速提醒，直至分析结果达到安全范围内，保证了用户在驾驶摩托车时的行车安全，避免用户在驾驶摩托车过弯时速度太快造成翻车摔车情况，保障了用户的行车安全，提升了用户的使用体验。

进一步的，在步骤S4中，根据S3中分析结果，当出现异常情况时，通过智能仪表盘对用户进行显示，通过语音对用户进行报警提醒，避免用户在驾驶时无法及时发现仪表盘变化，保障了用户的行车安全，同时通过区块链对采集数据和分析数据的过程进行加密存储，避免用户的位置隐私安全信息泄露，保证了用户的信息安全，区块链是比特币的一个重要概念，它本质上是一个去中心化的数据库，同时作为比特币的底层技术，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次比特币网络交易的信息，用于验证其信息的有效性和生成下一个区块，是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。

一种基于区块链的数字孪生信息监管系统，所述信息监管系统包括：数据采集模块和车辆分析模块；

所述数据采集模块的输出端与车辆分析模块的输入端相连接；

所述数据采集模块用于对用户驾驶摩托车时的数据信息进行采集，包括驾驶信息监测单元、信息录入单元和虚拟映射单元，所述驾驶信息监测单元通过GPS对车辆的位置进行监测，通过倾斜传感器对车身的倾斜程度进行监测，通过压力传感器对用户的体重进行监测，通过速度传感器对车辆行驶速度进行实时监测，所述信息录入单元用于对道路基础信息进行录入，所述虚拟映射单元通过数字孪生技术，将采集的数据信息在虚拟空间进行映射；

所述车辆分析模块用于对采集的车辆数据信息进行分析，包括轨迹预测单元和驾驶状态预测单元，所述轨迹预测单元用于根据历史摩托车的行驶轨迹，对未来行驶轨迹进行预测分析，所述驾驶状态预测单元用于对用户驾驶摩托车进行拐弯时的车辆状态进行分析处理。

进一步的，所述信息监管系统还包括：数据管理模块，所述数据管理模块的输入端与数据采集模块的输出端相连接，数据管理模块的输入端与车辆分析模块的输出端相连接，数据管理模块的输出端与车辆分析模块的输入端相连接；

所述数据管理模块用于对采集的数据和分析结果进行加密存储，包括信息存储单元和信息清理单元，所述信息存储模块用于通过区块链技术，对采集的数据和分析结果进行存储，区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式，区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构，并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本，是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全、利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据的一种全新的分布式基础架构与计算方式，由数据层、网络层、共识层、激励层、合约层和应用层组成，公有区块链是指世界上任何个体或者团体都可以发送交易，且交易能够获得该区块链的有效确认，任何人都可以参与其共识过程，私有区块链是指仅仅使用区块链的总账技术进行记账，可以是一个公司，也可以是个人，独享该区块链的写入权限；所述信息清理单元用于在设定周期，对采集的历史数据进行删除清理，该时间周期由相关技术人员自行设定，节省了系统的存储空间，避免信息冗余。

进一步的，所述信息监管系统还包括：安全提醒模块，所述安全提醒模块的输入端与车辆分析模块的输出端相连接；

所述安全提醒模块用于根据分析结果，当出现异常情况时，对用户进行报警提醒，包括智能显示单元和语音提醒单元，所述智能显示单元用于在出现异常情况时，通过灯光或屏幕对用户进行报警通知，便于用户能够直接看到出现异常情况，迅速做出反应，保障了用户的行驶安全，所述语音提醒单元用于对用户进行语音播报，便于用户在未注意仪表盘时，能够及时获取异常信息，避免用户忽视提醒信息造成危险情况的出现。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：

本发明通过GPS对车辆的位置进行监测，通过倾斜传感器对车身的倾斜程度进行监测，通过压力传感器对用户的体重进行监测，通过速度传感器对车辆行驶速度进行实时监测，对道路基础信息进行录入，通过数字孪生技术，将用户驾驶摩托车的行驶过程信息在虚拟空间进行映射，便于计算机系统对其进行智能监管，将数字世界与实体世界相融合，加快对物理实体的了解，由于用户在驾驶摩托车的过程中，难以在真正的物理实体上进行监测操作，通过虚拟的物理实体，实现了解、分析和优化；相比于传统测量方法的成本高，效果也不够好，使用数字孪生技术就能够快速测量了，而且很多数据可以直接采集，大大提升了测量的效率；

汽车是四轮车，在拐弯时是通过方向盘控制车辆，需要在转弯时减速，需要更大的转弯半径，更慢的速度和更长的制动距离；而摩托车是两轮车，在拐弯时通过倾斜车身来转弯，这意味着它们可以在比汽车更快的速度下转弯，车身更加轻盈和敏捷，因此在拐弯时需要更多的平衡和控制；由于汽车具有更大的尺寸和重量，保护设备更加完善，稳定性高，而摩托车的保护设备少，稳定性低，因此在拐弯发生交通事故时，摩托车事故中的伤害可能更加严重，更加容易发生失控、侧滑和摔车情况。本发明通过对摩托车的行驶轨迹和拐弯时的状态进行分析，模拟了现实中摩托车在拐弯时的突发危险情况，帮助用户更早的预知风险，提高了系统的安全性，保障了用户在行驶过程中的生命安全。

本发明通过区块链对采集的数据和分析结果进行加密存储，利用公有区块链进行数据共享，将个人数据存储进私有区块链，保障了用户的隐私安全，避免他人盗取个人隐私信息和进行数据篡改；本发明通过智能显示对用户进行报警提醒，并对用户进行语音播报，即使用户未注意仪表盘，也能够及时获取异常信息，及时进行减速操作，帮助用户更早的预知风险，规避风险，保障用户的生命安全，提高了系统的鲁棒性。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是本发明一种基于区块链的数字孪生信息监管系统的模块组成示意图；

图2是本发明一种基于区块链的数字孪生信息监管方法的步骤流程图。

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。

请参阅图1-图2，本发明提供技术方案：一种基于区块链的数字孪生信息监管方法，包括下列步骤：

S1、通过GPS对车辆的位置进行监测，通过倾斜传感器对车身的倾斜程度进行监测，通过压力传感器对用户的体重进行监测，通过速度传感器对车辆行驶速度进行实时监测，对弯道基础数据进行采集，例如城市电子地图、弯道数据和车辆型号参数等；

S2、根据监测的车辆位置，对车辆的行驶轨迹进行预测分析；

在步骤S2中，包括下列步骤：

S201、根据采集的车辆的位置信息，通过数字孪生技术在虚拟空间进行映射，数字孪生：是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。将车辆位置置于坐标系中，该坐标系可由相关技术人员自行设置，例如使用国家坐标系或城市坐标系等，车辆位置点形成集合X＝{X₁，X₂，…，X_n}，其中，n为采集的车辆位置数量；

S202、根据历史监测数据，对车辆的位置增量进行计算；

在n时刻时的位置增量Δx_n为：

Δx_n＝x_n-x_n-1；

其中，x_n表示为n时刻位置点在x轴方向上的坐标值，x_n-1表示为n-1时刻位置点在x轴方向上的坐标值；

则在n+1时刻位置点在x轴方向上的位置增量Δx_n+1为：

Δx_n+1＝x_n+Δx_n+1＝∑Φ(x)f(x)；

其中，f(x)＝M(x^*，x)(M(x，x)+σ²)^-1Δx，x^*为测试数据，x表示为历史数据，M(x^*，x)表示为联合概率密度函数，M(x^*，x)＝∑αG(x，x^*|μ)，α为系数，该系数由相关技术人员自行设置，μ表示为参数，G(x，x^*|μ)为高斯过程，Φ(x)为混合权重，该权重由相关技术人员自行设置，σ²为方差，同理得到位置点在y轴方向上的位置增量Δy_n+1；

S203、根据分析的位置增量，对车辆的预测位置点X_n+1进行计算：

X_n+1＝(x_n+1，y_n+1，t_n+1)＝((x_n+Δx_n+1)，(y_n+Δy_n+1)，t_n+1)；

其中，预测位置点X_n+1的坐标为(x_n+1，y_n+1)，t_n+1表示为位置点X_n与位置点X_n+1时间间隔；

S204、将预测位置点作为已知位置点，重复步骤S201-S203得到连续预测位置点；

S205、对预测的位置点进行连接，形成车辆的预测行驶轨迹。

S3、根据预测的行驶轨迹，对车辆到达弯道时的状态进行预测分析；

在步骤S3中，包括下列步骤：

S301、根据分析得到的预测行驶轨迹，获取相应电子地图区域中的车辆拐弯点，对车辆拐弯点进行编号；根据监测车身的倾斜程度，得到车身倾斜角度集合θ＝{θ₁，θ₂，…，θ_n}，其中，n为采集的车辆位置数量；

S302、根据历史采集数据信息和实时监测的数据，对车辆位于拐弯处的车身倾斜角度进行预测分析；

在步骤S302中，包括下列步骤：

S302-1、根据历史采集数据信息，得到在i时刻时，车辆的倾斜角度为θ_i，此时的车辆速度为v_i，i∈[1，n]；

S302-2、通过下列公式对拐弯处的车辆行驶速度v_y进行计算：

其中，a表示为加速度，根据历史车辆数据，得到当前位置点与前一采集位置点之间的加速度，l表示i时刻车辆位置到拐弯开始处的距离；

S302-3、通过下列公式对拐弯处的预测倾斜角度θ_y进行计算：

设置倾斜角度阈值为θ_阈，当θ_y≥θ_阈时，表示车辆倾斜程度能够使车辆过弯，不进行报警提醒，当θ_y<θ_阈时，表示车辆过弯倾斜程度不够，对用户进行报警提醒；由于在摩托车进入弯道后，需要松开离合器摇臂停止制动，使摩托车匀速转弯，因此在弯道内的倾斜角度与车速保持一致；

S303、根据预测的车身倾斜角度，对车辆的拐弯半径进行分析。

在步骤S303中，包括下列步骤：

S303-1、根据采集的弯道基础数据，得到行驶方向弯道的最外圈半径为r_max，最内圈半径为r_min；

S303-2、通过下列公式对车辆过弯极限速度v_极进行计算：

其中，g表示为重力加速度，当车辆行驶速度v_y<v_极时，进入步骤S303-3；当车辆行驶速度v_y≥v_极时，对用户进行减速报警提醒；

S303-3、通过下列公式对过弯半径r进行计算：

其中，g表示为重力加速度，重力加速度指地面附近物体受地球引力作用在真空中下落的加速度，为了便于计算，相关技术人员取其近似标准值9.8m/s²、10m/s²或根据实际情况进行设定；

S303-4、当r<r_min时，表示过弯半径小于弯道最内圈半径，提醒用户进行加速或增加倾斜角度，直至计算的过弯半径达到安全范围内；当r_min≤r≤r_max时，表示用户能够驾驶车辆安全过弯，不进行报警提醒；当r≥r_max时，表示过弯半径大于行驶弯道最外圈半径，存在摩托车失控造成车身被甩出弯道而摔车的情况，对用户进行减速提醒，直至分析结果达到安全范围内，保证了用户在驾驶摩托车时的行车安全，避免用户在驾驶摩托车过弯时速度太快造成翻车摔车情况，保障了用户的行车安全，提升了用户的使用体验。

S4、对S3中分析结果进行判断，当出现异常情况时，对用户进行报警提醒；

在步骤S4中，根据S3中分析结果，当出现异常情况时，通过智能仪表盘对用户进行显示，例如速度异常显示为红色并进行闪烁，速度正常显示为绿色等，通过语音对用户进行报警提醒，避免用户在驾驶时无法及时发现仪表盘变化，保障了用户的行车安全，同时通过区块链对采集数据和分析数据的过程进行加密存储，避免用户的位置隐私安全信息泄露，保证了用户的信息安全，区块链是比特币的一个重要概念，它本质上是一个去中心化的数据库，同时作为比特币的底层技术，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次比特币网络交易的信息，用于验证其信息的有效性和生成下一个区块，是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。

图2为一种基于区块链的数字孪生信息监管方法的步骤流程图；

一种基于区块链的数字孪生信息监管系统，所述信息监管系统包括：数据采集模块和车辆分析模块；

所述数据采集模块的输出端与车辆分析模块的输入端相连接；

所述数据采集模块用于对用户驾驶摩托车时的数据信息进行采集，包括驾驶信息监测单元、信息录入单元和虚拟映射单元，所述驾驶信息监测单元通过GPS对车辆的位置进行监测，通过倾斜传感器对车身的倾斜程度进行监测，通过压力传感器对用户的体重进行监测，通过速度传感器对车辆行驶速度进行实时监测，所述信息录入单元用于对道路基础信息进行录入，例如城市电子地图、弯道数据和车辆型号参数等，所述虚拟映射单元通过数字孪生技术，将采集的数据信息在虚拟空间进行映射；

所述车辆分析模块用于对采集的车辆数据信息进行分析，包括轨迹预测单元和驾驶状态预测单元，所述轨迹预测单元用于根据历史摩托车的行驶轨迹，对未来行驶轨迹进行预测分析，所述驾驶状态预测单元用于对用户驾驶摩托车进行拐弯时的车辆状态进行分析处理。

所述信息监管系统还包括：数据管理模块，所述数据管理模块的输入端与数据采集模块的输出端相连接，数据管理模块的输入端与车辆分析模块的输出端相连接，数据管理模块的输出端与车辆分析模块的输入端相连接；

所述数据管理模块用于对采集的数据和分析结果进行加密存储，包括信息存储单元和信息清理单元，所述信息存储模块用于通过区块链技术，对采集的数据和分析结果进行存储，例如将采集的城市电子地图、弯道数据和车辆型号参数等道路基础信息存储进公有区块链，使用公钥进行数据加密，实现信息资源共享，将采集的驾驶信息和分析结果存储进私有区块链；使用私钥进行数据加密，防止个人信息泄露和超范围采集数据；区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式，区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构，并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本，是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全、利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据的一种全新的分布式基础架构与计算方式，由数据层、网络层、共识层、激励层、合约层和应用层组成，公有区块链是指世界上任何个体或者团体都可以发送交易，且交易能够获得该区块链的有效确认，任何人都可以参与其共识过程，私有区块链是指仅仅使用区块链的总账技术进行记账，可以是一个公司，也可以是个人，独享该区块链的写入权限；所述信息清理单元用于在设定周期，对采集的历史数据进行删除清理，该时间周期由相关技术人员自行设定，节省了系统的存储空间，避免信息冗余。

所述信息监管系统还包括：安全提醒模块，所述安全提醒模块的输入端与车辆分析模块的输出端相连接；

所述安全提醒模块用于根据分析结果，当出现异常情况时，对用户进行报警提醒，包括智能显示单元和语音提醒单元，所述智能显示单元用于在出现异常情况时，通过灯光或屏幕对用户进行报警通知，例如通过智能仪表盘对用户进行显示，便于用户能够直接看到出现异常情况，迅速做出反应，保障了用户的行驶安全，所述语音提醒单元用于对用户进行语音播报，例如发出报警声或语音告诉用户车速过快等，便于用户在未注意仪表盘时，能够及时获取异常信息，避免用户忽视提醒信息造成危险情况的出现。

图1为一种基于区块链的数字孪生信息监管系统的模块组成示意图。

实施例1：

若摩托车在i时刻时，车辆的倾斜角度θ_i为10°，此时的车辆速度v_i为10m/s，拐弯处的车辆行驶速度v_y为12m/s，则预测倾斜角度若倾斜角度阈值为θ_阈＝10°，则θ_y>θ_阈时，表示车辆倾斜程度能够使车辆过弯，若倾斜角度阈值为θ_阈＝20°，则θ_y<θ_阈时，表示车辆过弯倾斜程度不够，对用户进行报警提醒；

若重力加速度为10m/s²，车辆的倾斜角度θ_i为10°，此时的车辆速度v_i为10m/s，行驶方向弯道的最外圈半径r_max＝84m，最内圈半径r_min＝60m，则通过得到车辆过弯极限速度v_极＝15m/s，此时，v_y<v_极；过弯半径/>此时r_min≤r≤r_max，表示用户能够驾驶车辆安全过弯，不进行报警提醒；若过弯半径/> 此时r≥r_max，表示过弯半径大于行驶弯道最外圈半径，存在摩托车失控造成车身被甩出弯道而摔车的情况，对用户进行减速提醒，直至分析结果达到安全范围内。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，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。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于区块链的数字孪生信息监管方法，其特征在于：包括下列步骤：

S1、通过GPS对车辆的位置进行监测，通过倾斜传感器对车身的倾斜程度进行监测，通过压力传感器对用户的体重进行监测，通过速度传感器对车辆行驶速度进行实时监测，对弯道基础数据进行采集；

S2、根据监测的车辆位置，对车辆的行驶轨迹进行预测分析；

S3、根据预测的行驶轨迹，对车辆到达弯道时的状态进行预测分析；

S4、对S3中分析结果进行判断，当出现异常情况时，对用户进行报警提醒。

2.根据权利要求1所述的一种基于区块链的数字孪生信息监管方法，其特征在于：在步骤S2中，包括下列步骤：

S201、根据采集的车辆的位置信息，通过数字孪生技术在虚拟空间进行映射，将车辆位置置于坐标系中，车辆位置点形成集合X＝X₁，X₂，…，X_n，其中，n为采集的车辆位置数量；

S202、根据历史监测数据，对车辆的位置增量进行计算；

S203、根据分析的位置增量，对车辆的预测位置点X_n+1进行计算；

S204、将预测位置点作为已知位置点，重复步骤S201-S203得到连续预测位置点；

S205、对预测的位置点进行连接，形成车辆的预测行驶轨迹。

3.根据权利要求2所述的一种基于区块链的数字孪生信息监管方法，其特征在于：在步骤S3中，包括下列步骤：

S301、根据分析得到的预测行驶轨迹，获取相应电子地图区域中的车辆拐弯点，对车辆拐弯点进行编号；根据监测的车身倾斜程度，得到车身倾斜角度集合θ＝θ₁，θ₂，…，θ_n，其中，n为采集的车辆位置数量；

S302、根据历史采集数据信息和实时监测的数据，对车辆位于拐弯处的车身倾斜角度进行预测分析；

S303、根据预测的车身倾斜角度，对车辆的拐弯半径进行分析。

4.根据权利要求3所述的一种基于区块链的数字孪生信息监管方法，其特征在于：在步骤S302中，包括下列步骤：

S302-1、根据历史采集数据信息，得到在i时刻时，车辆的倾斜角度为θ_i，此时的车辆速度为v_i；

S302-2、通过下列公式对拐弯处的车辆行驶速度v_y进行计算：

其中，a表示为加速度，l表示i时刻车辆位置到拐弯开始处的距离；

S302-3、通过下列公式对拐弯处的预测倾斜角度θ_y进行计算：

设置倾斜角度阈值为θ_阈，当θ_y≥θ_阈时，表示车辆倾斜程度能够使车辆过弯，不进行报警提醒，当θ_y<θ_阈时，表示车辆过弯倾斜程度不够，对用户进行报警提醒。

5.根据权利要求4所述的一种基于区块链的数字孪生信息监管方法，其特征在于：在步骤S303中，包括下列步骤：

S303-1、根据采集的弯道基础数据，得到行驶方向弯道的最外圈半径为r_max，最内圈半径为r_min；

S303-2、通过下列公式对车辆过弯极限速度v_极进行计算：

其中，g表示为重力加速度，当车辆行驶速度v_y<v_极时，进入步骤S303-3；当车辆行驶速度v_y≥v_极时，对用户进行减速报警提醒；

S303-3、通过下列公式对过弯半径r进行计算：

其中，g表示为重力加速度；

S303-4、当r<r_min时，表示过弯半径小于弯道最内圈半径，提醒用户进行加速或增加倾斜角度，直至计算的过弯半径达到安全范围内；当r_min≤r≤r_max时，表示用户能够驾驶车辆安全过弯，不进行报警提醒；当r≥r_max时，表示过弯半径大于行驶弯道最外圈半径，对用户进行减速提醒，直至分析结果达到安全范围内。

6.根据权利要求5所述的一种基于区块链的数字孪生信息监管方法，其特征在于：在步骤S4中，根据分析结果，当出现异常情况时，通过智能仪表盘对用户进行显示，通过语音对用户进行报警提醒，同时通过区块链对采集数据和分析数据的过程进行加密存储。

7.一种基于区块链的数字孪生信息监管系统，其特征在于：所述信息监管系统包括：数据采集模块和车辆分析模块；

所述数据采集模块的输出端与车辆分析模块的输入端相连接；

所述数据采集模块用于对用户驾驶摩托车时的数据信息进行采集，包括驾驶信息监测单元、信息录入单元和虚拟映射单元，所述驾驶信息监测单元通过GPS对车辆的位置进行监测，通过倾斜传感器对车身的倾斜程度进行监测，通过压力传感器对用户的体重进行监测，通过速度传感器对车辆行驶速度进行实时监测，所述信息录入单元用于对道路基础信息进行录入，所述虚拟映射单元通过数字孪生技术，将采集的数据信息在虚拟空间进行映射；

所述车辆分析模块用于对采集的车辆数据信息进行分析，包括轨迹预测单元和驾驶状态预测单元，所述轨迹预测单元用于根据历史摩托车的行驶轨迹，对未来行驶轨迹进行预测分析，所述驾驶状态预测单元用于对用户驾驶摩托车进行拐弯时的车辆状态进行分析处理。

8.根据权利要求7所述的一种基于区块链的数字孪生信息监管系统，其特征在于：所述信息监管系统还包括：数据管理模块，所述数据管理模块的输入端与数据采集模块的输出端相连接，数据管理模块的输入端与车辆分析模块的输出端相连接，数据管理模块的输出端与车辆分析模块的输入端相连接；

所述数据管理模块用于对采集的数据和分析结果进行加密存储，包括信息存储单元和信息清理单元，所述信息存储模块用于通过区块链技术，对采集的数据和分析结果进行存储；所述信息清理单元用于在设定周期，对采集的历史数据进行删除清理。

9.根据权利要求7所述的一种基于区块链的数字孪生信息监管系统，其特征在于：所述信息监管系统还包括：安全提醒模块，所述安全提醒模块的输入端与车辆分析模块的输出端相连接；

所述安全提醒模块用于根据分析结果，当出现异常情况时，对用户进行报警提醒，包括智能显示单元和语音提醒单元，所述智能显示单元用于在出现异常情况时，通过灯光或屏幕对用户进行报警通知，所述语音提醒单元用于对用户进行语音播报。