CN1333870A - 分析移动物体操作倾向的方法,操作管理系统及其构成装置,和存储媒体 - Google Patents

Abstract

一个操作控制系统,包括一个用于按照时间序列提取一辆车的行为的传感器单元,一个用于把提取的行为记录到一个存储卡中的记录器单元,和一个用来建立一个用于判定该车的行为是不是一个危险行为的条件模式的行为分析装置。该记录器单元把该条件模式与实际提取的行为进行比较,并且在根据危险行为的类型对行为相关信息进行分类的同时,把与条件模式一致的行为信息记录下来。行为分析设备则对该信息进行统计分析。

Description

分析移动物体操作倾向的方法，操作 管理系统及其构成装置，和存储媒体

技术领域

本发明涉及的是表示如汽车、有轨车辆(rail car)或类似的移动物体行为的操作数据的一个管理系统。具体地讲，本发明涉及一个数据记录器，它适合于对一个驾驶员的操作倾向进行分析，并且涉及一个使用相同数据记录器的操作管理系统。

背景技术

有一个操作管理系统，它具有一个用于记录车辆及其他移动物体行为测量数据的数据记录器，和一个用于对记录在数据记录器上的测量数据进行分析的行驶状态分析器。在这样的操作管理系统中，对车辆行为的测量数据进行检测与记录的数据记录器，也被称为一个安全记录器，它包括一个由一个角速度表、一个加速度表、一个GSP(全球定位系统)接收器组成的传感器部件，和一个记录由该传感器部件检测的测量数据的记录器部件。测量数据具体包括至少包含侧倾角(roll)、俯仰角(pitch)和侧滑角(yaw)的角速度数据和一至三维中任何一维的加速度数据，表示纬度、经度、速度、方向的GPS数据。

记录在记录器上的测量数据由行为分析器来搜集与分析。行为分析器可用一部计算机来实施。在该行为分析器中，各测量数据之间，转向角速度从角速度数据中获取，起动加速度与制动加速度从加速度数据中获取，而车辆的当前位置、时间和驾驶速度从GPS数据中获得。

通常，一个数据记录器被固定在一个目标车辆上。而且，无论谁是司机，都会对测量数据进行记录。这是因为，在发生事故的情况下，传统的数据记录器是在事后对车辆的行为进行分析以调查造成事故的原因。这就极大地限制了数据记录器的使用范围，并给在普通驾驶员中的普遍使用造成了困难。

通常，在车辆行为中产生的所有测量数据都要予以记录。因此，要求数据记录器保留庞大的记录区域用于在给定的时间段内进行记录，以便重现记录。要求分析器进行大量的处理以鉴别记录的测量数据。

再者，在传统的操作管理系统中，并未设定捕捉驾驶员的操作倾向以生成防止发生事故的信息的观察点。

例如，对于汽车而言，约有70％的交通事故出现在交叉路口一类的地方，因为在这些地方要求司机进行复杂的操作。在这样的地方，作为驾驶操作，除了要操作加速器与制动器之外，还要操作方向盘。通常，在交通事故高发的地方，对于驾驶操作而言，并未制定足够的方案来提高危险识别能力。

发明公开

本发明的第一个目的是提供一项能够捕捉移动物体诸如车辆的操作倾向的移动物体操作倾向分析技术。本发明的第二个目的是提供一个移动物体操作倾向分析方法，适于执行这一方法的一个移动物体操作管理系统，适于在一部计算机上执行对操作倾向的分析处理的一个数据记录器、一个行为分析器和一个存储媒体。

①根据本发明的第一个方面，提供一个用于移动物体的操作管理系统，包括：一个数据记录器，该数据记录器包括对物体的行为进行检测的装置，该行为满足与移动物体的操作因素一致的复杂的收集条件，而这些操作因素在行为按时间顺序发生的前后相互间是不同的，数据记录器还包括把检测到的行为记录到预定的存储媒体上的装置；以及设置收集条件的条件设置装置，其中，数据记录器只记录与行为相关的信息，而该行为是符合由条件设置装置根据行为在存储媒体上设置的收集条件的。

作为实现本发明的一种模式，该数据记录器具有装置，可间歇地把不满足收集条件的行为相关信息记录下来，而且，该数据记录器还要记录那些间歇地记录在存储媒体上的，与符合收集条件的行为相关信息不同的信息。

条件设置装置根据下述信息中的至少一种信息来设置收集条件：一个移动物体操作员标识信息，移动物体行为的环境，和一个操作员的行为历史记录。

作为例子的存储媒体是卡式存储媒体，要至少根据下述标识信息中的一种标识信息来进行分类：移动物体标识信息，操作该移动物体的操作员的标识信息，和该移动物体的行为环境，而且这是在依次分类的基础上产生的。

根据本发明的第二个方面，提供了一个用于移动物体的操作管理系统，包括一个装置，当移动物体的行为符合预定的收集条件时，用于在按照时间序列发生行为的前后对移动物体的行为进行检测，以及当移动物体的行为不符合收集条件时，用于对移动物体的行为进行间歇性的检测；还有一个装置，用于记录按照时间序列检测的行为相关信息和在一个预定的存储媒体上间歇性检测的行为相关信息这两种互不相同的信息；以及另一个装置，用于根据记录在存储媒体上的每一项信息来再现相应的移动物体的操作情景。

根据本项发明的第三个方面，提供了一个数据记录器，包括一个用于按照时间序列对移动物体的行为进行检测的传感器部件；和用于确定由该传感器部件按照一个复杂行为条件检测出的相应移动物体行为中的一个特定行为的发生存在或不存在的一个记录装置，该复杂的行为条件是一个将行为确定为特定行为的行为条件，并且与移动物体相互不同的操作因素一致，该记录装置还根据该特定行为的发生把相应移动物体的特定行为相关信息记录到一个预定的存储媒体上。

该特定行为是一个危险行为，而且，该记录装置可以根据规定相应危险行为的条件模式与由该传感器部件检测的行为模式之间的一致性来确定危险行为的发生存在与不存在，当危险行为出现时，该记录手段还可以把相应行为的信息记录下来。

在没有特定行为出现的时候，记录手段可以间歇地在存储媒体上记录相应移动物体的行为相关信息，而这一信息是与特定行为相关信息不同的。

该存储媒体是一种卡式存储媒体，至少要根据下面的一种标识信息来分类：移动物体标识信息，该移动物体的操作者的标识信息，和该移动物体的行为环境，而这又是在逐次分类的基础上产生的，并且至少该行为条件可被记录在该卡式存储媒体上。

根据本发明的第四个方面，提供了一个用于移动物体的行为分析器，包括：一个条件设置装置，用于设置一个复杂的收集条件，该条件是用于收集移动物体特定行为相关信息的一个收集条件，而且该装置是以预定存媒体上存互不相同的移动物体操作因素为基础的；和一个分析装置，用于从存储媒体上读取所记录的信息，从读出信息中分析相应移动物体的行为内容，在该存储媒体上记录着与所设置的收集条件一致的移动物体行为相关信息。

该分析装置从存储媒体读取信息，并根据该信息来分析相应移动物体的行为内容，读取的信息和与特定行为相关信息不同，并且是根据不同于特定行为的行为被定期记录的。

根据本项发明的第五个方面，提供了一个用于移动物体的行驶状态分析器，包括：一个收集条件设置装置，用于设置一个复杂的收集条件，该条件是用于收集移动物体特定行为相关信息的一个收集条件，而且是以预定媒体上互不相同的移动物体操作因素为基础的；和一个分析装置，用于从一个预定存储媒体上读取信息，在该存储媒体上记录移动物体特定行为相关信息，把读取的信息与规定一个预定行为模式的一个条件模式进行比较，并对相应移动物体的行为内容进行分析。

根据本发明的第六个方面，提供了一个上面录有数字信息的计算机可读的存储媒体，该数字信息导致由一台计算机来执行设置一个复杂的收集条件的过程，该收集条件是为收集该移动物体的一个特定行为相关信息而设的，而且，这是以在一个预定存储媒体上互不相同的移动物体操作因素为基础的；从一个上面记录有与与设置的收集条件一致行为相关信息的存储媒体上读取所记录的信息；从读取的信息中分析相应移动物体的行为内容。

根据本发明的第七个方面，提供了一个上面录有数字信息的计算机可读存储媒体，该数字信息导致由一台计算机来执行设置第一和第二收集条件的过程，设置的第一收集条件用于收集一个移动物体特定行为相关信息，设置的第二收集条件用于收集正常的而不是一个预定存储媒体上的特定行为相关信息；按照行为从一个上面录有与第一及第二收集条件一致且它们相互之间不同的行为相关信息的存储媒体上读取所记录的信息；并且从读取的信息中分析相应移动物体的行为内容。

根据本发明的第八个方面，提供了一个用于移动物体的操作倾向分析方法，包括：第一个步骤，确定在相应移动物体行为中的特定行为的发生存在或不存在，而该特定行为是根据表现该移动物体特定行为的行为条件而实际测出的；第二个步骤，根据特定行为的发生，把相应移动物体特定行为相关信息记录在一个预定存储媒体上；第三个步骤，根据记录在存储媒体上的信息分析相应移动物体的操作倾向。

第二个步骤还包括一个子步骤，按照时间序列，把在相应行为发生前后的特定行为相关信息记录在存储媒体上，没有特定行为出现时，则间歇性地把移动物体行为相关信息记录在存储媒体上，第三个步骤也包括一个子步骤，根据记录的信息来分析相应移动物体复杂的操作倾向。而且，第三个步骤还包括一个子步骤：从间歇性地记录在存储媒体上的信息中获得一个统计的操作倾向，获得统计的操作倾向与按时间序列记录在存储媒体上的信息之间的差别，根据这个差别来分析出相应移动物体的一个复杂操作倾向。此外，第三个步骤可以包括一个子步骤：以根据移动物体操作者标识信息、移动物体行为环境和该操作者的行为历史记录这些信息中的至少一个信息所设置的条件信息为基础，来分析出该操作倾向。或者，第三个步骤包括这样的子步骤：以根据移动物体的多个相互间不同的操作因素所设置的复杂的条件信息为基础，来分析出该操作倾向。

附图简述

图1.根据本发明的第一实施例的一个操作管理系统的结构图；

图2.对在突然加速的情况下的一个条件模式的例子进行描绘的图解；

图3.该图对在交叉路口的一个识别条件模式的例子进行描绘的图解；

图4.根据第一实施例的一个行为分析器的结构图；

图5.一个解释图，示出了一个初始信息设置页的例子；

图6.一个解释图，示出了一个特征行为设置页的例子；

图7.显示一个分析处理结果的例子的图示；

图8A.对一个状态进行图解的简图，根据本发明第二实施例的操作管理系统，在该状态中，用于收集测量数据的收集条件被置入一个行为分析器30中的一个存储卡20上；

图8B.一个例子的展示图，在该例子中，根据本发明的第二实施例，对满足收集条件的行为进行检测，以收集测量数据；

图9.该图对一辆车在交叉路口向右转的状态进行了图解；

图10A.该图展示了在未出现不合理驾驶行为时从一个与一个右转弯操作有关的加速度表中输出的数据；

图10B.该图展示了在未出现不合理驾驶行为时从一个与一个右转弯操作有关的方位陀螺仪中输出的数据；

图11.图10A与图10B的组合图；

图12A.此图展示了当出现不合理转弯而向右转行驶时从加速度表上输出的数据；

图12B.此图展示了当出现不合理转弯而向右转行驶时从方位陀螺仪输出的数据；

图13.该图是由图12A与图12B组合而成的图(实线)，而且上面迭加了图11(虚线)；

图14.一张表格，通过多个项目展示了未出现不合理驾驶行为时的情况(正常弯道操作)与出现了不合理驾驶行为时的情况(非正常弯道操作)之间的比较；

图15.是一个合成曲线组合图，一条合成曲线概略地示出了在向右转弯操作的行为中突然加速后又转弯的情况下的角速度与加速度，一条组合曲线概略地示出了在相同的行为中猛转弯之后又突然加速的情况下的角速度与加速度，一条组合曲线概略地示出了在相同的行为中正常操作的角速度与加速度；

图16.是根据本发明的一个修改版本所收集的数据例子的结构图；

图17.对根据本发明的一个修改版本收集的数据例子的内容进行解释的一张表格；

图18.对根据本发明的一个修改版本所收集的数据进行分析的结果的一个例子，即图示了对某一天的最大速度进行分析的一个图示；

图19.根据本发明的一个修改版本所收集的数据的分析结果的一个例子，即图解了通过对图18一个月的最大速度分析进行为期一个月的统计处理而获得的最大速度对时间的独立性的一张图；

图20.根据本发明的一个修改版本所收集的数据的分析结果的一个例子，即对某一天的最大加速度历史记录进行图解的一张图；

图21.根据本发明的一个修改版本所收集的数据的分析结果的一个例子，即对某一天的最大角速度的历史记录进行图解的一张图；

图22.根据本发明的一个修改版本收集的数据的分析结果的一个例子，即对某一个月的平均最大速度及各自的一个标准偏差(1σ)进行图解的一张图；

图23.是一张表格，根据本发明的第二实施例，示出了所收集的数据、用于测量数据的测量设备以及分析内容的组合；

图24.代表示于图23中的“最大加速度－速度”的分析结果的曲线图；

图25.该图示出了以根据本发明的修改版本所收集的数据为基础，由驾驶员和个人对危险程度进行分析的一个结果的例子。

实现本发明的最佳模式

下面对实施例进行解释，其中，本发明被用于对车辆的操作倾向以及司机将要面临的危险行为的事实进行检测的操作管理系统。

(第一实施例)

图1是根据本发明的第一实施例的一个操作管理系统的结构图。

一个操作管理系统1包括一个数据记录器10，一个存储卡20，和一个行为分析器30。数据记录器10被定位在一辆车上的给定位置上。存储卡20记录用于识别车辆行为特征的唯一驾驶员信息和条件模式。行为分析器30把唯一信息及条件模式置入存储卡20，根据这些置入的信息读取记录在存储卡20上的信息，并分析车辆行为的内容。

数据记录器10包括一个传感器部件11，一个卡式存储装置12，和一个记录器部件13。

传感器部件11具有角速度表111x，111y和111z，用于检测车辆的三维轴向角速度数据(侧倾角、俯仰角和侧滑角)；加速度表112x和112y，用于检测车辆在向前与向后，向左与向右过程中的加速度数据(加速器加速度，制动器加速度，转弯加速度等)；和一个GSP(全球定位系统)接收器113，用于接收表示车辆的当前经度、纬度、速度和方向的GPS数据，以及一个脉冲获取装置114，用于从一个车辆测量仪获得一个车辆速度脉冲。

在从传感器部件11输出的数据中，加速器加速度用+○G(○在下面的叙述中用数字值表示，G为重力加速度)来表示，制动器加速度(向后及向前G)用-○G表示，向右加速度(横向G)用左+○G来表示，向左加速度(横向G)用右-○G来表示，而转弯角速度(侧偏等)在右侧用+○°/秒表示，在左侧用-○°/秒来表示。此外，方位角速度(平均)用+○°表示。

另外，还设置了GPS数据及车辆速度脉冲，以便它们能够有选择地或一起输出。例如，在可以接收到GPS数据的正常道路上，可以使用GPS数据。而在无法接收到GPS数据的隧道中，车速可以用车速脉冲来表示，而当前位置可以根据到目前为止所接收到的GPS数据进行修正。

卡式存储装置12把存储卡20单独储存起来，以便独立地支持存储卡20与记录器部件13之间的数据的读、写操作。

记录器部件13包括一个CPU(中央处理单元)和一个存储器。在记录器部件13中，该CPU读取记录在该存储器的一个区域上的一个给定的程序，以执行该程序从而形成一个功能块，该块包括一个预处理单元131，一个事件提取单元132，一个数据读出单元133，和一个数据记录单元134，还有一个具有计数器功能的组件。

预处理单元131负责清除从传感器部件11输出的角速度数据中包含的位移(offset)部分与漂移(drift)部分。预处理单元131还要完成由角速度数据和加速度数据组成的惯性数据与GPS数据之间的匹配。由于GPS数据比惯性数据滞后约2秒钟，匹配是在GPS数据与2秒钟之前的惯性数据之间进行的。

读出单元133要识别记录在存储卡20上的条件模式，即车辆特征行为(行为模式)，并把它传输到事件提取单元132。特别是，数据读出单元133要识别一个阀值或者多个阀值的组合，或者行为模式如在交叉路口转弯，以便识别危险行为的事实(在下面的行文中称为“事件”)。

事件提取单元132从由传感器部件11输出的数据中提取与每个事件的条件模式一致的测量数据(角速度数据，加速度数据，GPS数据，车辆脉冲，下面称为“事件数据”)，这些数据不含已被预处理单元131清除的位移等部分。事件提取单元132把提取的事件数据，事件种类数据(条件模式标识数据)，事件发生的时间与日期(GPS数据)，事件发生的地点(GPS数据)，各个事件的记录的数量(以设置为准)，事件发生后行驶的距离，以及初始信息(记录器号码，驾驶员名字，车辆号码，等等)发送出去。至于行驶距离，举个例子，急刹车后的距离就可以这么叫。该距离可以通过，在紧急刹车后以单脉冲形式发生车速脉冲时，计算与一个给定脉冲的比例因子对应的量来获得。在无法得到车速脉冲的情况下，车速可以根据GPS数据中包括的纬度及经度的改变来测定，对测定的车速进行积分运算即可获得该距离。

另外，测量日期是在由GPS接收器112接收到的国际标准时间上加9个小时而得到的日期，而测量时间就是在由GPS接收到的国际标准时间上加9个小时所得到的时间。事件发生的地点是GPS数据中包括的纬度与经度所规定的位置信息。

数据记录单元134把这些数据转换成文件并记录在存储卡20上。此外，当GPS通信正常/非正常出现时，点火开/关，记录器10的电源开/关，以及发生的时间与事件的内容(什么时间，在何处，发生了什么)被记录在特定模式中。

图2与图3示出了由事件提取单元132识别出的每个事件的条件模式。图2示出了突然加速的条件模式，图3示出了在交叉路口处的条件模式。“返回ON(return on)”表示事件被识别出来了，而“返回OFF(return off)”表示事件没有被识别出来。

注意，这些条件模式仅是一些例子，事后可以进行修正，也可以另加补充。

存储卡20指的是非易失存储器，如具有一个EEPROM(电可擦可编程序只读存储器)和一个ROM(只读存储器)的可移动IC(集成电路)芯片卡，和一个CPU或一个快闪只读存储器(flash ROM)。只读存储器记录一个程序代码，而EEPROM则记录各种设置信息，包括上面提到的条件模式，与来自记录器部件13的事件数据有关的信息，以及密码信息。在存储控制功能由数据记录器10和行为分析器30来实现的情况下，在存储卡20中就没有必要配备存储控制功能(CPU，ROM)。

在图4中对行为分析器30的结构范例进行了图解。

在图4中图解的行为分析器30是一个固定式计算机，有一个读/写卡器31，一个显示单元32，一个数据输入单元33，和一个I/O(输入/输出)控制器34。读/写卡器31储存存储卡20，并执行数据的记录/写入。显示单元32用于确认各种设置信息和分析结果。数据输入单元33用于输入初始信息前面提到的条件模式以及类似信息。I/O控制器34充任这些单元之间的一个接口。

对于行为分析器30中提供的初始信息设置单元35，条件设置单元36，和一个分析处理单元37，CPU读取记录在一个给定存储媒体上的数字信息，并和一个计算机的操作系统(OS)一起执行它(合作执行)，借以实现各个组件的功能。

当存储卡20初次使用时，初始信息设置单元35在存储卡20中设置个人信息、数据记录器10的信息、以及在上面安装数据记录器10的车辆的信息。个人信息指的是持有存储卡20的驾驶员的姓名。数据记录器10的信息指的是用于在多个数据记录器10中识别该数据记录器10的一个记录器号码。车辆信息指的是在其上安装数据记录器10的车辆的一个车号，一个车辆型号，一个车辆速度脉冲，该车速脉冲的比例系数，等等。

上述初始信息用于识别一部被分析的车辆及驾驶该车的司机，并提高数据记录器10在行为分析中的准确性。

条件设置单元36把各种条件模式置入存储卡20。条件设置单元36及初始信息设置单元35用某些方案为司机提供方便。例如，在显示单元32上显示一个具有给定的填写键入对话窗口的设置界面屏幕页，这样，就使司机可以利用数据输入单元33把相应的数据填入该对话窗口上的相应的区域内。这就使设置各种设置信息成为可能。

分析处理单元37从记录在存储卡20上的事件数据中分析车辆行为及司机操作倾向(习惯等)的内容。更具体地讲，分析处理单元37读取记录在存储卡20上的事件数据以及与操作单元有关的逐日积累的信息，并对信息进行概括，来对概括的信息进行图像处理。这就使在显示单元32上显示每次事件发生的时间及日期，发生的地点，在操作单元中发生的倾向，以及发生的频率，并获得可视的理解成为可能。

进行分析时，各项目显示在一个分级的菜单页上，其中，可处理的项目经过一个相应的子程序相互之间产生联系，而司机需要的条目可被选中，以便以事件数据为基础的信息处理能够自动地启动并自动进行。

例如，在菜单页上，一个与初始信息有关的项目首先被显示。选择谁驾驶车辆以及哪辆车被驾驶的选择页，选择进行分析处理的一个项目的选择页，和一个详细选择页被按顺序显示。选择页包括如危险行为或特征行为出现的次数/不良习惯信息/操作路径/驾驶评估曲线显示等。详细选择页包括在危险行为的情况下突然加速以及诸如此类的选择项目。

司机选择的项目的处理结果被依次显示在显示单元32上，并按要求记录在文件上。或者，可以由打印机(未示出)打印出来。另外，可以为分析器30提供数据转换功能，以便利用现有的电子数据表(spreadsheet)软件或数据库软件等来进行统计处理。

下面，对上述结构的操作管理系统1中的操作模式进行解释。

存储卡20的准备

在司机是一位新司机的情况下，为该司机生成存储卡20。在这种情况下，该司机把新的存储卡插入读/写卡器31，使显示单元32显示图5中所示的初始信息设置页，并用数据输入单元23输入相应的数据。接着，该司机使显示单元32显示图6中所示的特征设置页，并在其中输入预定的数据。设置的数据被记录在存储卡20上。即使是在司机不是新司机的情况下，为阈值及详细的条件被改变，而且行为分析器30会重新设置其内容。

数据记录器10对事件数据的记录

存储卡20被插入安装在车上的数据记录器10的卡式存储装置12中，并开始驾驶。

当车辆开始移动时，数据记录器10的传感器11顺序测量行为，并把输出数据传送给记录器部件13。记录器部件13只提取与如上所述设置的条件模式一致的事件数据及相关的信息，并把它们记录在存储卡20上。

(3)事件数据等信息的分析

驾驶结束后，当把从数据记录器10中取出的存储卡20插入行为分析器30中的读/写卡器31时，分析处理的菜单页被显示在显示单元32上。当司机通过菜单页选择一个特定的处理项目时，相应的子程序被自动启动，从存储卡20中读出的信息要经过分类处理、统计处理、显示处理等过程。关于显示处理，包括如图7中所示的司机评估图形在内的分析结果被显示在显示单元32上。

这样，根据本实施例的操作管理系统1，初始信息及条件模式为每个司机设置到存储卡20上面。当与条件模式一致的一个事件发生时，只有与该事件相关的信息被记录到存储卡20上。这样，由于提高了资源的有效利用水平，就使对每个司机的驾驶评价及操作倾向进行分析成为可能。

为此，无论事故发生与否，都可以对使用模式进行识别，而不必仅限于非同常态的发生事故的情况。例如，这就使确认安全驾驶技术与特征行为的改善进而防止事故的发生成为可能。

(第二个实施例)

在第一实施例给出的例子中，数据记录器10确定从传感器部件11发出的数据是否与由司机设置的条件模式相一致，而一致的发明数据及相关信息被记录在存储卡20上。然而，条件模式并非总是提供在存储卡20上的。例如，与第一实施例的事件提取单元132对应的功能块就可以提供给行为分析器30，以使在行为分析器的输入阶段与条件模式一致的事件数据，和仅有的相关信息被送往分析处理单元37。

在这种情况下，由于仅有识别该事件及数据收集间隔的不同种类的阀值可被设置，那么，该系统的结构即被简化。还有，记录在现有的安全记录器上的数据可以被分析，这就使构成具有高度的综合通用性的操作管理系统成为可能。

(第三实施例)

下面对第三实施例进行解释。

根据第三实施例，如在图8A中图解的那样，在行为分析器30中，一个用于收集一个移动物体特定行为信息的数据收集条件被设置到存储卡20上。

例如，作为一个数据收集条件，可能会被指定一种情况，即如在图8B中图解的那样，在一秒钟内角速度的变化超过10°。当该条件被满足时，就可以确定发生了特定行为，而在发生前后的一个给定的时间(例如，前后30秒钟)测量的数据被记录到存储卡20上面。

例如，一个收集条件被设置在存储卡20上以便收集在一个弯道上转弯(特定行为)的一个模式的测量数据。具体地讲，当以大于20°/秒的角速度作转弯驾驶被设置而作为一个收集条件时，对于满足该条件的行为(超过一个设置值的行为)的测量数据用一个高频信号(例如，10Hz)来收集。对于收集到的测量数据，该司机对移动物体的操作倾向，则用后面要描述的一个分析方法来分析。

要确定作为分析目标的特定行为的出现，其计时可采用以下方式：

该车离开停车点的时候；

(b)在交叉路口出现弯道驾驶的时候；

(c)车辆经过一个特定点的时候；以及

(d)角速度、加速度，及速度大于一个预定阀值的时候。

设置条件以收集测量数据，但仅能在上面的计时时间前后的一个固定的时间段内收集。可以设置条件以收集测量数据，但仅能在预定的条件被满足的时候收集，而没有固定时间段的限制。

在第一实施例中，识别危险的条件模式如图2及图3中图解的那样以分为几个条件步骤的形式储存。然而，条件模式并非总是以这种形式储存的。下面叙述的第三实施例使用的就是以从两维测量中获得的一个条件模式为模式的形式。

根据该实施例，在进行测量与分析的过程中，重点在于在有两个复杂操作的地点的驾驶倾向，这两个复杂操作是：1)加速器与制动器操作，2)在驾驶操作中所需要的方向盘操作。换句话说，测量数据是以复杂的收集条件为基础而收集的，而该收集条件是根据多个不同的移动操作因素设置的，而且，行为的分析是以根据类似的操作因素设置的信息为基础进行的。

该实施例将把在交叉路口的一个右转弯作为一个需要复杂操作的地点来解释。注意，前面提到的两个复杂操作是由一个加速度表和一个方位陀螺仪测量的，而测量数据是从各自的设备输出的。

图9对该交叉路口及由该司机驾驶的该车辆运动的方向的略图进行了图解。在该交叉路口给出了一个临时停车位置P1。当司机驾车沿图9中给出的方向行驶时，出现一种情况，即测到了不合理驾驶行为，这种行为是由为避免因注意力转向行人或临近车辆而致的仓促驾驶或粗心驾驶所引起的危险而进行的操作所产生的。图10A与图10B中绘出的曲线分别给出了当不合理驾车行为未出现时从与右转弯操作有关的加速度表上输出的数据，以及当不合理驾车行为未出现时从与右转弯操作有关的方位陀螺仪上输出的数据。从这些曲线上显然可知，由加速度表测量的加速度数据以及由方位陀螺仪测量的转弯角速度数据显示出了由该司机作出的右转弯操作的特征。图11绘出了这些曲线的组合。

图11中绘出的数据显示出了下述的行为。

首先显示出角速度是由于在刹车的同时向右稍打方向盘而产生的，而刹车会在负方向上产生加速度。暂短停车之后，在向右打方向盘的同时踩下加速器踏板，从而在正方向上产生加速度(箭头A1)。进而且显示出，在达到给定的速度之后(箭头A2)，在降低加速的同时方向盘被返回到原始状态。

图10A、10B与图11中是在不合理驾车行为未出现时的曲线。另一方面，图12A、12B与图13(实线)显示出的是在右转弯操作时由于临近的车辆正从前方逼近而致使车辆不合理地向右转弯这一情况下的数据。从这些曲线中所表示的数据可以清楚地看出，车辆并未完全停止在停车位置，而且进行了突然加速与突然打方向盘的操作。图14是一张表格，用多个项目显示出了右转弯操作时不合理驾车行为并未出现的情况(正常弯道操作)与出现了不合理驾车行为的情况(非正常弯道操作)之间的比较。

这样，对于多种不同操作引起的行为(复杂行为)，各个操作的测量结果按照多维的方式处理，从而能够清楚地区分正常驾车行为与非正常驾车行为。例如，如果把表示右转弯时的正常驾车行为的曲线与表示非正常驾车行为的曲线进行组合，就可以给出如图13中所示的曲线。从该图中可以理解到，表示非正常驾车行为的曲线(实线)显示，在启动时的加速阶段的一条上升曲线是很陡的，并且可以看出，与表示正常驾车行为的曲线(虚线)相比，在整个图形中找不到平滑的部分。这样，从进行了模式识别与模式协调的曲线形状上的差别中就可以轻易地估计出驾车行为。

如果在突然加速之后转弯的曲线用图解方式给出，即为图15中的L1曲线。同样，如果猛转弯之后突然加速的曲线用图解方式给出，即为图15中的曲线L2。这些曲线清楚地表明，在突然加速之后转弯，曲线上升的倾角变小，而在猛转弯之后突然加速，则曲线上升的倾角变大。

在右转弯时的正常驾车行驶状态是在加速的同时打方向盘，而且如果这一行驶状态用图解曲线示出的话，即为图15中的L3曲线。该图中给出的各条曲线可在第二实施例中用作条件模式。即，在图16中，空白区表示代表安全驾驶的安全驾驶区，除了空白区之外的阴影区则表示代表危险驾驶的危险驾车行为区。

在提供这些条件模式的设置及数据录入存储卡20之后，行为分析器30对车辆的行为内容及司机的操作倾向进行分析。在这种情况下，用车辆离开安全驾驶区的时间比率来考核危险行为及特征行为是可行的。例如，在记录的数据中，假定车辆位于安全驾驶区或危险行为区的时间为3.56秒，而车辆离开安全驾驶区的时间为2.34秒。则危险程度与特征程度的运算式＝2.34/3.56＝0.66被建立起来。这一考核数值的应用使确定司机的操作倾向及与其他司机的行为内容进行比较成为可能。除这种计算方法外，安全驾驶区的区域也可被转换成数字。

在上面的解释中，交叉路口被当作一个需要复杂操作的地点，而分析是从由加速度表及方位陀螺仪测出的加速度及角速度进行的。据此，可以对包括弯道行驶模式，弯道停车模式，开始转弯，停止转弯在内的行为进行分析。本发明并不受以上叙述的限制，而且还可考虑把其他测量设备纳入进来。

例如，用车速脉冲和加速度表作为测量设备来测量加速度及角速度就是可行的。在这种情况下，对于踩下制动器所产生的加速度(负向的)，甚至是在都是-0.1G的加速度的情况下，而车速分别为10Km(每小时10公里)与100Km的时候，对于车辆及司机产生的影响也是互不相同的。因此，即使是在制动操作相同的情况下，根据车速对测量数据进行分析使求得危险程度成为可能。

还有，除了速度与角速度之外，把方位陀螺仪与加速度表作为测量设备来测量车辆在横的方向上的加速度(横向加速度)也是可行的。在这种情况下，离心力可以从速度与角速度的乘积求得。在正常驾驶过程中，离心力与横向加速度事实上是相等的。然而，车辆的转弯超过驾驶极限，车辆出现滑动与侧倾时，将导致离心力与横向加速度相互不同。因此，根据离心力与横向加速度之间的差别来获得危险度是可能的。

如上面解释的那样，根据本发明第三实施例的操作管理系统，关于在需要复杂操作的地点的复杂行为，对各个操作的测量结果以多维的方式进行处理。这就使得除了第一及第二实施例的技术优势之外，还有可能专门根据行为的情况对危险度、特征程度进行分析及判断。

下面，对设置条件模式的方法进行更为具体的解释。

第三实施例的条件模式的形式及将被分析的危险度根据车辆操作的环境即行为环境的不同而不同。行为环境包括车辆被驾驶的地区和一个时间段。

关于车辆驾驶的地区，东京与北海道在平均车速，交叉路口数量等方面就互不相同。甚至在地区中，根据不同地区，城市与效区之间，长途行驶与短途行驶之间也会产生差别。此外，各种条件随着时间段的不同而不同，包括夜间驾驶，凌晨驾驶，以及傍晚驾驶。为此，条件模式可以根据行为环境来设置。

还有一个司机驾驶能力上的个体差别。为此，行为历史记录，如分析结果的统计等，如果有的话可以加以利用。也就是说，可以根据驾驶能力及事故的历史记录对数值及条件模式进行修改。这就使得每个分析结果均不相同，即使是该司机在同一条路上操纵该车。

行为分析器30从存储卡20读取数据之后，即进行前面提到的数据分析。测量数据的收集与分析根据前面提到的收集条件的设置反复进行，以便使把驾驶模式作为目标来收集和把驾驶倾向转换成数字以及危险行为的检测成为可能。还有，可以根据分析出的驾驶倾向把收集条件设置到存储卡20上。

进而，通过把收集条件与前面提到的行为环境或者行为历史组合起来，就可以使各种应用成为可能。例如，假定一条快速公路上的长途卡车司机被作为目标司机，以便对加速器与制动器的操作进行检测。作为收集条件的车速为70公里/小时或以上，加速度为0.1G或以上，而且测量数据可以收集并被分析。对于同一个目标司机，设置收集不同角速度值这样的收集条件，以便识别突然转向的操作，即使其数值很小。这就使瞌睡驾驶的防止措施成为可能。

(修改版本)

下面对每个实施例的修改版本进行解释。

假设，操作管理系统在与生成的收集条件一致的行为前后30秒钟收集测量数据，而当行为与收集条件不一致时，操作管理系统每一分钟收集统计数据。然后，为对在一分钟内收集到的统计数据进行收集与分析的一个例子作出解释。关于在前后30秒内收集统计数据的方法，各种方法都可以考虑。其中，有一个最容易的方法，那就是把测量数据不停地记录到一个非易失存储器上，而且该存储器的容量必须至少足以在1分钟以上的时间内储存测量数据，而测量数据的记录要在一个事件发生30秒钟之后才能停止。通过对不连续的角速度数据和加速度数据或者特定数据组的检测，事件出现与否都是容易理解的。

在图16中给出了这一修改中的所收集的数据的图示结构，而1分钟内的统计数据的内容在图17中给出。图17中绘出的统计数据内容的分析处理的具体内容解释如下：

作为对某一天的最大速度进行分析的例子，可以采用图18中给出的一个例子。图18显示出了每一分钟的最大速度历史记录。对这种数据进行了一个月的统计处理，以便能够获得如图19中所示的统计图，而速度与时间段之间的关系能够从该统计图的分布中导出。例如，可以找出速度随时间段变化的原因。通常，在晚间速度增大，而速度的标准偏差1σ变大。这表明速度的变化加大。危险程度及一个引人注意的数值可以从速度本身的值和来自标准偏差的统计数值(例如平均值)或安全驾驶的统计数值的“偏差量”来获得。

图20示出了某一天的最大加速度的历史记录。该曲线使正加速度是由加速器加速的而负加速度是由制动器加速的变得一目了然。该曲线可以通过使用平均值及与速度接近的标准偏差进行统计处理的方式获得该时间段内加速器与制动器之间的关系。这样，不顾后果的驾驶的程度与危险程度可以从来自安全驾驶或整体平均的“偏差量”来获得。

图21示出了某一天的最大角速度的历史记录。该曲线表明向右打方向盘是正的而向左打方向盘是负的。该曲线使通过用平均值及与速度接近的标准偏差进行统计处理来确定方向盘操作与时间段之间的关系变为可能。这样，不顾后果驾驶的程度及危险程度可以从来自统计的操作倾向如安全驾驶或整体平均的“偏差量”求出。

对最大横向加速度进行与最大加速度和最大角速度类似的分析处理，并且规定离心力、侧倾角度，和时间段之间的关系。这样，不顾后果驾驶的程度及危险程度就从来自统计的操作倾向如安全驾驶或整体平均的“偏差量”求出了。

关于用GPS对位置与时间进行测量，生成每一分钟指示出什么时间以及车辆位于何处的历史记录，从而能够进一步确认操作的开始/结束时间而得出已经操作了多长时间，并且把操作位置扩大到一个标有时间的地图上以进一步确认一条操作路径。车速脉冲是一种测量设备，需要连线才能工作，但是可以用GPS数据来估算驾驶速度与距离。

另外，要根据各种类别对最大速度，加速度，及制动的平均与标准偏差进行统计处理，以期获得对于司机、地区、办公室、以及公司的统计结果。图22显示出了一个月的一个平均最大速度和一个标准偏差(1σ)。另外，还得到了一个月的在特定时间(例如下午5点)的统计，这就允许对驾驶员的粗心驾驶与不顾后果的驾驶容易出现的时间段作出比较。还要根据从统计出的操作倾向如安全驾驶或者整体平均得出的“偏差量”将统计结果转换为数字，而且该结果还可作为建议材料提供给驾驶员。

此外，可以把前面提到的各项组合起来，以便进行复杂的统计分析。图23中的表格显示了测量数据、对数据进行测量所用的测量设备、以及分析内容的组合。还有，在图24中显示出了`个代表“最大加速度-速度”分析结果的曲线图。

“最大加速度-速度”分析可对以下几点作出判断与处理：

1)当速度整个增大时，制动与加速度的阀下降，这就能够判定在高速状态下制动是非常危险的行为。

2)在低速状态下加速度的增大与制动的加强取决于车辆开始运动或开始停止时的操作。

3)建立该安全驾驶曲线模型，以便对前面提到的数据进行危险行为分析。也就是说，同一图中虚线表示安全驾驶区，而危险程度可以从该分布中获得。可以用下面的等式作为一个计算的例子。

危险程度＝安全驾驶曲线之外的点的数量/所有点的数量＝237/1034＝0.23

除上述之外，也可以对每位司机及个人进行驾驶倾向分析。

根据上述的修改版本，不仅是危险行为与特定行为的测量数据，而且是整个移动操作的测量数据都可以被收集与分析。

在该修改版本中，当收集条件不满足时，每一分钟对测量数据进行记录。然而，本发明不受该例的限制。当收集条件不满足时，可以不规则地对测量数据进行收集。

虽然对于上述的实施例的解释是基于由各种测量设备组成的一个传感器部件11是被安装在车辆的一个特定的部位这一假定的，但是，本发明并不受这些实施例的限制。例如，多个传感器部件11可被安装在车辆的不同部位。在多个传感器部件可以被安装在一辆车的不同部位的情况下，在司机座椅下，后椅上，行李箱上，以及其他类似的位置可指定为安装部位。在多个部位安装传感器部件11对于大型卡车、公共汽车、以及有轨车辆来讲是很有用的。对于卡车而言，可以在包括司机座位处和货车箱板在内的不同部位分别对行为进行分析。对于公共汽车及有轨车辆而言，可以在包括司机座位及乘客座位在内的不同部位对行驶状态分别进行分析。

在多个部位安装传感器部件11的时候，传感器部件11不必对三维轴向的角速度数据进行检测，而且每个方向都可以只有一个角速度表对给定方向的角速度数据进行检测。在这种情况下，利用每个传感器部件11发来的测量数据对整车的行为进行分析，以便捕获倾向。正因为如此，这很适合于由生产该车的制造商来对行为进行分析。

用于在计算机上为每个实施例实现行为分析器的数字信息(程序代码及数据)通常被记录在计算机的固定盘上，并在任何有必要的时候由计算机的CPU读取并执行。然而，如果前面提到的功能块35至37，以及132已经形成，本发明就已能执行。因此，可以任意选择记录模式，以及存储媒体。例如，可以使用移动式存储媒体，如可从计算机上取出的CD-ROM(只读光盘存储器)，DVD(Digital Versatile Disc，数字通用光盘)，光盘、软盘、半导体存储器等，或者是存在与一个室内网络连接的一个程序服务器中的存储媒体，该媒体具有计算机可读形式，而且在使用时安装到固定盘上。

除了上述的功能块35至37以及132只由记录在存储媒体上的数字信息来构成这种情况外，在本发明的范围内还有一种情况，即0数字信息部分读取OS(操作系统)函数，以构成上述的功能块35至37以及132。

虽然上面提到的实施例已经把车辆的操作管理作为例子进行了解释，但是，本发明还可以用于不同于车辆的移动物体。例如，本发明可以类似地用于各种的移动物体，例如飞行物体，比如说一架直升飞机。

工业应用性

从上面的解释中可以清晰地看出，根据本发明，在一个操作者一个操作者逐个进行的基础上，可以对移动物体的操作倾向作出有效的分析。

Claims (19)

1.一个用于移动物体的操作管理系统，包括：

一个数据记录器，包括按照时间序列，根据移动物体的在所述行为发生前后互不相同的操作因素，对一个移动物体满足复杂收集条件的行为进行检测的装置，以及把检测出的行为记录在一个预定的存储媒体上的装置；和

用于设置所述收集条件的条件设置装置，其中所述数据记录器只记录与收集条件一致的行为相关的信息，收集条件是由所述条件设置装置根据行为在所述存储媒介上设置的。

2.根据权利要求1的操作管理系统，其中所述数据记录器包括把不满足所述收集条件的行为相关信息间歇性地记录下来的装置，而且所述数据记录器把间歇地记录在所述存储媒体上的所述信息记录下来，该信息是不同于与所述的收集条件一致的行为相关信息的。

3.根据权利要求1的操作管理系统，其中所述条件设置装置根据所述移动物体的一个操作者的标识信息，所述移动物体的行为环境，和所述操作者的一个行为历史记录中的至少一项来设置所述收集条件。

4.根据权利要求1的操作管理系统，其中所述存储媒体是一种卡式存储媒体，该存储媒体是根据所述移动物体的标识信息，操作所述移动物体的一个操作员者标识信息，和所述移动物体的行为环境这三项中的至少一项进行分类的，而且这种分类是在逐次分类的基础上进行的。

5.一个用于移动物体的操作管理系统，包括：

装置，当所述的移动物体行为满足一个预定的收集条件时，该装置用于按照时间序列，在所述行为发生的前后对一个移动物体的行为进行检测，并且当所述移动物体行为不满足所述的收集条件时，该装置用于间歇性地对所述移动物体的行为进行检测；

装置，用于把与按时间序列检测过的行为有关的信息，以及把与经过间歇性检测的行为有关的信息记录在一个预定的存储媒体上，而且这两种信息是互不相同的；和

装置，用于根据记录在所述存储媒体上的每一项信息重现相应移动物体的操作情景。

6.一个数据记录器，包括：

一个传感器部件，用于按照时间序列对一个移动物体行为进行检测；和

记录装置，用于根据一个复杂行为条件对由所述传感器部件检测出的相应移动物体行为中的一个特定行为的发生存在与不存在进行判断，该复杂行为条件用于把所述行为确定为特定行为，而且该复杂行为条件是与移动物体相互不同的操作因素相一致的；该记录装置还用于根据所述特定行为把相应移动物体的特定行为相关信息记录在一个预定存储媒体上。

7.根据权利要求6的数据记录器，其中所述特定行为是一种危险行为，而且所述记录装置根据确定相应危险行为的条件模式与由所述传感器部件检测出的所述行为模式之间的一致性来判断所述危险行为的发生存在或不存在，而且所述记录装置在所述危险行为出现时，记录相应行为的信息。

8.根据权利要求6的数据记录器，其中所述记录装置在没有特定行为出现时，间歇地把相应移动物体的行为相关信息记录在所述的存储媒体上，而该信息与所述特定行为相关信息不同。

9.根据权利要求6的数据记录器，其中所述存储媒体是一种卡式存储媒体，该存储媒体是根据所述移动物体的标识信息，所述移动物体的一个操作者的标识信息，和所述移动物体的行为环境这三项中的至少一项进行分类的，而且这种分类是在逐次分类的基础上进行的，并且至少所述行为条件被记录在所述卡式存储媒体上。

10.用于一个移动物体的一个行为分析器，包括：

条件设置装置，用于设置一个复杂收集条件，该复杂收集条件用于收集该移动物体的一个特定行为相关信息，而且该收集条件是以记录在一个预定存储媒体上的移动物体互不相同的操作因素为基础的；和

分析装置，用于从所述存储媒体读取所记录的信息以从所述读出信息中分析相应移动物体行为内容，在所述存储媒体上记录着与所述设置收集条件一致的该移动物体的行为相关信息。

11.根据权利要求10的行为分析器，其中所述分析装置从所述存储媒体读取信息，该信息与所述特定行为相关信息不同，而且该信息是根据与所述特定行为不同的行为被间歇地记录的，并且，该装置根据信息分析相应移动物体的行为内容。

12.用于一个移动物体的一个行为分析器，包括：

收集条件设置装置，用于设置一个复杂收集条件，该收集条件用来收集与该移动物体一个特定行为相关信息，而且该条件是以在一个预定存储媒体上的移动物体的互不相同的操作因素为基础的；和

分析装置，用于从一个上面记录着所述移动物体的特定行为相关信息的预定存储媒体上读取所述信息，把所述读出信息与用于规定一个预定行为模式的一个条件模式进行比较，以分析相应移动物体的行为内容。

13.上面录有数字信息的一个计算机可读存储媒体，所述数字信息导致由一台计算机来执行以下过程：

在一个预定存储媒体上设置一个复杂的收集条件，用于收集该移动物体的一个特定行为相关信息，而且该条件是以移动物体不相同为的操作因素互基础的；

从上面录有与所述设置收集条件一致行为相关的信息的所述存储媒体上读取记录的信息；

从所述读出信息中分析相应移动物体的行为内容。

14.上面录有数字信息的一个计算机可读存储媒体，所述的数字信息导致由一台计算机来执行以下过程：

设置一个第一收集条件用于收集与一个移动物体的特定行为有关的信息，并设置第二个收集条件用于收集与正常行为有关的信息，该正常行为不同于一个预定存储媒体上的所述特定行为；

按照行为从所述存储媒体上读取记录的信息，在该存储媒体上录有与所述第一及第二收集条件一致的行为相关信息，而且第一与第二收集条件是互不相同的；

从所述读出信息中分析相应移动物体的行为内容。

15.用于一个移动物体的一个操作倾向分析方法，包括：

第一步骤：判断根据表示移动物体特定行为的行为条件而实际测得的相应的移动物体行为中的特定行为的发生存在或不存在；

第二步骤：根据所述特定行为的发生把与该相应移动物体的特定行为相关的信息记录在一个预定存储媒体上；

第三步骤：根据记录在所述存储媒体上的信息对相应移动物体的一个操作倾向进行分析。

16.根据权利要求15的操作倾向分析方法，其中所述第二步骤包括子步骤：按照时间序列把与相应行为出现的前后的所述特定行为有关的信息记录在一个所述预定存储媒体上，并且，当没有所述特定行为出现时，间歇性地把与所述移动物体的行为有关的信息记录在所述存储媒体上；而所述第三步骤包括子步骤：根据所述记录信息对相应移动物体的一个复杂操作倾向进行分析。

17.根据权利要求15的操作倾向分析方法，其中所述第三步骤包括子步骤：从记录在所述存储媒体上的信息中间歇性地获得一个统计操作倾向，按照时间序列获得所述统计操作倾向与记录在所述存储媒体上的信息之间的一个差别，并且根据所述的差别对相应移动物体的一个复杂操作倾向进行分析。

18.根据权利要求15的操作倾向分析方法，其中所述的第三步骤包括子步骤：以根据所述移动物体的一个操作者的标识信息、所述移动物体的行为环境，以及所述操作者的行为历史这三项中的至少一项设置的条件信息为基础，对所述的操作倾向进行分析。

19.根据权利要求15的操作倾向分析方法，其中所述第三步骤包括子步骤：以根据移动物体的多个互不相同的操作因素设置的复杂条件信息为基础对所述操作倾向进行分析。

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