ES2967089T3 - Métodos y sistemas de identificación de conductores - Google Patents
Métodos y sistemas de identificación de conductores Download PDFInfo
- Publication number
- ES2967089T3 ES2967089T3 ES18209286T ES18209286T ES2967089T3 ES 2967089 T3 ES2967089 T3 ES 2967089T3 ES 18209286 T ES18209286 T ES 18209286T ES 18209286 T ES18209286 T ES 18209286T ES 2967089 T3 ES2967089 T3 ES 2967089T3
- Authority
- ES
- Spain
- Prior art keywords
- vehicle
- acceleration
- mobile device
- data
- determining
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 308
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 34
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 289
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 32
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 26
- 230000005484 gravity Effects 0.000 claims description 26
- 238000010187 selection method Methods 0.000 claims description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 abstract description 17
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 25
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 25
- 230000006870 function Effects 0.000 description 12
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 12
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 11
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 11
- 230000008569 process Effects 0.000 description 10
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 7
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 6
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 6
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 6
- 210000000481 breast Anatomy 0.000 description 4
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 4
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 description 4
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 3
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 3
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 3
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 description 3
- 238000012549 training Methods 0.000 description 3
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 description 1
- 238000003064 k means clustering Methods 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 238000000844 transformation Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/30—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes
- H04W4/40—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for vehicles, e.g. vehicle-to-pedestrians [V2P]
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
- B60W40/08—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to drivers or passengers
- B60W40/09—Driving style or behaviour
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
- G06Q40/08—Insurance
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/02—Services making use of location information
- H04W4/025—Services making use of location information using location based information parameters
- H04W4/027—Services making use of location information using location based information parameters using movement velocity, acceleration information
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/02—Services making use of location information
- H04W4/029—Location-based management or tracking services
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/30—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes
- H04W4/38—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for collecting sensor information
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2420/00—Indexing codes relating to the type of sensors based on the principle of their operation
- B60W2420/90—Single sensor for two or more measurements
- B60W2420/905—Single sensor for two or more measurements the sensor being an xyz axis sensor
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2520/00—Input parameters relating to overall vehicle dynamics
- B60W2520/14—Yaw
-
- G—PHYSICS
- G07—CHECKING-DEVICES
- G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
- G07C5/00—Registering or indicating the working of vehicles
- G07C5/08—Registering or indicating performance data other than driving, working, idle, or waiting time, with or without registering driving, working, idle or waiting time
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Finance (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Technology Law (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Marketing (AREA)
- Economics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Transportation (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Telephone Function (AREA)
- Stored Programmes (AREA)
- Medicines Containing Antibodies Or Antigens For Use As Internal Diagnostic Agents (AREA)
Abstract
Un método para determinar la información de entrada del vehículo para un usuario incluye obtener una medición de guiñada usando un dispositivo móvil, determinar, usando un procesador, un primer lapso de tiempo asociado con un usuario que ingresa a un vehículo, y determinar, usando el procesador, un segundo lapso de tiempo asociado. con un usuario saliendo del vehículo. El método también incluye determinar que un cambio en magnitud sobre una parte de la medición de guiñada es mayor que un umbral predeterminado durante al menos uno del primer lapso de tiempo o el segundo lapso de tiempo y determinar un cambio angular de la medición de guiñada sobre el umbral predeterminado. . El método incluye además asociar la entrada por la derecha con la información de entrada del vehículo si la orientación angular de la medición de guiñada es en el sentido de las agujas del reloj y asociar la entrada por la izquierda con la información de entrada del vehículo si la orientación angular de la medición de guiñada es en el sentido contrario a las agujas del reloj. (Traducción automática con Google Translate, sin valor legal)
Description
DESCRIPCIÓN
Métodos y sistemas de identificación de conductores
Referencia cruzada a solicitudes relacionadas
Esta solicitud reivindica prioridad sobre las solicitudes de patente provisionales de EE. UU. n.° 61/745.931,61/745.934 y 61/745.935, todas presentadas el 26 de diciembre de 2012 y las solicitud de patente provisional de EE. UU. n.° 61/882.383, presentada el 25 de septiembre de 2013.
Antecedentes de la invención
Para los seguros y otros fines, el comportamiento de conducción ha sido un tema de interés. Se han desarrollado algunos sistemas para rastrear los comportamientos de conducción, incluida la velocidad y la duración del viaje. Como ejemplo, se han integrado dispositivos externos en los vehículos para realizar un seguimiento del comportamiento de conducción. Algunas compañías de seguros utilizan un dispositivo que se conecta al puerto de diagnóstico a bordo del vehículo para leer datos del ordenador del vehículo y modelar mejor el riesgo. Esta solución de hardware tiene la limitación de que mide principalmente datos relacionados con el vehículo.
A pesar de los avances realizados en relación con el suministro de datos relacionados con los conductores y sus vehículos, existe una necesidad en la técnica de métodos y sistemas mejorados relacionados con la identificación del conductor.
La solicitud de patente de EE. UU., con número de publicación US 2012/0071151 A1 muestra un sistema y un método para restringir selectivamente el uso de dispositivos móviles en vehículos. La solicitud de patente europea, con número de publicación EP2503288A2 muestra métodos de estimación de altitud y desalineación para una navegación portátil sin restricciones.
Sumario de la invención
Las realizaciones de la presente invención se refieren a sistemas de transporte. Más particularmente, las realizaciones se refieren a métodos y sistemas para determinar períodos de tiempo durante los cuales un usuario se mueve en un vehículo. En una realización particular, se determina si una persona conduce o no un vehículo. Estos datos se pueden utilizar para determinar perfiles de riesgo y otros cálculos relacionados con los seguros.
De acuerdo con una realización de la presente invención, se proporciona un método de determinar la información de entrada del vehículo para un usuario. El método incluye obtener una medición de guiñada usando un dispositivo móvil, determinar, usando un procesador, un primer lapso de tiempo asociado con un usuario que entra a un vehículo y determinar, usando el procesador, un segundo lapso de tiempo asociado con la salida de un usuario del vehículo. El método incluye también determinar que un cambio en magnitud sobre una porción de la medición de guiñada es mayor que un umbral predeterminado (por ejemplo, 40°) durante al menos uno del primer lapso de tiempo o el segundo lapso de tiempo, y determinar un cambio angular de la medición de guiñada sobre el umbral predeterminado. El método incluye además asociar la entrada por la derecha con la información de entrada del vehículo si la orientación angular de la medición de guiñada es en el sentido horario y asociar la entrada por la izquierda con la información de entrada del vehículo si la orientación angular de la medición de guiñada es en el sentido antihorario.
En una realización, la medición de guiñada se mide en sentido antihorario alrededor de un eje z alineado con una aceleración debida al vector de gravedad. Como ejemplo, la medición de guiñada para la entrada por la izquierda puede incluir un valor positivo sustancialmente constante entre el primer lapso de tiempo y el segundo lapso de tiempo y la medición de guiñada para la entrada por la derecha puede incluir un valor negativo sustancialmente constante entre el primer lapso de tiempo y el segundo lapso de tiempo.
En otra realización, la medición de guiñada puede incluir una amplitud de guiñada y una dirección de guiñada para el dispositivo móvil en función del tiempo. La hora de inicio asociada con el evento de conducción puede estar precedida por un evento de caminata y la hora de finalización asociada con el evento de conducción puede ir seguida de un evento de caminata.
De acuerdo con una realización específica de la presente invención, un método de alinear un dispositivo móvil que tiene un acelerómetro, un giroscopio y un eje de alineación con un sistema de referencia de un vehículo se proporciona. El método incluye colocar el dispositivo móvil en el vehículo, obtener datos del acelerómetro del dispositivo móvil, y detectar, uno o más eventos de frenado y uno o más eventos de aceleración hacia delante durante un evento de conducción. El método incluye también determinar, utilizando el acelerómetro del dispositivo móvil, una dirección de desplazamiento del vehículo con respecto al marco de referencia del vehículo, y obtener datos de medición angular del giroscopio del dispositivo móvil. El método incluye además alinear, usando los datos de medición angular, el eje de alineación del dispositivo móvil con el marco de referencia del vehículo.
En una realización, el uno o más eventos de frenado y el uno o más eventos de aceleración hacia delante están caracterizados por al menos uno de una magnitud de aceleración proyectada sobre un plano x-y que tiene una normal alineada con la aceleración debida a la gravedad, una desviación estándar, una media, curtosis, sesgo, un valor máximo, un valor mínimo, coeficientes de ondículas, coeficientes FFT o características calculadas utilizando métodos de selección de características no supervisados que incluyen al menos uno de los codificadores automáticos dispersos o las máquinas Boltzmann restringidas. Es más, el uno o más eventos de frenado y el uno o más eventos de aceleración hacia delante pueden caracterizarse por una duración, una marca de tiempo y una magnitud de aceleración sobre un umbral predeterminado
Como ejemplo, determinar la dirección de desplazamiento del vehículo puede incluir proyectar los datos del acelerómetro sobre cada eje de un plano x-y que tiene una normal alineada con la aceleración debida a la gravedad a través de un ángulo de 360 grados en incrementos predeterminados, determinar un ángulo en el que la aceleración a lo largo de al menos uno de los ejes x o y es máxima, y definir la dirección de desplazamiento del vehículo como el ángulo en el que la aceleración a lo largo de al menos uno de los ejes x o y es máxima. La colocación del dispositivo móvil en el vehículo puede resultar de que un usuario que tiene el dispositivo móvil entre al vehículo o que el usuario coloque un elemento que contiene el dispositivo móvil dentro del vehículo.
En otro ejemplo, el método incluye también determinar que la dirección de desplazamiento del vehículo con respecto al marco de referencia del vehículo es hacia atrás y ajustar el ángulo en el que la aceleración a lo largo de al menos uno de los ejes x o y es un máximo de 180 grados.
En una realización de la presente invención, se proporciona un método de determinar si un usuario está saliendo marcha atrás de un espacio de aparcamiento o entrando en un espacio de aparcamiento. El método incluye, después de que se haya detectado la conducción, alinear el eje y del dispositivo móvil con el vehículo en la aceleración inicial e iniciar un temporizador de cuenta regresiva. En algunas implementaciones, se supone que la dirección de aceleración inicial es en la dirección Y negativa, aunque esto no es requerido por la presente invención. El método incluye también contar eventos posteriores de aceleración y frenado hacia delante y registrar los signos (ya sean positivos o negativos) de cada uno de estos eventos.
Se toma una determinación si un tiempo predeterminado (por ejemplo, 60 segundos) han transcurrido desde que se inició la cuenta atrás. Si este tiempo predeterminado ha transcurrido, se cuentan entonces los eventos de frenado y aceleración hacia delante pareados para los cuales no hay cambio de signo después de la aceleración inicial. Si el número de eventos pareados es par, entonces se determina que el usuario ha salido del espacio de aparcamiento. Si el número de eventos pareados es impar, entonces se determina que el usuario ha salido hacia atrás del espacio de aparcamiento.
Si no ha transcurrido este tiempo predeterminado, se cuentan entonces los eventos de frenado y aceleración hacia delante pareados para los cuales se produce un cambio de signo entre el frenado y la aceleración hacia delante después de la aceleración inicial. Se toma una determinación si hay más de un número predeterminado (por ejemplo, 5) de tales eventos pareados. Si se ha alcanzado este número, entonces, si el número de eventos pareados es par, entonces se determina que el usuario ha salido del espacio de aparcamiento. Si el número de eventos pareados es impar, entonces se determina que el usuario ha salido hacia atrás del espacio de aparcamiento.
Si no se ha alcanzado el número, entonces se determina si una velocidad supera una velocidad predeterminada (por ejemplo, 40,23 k/h (25 mph)) se ha registrado durante un período predeterminado (por ejemplo, 15 segundos). Si la velocidad ha sido suficiente durante el período predeterminado, entonces, si el número de eventos pareados es par, entonces se determina que el usuario ha salido del espacio de aparcamiento. Si el número de eventos pareados es impar, que se determine que el usuario salió hacia atrás del espacio de aparcamiento.
Si la velocidad no ha sido suficiente durante el tiempo predeterminado, entonces se implementa un período de espera (por ejemplo, 1 segundo), y el método vuelve a la determinación si ha transcurrido el tiempo predeterminado.
En otro ejemplo, el método puede incluir además definir un eje longitudinal del vehículo como el ángulo en el que la aceleración a lo largo de al menos uno de los ejes x o y es máxima, transformar un eje y del dispositivo móvil para alinearlo con el eje longitudinal del vehículo, y transformar un eje x del dispositivo móvil para alinearlo con un vector perpendicular al eje longitudinal del vehículo, en donde el vector perpendicular al eje longitudinal del vehículo es perpendicular a la aceleración debida a la gravedad.
De acuerdo con una realización particular de la presente invención, Se proporciona un método de determinar una posición de un dispositivo móvil en un vehículo. El método incluye obtener datos de acelerómetro recopilados usando un acelerómetro en el dispositivo móvil, obtener datos de orientación angular recopilados usando un giroscopio en el dispositivo móvil, y determinar una hora de inicio de un evento de conducción. El método incluye también determinar un lado de entrada para el dispositivo móvil antes del evento de conducción, detectar un evento de aceleración y alinear el dispositivo móvil con un marco de referencia del vehículo. El método incluye además determinar una ubicación delantera/trasera del dispositivo móvil, detectar un evento de frenado, determinar una hora de finalización del evento de conducción, determinar un lado de salida para el dispositivo móvil después del evento de conducción, y determinar la posición del dispositivo móvil durante al menos una parte del evento de conducción.
En una realización, determinar al menos uno del lado de entrada para el dispositivo móvil o el lado de salida para el dispositivo móvil puede incluir medir un valor de guiñada para el dispositivo móvil asociado con la hora de inicio. Como ejemplo, medir el valor de guiñada puede incluir obtener datos de giro recopilados usando el giroscopio del dispositivo móvil, en donde los datos de giro son con respecto a un vector alineado con la aceleración debida a la gravedad y detectar un giro en un plano x-y ortogonal al vector alineado con la aceleración debida a la gravedad, en donde el giro es mayor que un umbral predeterminado. Adicionalmente, medir el valor de guiñada puede incluir obtener datos de giro recopilados usando el giroscopio del dispositivo móvil, en donde los datos de giro son con respecto a un vector alineado con la aceleración debida a la gravedad y detectar un giro en un plano x-y ortogonal al vector alineado con la aceleración debida a la gravedad, en donde el giro está caracterizado por un patrón asociado con la entrada del usuario.
Como ejemplo, determinar el lado de entrada del dispositivo móvil puede incluir proporcionar datos de aceleración y datos de guiñada, en donde un eje y del dispositivo móvil está alineado con un eje longitudinal del vehículo y un eje x del dispositivo móvil está alineado con un eje transversal que es perpendicular tanto al eje longitudinal del vehículo como a la aceleración debida a la gravedad, seleccionar un subconjunto de los datos de aceleración y de guiñada proporcionados, en donde el subconjunto está asociado con un tiempo predeterminado alrededor de una hora de inicio de un evento de conducción, y predecir un lado de entrada para el dispositivo móvil usando al menos uno de un método basado en productos vectoriales, un método de integrales o un método basado en el cinturón de seguridad. La determinación del lado de entrada puede incluir también seleccionar un segundo subconjunto de los datos de aceleración y datos de guiñada proporcionados, en donde el segundo subconjunto está asociado con un tiempo de conducción del evento de conducción y predecir una posición transversal del dispositivo móvil en el vehículo durante el tiempo de conducción usando un método de aceleración centrípeta. el tiempo de conducción es entre la hora de inicio y la hora de finalización.
Como otro ejemplo, predecir al menos uno del lado de entrada o el lado de salida puede incluir calcular una combinación ponderada de predicciones resultantes de una pluralidad de al menos uno de un método basado en productos vectoriales, un método de integrales o un método basado en el cinturón de seguridad. Adicionalmente, determinar la posición transversal puede incluir calcular una combinación ponderada de al menos una pluralidad de un método de guiñada, un método de aceleración centrípeta, un método de producto vectorial o un método de integrales.
En una realización específica, el método de integrales comprende proporcionar datos de aceleración y datos de guiñada, en donde un eje y del dispositivo móvil está alineado con un eje longitudinal del vehículo y un eje x del dispositivo móvil está alineado con un eje transversal que es perpendicular tanto al eje longitudinal del vehículo como a la aceleración debida a la gravedad, seleccionar un subconjunto de los datos de aceleración y de guiñada proporcionados, en donde el subconjunto está asociado con un tiempo predeterminado alrededor de una hora de inicio de un evento de conducción, y determinar un signo de una integral del subconjunto proyectada sobre el eje x del teléfono del dispositivo móvil y calculada sobre durante ventana de tiempo predeterminada que rodea la hora de inicio. El método de integrales incluye también predecir que el dispositivo móvil entra por el lado derecho del vehículo si el signo de la integral del subconjunto es positivo, predecir que el teléfono entra por el lado izquierdo del vehículo si el signo de la integral del subconjunto es negativo, y seleccionar un segundo subconjunto de los datos de aceleración y datos de guiñada proporcionados, en donde el segundo subconjunto está asociado con un tiempo predeterminado alrededor de una hora de finalización del evento de conducción. El método de integrales incluye además seleccionar un segundo subconjunto de los datos de aceleración y datos de guiñada proporcionados, en donde el segundo subconjunto está asociado con un tiempo predeterminado alrededor de una hora de finalización del evento de conducción, determinar un signo de una integral del segundo subconjunto proyectada sobre el eje x del dispositivo móvil y calculada durante una ventana de tiempo predeterminada que rodea la hora de finalización, predecir que el dispositivo móvil entra por el lado derecho del vehículo si el signo de la integral del subconjunto es positivo, predecir que el teléfono sale por el lado izquierdo del vehículo si el signo de la integral del segundo subconjunto es positivo, y predecir que el teléfono sale por el lado derecho del vehículo si el signo de la integral del segundo subconjunto es negativo.
En una realización particular, determinar la ubicación delantera/trasera del vehículo comprende obtener datos de aceleración asociados con un tiempo de conducción de un evento de conducción caracterizado por una señal de entrada inicial y una señal de salida terminal y determinar una posición longitudinal del dispositivo móvil en el vehículo basándose en al menos uno de un método de detección de baches, método de aceleración Y, Z pareada. En otra realización, determinar la posición longitudinal del dispositivo móvil en el vehículo comprende calcular una combinación ponderada del método de detección de baches y el método de aceleración Y, Z pareada.
En otra realización específica, el método centrípeto comprende obtener velocidad, datos de aceleración y ángulo de guiñada para giros entre 10 grados y 90 grados durante una duración de entre 0,4 - 5 segundos, hacer coincidir pares secuenciales de giro a la izquierda/giro a la derecha y controlar la velocidad, ángulo de guiñada, duración del giro y radio de giro. El método centrípeto incluye también ajustar la aceleración centrípeta basándose en la velocidad controlada, ángulo de guiñada, duración del giro y radio de giro, determinar una magnitud relativa de la aceleración centrípeta ajustada para giros a la izquierda y a la derecha, y determinar que el dispositivo móvil está ubicado a lo largo de la línea central longitudinal de un vehículo si la magnitud de la aceleración centrípeta ajustada es la misma para giros a la izquierda y a la derecha. El método centrípeto incluye además determinar que el dispositivo móvil está ubicado en el lado derecho de un vehículo si la magnitud de la aceleración centrípeta ajustada es mayor para giros a la izquierda y determinar que el dispositivo móvil está ubicado en el lado izquierdo de un vehículo si la magnitud de la aceleración centrípeta ajustada es mayor para giros a la derecha.
En otra realización particular, el método basado en productos vectoriales comprende proporcionar datos de aceleración y datos de guiñada, en donde un eje y del dispositivo móvil está alineado con un eje longitudinal del vehículo y un eje x del dispositivo móvil está alineado con un eje transversal que es perpendicular tanto al eje longitudinal del vehículo como a la aceleración debida a la gravedad, seleccionar un subconjunto de los datos de aceleración y de guiñada proporcionados, en donde el subconjunto está asociado con un tiempo predeterminado alrededor de una hora de inicio de un evento de conducción, y determinar un signo de las aceleraciones en el subconjunto proyectadas sobre el eje x del dispositivo móvil y un signo de las aceleraciones en el subconjunto proyectadas sobre el eje y del dispositivo móvil. El método basado en productos vectoriales incluye también predecir que el teléfono se introduce por el lado izquierdo del vehículo si el signo de las aceleraciones en el subconjunto proyectadas sobre el eje x y el signo de las aceleraciones en el subconjunto proyectadas sobre el eje y son iguales, predecir que el teléfono se introduce por el lado derecho del vehículo si el signo de las aceleraciones en el subconjunto proyectadas sobre el eje x y el signo de las aceleraciones en el subconjunto proyectadas sobre el eje y son opuestas, y seleccionar un segundo subconjunto de los datos de aceleración y datos de guiñada proporcionados, en donde el segundo subconjunto está asociado con un tiempo predeterminado alrededor de una hora de finalización del evento de conducción. El método basado en productos vectoriales incluye además determinar un signo de las aceleraciones en el segundo subconjunto proyectadas sobre el eje x del dispositivo móvil y un signo de las aceleraciones en el segundo subconjunto proyectadas sobre el eje y del dispositivo móvil, predecir que el teléfono sale por el lado derecho del vehículo si el signo de las aceleraciones en el segundo subconjunto proyectadas sobre el eje x y el signo de las aceleraciones en el segundo subconjunto proyectadas sobre el eje y son iguales, y predecir que el teléfono sale por el lado izquierdo del vehículo si el signo de las aceleraciones en el segundo subconjunto proyectadas sobre el eje x y el signo de las aceleraciones en el segundo subconjunto proyectadas sobre el eje y son opuestas.
Como ejemplo, el método de detección de irregularidades puede incluir detectar irregularidades entre la señal de entrada inicial y la señal de salida terminal. Por ejemplo, el método de detección de baches puede incluir obtener datos de aceleración alineados con el eje z, detectar si los valores de aceleración del eje z son mayores que un umbral predeterminado y detectar un bache. El método de detección de baches puede incluir también detectar si hay dos valores de aceleración z por encima de un segundo umbral predeterminado dentro de un período de tiempo predeterminado, determinar que un bache fue golpeado por el eje delantero y el eje trasero del vehículo, y comparar una magnitud de la aceleración z asociada con el bache golpeado por el eje delantero y la aceleración z asociada con el bache golpeado por el eje trasero. El método de detección de baches puede incluir además determinar que el dispositivo móvil está en la parte delantera del vehículo si la aceleración z asociada con el bache que golpea el eje delantero y la aceleración z asociada con el bache que golpea el eje trasero son aproximadamente equivalente y determinar que el dispositivo móvil está en la parte trasera del vehículo si la aceleración z asociada con el bache golpeado por el eje delantero es menor que la aceleración z asociada con el bache golpeado por el eje trasero.
Como ejemplo, el período de tiempo predeterminado puede ser una función de la velocidad del vehículo y la distancia entre ejes. Es más, determinar la posición del dispositivo móvil puede incluir el uso de una combinación ponderada de una pluralidad de métodos de determinación izquierda/derecha. Como se analiza en el presente documento, la pluralidad de métodos de determinación izquierda/derecha puede incluir al menos dos de un método de aceleración centrípeta, un método de producto vectorial o un método de integrales. Es más, el método de aceleración Y, Z pareada puede incluir colocar el dispositivo móvil en el vehículo, obtener datos del acelerómetro del dispositivo móvil, detectar, uno o más eventos de frenado y uno o más eventos de aceleración hacia delante durante un evento de conducción, determinar, utilizando el acelerómetro del dispositivo móvil, una dirección de marcha del vehículo con respecto al sistema de referencia del vehículo, y obtener datos de medición angular del giroscopio del dispositivo móvil. El método de aceleración Y, Z pareada puede incluir también alinear, usando los datos de medición angular, el eje de alineación del dispositivo móvil con el marco de referencia del vehículo, recopilar y parear una pluralidad de aceleraciones z para datos de aceleración y con magnitud coincidente y signo opuesto, calcular el valor de "a", donde "a" = la suma de todos los valores de aceleración z correspondientes a los valores de aceleración y positivos, y calcular el valor de "b", donde "b" = la suma de todos los valores de aceleración z correspondientes a valores de aceleración y negativos. El método de aceleración Y, Z pareada puede incluir además determinar que el dispositivo móvil está en la parte trasera del vehículo si "a" y "b" tienen signos negativos, determinar que el dispositivo móvil está en la parte delantera del vehículo si "a" y "b" tienen signos positivos, calcular el valor de "c", donde c = [(a - b)/a] si "a" y "b" tienen signos opuestos, determinar que el dispositivo móvil está en la parte delantera del vehículo si el valor absoluto de "c" es mayor o igual a 1, y determinar que el dispositivo móvil está en la parte trasera del vehículo si el valor absoluto de "c" es menos que 1.
De acuerdo con una realización de la presente invención, se proporciona un método de determinar la información de entrada del vehículo para un usuario. El método incluye obtener una medición de guiñada usando un dispositivo móvil, determinar, usando un procesador, una hora de inicio asociada con un evento de conducción, y determinar, usando el procesador, una hora de finalización asociada con el evento de conducción. El método incluye también determinar que una magnitud de la medición de guiñada es mayor que un umbral predeterminado, determinar una orientación angular de la medición de guiñada, asociar la entrada por la derecha con la información de entrada del vehículo si la orientación angular de la medición de guiñada es en el sentido horario y asociar la entrada por la izquierda con la información de entrada del vehículo si la orientación angular de la medición de guiñada es en el sentido antihorario.
En una realización, el umbral predeterminado es 40°. La medición de guiñada puede incluir una amplitud de guiñada para el dispositivo móvil en función del tiempo. La hora de inicio asociada con el evento de conducción puede estar precedida por un evento de caminata y la hora de finalización asociada con el evento de conducción puede ir seguida de un evento de caminata. La medición de guiñada se realiza normalmente con respecto a un eje longitudinal del vehículo. En una realización, la medición de guiñada para entrada por la izquierda comprende un valor positivo sustancialmente constante entre la hora de inicio y la hora de finalización y la medición de guiñada para entrada por la derecha comprende un valor negativo sustancialmente constante entre la hora de inicio y la hora de finalización.
De acuerdo con otra realización de la presente invención, Se proporciona un método para alinear un dispositivo móvil que tiene un acelerómetro y un eje de alineación con un sistema de referencia de un vehículo. El método incluye colocar el dispositivo móvil en el vehículo, obtener datos del acelerómetro del dispositivo móvil, y detectar al menos uno de una disminución en los datos del acelerómetro mayor que un umbral de amplitud durante un período de tiempo predeterminado o un aumento de amplitud en el acelerómetro mayor que un segundo umbral de amplitud durante un segundo período de tiempo predeterminado. El método incluye también determinar, utilizando el acelerómetro del dispositivo móvil, una dirección de desplazamiento del vehículo con respecto al marco de referencia del vehículo y alinear el eje de alineación del dispositivo móvil con el marco de referencia del vehículo.
En una realización ilustrativa, el umbral de amplitud y el segundo umbral de amplitud son iguales. En otra realización ilustrativa, el período de tiempo predeterminado y el segundo período de tiempo predeterminado son iguales. Determinar la dirección de desplazamiento del vehículo puede incluir rotar los datos del acelerómetro alrededor de un eje z en 360 grados en incrementos predeterminados y determinar un valor máximo de aceleración a lo largo de un eje y.
Adicionalmente, alinear el eje de alineación del dispositivo móvil con el marco de referencia del vehículo puede incluir transformar los datos de aceleración asociados con el teléfono para correlacionarlos con los datos de aceleración asociados con el vehículo. Los datos de aceleración asociados al vehículo tienen un eje z alineado con la aceleración debida a la gravedad y un máximo durante el frenado a lo largo de un eje longitudinal. Es más, la colocación del dispositivo móvil en el vehículo puede resultar de que un usuario que tiene el dispositivo móvil entre al vehículo.
De acuerdo con una realización particular de la presente invención, Se proporciona un método de determinar una posición de un dispositivo móvil en un vehículo. El método incluye la obtención de datos del acelerómetro recopilados usando un giroscopio en el dispositivo móvil, determinar una hora de inicio de un evento de conducción, determinar un lado de entrada para el dispositivo móvil antes del evento de conducción, y detectar un evento de aceleración. El método incluye también alinear el dispositivo móvil con un marco de referencia del vehículo, determinar una ubicación delantera/trasera del dispositivo móvil, detectar un evento de frenado, y determinar una hora de finalización del evento de conducción. El método incluye además determinar un lado de salida para el dispositivo móvil después del evento de conducción y determinar la posición del dispositivo móvil durante al menos una parte del evento de conducción.
La determinación del lado de entrada para el dispositivo móvil puede incluir medir un valor de guiñada para el dispositivo móvil asociado con la hora de inicio. La determinación de la posición del dispositivo móvil puede incluir el uso de un promedio ponderado de una pluralidad de métodos de determinación izquierda/derecha, por ejemplo, un método de aceleración centrípeta, un método de producto vectorial o un método de integrales.
Gracias a la presente invención se consiguen un número de beneficios en comparación con las técnicas convencionales. A diferencia de los métodos anteriores que no permiten atribuir los datos recopilados durante el viaje a un individuo en particular, las implementaciones contenidas en esta patente resuelven varios problemas mediante el uso del omnipresente teléfono inteligente para saber exactamente cuándo alguien está conduciendo un vehículo. De esta forma, es posible verificar que los datos que se recopilan se atribuyen realmente al usuario correcto. Por ejemplo, las realizaciones de la presente invención brindan a los usuarios la capacidad de aprender cómo mejorar sus comportamientos de conducción mientras ahorran dinero en el seguro del automóvil. El sistema puede proporcionar información sobre los comportamientos de conducción solo cuando un usuario es conductor (no pasajero), lo que permite a los usuarios demostrar a las compañías de seguros que están conduciendo de forma segura. Este sistema también ayuda a las compañías de seguros porque les permite incentivar la conducción segura, reduce la variación en el pago de reclamaciones y proporciona un mejor modelado de riesgos. A mayor escala, el sistema ayuda a la sociedad reduciendo los accidentes. Estas y otras realizaciones de la invención junto con muchas de sus ventajas y características se describen con más detalle junto con el texto siguiente y las figuras adjuntas.
Breve descripción de los dibujos
La Figura 1 es un diagrama de sistema simplificado que ilustra un sistema de identificación de conductor de acuerdo con una realización de la presente invención.
La Figura 2 es un diagrama de flujo simplificado que ilustra un método de determinar los tiempos durante los cuales un usuario conduce un vehículo de acuerdo con una realización de la presente invención.
La Figura 3 es un gráfico simplificado que ilustra la magnitud del acelerómetro y la magnitud del campo magnético en función del tiempo de caminata, eventos de conducción y caminata de acuerdo con una realización de la presente invención.
La Figura 4 es un diagrama de flujo simplificado que ilustra un método para ajustar la frecuencia de recopilación de datos de acuerdo con una realización de la presente invención.
La Figura 5 es un diagrama de flujo simplificado que ilustra un método para mejorar la precisión de la ventana para la detección de entradas de acuerdo con una realización de la presente invención.
La Figura 6 es un diagrama de flujo simplificado que ilustra un método de determinar una ubicación de un usuario/teléfono en un vehículo de acuerdo con una realización de la presente invención.
La Figura 7A es un diagrama de flujo simplificado que ilustra un método de determinar si un usuario entró desde el lado izquierdo o derecho de un vehículo de acuerdo con una realización de la presente invención.
La Figura 7B es un gráfico simplificado de datos de guiñada en función del tiempo para un conductor que entra a un vehículo de acuerdo con una realización de la presente invención.
La Figura 7C es un gráfico simplificado de datos de guiñada en función del tiempo para un pasajero que entra a un vehículo de acuerdo con una realización de la presente invención.
La Figura 8A es un diagrama de flujo simplificado que ilustra un método de determinar si un usuario entró desde el lado izquierdo o derecho de un vehículo de acuerdo con una realización alternativa de la presente invención. La Figura 8B-1 es un gráfico simplificado del balanceo en función del tiempo para un pasajero que entra a un vehículo con un teléfono en un bolsillo interior de acuerdo con una realización de la presente invención.
La Figura 8B-2 es un gráfico simplificado del cabeceo en función del tiempo para un pasajero que entra a un vehículo con un teléfono en un bolsillo interior de acuerdo con una realización de la presente invención.
La Figura 8C-1 es un gráfico simplificado del balanceo en función del tiempo para un pasajero que entra a un vehículo con un teléfono en un bolsillo exterior de acuerdo con una realización de la presente invención.
La Figura 8C-2 es un gráfico simplificado del cabeceo en función del tiempo para un pasajero que entra a un vehículo con un teléfono en un bolsillo exterior de acuerdo con una realización de la presente invención.
La Figura 8D-1 es un gráfico simplificado del balanceo en función del tiempo para un conductor que entra a un vehículo con un teléfono en un bolsillo interior de acuerdo con una realización de la presente invención.
La Figura 8D-2 es un gráfico simplificado del cabeceo en función del tiempo para un conductor que entra a un vehículo con un teléfono en un bolsillo interior de acuerdo con una realización de la presente invención.
La Figura 8E-1 es un gráfico simplificado del balanceo en función del tiempo para un conductor que entra a un vehículo con un teléfono en un bolsillo exterior de acuerdo con una realización de la presente invención.
La Figura 8E-2 es un gráfico simplificado del cabeceo en función del tiempo para un conductor que entra a un vehículo con un teléfono en un bolsillo exterior de acuerdo con una realización de la presente invención.
La Figura 9A es un diagrama de flujo simplificado que ilustra un método para alinear un teléfono con respecto a un eje de un vehículo de acuerdo con una realización de la presente invención.
La Figura 9B es un gráfico simplificado y una vista ampliada de los datos de aceleración durante un evento de conducción de acuerdo con una realización de la presente invención.
La Figura 10 es un diagrama de flujo simplificado que ilustra un método de determinar si un usuario está dando marcha atrás para salir de un espacio de aparcamiento o hacia delante para salir de un espacio de aparcamiento de acuerdo con una realización de la presente invención.
La Figura 11 es un diagrama de flujo simplificado que ilustra varios métodos basados en la aceleración para determinar si un usuario entró en un vehículo por el lado izquierdo o derecho de acuerdo con una realización de la presente invención.
La Figura 12A es un diagrama de flujo simplificado que ilustra un método de determinar si un usuario entró en un vehículo desde el lado izquierdo o derecho usando componentes de aceleración de acuerdo con una realización de la presente invención.
La Figura 12B es un gráfico simplificado que ilustra las componentes de aceleración en función del tiempo para una salida por el lado del conductor de un vehículo de acuerdo con una realización de la presente invención. La Figura 12C es un gráfico simplificado que ilustra las componentes de aceleración en función del tiempo para una salida por el lado del pasajero de un vehículo de acuerdo con una realización de la presente invención. La Figura 13A es un diagrama de flujo simplificado que ilustra un método de determinar si un usuario entró en un vehículo desde el lado izquierdo o derecho usando componentes de aceleración de acuerdo con una realización alternativa de la presente invención.
La Figura 13B es un gráfico simplificado que ilustra el valor de la integral doble de la componente X en función del tiempo para una salida por el lado del conductor de un vehículo de acuerdo con una realización de la presente invención.
La Figura 13C es un gráfico simplificado que ilustra el valor de la integral doble de la componente X en función del tiempo para una salida por el lado del pasajero de un vehículo de acuerdo con una realización de la presente invención.
La Figura 14A es un diagrama de flujo simplificado que ilustra un método de determinar por qué lado entra un usuario a un vehículo de acuerdo con una realización de la presente invención.
La Figura 14B es un gráfico que ilustra la guiñada en radianes frente al tiempo para un pasajero que se pone el cinturón de seguridad de acuerdo con una realización de la presente invención.
La Figura 14C es un gráfico que ilustra la guiñada en radianes frente al tiempo para un conductor que se coloca el cinturón de seguridad de acuerdo con una realización de la presente invención.
La Figura 15 es un diagrama de flujo simplificado que ilustra un método de determinar una ubicación de un teléfono en un vehículo de acuerdo con una realización de la presente invención.
La Figura 16 es un diagrama de flujo simplificado que ilustra un método de determinar una posición longitudinal del teléfono durante un evento de conducción de acuerdo con una realización de la presente invención.
La Figura 17A es un diagrama de flujo simplificado que ilustra un método de determinar si el teléfono de un usuario reside con el usuario detectando el cierre de la puerta de acuerdo con una realización de la presente invención. La Figura 17B es un gráfico que ilustra la aceleración frente al tiempo para eventos de cierre de puertas y de usuario sentado de acuerdo con una realización de la presente invención.
La Figura 18A es un diagrama de flujo simplificado que ilustra un método de determinar una ubicación de un teléfono en un vehículo de acuerdo con una realización de la presente invención.
Las Figuras 18B y 18C son gráficos de datos de aceleración Z en función del tiempo para dos ubicaciones en un vehículo.
La Figura 19A es un diagrama de flujo simplificado que ilustra un método de determinar una ubicación delantera frente a una trasera de un teléfono en un vehículo de acuerdo con una realización de la presente invención. La Figura 19B es una tabla que contiene datos utilizados para determinar la ubicación delantera frente a la trasera como se ilustra en la Figura 19A.
La Figura 20 es un diagrama de flujo simplificado que ilustra un método de determinar si un usuario está ubicado en la parte delantera o trasera de un vehículo de acuerdo con una realización de la presente invención.
La Figura 21 es un diagrama de flujo simplificado que ilustra un método de determinar convenciones para enviar datos al servidor para su análisis de acuerdo con una realización de la presente invención.
Descripción detallada de realizaciones específicas
Las realizaciones de la presente invención se refieren a la identificación del conductor. Más particularmente, las realizaciones se refieren a métodos y sistemas para determinar períodos de tiempo durante los cuales un usuario se mueve en un vehículo. En una realización particular, se determina si una persona conduce o no un vehículo. Estos datos se pueden utilizar para determinar perfiles de riesgo y otros cálculos relacionados con los seguros.
La Figura 1 es un diagrama de sistema simplificado que ilustra un sistema de identificación de conductor de acuerdo con una realización de la presente invención. El sistema incluye un teléfono móvil 101 que tiene varios componentes diferentes. Aunque las realizaciones de la presente invención analizan el sistema de identificación del conductor en términos de teléfonos, en particular teléfonos inteligentes, Las realizaciones de la presente invención no se limitan a este dispositivo móvil en particular y otros dispositivos móviles están incluidos dentro del alcance de la presente invención. Como ejemplos, una variedad de dispositivos móviles que incluyen sensores como acelerómetros, sistemas de determinación de ubicación como receptores GPS, capacidades de comunicación y similares están incluidos dentro del alcance de la invención, incluyendo relojes inteligentes, monitores de fitness, auriculares Bluetooth, tabletas, ordenadores portátiles, dispositivo de análisis de movimiento, y similares. Por tanto, aunque para mayor claridad de la descripción, en el presente documento se hacen referencias a teléfonos, la presente invención no se limita a estos dispositivos móviles en particular. Una persona experta en la materia reconocería muchas variantes, modificaciones y alternativas.
El teléfono móvil 101 incluye un bloque de datos de sensor 105, un bloque de procesamiento de datos 120, y un bloque de transmisión de datos 130. El bloque de datos del sensor 105 incluye todos los sensores de recopilación de datos, así como los datos recopilados de dichos sensores que están disponibles para el teléfono, esto puede incluir dispositivos externos conectados a través de Bluetooth. cable de USB, etc. El bloque de procesamiento de datos 120 incluye almacenamiento y manipulaciones realizadas con los datos obtenidos del bloque de datos del sensor 105, esto incluye, pero sin limitación a, submuestrear, filtrar, reformatear, etc. El bloque de transmisión de datos incluye cualquier transmisión de datos desde el teléfono a un dispositivo informático externo que puede almacenar y manipular también los datos obtenidos del bloque de datos del sensor 105.
El sistema de identificación del conductor incluye también un servidor 150 que se comunica con el teléfono móvil 101. El servidor 150 proporciona funcionalidad que incluye algoritmos 152 de ajuste de frecuencia de recopilación de datos como se analiza en relación con la Figura 4 a continuación. Estos y otros algoritmos son ejecutados por procesadores (no mostrados) junto con la memoria (no mostrada). El servidor incluye también algoritmos de detección de controladores 154 y almacenamiento de datos 156.
La Figura 2 es un diagrama de flujo simplificado que ilustra un método de determinar los tiempos durante los cuales un usuario conduce un vehículo de acuerdo con una realización de la presente invención. Haciendo referencia a la figura 2, el método incluye determinar una o más clasificaciones para el usuario (210). Estas clasificaciones incluyen caminar, conducir, estacionario y otros, como se describe más completamente en relación con la Figura 3.
La Figura 3 es un gráfico simplificado que ilustra la magnitud del acelerómetro y la magnitud del campo magnético en función del tiempo de caminata, eventos de conducción y caminata de acuerdo con una realización de la presente invención. Como se ilustra en la Figura 3, los métodos y sistemas de acuerdo con la presente invención permiten determinar si un usuario se encuentra en uno de tres estados: "caminar", "otro", o "conducir". Por tanto, las referencias a los usuarios como conductores en el presente documento no pretenden limitar al usuario al estado de "conductor", pero pretende connotar una clasificación más general del usuario, quién puede estar en el estado de conducción como conductor, pero también puede estar en otros estados de no conducción, como caminar y otro.
Haciendo referencia a la Figura 3, las realizaciones clasifican eventos de conducción usando señales de entrada/salida. Se han clasificado los eventos del acelerómetro en clases para transformar un amplio conjunto de datos en eventos identificables utilizados para extraer la información relevante utilizando nuestros algoritmos de aprendizaje automático. Como se describe en el presente documento, las realizaciones de la presente invención analizan datos de sensores (es decir, acelerómetros) en teléfonos inteligentes u otros dispositivos móviles para determinar si un usuario se encuentra en uno de tres estados:caminar, otro,oconducir(a los que aquí se puede hacer referencia como "estados del usuarios"). En algunas realizaciones, los datos se dividen en intervalos discretos y se analizan utilizando técnicas de procesamiento de señales para extraer características que caracterizan la señal a partir de estas características, Se construye una base de datos de datos de entrenamiento y se proporciona un modelo predictivo utilizando técnicas de aprendizaje automático.
Por ejemplo, los datos se pueden dividir en intervalos para equilibrar la hora de procesamiento asociado con señales individuales con la obtención de suficiente información para los procesos de clasificación. Normalmente, los datos de aceleración sin procesar se suavizan para reducir el ruido, pero esto no es requerido por las realizaciones de la presente invención. La magnitud de la aceleración total se toma a lo largo de tres ejes (es decir, aX, ay, y az para crear datos de la dirección cinco usando la fórmula:
||a|| = raíz cuadrada (a* ay+a¡)
A continuación, la extracción de características se realiza para caracterizar cada intervalo de señal. Se pueden usar varios filtros de frecuencia y transformadas ondículas en cada intervalo de señal para aclarar diferentes características.
También se pueden realizar varios análisis estadísticos sobre las señales procesadas para extraer características.
Para construir un modelo, los datos se recopilaron utilizando varios teléfonos inteligentes, con datos del sensor del teléfono, incluyendo datos de aceleración con marca de tiempo, •datos del giroscopio, datos del campo magnético y posición (por ejemplo, GPS) datos almacenados en una base de datos. Después de dividir estos datos en intervalos como se ha mencionado anteriormente, cada intervalo está etiquetado de acuerdo con el estado del usuario correspondiente. Después del procesamiento, el modelo se construyó utilizando este clasificador de conjuntos de datos utilizando un clasificador basado en regresión de aprendizaje supervisado. Este modelo se aplicó después a todos los intervalos futuros de datos que se recopilaron, proporcionando clasificación, lo que puede denominarse clasificación automática.
Al determinar la primera clasificación de conducción para el usuario (210), Se inicia un proceso de recolección de datos. La Figura 4 es un diagrama de flujo simplificado que ilustra un método para ajustar la frecuencia de recopilación de datos de acuerdo con una realización de la presente invención. Haciendo referencia a la Figura 4, el método incluye comenzar un proceso de recepción de datos del sensor del teléfono (410).
El método incluye determinar si el teléfono tiene recursos adecuados (412). Como ejemplo, cuando aumentan los recursos del sistema del teléfono, la aplicación puede verificar los recursos del sistema del teléfono para determinar si son suficientes para el funcionamiento continuo de la aplicación. Si el teléfono tiene recursos adecuados, los datos se envían al servidor para determinar el estado del usuario (por ejemplo, conducir, caminar, u otro) mediante el cual los resultados se envían de vuelta al teléfono (416) como se analiza en relación con la Figura 2. En algunas realizaciones, el conductor puede estar en un estado de "otro", que es un estado distinto al de estar caminando o conduciendo (por ejemplo, sentado en el escritorio de la oficina), otro incluye cualquier evento que no incluya caminar, correr, conducir (conductor o pasajero) en un vehículo automotor.
Uno o más procesadores, memorias o similares en el teléfono se pueden utilizar para determinar el estado del usuario. Si se determina que el teléfono no tiene los recursos adecuados, por ejemplo, porque la duración de la batería no es suficiente, entonces la determinación del estado del usuario se realiza en un servidor (414).
Por tanto, las realizaciones de la presente invención son capaces de funcionar eficientemente cuando la energía de la batería u otros recursos están limitados determinando si el análisis de datos inmediato es apropiado o no para que la aplicación funcione correctamente. Las condiciones para el análisis inmediato de datos pueden incluir si la aplicación está determinando la clasificación de "caminar", "conducción", "otra", si la aplicación proporciona comentarios de los usuarios, o algo similar. Si el análisis inmediato es apropiado, entonces, el análisis de datos se puede realizar por teléfono o enviarse al servidor para su procesamiento según corresponda.
La Figura 21 es un diagrama de flujo simplificado que ilustra un método de determinar convenciones para enviar datos al servidor para su análisis de acuerdo con una realización de la presente invención. Haciendo referencia a la Figura 21, se recopilan (2110) datos de sensor para el teléfono. Se toma una determinación si se va a realizar un análisis inmediato en un servidor (2112). Si se va a realizar un análisis inmediato en el servidor (es decir, el análisis inmediato no es apropiado para realizar en el dispositivo móvil en función de los recursos del dispositivo móvil), entonces, los datos se pueden enviar utilizando la red celular o una conexión inalámbrica (por ejemplo, wifi) cuando dichas conexiones estén disponibles (2116). Si el análisis inmediato no es apropiado, entonces los datos se pueden enviar mediante una conexión celular, una conexión inalámbrica, una conexión por cable, o similar cuando dichas conexiones estén disponibles (2114). Por tanto, en una implementación, el sistema almacenará los datos en la memoria local hasta que haya wifi u otra conexión adecuada disponible si el análisis de datos inmediato no es apropiado. Una persona experta en la materia reconocería muchas variantes, modificaciones y alternativas.
En algunas realizaciones, cuando la aplicación se enciende por primera vez, la aplicación comienza a ejecutarse en segundo plano. Como ejemplo, inicialmente, la aplicación y la recopilación de datos asociada se pueden ejecutar en un estado de alta potencia para determinar si el usuario está conduciendo, caminando, o en la otra clasificación.
El método incluye también ajustar la frecuencia de recopilación de datos basándose en la clasificación de conducir, caminar u otra (418). Si la clasificación es "otro", entonces, la aplicación recopila datos en una configuración de baja frecuencia. Si la clasificación es "caminar", entonces, la aplicación recopila datos en una configuración de frecuencia media para no perder la transición de "caminar" a "conducir". Si la clasificación es "conducir", entonces, la aplicación recopila datos en una configuración de alta frecuencia para obtener la cantidad adecuada de información para permitir el modelado de riesgos. Tenga en cuenta que si se identifica una clasificación "otra" y es un tiempo de conducción convencional (es decir, desplazamiento por la mañana o por la tarde), entonces la frecuencia se puede aumentar de baja a media. Por tanto, otros factores distintos de la clasificación se pueden utilizar para establecer la frecuencia de recopilación de datos, incluyendo la hora del día, el día de la semana, el historial previo del conductor durante un período anterior, hora de caminar, o similares. Una persona experta en la materia reconocería muchas variantes, modificaciones y alternativas.
En una realización, la frecuencia de recopilación de datos se ajusta en función de una probabilidad de conducción determinada a partir de modelos ocultos de Markov (HMM). Los HMM se utilizan para aprender los patrones de conducción de las personas con el fin de determinar cuándo es más probable que conduzcan. Esto permitirá que la recopilación de datos se realice con una frecuencia media y alta durante los momentos en que es más probable que un individuo esté conduciendo.
Debe apreciarse que las etapas específicas ilustradas en la Figura 4 proporcionan un método particular para ajustar la frecuencia de recopilación de datos de acuerdo con una realización de la presente invención. También se pueden realizar otras secuencias de etapas de acuerdo con realizaciones alternativas. Por ejemplo, las realizaciones alternativas de la presente invención pueden realizar las etapas descritas anteriormente en un orden diferente. Es más, las etapas individuales ilustradas en la Figura 4 puede incluir múltiples subetapas que pueden realizarse en varias secuencias según sea apropiado para la etapa individual. Asimismo, se pueden agregar o eliminar etapas adicionales dependiendo de las aplicaciones particulares. Una persona experta en la materia reconocería muchas variantes, modificaciones y alternativas.
Haciendo referencia una vez más a la Figura 2, el método es capaz de determinar el inicio y el final de la conducción determinando las clasificaciones de caminata, es decir, clasificando os estados de caminar, otro y conducir. Como se ilustra en la Figura 3, los puntos de transición entre caminar y conducir se pueden determinar para encontrar el comienzo y el final de un viaje (es decir, las clasificaciones de conducción estarán flanqueadas por las clasificaciones de caminata). Por tanto, el método proporciona datos sobre las ventanas de entrada y salida. El método incluye también detectar una señal de entrada (212). Como se ilustra en la Figura 3, la señal de entrada dentro de la última clasificación de caminata antes de que se encuentre el estado de conducir. En particular, el método determina el punto de transición entre caminar y conducir encontrando la última clasificación de caminata y la primera clasificación de conducción antes de un viaje. Esto permite reducir la ventana en la que se encuentra la señal de entrada. Una vez definida esta ventana, el método puede determinar si un individuo es un conductor como se describe en relación con la Figura 6.
Como se ha analizado anteriormente, reducir o aumentar la precisión con la que se definen las ventanas de entrada y salida proporciona beneficios que incluyen la facilidad de cálculo. La Figura 5 es un diagrama de flujo simplificado que ilustra un método para mejorar la precisión de la ventana para la detección de entradas de acuerdo con una realización de la presente invención. El método incluye fusionar la última ventana de caminar y la primera ventana de conducir en un conjunto de datos (510). Después de detectar las ventanas apropiadas para las señales de caminar y conducir contiguas al principio y al final de un viaje como se describe en relación con la Figura 2 como se describe en relación con los elementos 212 y 216, estas ventanas se fusionan para formar una ventana de entrada fusionada y una ventana de salida fusionada. El método incluye también ejecutar un algoritmo de guiñada para detectar un punto de entrada (512). Usando las ventanas fusionadas producidas en el elemento 510, Los algoritmos de guiñada se ejecutan para determinar el punto exacto de entrada y salida. Cuando alguien entra o sale de un vehículo, su cuerpo gira al menos 45 grados (y a menudo hasta 90 grados). Por consiguiente, los giroscopios del teléfono se utilizan para identificar este cambio de ángulo de guiñada, lo que permite que el método reduzca la ventana de entrada aún más precisamente.
Además, o en lugar del uso del algoritmo de guiñada, el método puede incluir ejecutar un algoritmo de campo magnético como se describe en relación con la Figura 20 para encontrar el punto de entrada (514). Por tanto, además del algoritmo de guiñada, se puede usar un algoritmo de campo magnético para encontrar puntos de entrada más precisos dentro de las ventanas fusionadas producidas en el elemento 510. El vehículo actúa como una jaula de Faraday y provoca fluctuaciones/picos identificables en el campo magnético que se pueden discernir mediante sensores integrados en el teléfono. Estas fluctuaciones/picos en el campo magnético ocurren cuando el usuario entra al vehículo, lo que después se puede utilizar para identificar puntos de entrada más precisos.
Aunque la descripción anterior en relación con la Figura 5 se refiere a mejorar la precisión asociada con la ventana para el punto de entrada, estas técnicas también son aplicables para mejorar la precisión asociada con la ventana para el punto de salida. De forma adicional, según corresponda en toda la memoria descriptiva, los métodos analizados en relación con las señales de entrada son también aplicables a las señales de salida, según corresponda. Cabe señalar que, al aplicar las técnicas analizadas en relación con las señales de entrada a las señales de salida, los valores de aceleración se invierten. Si ni 512 ni 514 arrojan un resultado indeterminado, una suma ponderada normalizada de las probabilidades calculadas, que el punto de entrada ha ocurrido en un momento particular, se calcula y se genera una probabilidad final que se utiliza para dar una mejor estimación del momento exacto de entrada al vehículo. Si 512 o 514 arrojan un resultado indeterminado, la predicción se realiza únicamente sobre el resultado determinado. Si ambos son indeterminados, entonces la predicción es indeterminada.
Haciendo referencia una vez más a la Figura 2, al finalizar el evento de conducción, se determina la última clasificación de conducción para el usuario (214). En este método, una señal de salida dentro de la primera clasificación para caminar después de que se detecta el evento de conducción (216). Haciendo referencia a la Figura 3, el punto de transición entre conducir y caminar se puede encontrar determinando la última clasificación de conducción y la primera clasificación de caminata después de un evento de conducción. Este punto de transición se puede utilizar para reducir la ventana en la que se detecta la señal de salida, como se analiza en relación con la determinación más precisa de puntos de entrada en la Figura 5, puesto que el análisis en la Figura 5, así como otras figuras adecuadas a lo largo de la memoria descriptiva, es aplicable a la determinación de señales de entrada y salida y a mejoras de precisión. Dada la señal de entrada y la señal de salida, el método puede determinar las marcas de tiempo precisas del comienzo y del final del evento de conducción (218). Una vez que se encuentra esta ventana se puede determinar si un individuo es un conductor como se describe en relación con la Figura 6.
Al utilizar los métodos y sistemas descritos en el presente documento, la clasificación del conductor en función del tiempo se proporciona como resultado. Esta clasificación del conductor en función del tiempo proporciona información sobre el estado del conductor, incluyendo información sobre cuándo entraron al vehículo, cuando ocurrieron los eventos de conducción, cuando salieron del vehículo, y similares. Por tanto, durante un período de tiempo como un día, la clasificación del conductor puede incluir marcas de tiempo para entrar y salir del vehículo del conductor o de vehículos conducidos por otras personas (como pasajero), tiempo de conducción y períodos de tiempo, tiempo estacionario en un vehículo, y similares. Por consiguiente, las realizaciones de la presente invención proporcionan datos sobre si un usuario es un conductor o un pasajero durante el tiempo de conducción.
Como se describe en relación con la Figura 6 (por ejemplo, 612, 618, 620, 628 y 630), el sistema puede predecir una probabilidad (un número real entre 0 y 1) o una predicción "indeterminada". Después del método ilustrado en la Figura 6, los resultados de una predicción "indeterminada" se pueden ignorar y se puede considerar una combinación ponderada de los resultados de probabilidad para generar la predicción final que representa si el usuario está o no en el asiento del conductor.
Si el método genera una probabilidad predeterminada que satisface los requisitos de la aplicación (por ejemplo, 90 % de probabilidad) los procesos descritos en relación con la Figura 6 se detienen y la predicción final que representa si el usuario está o no en el asiento del conductor se toma únicamente de la predicción que fue la primera predicción por encima del umbral de probabilidad requerido.
Debe apreciarse que las etapas específicas ilustradas en la Figura 2 proporcionan un método particular para determinar los tiempos durante los cuales un usuario conduce un vehículo de acuerdo con una realización de la presente invención. También se pueden realizar otras secuencias de etapas de acuerdo con realizaciones alternativas. Por ejemplo, las realizaciones alternativas de la presente invención pueden realizar las etapas descritas anteriormente en un orden diferente. Es más, las etapas individuales ilustradas en la Figura 2 puede incluir múltiples subetapas que pueden realizarse en varias secuencias según sea apropiado para la etapa individual. Asimismo, se pueden agregar o eliminar etapas adicionales dependiendo de las aplicaciones particulares. Una persona experta en la materia reconocería muchas variantes, modificaciones y alternativas.
La Figura 6 es un diagrama de flujo simplificado que ilustra un método de determinar una ubicación de un usuario/teléfono en un vehículo de acuerdo con una realización de la presente invención. El método ilustrado en la Figura 6 proporciona un método directo para determinar dónde está ubicado un usuario y/o el teléfono de un usuario en un vehículo y si el usuario está conduciendo el vehículo durante un evento de conducción. El método incluye extraer datos de la ventana alrededor de la marca de tiempo de la señal de entrada (610). (Véase el análisis relacionado con la Figura 5). Cabe señalar que los métodos descritos en relación con la Figura 6 utilizan información relacionada con la entrada del usuario en el vehículo como se describe en el presente documento. Cuando un individuo entra y sale de un vehículo, su cuerpo gira al menos algún umbral de ángulo mínimo (por ejemplo, 40 grados) alrededor del eje z (el eje z, está alineado con la gravedad y la guiñada se define como la distancia angular en sentido antihorario alrededor del eje z). Después de fusionar las ventanas de la última clasificación de caminar y la primera de conducir (véase 510), se puede buscar en esta ventana fusionada el momento exacto en el que un usuario gira alrededor del eje z al menos en algún ángulo umbral mínimo. Esto nos permite limitar la ventana al punto exacto de entrada.
Para determinar si el usuario entró al vehículo por la izquierda o por la derecha, se pueden utilizar varios algoritmos en conjunto o por separado. Como ejemplo, después de identificar una ventana de tiempo precisa en la que el usuario ha entrado en el vehículo como se describe en relación con la Figura 5 arriba, el usuario se identifica si se encuentra en el lado izquierdo o derecho del vehículo. Esto se determina usando uno, varios o todos los métodos descritos a continuación.
Como se ilustra en la Figura 6, el método ejecuta un algoritmo de guiñada de entrada hacia la izquierda o hacia la derecha para determinar si el conductor entró desde el lado izquierdo o derecho del vehículo (612). Se proporciona una descripción adicional relacionada con el uso del algoritmo de guiñada para determinar el lado de entrada del conductor en relación con la Figura 7 a continuación. Cuando comienza a conducir, el método detecta un evento de aceleración inicial (por ejemplo, el primero) (614). Aunque en algunas realizaciones se detecta un primer evento de aceleración, otras implementaciones utilizarán un evento de aceleración al principio del evento de conducción, aunque no es el primer evento de aceleración. La descripción adicional relacionada con la detección del evento de aceleración inicial, que puede ser un evento de aceleración o de frenado se proporciona en relación con la Figura 9B.
Dada la detección del evento de aceleración inicial, el método incluye también alinear el teléfono con el marco de referencia (616) del vehículo (por ejemplo, de un automóvil). Se proporciona una descripción adicional relacionada con la detección del evento de aceleración inicial en relación con la Figura 9A.
Dada la alineación del teléfono con el marco de referencia del vehículo, el método puede utilizar un algoritmo basado en aceleración para determinar si el conductor entró por el lado izquierdo o derecho del vehículo (618). Se proporciona una descripción adicional relacionada con el algoritmo izquierdo frente al derecho basado en aceleración en relación con la Figura 11 a continuación.
El método incluye además determinar si el usuario está en la parte delantera o trasera del vehículo (620). Se utiliza uno de los múltiples métodos para determinar si el usuario está en la parte delantera o trasera del vehículo, incluyendo uno o más de los métodos descritos en relación con las Figuras 16 y 18.
Haciendo referencia una vez más a la Figura 6, el método incluye determinar la salida del usuario del vehículo. Esto incluye detectar una aceleración terminal (es decir, un evento de frenado) cerca o al final del evento de conducción (622). En algunas implementaciones, se determina el último evento de frenado en el evento de conducción. Haciendo referencia a la Figura 3, cuando finaliza el evento de conducción, se puede crear una ventana alrededor de la salida del usuario del vehículo, con la ventana basada en o incluyendo el final de la clasificación de conducción y la primera clasificación a caminata después del evento de conducción. El último evento de frenado será en esta ventana.
Después de conducir el vehículo, la alineación entre el teléfono y el marco de referencia del vehículo puede cambiar. En consecuencia, el teléfono se alinea con el marco de referencia del vehículo después de que se detecta el último evento de frenado (624) y se extraen datos de la ventana alrededor de la marca de tiempo de la señal de salida (626). Se proporciona una descripción adicional relacionada con la alineación del teléfono con el marco de referencia del vehículo en relación con la Figura 9A a continuación. Se proporciona una descripción adicional relacionada con la definición de la ventana de salida en relación con las Figuras 2 y 5 a continuación.
Para determinar de qué lado del vehículo salió o se ubicó un usuario durante el evento de conducción, se pueden utilizar uno o más algoritmos de salida por la izquierda frente a la derecha (630), incluyendo un algoritmo basado en guiñada como se describe en relación con la Figura 7 o algoritmos basados en aceleración como se describe en relación con la Figura 11. En algunas realizaciones, se calcula un promedio ponderado de los algoritmos izquierdo frente al derecho, que entonces se usa para determinar la ubicación izquierda frente a la derecha y delantera frente a la trasera del usuario/teléfono en el vehículo (632).
Debe apreciarse que las etapas específicas ilustradas en la Figura 6 proporcionan un método particular para determinar una ubicación de un conductor en un vehículo de acuerdo con una realización de la presente invención. También se pueden realizar otras secuencias de etapas de acuerdo con realizaciones alternativas. Por ejemplo, las realizaciones alternativas de la presente invención pueden realizar las etapas descritas anteriormente en un orden diferente. Es más, las etapas individuales ilustradas en la Figura 6 puede incluir múltiples subetapas que pueden realizarse en varias secuencias según sea apropiado para la etapa individual. Asimismo, se pueden agregar o eliminar etapas adicionales dependiendo de las aplicaciones particulares. Una persona experta en la materia reconocería muchas variantes, modificaciones y alternativas.
La Figura 7A es un diagrama de flujo simplificado que ilustra un método de determinar si un usuario entró desde el lado izquierdo o derecho de un vehículo de acuerdo con una realización de la presente invención. El método ilustrado en la Figura 7A utiliza detección de guiñada como se describe a continuación. En particular, El ángulo de orientación del teléfono se utiliza como identificador único para determinar si el usuario entró al automóvil por el lado izquierdo o derecho del mismo. Usando un marco de referencia en el que el eje z del teléfono está orientado directamente opuesto a la aceleración debida a la gravedad terrestre, el ángulo de giro alrededor del eje z se analiza como guiñada. Primero determinando la ventana de entrada, que representa el lapso de tiempo del evento físico de un usuario que entra a un automóvil, los datos de la ventana de entrada se dividen en subventanas posiblemente superpuestas. La longitud de las subventanas comienza en un tamaño relativamente grande (por ejemplo, 1 segundo de duración) mediante el que los datos de guiñada contenidos dentro de cada ventana se analizan para detectar un valor de guiñada que es mayor que un umbral predeterminado durante un tiempo predeterminado. Los algoritmos utilizados para detectar este valor de guiñada pueden incluir deformación dinámica del tiempo, para detectar patrones de señal que son invariantes en tiempo y velocidad, algoritmos de detección de picos (por ejemplo, ondículas, FFT, optimización del cálculo) y umbrales estadísticos simples.
Una vez que este valor de guiñada, correspondiente al usuario que entra en el automóvil se detecta, se analiza el cambio en la guiñada durante este período. Si el usuario entra al automóvil por el lado del pasajero, hay un giro único en sentido antihorario en este eje de guiñada debido a la naturaleza del movimiento involucrado al entrar al automóvil. Habrá un movimiento similar en el lado del conductor del automóvil al entrar (y salir), pero con un signo invertido al del lado del pasajero. Un usuario normalmente gira al menos 45 grados al entrar al automóvil, de modo que, si se detecta un cambio en el ángulo de guiñada de aproximadamente esta magnitud en la ventana precisa identificada en relación con el método analizado en la Figura 5, entonces es posible saber por qué lado del vehículo entró un usuario.
La Figura 7B es un gráfico simplificado de datos de guiñada en función del tiempo para un conductor que entra a un vehículo de acuerdo con una realización de la presente invención. La Figura 7C es un gráfico simplificado de datos de guiñada en función del tiempo para un pasajero que entra a un vehículo de acuerdo con una realización de la presente invención. Como se ilustra en la Figura 7B, después de la transición del evento de caminata, el ángulo de guiñada aumenta durante la entrada, se estabiliza durante la conducción y disminuye al salir. En contraste, como se ilustra en la Figura 7C, para un pasajero, el ángulo de guiñada disminuye durante la entrada, se estabiliza durante la conducción y aumenta al salir. Por lo tanto, al medir el ángulo de guiñada en un marco de referencia orientado opuesto al de la gravedad y detectando el patrón único de abajo hacia arriba para el conductor y el patrón único de arriba hacia abajo para el pasajero, es posible determinar si el usuario entró al vehículo por el lado izquierdo o derecho del vehículo.
Debe apreciarse que las etapas específicas ilustradas en la Figura 7A proporcionan un método particular para determinar si un usuario entró desde el lado izquierdo o derecho de un vehículo de acuerdo con una realización de la presente invención. También se pueden realizar otras secuencias de etapas de acuerdo con realizaciones alternativas. Por ejemplo, las realizaciones alternativas de la presente invención pueden realizar las etapas descritas anteriormente en un orden diferente. Es más, las etapas individuales ilustradas en la Figura 7A puede incluir múltiples subetapas que pueden realizarse en varias secuencias según sea apropiado para la etapa individual. Asimismo, se pueden agregar o eliminar etapas adicionales dependiendo de las aplicaciones particulares. Una persona experta en la materia reconocería muchas variantes, modificaciones y alternativas.
El teléfono está equipado con un acelerómetro de tres ejes. Cada eje del acelerómetro del teléfono mide una componente de la aceleración total que se proyecta sobre cada eje. Se define el eje z del teléfono en una dirección alineada con el vector definido por la aceleración debida a la gravedad. Se define el plano x-y como el plano perpendicular al eje z. El eje x se define arbitrariamente a lo largo del plano x-y, cuando se inicia la aplicación del teléfono por primera vez y mantiene esta dirección hasta que finaliza la aplicación. El eje y se define de modo que sea perpendicular al eje z y al eje x, de modo que el producto cartesiano vectorial de los vectores unitarios que describen los ejes, cartesianos(x,y), es igual a z. Por ejemplo, en los métodos de izquierdo frente al derecho, cuando el eje x está alineado con la dirección transversal del automóvil y el eje y está alineado con la dirección longitudinal del automóvil, tomando la integral de la aceleración a lo largo del eje x, durante el tiempo que el usuario entró al automóvil, se puede determinar si el usuario entró por el lado izquierdo o derecho del automóvil.
El teléfono está equipado también con un giroscopio de tres ejes que mide el giro angular que sufre el teléfono alrededor del eje x, el eje y, y el eje z. Se llama balanceo al giro angular alrededor del eje x, cabeceo al giro angular alrededor del eje y, y guiñada al giro angular alrededor del eje z. Un aumento positivo del giro se define en el giro en sentido antihorario alrededor del eje x, eje y o eje z. Por ejemplo, en los métodos basados en guiñada analizados en el presente documento, Los datos del giroscopio se utilizan en algunas realizaciones para detectar el giro convencional de un usuario que entra y sale de un automóvil.
La dirección longitudinal del automóvil se define como la dirección definida por el vector que viaja a través de la parte trasera y la parte delantera del automóvil (es decir, a través de las ventanas delantera y trasera). La dirección transversal del automóvil está definida por el vector que apunta a la izquierda y a la derecha del automóvil (es decir, a través de las ventanillas del pasajero y del conductor). El eje z del automóvil es la dirección a lo largo del vector definido por la aceleración de la gravedad.
La Figura 8A es un diagrama de flujo simplificado que ilustra un método de determinar si un usuario entró desde el lado izquierdo o derecho de un vehículo de acuerdo con una realización alternativa de la presente invención. El método incluye determinar si un teléfono está en el bolsillo de un usuario (810). Recopilar datos etiquetados de dos clases: datos correspondientes a eventos en los que el teléfono está ubicado en la persona y eventos en los que el teléfono no está ubicado en la persona, extraer parámetros significativos de estos datos que distingan las dos clases y que sean consistentes entre datos de la misma clase (por ejemplo, métricas estadísticas, parámetros de ondículas, coeficientes FFT) un clasificador (por ejemplo, máquina de vectores de soporte, redes neuronales, pronóstico aleatorio) se pueden desarrollar para predecir si en eventos futuros el teléfono se ubicará sobre una persona o no. Con un análisis más detallado y con el uso de datos de entrenamiento de etiquetas más específicos, se puede usar el mismo procedimiento para hacer una predicción de en cuál de las siguientes ubicaciones se ubicará el teléfono en un momento determinado: bolsillo del pantalón, bolsillo superior, manos, bolsa. Otro método de determinar si el teléfono está en el bolsillo es ejecutar directamente los pasos 812-816 y, si el resultado no es indeterminado, entonces se sabe que el teléfono está en un bolsillo superior. En algunos casos, el método puede ser indeterminado (811).
Los datos se extraen de la ventana alrededor de la marca de tiempo de la señal de entrada (812). Estos datos se analizan ejecutando un algoritmo de detección de bolsillo de entrada (814), proporcionando datos cuando el teléfono está en el bolsillo del pantalón del usuario. El algoritmo de detección de entrada en el bolsillo busca un comportamiento característico - cuando las personas entran en un automóvil, como era de esperar, levantan la pierna interna, suben al automóvil y después meten su pierna externa. Por tanto, las realizaciones utilizan un algoritmo que detecta dos firmas: una firma se ve en los datos de balanceo tomados por el giroscopio como se analiza en relación con las Figuras 8B-1-8E-1. A partir de estos datos es posible determinar si el teléfono está en el bolsillo interior o exterior del usuario. La segunda firma aparece en los datos de cabeceo del giroscopio como se ilustra en las Figuras 8B-2 - 8E-2. En particular, cuando el teléfono está en el bolsillo izquierdo, la señal de cabeceo pasa de un estado bajo a un estado alto. Cuando el teléfono está en el bolsillo derecho, la señal de cabeceo pasa de un estado alto a un estado bajo. Esta información se puede combinar con la señal de balanceo para permitir una determinación única de en qué puerta y en qué bolsillo del pantalón se encontraba el teléfono cuando el usuario entró al vehículo.
La Figura 8B-1 es un gráfico simplificado del balanceo en función del tiempo para un pasajero que entra a un vehículo con un teléfono en un bolsillo interior de acuerdo con una realización de la presente invención. Como se ilustra en la figura 8B-1, si el teléfono está en el bolsillo interior del pasajero, el valor de balanceo aumenta durante la entrada, con una indicación en el valor de balanceo cerca del centro del proceso de entrada, lo que ocurre se produce desde aproximadamente 0,5 segundos hasta aproximadamente 2,0 segundos en este ejemplo. La indicación a aproximadamente 1,1 segundos es característica de que el pasajero tiene el teléfono en el bolsillo interior cuando entra al vehículo.
La Figura 8B-2 es un gráfico simplificado del cabeceo en función del tiempo para un pasajero que entra a un vehículo con un teléfono en un bolsillo interior de acuerdo con una realización de la presente invención. El cabeceo del teléfono va desde un valor relativamente bajo hasta un valor alto, debido a la naturaleza de cómo un usuario balancea su peso al entrar al automóvil por el lado derecho, con su teléfono en el bolsillo interior.
La Figura 8C-1 es un gráfico simplificado del balanceo en función del tiempo para un pasajero que entra a un vehículo con un teléfono en un bolsillo exterior de acuerdo con una realización de la presente invención. Como se ilustra en la figura 8C-1, si el teléfono está en el bolsillo exterior del pasajero, hay un aumento continuo en el valor del balanceo a medida que el pasajero entra al vehículo. Este aumento del valor de balanceo se produce debido a la naturaleza de los usuarios que colocan su teléfono en sus bolsillos (por ejemplo, con el lado largo del teléfono a lo largo del bolsillo). Este aumento continuo en el valor del balanceo está asociado con que el pasajero tenga el teléfono en su bolsillo exterior cuando el pasajero entra al vehículo.
La Figura 8C-2 es un gráfico simplificado del cabeceo en función del tiempo para un pasajero que entra a un vehículo con un teléfono en un bolsillo exterior de acuerdo con una realización de la presente invención. El cabeceo del teléfono va desde un valor relativamente alto a un valor relativamente bajo, debido a la naturaleza de cómo un usuario balancea su peso al entrar al automóvil por el lado derecho, con su teléfono en el bolsillo exterior.
La Figura 8D-1 es un gráfico simplificado del balanceo en función del tiempo para un conductor que entra a un vehículo con un teléfono en un bolsillo interior de acuerdo con una realización de la presente invención. Como se ilustra en la figura 8D-1, si el teléfono está en el bolsillo interior del conductor, el valor de balanceo aumenta durante la entrada, con una indicación en el valor de balanceo cerca del centro del proceso de entrada, lo que ocurre se produce desde aproximadamente 0,5 segundos hasta aproximadamente 2,0 segundos en este ejemplo. La indicación a aproximadamente 1,1 segundos es característica de que el conductor tiene el teléfono en el bolsillo interior cuando entra al vehículo.
La Figura 8D-2 es un gráfico simplificado del cabeceo en función del tiempo para un conductor que entra a un vehículo con un teléfono en un bolsillo interior de acuerdo con una realización de la presente invención. El cabeceo del teléfono va desde un valor relativamente alto a un valor relativamente bajo, debido a la naturaleza de cómo un usuario balancea su peso al entrar al automóvil por el lado izquierdo, con su teléfono en el bolsillo interior.
La Figura 8B-1 es un gráfico simplificado del balanceo en función del tiempo para un conductor que entra a un vehículo con un teléfono en un bolsillo exterior de acuerdo con una realización de la presente invención. Como se ilustra en la figura 8E-1, si el teléfono está en el bolsillo exterior del conductor, hay un aumento continuo en el valor del balanceo a medida que el pasajero entra al vehículo. Este aumento continuo en el valor del balanceo está asociado con que el conductor tenga el teléfono en su bolsillo exterior cuando el pasajero entra al vehículo.
La Figura 8E-2 es un gráfico simplificado del cabeceo en función del tiempo para un conductor que entra a un vehículo con un teléfono en un bolsillo exterior de acuerdo con una realización de la presente invención. El cabeceo del teléfono va desde un valor relativamente bajo hasta un valor alto, debido a la naturaleza de cómo un usuario balancea su peso al entrar al automóvil por el lado izquierdo, con su teléfono en el bolsillo exterior.
Debe apreciarse que las etapas específicas ilustradas en la Figura 8A proporcionan un método particular para determinar si un usuario entró desde el lado izquierdo o derecho de un vehículo de acuerdo con una realización de la presente invención. También se pueden realizar otras secuencias de etapas de acuerdo con realizaciones alternativas. Por ejemplo, las realizaciones alternativas de la presente invención pueden realizar las etapas descritas anteriormente en un orden diferente. Es más, las etapas individuales ilustradas en la Figura 8A puede incluir múltiples subetapas que pueden realizarse en varias secuencias según sea apropiado para la etapa individual. Asimismo, se pueden agregar o eliminar etapas adicionales dependiendo de las aplicaciones particulares. Una persona experta en la materia reconocería muchas variantes, modificaciones y alternativas.
La Figura 9A es un diagrama de flujo simplificado que ilustra un método para alinear un teléfono con respecto a un eje de un vehículo de acuerdo con una realización de la presente invención. La alineación del teléfono con respecto al vehículo es útil para realizar varios de los métodos descritos en el presente documento, incluyendo los métodos ilustrados en relación con las Figuras 8A-8E, 1-13C y 15-16. El método incluye categorizar un evento de aceleración o frenado después de la detección en 910. Después de que se detecta un evento de frenado o aceleración, debido al perfil de magnitud y dirección de dicho freno o aceleración, Podemos usar la información del acelerómetro que obtenemos de los 3 ejes ortogonales del acelerómetro del teléfono para derivar la dirección en la que viaja el automóvil. Una vez que se obtiene esta información mediante transformaciones vectoriales, se puede alinear los 3 ejes del teléfono con los 3 ejes del automóvil.
La Figura 9B es un gráfico simplificado y una vista ampliada de los datos de aceleración durante un evento de conducción de acuerdo con una realización de la presente invención. Haciendo referencia a la Figura 9B, los datos del acelerómetro, correspondientes a las aceleraciones aplicadas al teléfono y a los datos de guiñada, correspondiente a los giros del automóvil alrededor del eje z (por ejemplo, giros), se recopilan durante el evento de conducción desde el acelerómetro de tres ejes y el giroscopio en un teléfono, que se ilustra en este ejemplo, de 2 eventos de frenado, representados por los datos contenidos dentro de las columnas grises. Esto es, los datos contenidos dentro de las columnas grises corresponden a los datos de aceleración en el plano x-y y la guiñada correspondientes a dos eventos de frenado, y los datos contenidos dentro del fondo blanco corresponden a los datos de aceleración en el plano x-y y guiñada correspondientes a eventos que no son de frenado. La magnitud de las componentes X e Y de la aceleración (raíz cuadrada(xA2 yA2)) incluye dos picos alineados con las columnas grises del gráfico y la desviación generalmente disminuye en función del tiempo. Para determinar que un evento fue un evento de frenado (nota: el mismo análisis se aplica a los eventos de aceleración por separado, el proceso de detección de eventos de aceleración imita el proceso de detección de eventos de frenado), a diferencia de un evento que no es de frenado. Primero se dividen los datos de los viajes en ventanas posiblemente superpuestas de datos del acelerómetro. Las ventanas se definen por sus horas de inicio y finalización y se componen de datos de aceleración debida al automóvil proyectados en los ejes x e y del teléfono. Sobre cada ventana se extraen los parámetros significativos, definidos por un número real, que tienden a ser similares entre frenados y diferentes entre frenados y no frenados (por ejemplo, giros, baches, etc.). Dichos parámetros pueden incluir la media de los datos del acelerómetro, desviación estándar, oblicuidad, curtosis, relación de energía, coeficientes de ondículas, coeficientes FFT, características obtenidas de algoritmos de aprendizaje de características no supervisados, como codificadores automáticos dispersos, Máquinas Boltzmann restringidas, etc. Una vez que estos parámetros se determinan en cada ventana, los parámetros de cada ventana se guardan en una matriz de números reales. Se aplican procedimientos de escala simples a los números para que estén en un intervalo del orden de -1 a 1. A continuación, los parámetros se utilizan en un algoritmo de aprendizaje automático de clasificación (por ejemplo, máquina de vectores de soporte, redes neuronales, pronóstico aleatorio, agrupación de K-medias, etc.) para clasificar si los datos contenidos dentro de cada ventana representan o no un frenado. A cada ventana se le asigna una clasificación, que es una predicción de si los datos dentro de cada ventana son un frenado o no. Los datos contenidos dentro de las ventanas grises de la Figura 9B son segmentos de los datos del acelerómetro que fueron clasificados como un evento de frenado, mientras que los datos del acelerómetro contenidos dentro de las ventanas que no son grises corresponden a ventanas que no fueron clasificadas como eventos de frenado. Esto permite no solo detectar los eventos sobre los datos con los que se entran el algoritmo de aprendizaje automático, sino que se puede utilizar el algoritmo de aprendizaje automático para clasificar eventos futuros.
El método incluye también el uso de eventos de aceleración y/o frenado para determinar la dirección de desplazamiento del vehículo (912) con respecto a la dirección del teléfono. Después de identificar un evento de frenado o aceleración, los tres ejes de los datos de aceleración se giran alrededor del eje z 360 grados en etapas predeterminadas (por ejemplo, Etapas de 1 grado) para encontrar el valor máximo de aceleración proyectada sobre el eje y del teléfono en función de los grados. El valor máximo de la aceleración proyectada sobre el eje y del teléfono se puede encontrar también mediante métodos analíticos. El ángulo alrededor del eje z mediante el cual se obtiene el valor y máximo corresponde al ángulo mediante el que se debe girar el teléfono alrededor del eje z para alinearlo con el marco de referencia del automóvil. La orientación del vehículo se alinea entonces con el marco de referencia del vehículo. Dado este giro, se crean matrices de giro, que entonces se utilizan para alinear los ejes del teléfono con respecto a los ejes del vehículo (914). Tenga en cuenta que la alineación adecuada utiliza los métodos descritos en la Figura 10.
Debe apreciarse que las etapas específicas ilustradas en la Figura 9A proporcionan un método particular para alinear un teléfono con respecto a un eje de un vehículo de acuerdo con una realización de la presente invención. También se pueden realizar otras secuencias de etapas de acuerdo con realizaciones alternativas. Por ejemplo, las realizaciones alternativas de la presente invención pueden realizar las etapas descritas anteriormente en un orden diferente. Es más, las etapas individuales ilustradas en la Figura 9A puede incluir múltiples subetapas que pueden realizarse en varias secuencias según sea apropiado para la etapa individual. Asimismo, se pueden agregar o eliminar etapas adicionales dependiendo de las aplicaciones particulares. Una persona experta en la materia reconocería muchas variantes, modificaciones y alternativas.
La Figura 10 es un diagrama de flujo simplificado que ilustra un método de determinar si un usuario está dando marcha atrás para salir de un espacio de aparcamiento o hacia delante para salir de un espacio de aparcamiento de acuerdo con una realización de la presente invención. Aunque esta figura se relaciona con determinar si un usuario sale hacia atrás de un espacio de aparcamiento o sale hacia delante de un espacio de aparcamiento, un método similar es aplicable para determinar si un usuario está avanzando hacia un espacio de aparcamiento o retrocediendo hacia un espacio de aparcamiento. Una persona experta en la materia reconocería muchas variantes, modificaciones y alternativas.
El método incluye, después de comenzar a conducir, alinear el eje y con el vehículo en la aceleración inicial e iniciar un temporizador de cuenta regresiva. Se utiliza la aceleración inicial ya que el usuario inicialmente acelerará (en lugar de frenar) independientemente de la orientación del vehículo. Usando las técnicas de alineación analizadas en relación con la Figura 9a , es posible determinar el eje y del movimiento del vehículo. En algunas realizaciones, dado que es posible establecer arbitrariamente la dirección del eje y, se supone que la aceleración inicial del vehículo está en la dirección negativa del eje y.
Si se supone que un vehículo circula en dirección hacia delante, si el vehículo frena y después acelera, el signo de la aceleración a lo largo del eje y (es decir, aceleración Y) cambiará del frenado a la aceleración. Si se supone que un vehículo circula hacia atrás (dando marcha atrás), si el vehículo frena y después acelera, el signo de la aceleración Y no cambiará del frenado a la aceleración. Esta distinción se utiliza para diferenciar entre retroceder o salir hacia delante de un espacio de aparcamiento en los casos donde un vehículo (a) retrocede, después avanza (b) avanza, se detiene, después vuelve a avanzar o (c) avanza y continúa conduciendo. Tenga en cuenta que este método se aplica también para el aparcamiento. Dado que el teléfono puede cambiar de orientación con respecto al vehículo durante el viaje, el eje del teléfono debe reorientarse cuando el vehículo se detiene. Se aplican etapas similares para el aparcamiento que se analizan para salir de una plaza de aparcamiento, pero esencialmente se ejecutan en el orden opuesto. Una persona experta en la materia reconocería muchas variantes, modificaciones y alternativas.
En los escenarios en los que un usuario puede realizar una cantidad arbitraria de eventos de frenado y aceleración al retroceder y/o avanzar, se emplea un método adicional. En este método, los eventos de frenado y aceleración durante un período de tiempo (por ejemplo, un minuto) se analizan. Al final del período de tiempo (por ejemplo, al final del minuto), se determina el número de eventos de frenado y aceleración para los que el signo de la aceleración Y ha cambiado del frenado a la aceleración. Se observará que eventualmente el usuario conducirá en dirección hacia delante, independientemente del número de veces que cambien de dirección para salir de una plaza de aparcamiento. En una realización, una vez que un número predeterminado de cambios de aceleración seguidos (por ejemplo, cinco) se han observado, para lo que el signo de la aceleración Y cambia del frenado a la aceleración, entonces se puede concluir que el vehículo se mueve hacia delante. Después, Es posible contar hacia atrás hasta el primer evento de aceleración para determinar si el automóvil salió de la plaza de aparcamiento hacia delante o hacia atrás.
Haciendo referencia a la Figura 10, el método incluye, después de que se detecta el evento de conducción, alinear el eje y del dispositivo móvil con el marco de referencia del vehículo durante o después de la aceleración inicial e iniciar un temporizador de cuenta regresiva (1010). En algunas realizaciones, se supone que la aceleración inicial es en la dirección Y negativa. El método incluye también contar (por ejemplo, todos) eventos posteriores de aceleración y frenado hacia delante y registrar el signo (ya sea positivo o negativo) de cada evento (1012). Si un tiempo predeterminado (por ejemplo, 60 segundos) ha transcurrido desde que se inició el temporizador (1013), entonces, el número de eventos de frenado/aceleración pareados sin cambio de signo se cuenta después de la aceleración inicial (1030). Si el número de eventos pareados es par, entonces el usuario ha salido de la plaza de aparcamiento (1034). Si el número de eventos pareados es impar, entonces el usuario ha salido hacia atrás de la plaza de aparcamiento (1032). Por tanto, un número par de cambios de dirección indica un evento inicial de "avance" y un número impar de cambios de dirección indica un evento inicial de "retroceso".
Si, el período de tiempo predeterminado no ha transcurrido desde que se inició el temporizador, entonces se cuenta el número de eventos de frenado/aceleración pareados con un cambio de signo después de la aceleración inicial (1016). Si el número de eventos pareados es mayor o igual a un número predeterminado de cambios de aceleración seguidos (por ejemplo, mayor o igual a cinco) (1018), entonces el método continúa con el elemento 1030. Si el número de eventos pareados es menor que el número predeterminado, entonces se determina si el vehículo ha estado viajando o no a una velocidad superior a la velocidad umbral (por ejemplo, 40,23 kilómetros por hora (25 millas por hora)) durante al menos un tiempo predeterminado (15 segundos). Si el automóvil ha estado viajando a la velocidad umbral durante el tiempo predeterminado, entonces el método continúa con el elemento 1030. Si el automóvil no ha estado viajando a la velocidad umbral durante el tiempo predeterminado, entonces un retraso definido (por ejemplo, un segundo) se toma (1020) y el método regresa al elemento 1014.
Debe apreciarse que las etapas específicas ilustradas en la Figura 10 proporcionan un método particular para determinar si un usuario está retrocediendo o saliendo de un espacio de aparcamiento de acuerdo con una realización de la presente invención. También se pueden realizar otras secuencias de etapas de acuerdo con realizaciones alternativas. Por ejemplo, las realizaciones alternativas de la presente invención pueden realizar las etapas descritas anteriormente en un orden diferente. Es más, las etapas individuales ilustradas en la Figura 10 puede incluir múltiples subetapas que pueden realizarse en varias secuencias según sea apropiado para la etapa individual. Asimismo, se pueden agregar o eliminar etapas adicionales dependiendo de las aplicaciones particulares. Una persona experta en la materia reconocería muchas variantes, modificaciones y alternativas.
La Tabla 1 ilustra los valores de aceleración proyectados en el eje y del teléfono para el frenado y la aceleración en varios escenarios. En el primer escenario, hay cinco eventos pareados para los que los signos de la aceleración debida al frenado proyectada en el eje y del teléfono y la aceleración debida a las aceleraciones proyectadas en el eje y del teléfono son diferentes, lo que indica que el vehículo circula en dirección de avance. El par anterior indica que ha ocurrido un cambio de dirección. La aceleración inicial fue en dirección negativa, indicando que el vehículo retrocedió y entonces fue conducido hacia delante. En el segundo escenario, hay cinco eventos pareados para los que los signos de la aceleración debida al frenado proyectada en el eje y del teléfono y la aceleración debida a las aceleraciones proyectadas en el eje y del teléfono son diferentes, lo que indica que el vehículo circula en dirección de avance. Los dos pares anteriores indican que se produjeron cambios de dirección para ambos pares. La aceleración inicial fue en dirección negativa, indicando que el vehículo fue conducido en dirección hacia delante, después se detuvo, retrocedió y después se alejó en la dirección hacia delante.
T l 1:E m l li n l z r mi n h i l n h i r
A pesar de los valores particulares para el tiempo predeterminado (por ejemplo, 60 segundos), el número de eventos de frenado/aceleración pareados que se analizaron (por ejemplo, cinco pares), la velocidad umbral (por ejemplo, 40,23 kilómetros por hora (25 millas por hora)) y el tiempo predeterminado que se mantiene esta velocidad (15 segundos) y el retraso definido (por ejemplo, un segundo) se utilizan en relación con la Figura 10, estos valores particulares no son requeridos por la presente invención y se pueden usar otros valores según sea apropiado para la aplicación particular.
Resumiendo, hay tres escenarios en los que el método de la Figura 10 se utiliza para determinar la orientación del vehículo. 1) Si observamos 5 cambios de signo consecutivos, asumimos que el usuario debe conducir en dirección hacia delante (asumimos que estos cambios de signos se deben a eventos de frenado estándar seguidos de eventos de aceleración). 2) Si pasan 60 segundos, asumimos que un usuario ha comenzado a conducir hacia delante y ya no retrocede ni cambia de dirección. A partir de los 60 segundos contamos hacia atrás hasta la aceleración inicial. Un número par de cambios de dirección indica un evento inicial de "avance" y un número impar de cambios de dirección indica un evento inicial de "retroceso". 3) Si se registra una velocidad de GPS superior a 40,23 kilómetros por hora (25 millas por hora) durante al menos 15 segundos o si se registran 5 puntos de<g>P<s>para un vehículo en una carretera convencional, asumimos que el usuario conduce en dirección hacia delante. Si alguno de estos escenarios se desarrolla, entonces contamos hacia atrás hasta la aceleración inicial. Un número par de cambios de dirección indica un evento inicial de "avance" y un número impar de cambios de dirección indica un evento inicial de "retroceso".
La Figura 11 es un diagrama de flujo simplificado que ilustra varios métodos basados en la aceleración para determinar si un usuario entró en un vehículo por el lado izquierdo o derecho de acuerdo con una realización de la presente invención. Como referencia, el método ilustrado en la Figura 11 es aplicable al elemento 618 de la Figura 6. El método utiliza métodos de entrada y salida para determinar si un usuario está en el lado izquierdo o derecho de un vehículo y métodos para determinar si un usuario está en el lado izquierdo o derecho de un vehículo mientras conduce. El método incluye proporcionar datos del teléfono alineados (1110). Los datos se extraen de la ventana de tiempo alrededor de la marca de tiempo de la señal de entrada (1112) y del evento de conducción (1114) como el comienzo de dos ramas de implementación de métodos de entrada y salida. El método del producto vectorial (1116) se describe en las Figuras 12A-C. El método de integrales (1118) se describe en las Figuras 13A-C. El método del cinturón de seguridad (1122) se describe en la Figura 14A. Si se detecta que el teléfono está en el bolsillo superior como se describe en la Figura 14A, entonces esto se ponderará de manera que no se utilicen otros métodos o se reduzca su importancia para hacer la predicción izquierda/derecha. Si no se detecta el teléfono en el bolsillo superior, entonces, los métodos de entrada/salida restantes (método de integrales y método del producto vectorial) se combinarán con el método "durante la conducción" (algoritmo de aceleración centrípeta). A cada método se le asignará un peso basado en la precisión de los datos (1128) y se realizará una determinación de izquierda/derecha (1130).
debe apreciarse que las etapas específicas ilustradas en la Figura 11 proporcionan un método particular para usar varios métodos para determinar desde qué lado entró un usuario en un vehículo de acuerdo con una realización de la presente invención. También se pueden realizar otras secuencias de etapas de acuerdo con realizaciones alternativas. Por ejemplo, las realizaciones alternativas de la presente invención pueden realizar las etapas descritas anteriormente en un orden diferente. Es más, las etapas individuales ilustradas en la Figura 11 puede incluir múltiples subetapas que pueden realizarse en varias secuencias según sea apropiado para la etapa individual. Asimismo, se pueden agregar o eliminar etapas adicionales dependiendo de las aplicaciones particulares. Una persona experta en la materia reconocería muchas variantes, modificaciones y alternativas.
La Figura 12A es un diagrama de flujo simplificado que ilustra un método de determinar si un usuario entró en un vehículo desde el lado izquierdo o derecho usando componentes de aceleración de acuerdo con una realización de la presente invención. Como se describe a continuación, este método proporciona una técnica adicional para determinar por qué lado entró el conductor al vehículo analizando las características únicas del acelerómetro del teléfono a lo largo de dos ejes. Como se describe en el presente documento, las seis caras del teléfono definen tres coordenadas ortogonales. Cuando estas coordenadas están alineadas con el marco de referencia del vehículo, existe una combinación de señales únicas que distinguen la entrada de pasajeros de la entrada del conductor. Cuando una persona entra al vehículo desde el lado del pasajero, las aceleraciones a lo largo del eje z (es decir, la componente Z, que está alineada con el eje z) y el eje x (es decir, la componente X, que está alineada con el eje x) tendrán signos opuestos: La aceleración del eje z será positiva y la aceleración del eje x será negativa. Por otro lado, si una persona entra a un vehículo por el lado del conductor, las aceleraciones a lo largo del eje x y del eje z tendrán el mismo signo: Ambas aceleraciones serán positivas. De forma similar, cuando una persona sale del vehículo por el lado del pasajero, la aceleración del eje z será negativa y la aceleración del eje x será positiva. Por último, cuando una persona sale del vehículo por el lado del conductor, habrá una aceleración negativa tanto en el eje x como en el eje z.
Haciendo referencia a la Figura 12A, se proporcionan datos alineados del teléfono (1210). se obtienen y utilizan datos alineados de la ventana alrededor de la marca de tiempo de la señal de entrada (1212) y datos alineados de la ventana alrededor de la marca de tiempo de la señal de salida (1214). Para identificar las ventanas apropiadas a analizar, las ventanas de entrada y salida identificadas en relación con la Figura 5 se utilizan. En la porción de entrada del método, se detecta la señal de entrada (1216). Se determina si las componentes X y Z tienen el mismo signo (1220). Si las componentes tienen el mismo signo, entonces el método hace una predicción "Izquierda" (1222). Si las componentes tienen signos opuestos, entonces el método hace una predicción "derecha" (1224). En la porción de salida del método, se detecta la señal de salida (1218). Se determina si las componentes X y Z tienen el mismo signo (1230). Si las componentes tienen el mismo signo, entonces el método hace una predicción "correcta" (1232). Si las componentes tienen signos opuestos, entonces el método hace una predicción "Izquierda" (1234). Una vez hechas las predicciones de izquierda y derecha, se puede calcular una combinación o promedio ponderado (1240) para realizar una predicción "Derecha" o "Izquierda" actualizada (1242).
La Figura 12B es un gráfico simplificado del método del producto vectorial que ilustra las componentes de aceleración en función del tiempo para una salida por el lado del conductor de un vehículo de acuerdo con una realización de la presente invención. La Figura 12C es un gráfico simplificado que ilustra las componentes de aceleración proyectadas sobre el eje x y el eje z del teléfono (que están en sí alineadas con las direcciones longitudinal y transversal del vehículo) en función del tiempo para una salida por el lado del pasajero de un vehículo de acuerdo con una realización de la presente invención. Haciendo referencia a las Figuras 12B y 12C, la aceleración proyectada sobre el eje x y el eje z, denominada componente X de la aceleración y componente Z de la aceleración, se muestran en función del tiempo tanto para el conductor como para el pasajero que salen del vehículo. Una vez que se determina la ventana de salida y la componente X está alineada con el marco de referencia transversal del vehículo, se implementa un algoritmo de detección de anomalías para detectar los picos de aceleración asociados con la salida del usuario del automóvil. El algoritmo de detección de anomalías puede incluir el cálculo de una desviación sustancial de la norma en medidas estadísticas (por ejemplo, media, desviación estándar), detección de picos FFT, algoritmos de aprendizaje automático de detección de anomalías no supervisados (por ejemplo, k-vecina más cercana, factor de valor atípico local), o algoritmos de aprendizaje automático de detección de anomalías supervisadas (una clase de máquinas de vectores de soporte, redes neuronales replicadoras). El área rodeada por un círculo designa el evento real de salida del automóvil. Como se muestra en la Figura 12B, cuando el conductor sale del vehículo, la componente X es una aceleración negativa mientras que la componente Z es una aceleración positiva. Como se muestra en la Figura 12C, cuando el pasajero sale del vehículo, tanto la componente X como la componente Z tienen valores de aceleración que tienen el mismo signo (es decir, tanto positivo como negativo) que pueden definirse por el área de la señal entre los valores medio máximos de anchura completa o media u otra métrica similar. Este mismo valor de signo resulta ya que cuando el teléfono está alineado con el marco de referencia del vehículo, los valores de aceleración se alinean de acuerdo con esta convención. Tenga en cuenta que este método se aplica tanto a la entrada como a la salida. Durante la entrada, los valores de las aceleraciones x y z son opuestos a los mostrados en las Figuras 12B y 12C.
Debe apreciarse que las etapas específicas ilustradas en la Figura 12A proporcionan un método particular para determinar si un usuario entró en un vehículo desde el lado izquierdo o derecho usando las componentes de aceleración de acuerdo con una realización de la presente invención. También se pueden realizar otras secuencias de etapas de acuerdo con realizaciones alternativas. Por ejemplo, las realizaciones alternativas de la presente invención pueden realizar las etapas descritas anteriormente en un orden diferente. Es más, las etapas individuales ilustradas en la Figura 12A puede incluir múltiples subetapas que pueden realizarse en varias secuencias según sea apropiado para la etapa individual. Asimismo, se pueden agregar o eliminar etapas adicionales dependiendo de las aplicaciones particulares. Una persona experta en la materia reconocería muchas variantes, modificaciones y alternativas.
La Figura 13A es un diagrama de flujo simplificado que ilustra un método de determinar si un usuario entró en un vehículo desde el lado izquierdo o derecho usando componentes de aceleración de acuerdo con una realización alternativa de la presente invención. Como se describe a continuación, este método proporciona una técnica adicional para determinar por qué lado el conductor entró al vehículo analizando distintos cambios en la magnitud y dirección de la aceleración X.
En particular, este método utiliza aceleraciones únicas perpendiculares al vehículo para determinar por qué lado sale el usuario del vehículo. Como se describe en relación con la Figura 13A, se realiza un análisis que incluye un cálculo de la integral doble de las aceleraciones a lo largo del eje x del vehículo (con el eje x negativo extendiéndose hacia el lado del conductor y el eje x positivo extendiéndose hacia el lado del pasajero), con alineación entre el teléfono y el vehículo como se describe en relación con la Figura 9A. Cabe señalar que calcular la integral doble no es trivial, resultando en el uso de filtros Kalman, filtros de paso alto y filtros complementarios para compensar la deriva giroscópica y el ruido del acelerómetro. A continuación, se calcula la integral doble a lo largo del eje perpendicular para identificar la dirección recorrida al salir del vehículo.
Si la integral doble de la aceleración es negativa, entonces se puede determinar que el usuario salió por la izquierda, es decir, desde el lado izquierdo del vehículo. Para los cuatro escenarios posibles: (i) integral doble positiva de la aceleración del eje x = salida por el lado del pasajero; (ii) integral doble positiva de la aceleración del eje x = entrada por el lado del conductor; (iii) integral doble negativa de la aceleración del eje x = salida por el lado del conductor; (iv) integral doble negativa de la aceleración del eje x = entrada por el lado del pasajero. Obsérvese que en (i) y (ii) la integral doble es la misma y que en (iii) y (iv) la integral doble es la misma. Diferenciamos entre estos escenarios determinando primero si estamos en una situación de entrada o salida usando el proceso de la Figura 2 y Figura 2A. Por lo tanto, si observamos la entrada (una clasificación de caminar seguida de clasificaciones de conducir) y una doble integral positiva de la aceleración del eje x, se sabe que se tienen entrada por el lado del conductor. Este proceso se aplica a las otras situaciones para que podamos diferenciar entre todos los escenarios. Los escenarios únicos son: (v) salida e integral doble positiva de la aceleración del eje x detectada = salida por el lado del pasajero; (vi) entrada e integral doble positiva de la aceleración del eje x detectada = entrada por el lado del conductor; (vii) salida e integral doble negativa de la aceleración del eje x detectada = salida por el lado del conductor; (viii) entrada e integral doble negativa de la aceleración del eje x detectada = entrada por el lado del pasajero.
Haciendo referencia a la Figura 13A, el método incluye proporcionar datos de teléfono alineados (1310). Se utilizan datos alineados de la ventana alrededor de la marca de tiempo de la señal de entrada (1312) y datos alineados de la ventana alrededor de la marca de tiempo de la señal de salida (1314). Para identificar las ventanas apropiadas a analizar, las ventanas de entrada y salida identificadas en relación con la Figura 5 se utilizan. En la porción de entrada del método, se detecta la señal de entrada (1316). Se determina si la integral doble de la aceleración a lo largo del eje x, es decir, la componente X, es positiva (1320). Si la integral doble es negativa, entonces el método hace una predicción "Izquierda" (1322). Si la integral doble es positiva, entonces el método hace una predicción "derecha" (1324). En la porción de salida del método, se detecta la señal de salida (1318). Se determina si la integral doble es positiva (1330). Si la integral doble es negativa, entonces el método hace una predicción "derecha" (1332). Si la integral doble es positiva, entonces el método hace una predicción "Izquierda" (1334). Una vez hechas las predicciones de izquierda y derecha, se puede calcular una combinación o promedio ponderado (1340) para realizar una predicción "Derecha" o "Izquierda" actualizada (1342).
La Figura 13B es un gráfico simplificado que ilustra el valor de la integral doble de la componente X en función del tiempo para una salida por el lado del conductor de un vehículo de acuerdo con una realización de la presente invención. La Figura 13C es un gráfico simplificado que ilustra el valor de la integral doble de la componente X en función del tiempo para una salida por el lado del pasajero de un vehículo de acuerdo con una realización de la presente invención. Como se muestra en la Figura 13b , cuando el conductor sale del vehículo, la integral doble de la componente X es positiva. Como se muestra en la Figura 13C, cuando el pasajero sale del vehículo, la integral doble es negativa.
Debe apreciarse que las etapas específicas ilustradas en la Figura 13A proporcionan un método particular para determinar si un usuario entró en un vehículo desde el lado izquierdo o derecho usando las componentes de aceleración de acuerdo con una realización alternativa de la presente invención. También se pueden realizar otras secuencias de etapas de acuerdo con realizaciones alternativas. Por ejemplo, las realizaciones alternativas de la presente invención pueden realizar las etapas descritas anteriormente en un orden diferente. Es más, las etapas individuales ilustradas en la Figura 13A puede incluir múltiples subetapas que pueden realizarse en varias secuencias según sea apropiado para la etapa individual. Asimismo, se pueden agregar o eliminar etapas adicionales dependiendo de las aplicaciones particulares. Una persona experta en la materia reconocería muchas variantes, modificaciones y alternativas.
La Figura 14A es un diagrama de flujo simplificado que ilustra un método de determinar por qué lado entra un usuario a un vehículo de acuerdo con una realización de la presente invención. El método ilustrado en la Figura 14A, que puede denominarse algoritmo de cinturón de seguridad, se utiliza cuando el teléfono está en el bolsillo superior del usuario o en el bolsillo de la chaqueta. Este método utiliza movimientos únicos que ocurren cuando un usuario entra al vehículo y después se abrocha el cinturón de seguridad. Para el conductor, hay un giro hacia la izquierda al alcanzar el cinturón de seguridad seguido de un giro hacia la derecha cuando se abrocha el cinturón de seguridad. Para el pasajero estos giros se invierten, creando una distinción única entre el conductor y el pasajero. Como se describe en relación con la Figura 14A, estos movimientos únicos se detectan tomando datos del giroscopio, acelerómetro y de la brújula, y transformándolos en un marco de referencia absoluto utilizando la matriz de giro calculada para detectar estos giros. Tenga en cuenta que este método se aplica tanto a la entrada como a la salida. La Figura 14<a>muestra la entrada. Para salir, se harían las predicciones opuestas (es decir, si la guiñada es positiva, haga la predicción "derecha" al salir).
El método incluye determinar si el teléfono está en el bolsillo superior del usuario (1410). Si no, entonces este método no se utiliza (1412). Si el teléfono está en el bolsillo superior del usuario, entonces se utilizan datos alineados desde la ventana alrededor de la marca de tiempo de la señal de entrada (1414). Para identificar las ventanas apropiadas a analizar, la ventana de entrada identificada en relación con las Figuras 2 y 5 se utiliza. Se detecta la señal de entrada (1416) y se obtiene una ventana que sigue a la señal de entrada (1418). En esta ventana, se determina si la guiñada es positiva (1420). Si la guiñada es negativa, entonces el método hace una predicción "Izquierda" (1422). Si la guiñada es positiva, entonces el sistema hace una predicción "derecha" (1424). entonces se usan estos datos reorientados del giroscopio y analizamos la primera derivada de los datos del eje de guiñada, la varianza de la guiñada y la varianza de los tres ejes de los datos del acelerómetro para distinguir esta firma del resto de los datos sin firma recopilados. A continuación, se incorporan estos datos a nuestro algoritmo SVM para la detección y entrenamiento a fin de aumentar la precisión a la hora de distinguir los casos con firma de los casos sin firma. El SVM está entrenado en la varianza de la guiñada, la varianza de los datos del acelerómetro tridimensional y las primera y segunda derivadas de la señal de guiñada.
La Figura 14B es un gráfico que ilustra la guiñada en radianes frente al tiempo para un pasajero que se pone el cinturón de seguridad de acuerdo con una realización de la presente invención. Cuando un usuario entra por el lado derecho del vehículo (es decir, el lado del pasajero), se sienta en el asiento del pasajero y se abrocha el cinturón de seguridad, debe llegar hacia la derecha en un giro en sentido horario con respecto al eje z para agarrar el cinturón de seguridad, después hace otro giro, esta vez en sentido antihorario con respecto al eje z para abrochar el cinturón de seguridad en la hebilla del cinturón de seguridad. Este movimiento es distinto al del usuario que se sienta en el lado derecho del automóvil. El método funciona cuando se puede detectar el giro angular de guiñada. Esto ocurre cuando el teléfono está en el bolsillo superior de la persona y en el bolsillo de la chaqueta, o está influenciado por el movimiento del torso causado por el movimiento del cinturón de seguridad.
La Figura 14C es un gráfico que ilustra la guiñada en radianes frente al tiempo para un conductor que se coloca el cinturón de seguridad de acuerdo con una realización de la presente invención. Cuando un usuario entra por el lado izquierdo del vehículo (es decir, el lado del conductor), se sienta en el asiento del conductor y se abrocha el cinturón de seguridad, debe llegar hacia la izquierda en un giro en sentido antihorario con respecto al eje z para agarrar el cinturón de seguridad, después hace otro giro, esta vez en sentido horario con respecto al eje z para abrochar el cinturón de seguridad en la hebilla del cinturón de seguridad. Este movimiento es distinto al del usuario que se sienta en el lado izquierdo del automóvil. El método funciona cuando se puede detectar el giro angular de guiñada. Esto ocurre cuando el teléfono está en el bolsillo superior de la persona y en el bolsillo de la chaqueta, o está influenciado por el movimiento del torso causado por el movimiento del cinturón de seguridad.
Debe apreciarse que las etapas específicas ilustradas en la Figura 14A proporcionan un método particular para determinar por qué lado entra un usuario en un vehículo de acuerdo con una realización de la presente invención. También se pueden realizar otras secuencias de etapas de acuerdo con realizaciones alternativas. Por ejemplo, las realizaciones alternativas de la presente invención pueden realizar las etapas descritas anteriormente en un orden diferente. Es más, las etapas individuales ilustradas en la Figura 14A puede incluir múltiples subetapas que pueden realizarse en varias secuencias según sea apropiado para la etapa individual. Asimismo, se pueden agregar o eliminar etapas adicionales dependiendo de las aplicaciones particulares. Una persona experta en la materia reconocería muchas variantes, modificaciones y alternativas.
La Figura 15 es un diagrama de flujo simplificado que ilustra un método de determinar una ubicación de un teléfono en un vehículo de acuerdo con una realización de la presente invención. El método ilustrado en la Figura 15 permite determinar si el teléfono está en el lado izquierdo o derecho del vehículo durante un evento de conducción utilizando la detección de aceleración centrípeta. Usando los métodos descritos en relación con la Figura 9A, el teléfono está alineado con el marco de referencia del vehículo. Entonces es posible analizar las aceleraciones en el lado izquierdo y derecho del automóvil. Haciendo referencia a la Figura 15, se detecta la ventana de entrada (1510). El método incluye registrar la dinámica del vehículo, incluyendo velocidad, aceleración y ángulo de guiñada para una serie de giros entre un intervalo angular predeterminado durante una duración predeterminada (1512). Como ejemplo, la velocidad, aceleración y ángulo de guiñada podrían medirse para giros entre 10 grados y 90 grados en un intervalo de hora de 0,4 - 5 segundos. Al controlar la velocidad y el ángulo de giro, es posible examinar los giros hacia la izquierda y hacia la derecha y comparar las aceleraciones de los ejes x e y para determinar si el teléfono está ubicado en el lado izquierdo o derecho del vehículo.
Por ejemplo, si el teléfono estuviera exactamente en el centro del automóvil (medido de izquierda a derecha), Las mediciones producirían las mismas componentes X e Y en giros hacia la izquierda y hacia la derecha al controlar la velocidad y el ángulo de giro. Si el teléfono estuviera del lado del conductor, entonces las mediciones mostrarían mayores aceleraciones para un giro a la derecha que las mediciones para un giro a la izquierda. Por tanto, este método permite determinar el lado del vehículo en el que se encuentra el teléfono.
Haciendo referencia una vez más a la Figura 15, los pares secuenciales de giro a la izquierda/giro a la derecha coinciden (1514). El método controla la velocidad, ángulo de guiñada, duración del giro y radio de giro para ajustar las aceleraciones en consecuencia (1516). Si la aceleración centrípeta es la misma para giros a la izquierda y a la derecha (1518), entonces el teléfono se ubica a lo largo de la línea central longitudinal del vehículo (1520). Si la aceleración es mayor para giros a la izquierda (1522), entonces el teléfono se ubica en el lado derecho del vehículo (1524). Si la aceleración es mayor para los giros a la derecha, entonces el teléfono se ubica en el lado izquierdo del vehículo (1526).
Debe apreciarse que las etapas específicas ilustradas en la Figura 15 proporcionan un método particular para determinar una ubicación de un teléfono en un vehículo de acuerdo con una realización de la presente invención. También se pueden realizar otras secuencias de etapas de acuerdo con realizaciones alternativas. Por ejemplo, las realizaciones alternativas de la presente invención pueden realizar las etapas descritas anteriormente en un orden diferente. Es más, las etapas individuales ilustradas en la Figura 15 puede incluir múltiples subetapas que pueden realizarse en varias secuencias según sea apropiado para la etapa individual. Asimismo, se pueden agregar o eliminar etapas adicionales dependiendo de las aplicaciones particulares. Una persona experta en la materia reconocería muchas variantes, modificaciones y alternativas.
La Figura 16 es un diagrama de flujo simplificado que ilustra un método de determinar una posición longitudinal del teléfono durante un evento de conducción de acuerdo con una realización de la presente invención. El método incluye alinear el teléfono con respecto al marco de referencia del vehículo usando el método analizado en relación con la Figura 9A. El método utiliza el hecho de que la naturaleza de la aceleración del eje z es diferente en la parte delantera y trasera de un vehículo, particularmente si se pueden distinguir los eventos de aceleración hacia delante del vehículo de los eventos de aceleración de frenado como se analiza en relación con los eventos de frenado en las Figuras 9A y 9B. Las diferencias medidas en la componente Z se deben a la ubicación del teléfono respecto al eje dependiendo de si el teléfono está en la parte delantera o trasera del vehículo. Por ejemplo, al frenar, normalmente habrá una aceleración Z positiva en la parte trasera del vehículo, mientras que habrá una aceleración Z negativa en la parte delantera del vehículo. Bajo aceleraciones hacia delante, suele haber también una aceleración z de mayor magnitud en la parte delantera del vehículo. Estas diferencias de aceleración permiten determinar si un usuario está en la parte delantera o trasera de un vehículo.
Debe apreciarse que las etapas específicas ilustradas en la Figura 16 proporcionan un método particular para determinar una posición longitudinal del teléfono durante un evento de conducción de acuerdo con una realización de la presente invención. También se pueden realizar otras secuencias de etapas de acuerdo con realizaciones alternativas. Por ejemplo, las realizaciones alternativas de la presente invención pueden realizar las etapas descritas anteriormente en un orden diferente. Es más, las etapas individuales ilustradas en la Figura 16 puede incluir múltiples subetapas que pueden realizarse en varias secuencias según sea apropiado para la etapa individual. Asimismo, se pueden agregar o eliminar etapas adicionales dependiendo de las aplicaciones particulares. Una persona experta en la materia reconocería muchas variantes, modificaciones y alternativas.
Como se ilustra en la Figura 16, el método permite realizar una determinación frontal frente al posterior utilizando datos de aceleración de acuerdo con una realización de la presente invención. Usando las ideas contenidas en la Figura 5, se tienen dos marcas de tiempo que definen el inicio y el final de una secuencia de conducción. Se truncan los datos del teléfono para contener datos registrados solo entre estas marcas de tiempo. A continuación, se usan los datos truncados para ejecutar de forma simultánea o simultánea la Figura 18B y Figura 18C y el método de aceleración Y,Z Figura 19A y Figura 19B. Si ni 1620 ni 1622 arrojan un resultado indeterminado, una suma ponderada normalizada de las probabilidades calculadas, que el punto de entrada ha ocurrido en un momento particular, se calcula y se genera una probabilidad final que se utiliza para determinar si el teléfono está ubicado en la parte delantera o trasera del vehículo. Si 1620 o 1622 arrojan un resultado indeterminado, la predicción se realiza únicamente sobre el resultado determinado. Si ambos son indeterminados, entonces la predicción es indeterminada.
Debe apreciarse que las etapas específicas ilustradas en la Figura 16 proporcionan un método particular para realizar una determinación de la parte delantera frente a la parte trasera de acuerdo con una realización de la presente invención. También se pueden realizar otras secuencias de etapas de acuerdo con realizaciones alternativas. Por ejemplo, las realizaciones alternativas de la presente invención pueden realizar las etapas descritas anteriormente en un orden diferente. Es más, las etapas individuales ilustradas en la Figura 16 puede incluir múltiples subetapas que pueden realizarse en varias secuencias según sea apropiado para la etapa individual. Asimismo, se pueden agregar o eliminar etapas adicionales dependiendo de las aplicaciones particulares. Una persona experta en la materia reconocería muchas variantes, modificaciones y alternativas.
La Figura 17A es un diagrama de flujo simplificado que ilustra un método de determinar si el teléfono de un usuario reside con el usuario detectando el cierre de la puerta de acuerdo con una realización de la presente invención. El método incluye determinar por qué puerta el usuario entró al vehículo (1710) usando los métodos analizados en relación con la Figura 5. El método incluye también observar un pico de cierre de puerta como se ilustra en la Figura 17B y se analiza a continuación (1712). Se toma una determinación si se observa un segundo pico de cierre de puerta con una ventana de tiempo predeterminada (por ejemplo, dentro de 60 segundos) (1714). Si se observa el segundo pico de cierre de puerta, entonces se llega a la conclusión de que el teléfono no está en manos del usuario (1716). Si, no se observa ningún segundo pico de cierre de puerta dentro del período de tiempo predeterminado, entonces se llega a la conclusión de que el teléfono no está en manos del usuario (1718).
La Figura 17B es un gráfico que ilustra la aceleración frente al tiempo para eventos de cierre de puertas y de usuario sentado y levantado del usuario de acuerdo con una realización de la presente invención. Como se ilustra, los picos de aceleración son identificables por el teléfono del usuario al cerrar una puerta y al sentarse. Estos picos permiten identificar la ubicación del teléfono de un usuario en el vehículo. Por ejemplo, al observar solo los picos de cierre de las puertas, se puede determinar si un usuario realmente lleva su teléfono al entrar a un vehículo. Si un usuario abriera la puerta del pasajero trasero y colocara su bolso (que contiene el teléfono) en el asiento, se observaría un pico de aceleración como el que se muestra en la Figura 17A cuando cierra la puerta [tenga en cuenta que la aceleración observada es raíz cuadrada(xA+yA+zA)]. Después, si entra al asiento del conductor delantero, se observaría a un pico de usuario sentado seguido de un pico de cierre de puerta. Estas observaciones nos dirían que el usuario colocó el teléfono en un lugar diferente al que está sentado. entonces se usarían varias probabilidades para determinar la ubicación del usuario. Por ejemplo, existe una alta probabilidad de que un usuario no coloque su bolso en el asiento delantero, sino solo para sentarse en el asiento trasero. Tampoco pondrían nunca el bolso en el asiento del conductor, sino solo para entrar en otro lugar. También, una vez que determinamos que el teléfono no está en manos del usuario, se pueden ejecutar los algoritmos centrípeto y parte delantera/trasera para determinar dónde está el teléfono en el vehículo.
Debe apreciarse que las etapas específicas ilustradas en la Figura 17A proporcionan un método particular para determinar si el teléfono de un usuario está con el usuario detectando el cierre de puertas de acuerdo con una realización de la presente invención. También se pueden realizar otras secuencias de etapas de acuerdo con realizaciones alternativas. Por ejemplo, las realizaciones alternativas de la presente invención pueden realizar las etapas descritas anteriormente en un orden diferente. Es más, las etapas individuales ilustradas en la Figura 17A puede incluir múltiples subetapas que pueden realizarse en varias secuencias según sea apropiado para la etapa individual. Asimismo, se pueden agregar o eliminar etapas adicionales dependiendo de las aplicaciones particulares. Una persona experta en la materia reconocería muchas variantes, modificaciones y alternativas.
La Figura 18A es un diagrama de flujo simplificado que ilustra un método de determinar una ubicación de un teléfono en un vehículo de acuerdo con una realización de la presente invención. El método proporciona técnicas para determinar si el teléfono está en la parte delantera o trasera del vehículo mediante la detección de baches. Como será evidente para un experto en la materia, el acelerómetro del teléfono es capaz de detectar baches en la carretera. Estos baches se registran de manera diferente en la parte delantera y trasera del vehículo debido a la posición relativa del asiento con respecto al eje. La dirección del eje z del teléfono se conoce sin orientar el teléfono debido a la gravedad. Esto permite que el método mida el bache como una aceleración Z y determine, así, si el teléfono está en la parte delantera o trasera del vehículo.
Haciendo referencia a la Figura 18A, el método incluye determinar si se detecta un bache, estando los baches asociados con una componente de aceleración Z mayor que un umbral dado (1810). En algunas realizaciones, se pueden detectar una serie de baches. Cuando se detecta una serie de baches, el primer bache está asociado con el eje delantero (1813) y el segundo bache está asociado con el eje trasero (1814). Las Figuras 18B y 18C son gráficos de datos de aceleración Z en función del tiempo para dos ubicaciones en un vehículo e ilustran diferencias en la componente de aceleración Z dependiendo de la ubicación del teléfono. Si no se detecta ningún bache, entonces el método puede producir un resultado indeterminado (1812).
Las Figuras 18B y 18C son gráficos de datos de aceleración Z en función del tiempo para dos ubicaciones en un vehículo. Haciendo referencia a la Figura 18B, si el teléfono está en la parte delantera del vehículo, hay dos conjuntos de picos de aceleración Z, registrando cada uno de 0,5 g. Haciendo referencia a la Figura 18C, si el teléfono está en la parte trasera del vehículo), hay del mismo modo dos conjuntos de picos de aceleración Z, sin embargo, en este caso, el primer conjunto de picos de aceleración Z es de aproximadamente 0,5 g y el segundo conjunto de picos de aceleración Z es superior a 1 g. Por lo tanto, la medición de estos conjuntos de componentes de aceleración Z permite al método diferenciar entre casos en los que el teléfono está en la parte delantera o trasera del vehículo.
Haciendo referencia una vez más a la Figura 18A, se compara la magnitud de los baches del eje delantero y trasero (1816). Si los dos conjuntos de picos de aceleración Z son aproximadamente iguales en magnitud, entonces el método hace una predicción de "parte delantera" (1818). Si el primer conjunto de picos de aceleración Z, que están asociados con el bache de ejes, es de menor magnitud que el segundo conjunto de picos de aceleración Z, que están asociados con el bache del eje trasero, entonces el método hace una predicción de "parte trasera" (1822). Opcionalmente, si la magnitud del conjunto de picos de aceleración Z asociados con el eje delantero (el primer conjunto) es mayor que la magnitud del conjunto de picos de aceleración Z asociados con el eje trasero (el segundo conjunto), entonces la predicción es indefinida (1820). Una persona experta en la materia reconocería muchas variantes, modificaciones y alternativas.
Debe apreciarse que las etapas específicas ilustradas en la Figura 18A proporcionan un método particular de determinar una ubicación de un teléfono en un vehículo de acuerdo con una realización de la presente invención.
También se pueden realizar otras secuencias de etapas de acuerdo con realizaciones alternativas. Por ejemplo, las realizaciones alternativas de la presente invención pueden realizar las etapas descritas anteriormente en un orden diferente. Es más, las etapas individuales ilustradas en la Figura 18A puede incluir múltiples subetapas que pueden realizarse en varias secuencias según sea apropiado para la etapa individual. Asimismo, se pueden agregar o eliminar etapas adicionales dependiendo de las aplicaciones particulares. Una persona experta en la materia reconocería muchas variantes, modificaciones y alternativas.
La Figura 19A es un diagrama de flujo simplificado que ilustra un método de determinar una ubicación delantera frente a una trasera de un teléfono en un vehículo de acuerdo con una realización de la presente invención. El método ilustrado en la Figura 19A se puede utilizar para determinar si hay un teléfono en la parte delantera o trasera de un vehículo. Después de obtener datos de conducción alineados (1910), se parean todas las aceleraciones z correspondientes con sus valores coincidentes de aceleraciones y de la misma magnitud, pero de signo opuesto (1912). Por ejemplo, en el instante T1 se podrían observar los siguientes valores de aceleración: (Y = l, Z = 0,07). En el instante T37 se podrían observar los siguientes valores de aceleración: (Y = -1, Z = 0,03). Dado que los valores de Y son de la misma magnitud, pero de signo opuesto, se parearían los valores Z correspondientes de 0,07 y 0,03. A continuación, se calculan los valores de "a" y "b" de la figura 19B donde "a" = la suma de todos los valores de aceleración z correspondientes a los valores de aceleración y positivos y "b" = la suma de todos los valores de aceleración z correspondientes a los valores de aceleración y negativos (1914). Si los valores de "a" y "b" son positivos entonces se puede determinar que el teléfono está en la parte delantera del vehículo (1926). Si ambos son negativos (1922), el teléfono está en la parte trasera del vehículo (1924). Si los signos de "a" y "b" son opuestos, entonces calculamos c - [(a - b)/a] como se ilustró en 1918. Si el valor absoluto de este resultado es mayor o igual a 1, el teléfono está en la parte delantera del vehículo (1926). De lo contrario, está en la parte trasera del vehículo (1924).
La Figura 19B es una tabla que contiene datos utilizados para determinar la ubicación delantera frente a la trasera como se ilustra en la Figura 19A. Como se ilustra en la Figura 19B, se muestran cinco secuencias de conducción diferentes con un teléfono en la parte trasera y un teléfono en la parte delantera de un vehículo. Los valores corresponden a las aceleraciones del teléfono descritas anteriormente y demuestran la validez del método.
Debe apreciarse que las etapas específicas ilustradas en la Figura 19A proporcionan un método particular para determinar una ubicación en la parte delantera frente a una en la parte trasera de un teléfono en un vehículo de acuerdo con una realización de la presente invención. También se pueden realizar otras secuencias de etapas de acuerdo con realizaciones alternativas. Por ejemplo, las realizaciones alternativas de la presente invención pueden realizar las etapas descritas anteriormente en un orden diferente. Es más, las etapas individuales ilustradas en la Figura 19A puede incluir múltiples subetapas que pueden realizarse en varias secuencias según sea apropiado para la etapa individual. Asimismo, se pueden agregar o eliminar etapas adicionales dependiendo de las aplicaciones particulares. Una persona experta en la materia reconocería muchas variantes, modificaciones y alternativas.
La Figura 20 es un diagrama de flujo simplificado que ilustra un método de determinar si un usuario está ubicado en la parte delantera o trasera de un vehículo de acuerdo con una realización de la presente invención. Haciendo referencia a la Figura 20, el método usa campos magnéticos para realizar la determinación de la parte delantera/trasera. Como se ha analizado en relación con la Figura 5, se determinan las dos marcas de tiempo que definen el inicio y el final de una secuencia de conducción (2010). Cada una de las marcas de tiempo está asociada con una señal de entrada o una señal de salida, respectivamente, Comenzando en la marca de tiempo de inicio y continuando hasta la marca de tiempo de finalización, el método analiza los datos en una pequeña ventana incrementando punto por punto (2012). A través de la ventana, el método utiliza técnicas de coincidencia de patrones para detectar un pico característico en el campo magnético debido al puesta en marcha del automóvil (2014). Si se detecta este pico, entonces se sabe que el teléfono está en el asiento delantero en la marca de tiempo que corresponde a la marca de tiempo en que ocurre el pico del campo magnético de puesta en marcha del automóvil (2018). Si no se detecta el pico de puesta en marcha del automóvil, entonces el método no se utiliza para determinar la determinación de la parte delantera/trasera (2016).
Por tanto, este método se usa para determinar si hay un teléfono en la parte delantera o trasera del vehículo mediante mediciones del campo magnético. Cabe señalar que los valores del campo magnético en la parte delantera y trasera del vehículo son diferentes, y que cada vehículo registrará valores diferentes. Sin embargo, cuando se pone en marcha el automóvil, el pico del campo magnético se detecta en la parte delantera del vehículo y se usa en el método. Esto nos permite no solo determinar si hay un teléfono en la parte delantera del vehículo cuando se pone en marcha el vehículo, pero nos permite identificar valores promedio del campo magnético en la parte delantera y trasera del vehículo para diferentes vehículos. Por ejemplo, una vez que vemos que hay un teléfono en la parte delantera del vehículo desde el pico de "puesta en marcha del automóvil", entonces se pueden recopilar datos sobre los valores promedio del campo magnético en la parte delantera y trasera del vehículo en cuestión y comparar estos valores con los de viajes futuros.
Debe apreciarse que las etapas específicas ilustradas en la Figura 20 proporcionan un método particular para determinar si el teléfono está ubicado en el asiento delantero al momento en que se pone en marcha el automóvil de acuerdo con una realización de la presente invención. También se pueden realizar otras secuencias de etapas de acuerdo con realizaciones alternativas. Por ejemplo, las realizaciones alternativas de la presente invención pueden realizar las etapas descritas anteriormente en un orden diferente. Es más, las etapas individuales ilustradas en la Figura 20 puede incluir múltiples subetapas que pueden realizarse en varias secuencias según sea apropiado para la etapa individual. Asimismo, se pueden agregar o eliminar etapas adicionales dependiendo de las aplicaciones particulares. Una persona experta en la materia reconocería muchas variantes, modificaciones y alternativas.
Los ejemplos y realizaciones descritos en el presente documento tienen únicamente fines ilustrativos. Diversas modificaciones o cambios en vista de las mismas serán evidentes para los expertos en la materia. Estos deben incluirse dentro del alcance de esta solicitud y del alcance de las reivindicaciones adjuntas, que siguen.
Claims (15)
1. Un método para alinear un dispositivo móvil (101) que tiene un acelerómetro (112), un giroscopio (116), y un eje de alineación a un sistema de referencia de un vehículo, comprendiendo el método:
colocar el dispositivo móvil (101) en el vehículo;
obtener datos de aceleración del acelerómetro (112) del dispositivo móvil durante un evento de conducción; dividir los datos de aceleración en una pluralidad de ventanas;
clasificar los datos de aceleración dentro de cada ventana de la pluralidad de ventanas para detectar:
uno o más eventos de frenado representados por datos de aceleración clasificados como un evento de frenado en un primer conjunto de ventanas de la pluralidad de ventanas durante el evento de conducción; y uno o más eventos de aceleración hacia delante representados por datos de aceleración clasificados como un evento de aceleración hacia delante en un segundo conjunto de ventanas durante el evento de conducción;
determinar, usando uno o más eventos de aceleración hacia delante y/o uno o más eventos de frenado, una dirección de desplazamiento del vehículo con respecto al marco de referencia del vehículo en relación con la dirección del dispositivo móvil;
obtener datos de medición angular del giroscopio (116) del dispositivo móvil; y
durante el evento de conducción, alinear, usando los datos de medición angular, el eje de alineación del dispositivo móvil con el marco de referencia del vehículo.
2. El método de la reivindicación 1, en donde el uno o más eventos de frenado y el uno o más eventos de aceleración hacia delante estáncaracterizados poral menos uno de una magnitud de aceleración proyectada sobre un plano xy que tiene una normal alineada con la aceleración debida a la gravedad, una desviación estándar, una media, curtosis, sesgo, un valor máximo, un valor mínimo, coeficientes de ondículas, coeficientes FFT o características calculadas utilizando métodos de selección de características no supervisados que incluyen al menos uno de los codificadores automáticos dispersos o las máquinas Boltzmann restringidas.
3. El método de la reivindicación 1, en donde uno o más eventos de frenado y uno o más eventos de aceleración hacia delante estáncaracterizados poruna duración, una marca de tiempo y una magnitud de aceleración sobre un umbral predeterminado.
4. El método de la reivindicación 1, en donde determinar la dirección de desplazamiento del vehículo comprende:
proyectar los datos de aceleración del acelerómetro (112) sobre cada eje de un plano x-y que tiene una normal alineada con la aceleración debida a la gravedad en un ángulo de 360 grados en incrementos predeterminados; determinar un ángulo en el que la aceleración a lo largo de al menos uno de los ejes x o y es máxima; y definir la dirección de desplazamiento del vehículo como el ángulo en el que la aceleración a lo largo de al menos uno de los ejes x o y es máxima.
5. El método de la reivindicación 1, en donde la colocación del dispositivo móvil (101) en el vehículo resulta de que un usuario que tiene el dispositivo móvil entre al vehículo o que el usuario coloque un elemento que contiene el dispositivo móvil dentro del vehículo.
6. Un método de determinar una posición de un dispositivo móvil (101) en un vehículo, comprendiendo el método:
obtener datos del acelerómetro recopilados usando un acelerómetro (112) en el dispositivo móvil;
obtener datos de orientación angular recopilados usando un giroscopio (116) en el dispositivo móvil; determinar una hora de inicio de un evento de conducción;
determinar un lado de entrada para el dispositivo móvil usando los datos de orientación angular;
detectar un evento de aceleración;
durante el evento de conducción, alinear el dispositivo móvil con un marco de referencia del vehículo usando el método de cualquiera de las reivindicaciones 1 a 5;
determinar una ubicación delantera/trasera del dispositivo móvil;
detectar un evento de frenado;
determinar una hora de finalización del evento de conducción;
determinar un lado de salida para el dispositivo móvil después de la hora de finalización del evento de conducción; y
determinar la posición del dispositivo móvil en el vehículo durante al menos una porción del evento de conducción.
7. El método de la reivindicación 6, en donde determinar al menos uno del lado de entrada para el dispositivo móvil (101) o del lado de salida para el dispositivo móvil comprende medir un valor de guiñada para el dispositivo móvil asociado con la hora de inicio.
8. El método de la reivindicación 7, en donde medir el valor de guiñada comprende:
obtener datos de giro recopilados usando el giroscopio (116) en el dispositivo móvil (101), en donde los datos de giro son con respecto a un vector alineado con la aceleración debida a la gravedad; y
detectar un giro en un plano x-y ortogonal al vector alineado con la aceleración debida a la gravedad, en donde el giro es mayor que un umbral predeterminado.
9. El método de la reivindicación 7, en donde medir el valor de guiñada comprende:
obtener datos de giro recopilados usando el giroscopio (116) en el dispositivo móvil (101), en donde los datos de giro son con respecto a un vector alineado con la aceleración debida a la gravedad; y
detectar un giro en un plano x-y ortogonal al vector alineado con la aceleración debida a la gravedad, en donde el giro estácaracterizado porun patrón asociado con la entrada del usuario.
10. El método de la reivindicación 6, en donde determinar el lado de entrada del dispositivo móvil (101) comprende:
proporcionar datos de aceleración y datos de guiñada, en donde un eje y del dispositivo móvil está alineado con un eje longitudinal del vehículo y un eje x del dispositivo móvil está alineado con un eje transversal que es perpendicular tanto al eje longitudinal del vehículo como a la aceleración debida a la gravedad;
seleccionar un subconjunto de los datos de aceleración y de guiñada proporcionados, en donde el subconjunto está asociado con un tiempo predeterminado alrededor de una hora de inicio de un evento de conducción; predecir un lado de entrada para el dispositivo móvil usando al menos uno de un método basado en productos vectoriales, un método de integrales o basado en el cinturón de seguridad;
seleccionar un segundo subconjunto de los datos de aceleración y datos de guiñada proporcionados, en donde el segundo subconjunto está asociado con un tiempo de conducción del evento de conducción; y
predecir una posición transversal del dispositivo móvil en el vehículo durante el tiempo de conducción usando un método de aceleración centrípeta.
11. El método de la reivindicación 10, en donde predecir al menos uno del lado de entrada o el lado de salida comprende calcular una combinación ponderada de predicciones resultantes de una pluralidad de al menos uno de un método basado en productos vectoriales, un método de integrales o un método basado en el cinturón de seguridad.
12. El método de la reivindicación 10, en donde determinar la posición transversal comprende calcular una combinación ponderada de al menos una pluralidad de un método de guiñada, un método de aceleración centrípeta, un método de producto vectorial o un método de integrales.
13. El método de la reivindicación 10, en donde el método de integrales comprende:
proporcionar datos de aceleración y datos de guiñada, en donde un eje y del dispositivo móvil (101) está alineado con un eje longitudinal del vehículo y un eje x del dispositivo móvil está alineado con un eje transversal que es perpendicular tanto al eje longitudinal del vehículo como a la aceleración debida a la gravedad;
seleccionar un subconjunto de los datos de aceleración y de guiñada proporcionados, en donde el subconjunto está asociado con un tiempo predeterminado alrededor de una hora de inicio de un evento de conducción; determinar un signo de una integral del subconjunto proyectada sobre el eje x del dispositivo móvil y calculada durante una ventana de tiempo predeterminada que rodea la hora de inicio;
predecir que el dispositivo móvil entra por el lado derecho del vehículo si el signo de la integral del subconjunto es positivo;
predecir que el dispositivo móvil entra por el lado izquierdo del vehículo si el signo de la integral del subconjunto es negativo;
seleccionar un segundo subconjunto de los datos de aceleración y datos de guiñada proporcionados, en donde el segundo subconjunto está asociado con un tiempo predeterminado alrededor de una hora de finalización del evento de conducción;
seleccionar un segundo subconjunto de los datos de aceleración y datos de guiñada proporcionados, en donde el segundo subconjunto está asociado con un tiempo predeterminado alrededor de una hora de finalización del evento de conducción;
determinar un signo de una integral del segundo subconjunto proyectada sobre el eje x del dispositivo móvil y calculada durante una ventana de tiempo predeterminada que rodea la hora de finalización;
predecir que el dispositivo móvil entra por el lado derecho del vehículo si el signo de la integral del subconjunto es positivo;
predecir que el dispositivo móvil sale por el lado izquierdo del vehículo si el signo de la integral del segundo subconjunto es positivo; y
predecir que el dispositivo móvil sale por el lado derecho del vehículo si el signo de la integral del segundo subconjunto es negativo.
14. El método de la reivindicación 6, en donde determinar la ubicación delantera/trasera del vehículo comprende:
obtener datos de aceleración asociados con el tiempo de conducción de un evento de conduccióncaracterizadoporuna señal de entrada inicial y una señal de salida terminal; y
determinar una posición longitudinal del dispositivo móvil (101) en el vehículo basándose en al menos uno de un método de detección de baches y un método de aceleración Y, Z pareada.
15. El método de la reivindicación 14, en donde determinar la posición longitudinal del dispositivo móvil en el vehículo comprende calcular una combinación ponderada del método de detección de baches y el método de aceleración Y, Z pareada.
Applications Claiming Priority (4)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US201261745934P | 2012-12-26 | 2012-12-26 | |
US201261745931P | 2012-12-26 | 2012-12-26 | |
US201261745935P | 2012-12-26 | 2012-12-26 | |
US201361882383P | 2013-09-25 | 2013-09-25 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
ES2967089T3 true ES2967089T3 (es) | 2024-04-26 |
Family
ID=50975695
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
ES18209286T Active ES2967089T3 (es) | 2012-12-26 | 2013-12-23 | Métodos y sistemas de identificación de conductores |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (6) | US9398423B2 (es) |
EP (2) | EP2939031B1 (es) |
AU (2) | AU2013370495B2 (es) |
ES (1) | ES2967089T3 (es) |
WO (1) | WO2014105846A2 (es) |
Families Citing this family (60)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9916625B2 (en) | 2012-02-02 | 2018-03-13 | Progressive Casualty Insurance Company | Mobile insurance platform system |
EP2939031B1 (en) | 2012-12-26 | 2019-01-30 | TrueMotion, Inc. | Methods and systems for driver identification |
US20210314733A1 (en) * | 2013-12-03 | 2021-10-07 | Sfara, Inc. | System and method for determining when smartphone is in vehicle |
US11222534B2 (en) | 2013-12-20 | 2022-01-11 | Sfara, Inc. | System and method for smartphone communication during vehicle mode |
US9995584B1 (en) * | 2014-01-10 | 2018-06-12 | Allstate Insurance Company | Driving patterns |
US9898759B2 (en) * | 2014-03-28 | 2018-02-20 | Joseph Khoury | Methods and systems for collecting driving information and classifying drivers and self-driving systems |
JP6413452B2 (ja) * | 2014-08-06 | 2018-10-31 | 富士通株式会社 | 電子機器及び移動判定プログラム |
US20160187129A1 (en) * | 2014-12-31 | 2016-06-30 | Qualcomm Incorporated | Mobile device in-vehicle localization using inertial sensors |
US20160187128A1 (en) * | 2014-12-31 | 2016-06-30 | Qualcomm Incorporated | Mobile device in-vehicle localization using inertial sensors |
US9836962B1 (en) | 2015-01-20 | 2017-12-05 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Determining abnormal traffic conditions from a broadcast of telematics data originating from another vehicle |
US9505365B1 (en) | 2015-05-15 | 2016-11-29 | Ford Global Technologies, Llc | Wearable data management during an incident |
EP3073450B1 (en) | 2015-03-27 | 2017-09-27 | Tata Consultancy Services Limited | System and method for monitoring driving behavior of a driver |
US9892363B2 (en) * | 2015-05-07 | 2018-02-13 | Truemotion, Inc. | Methods and systems for sensor-based driving data collection |
US10072932B2 (en) * | 2015-05-07 | 2018-09-11 | Truemotion, Inc. | Motion detection system for transportation mode analysis |
RU2702243C2 (ru) * | 2015-05-15 | 2019-10-07 | ФОРД ГЛОУБАЛ ТЕКНОЛОДЖИЗ, ЭлЭлСи | Определение расположения пользователя транспортного средства |
RU2714360C2 (ru) * | 2015-05-15 | 2020-02-14 | ФОРД ГЛОУБАЛ ТЕКНОЛОДЖИЗ, ЭлЭлСи | Компьютер и способ определения расположения пользователя транспортного средства |
US9510159B1 (en) | 2015-05-15 | 2016-11-29 | Ford Global Technologies, Llc | Determining vehicle occupant location |
US9467817B1 (en) | 2015-05-15 | 2016-10-11 | Ford Global Technologies, Llc | Determining vehicle occupant location |
US9630628B2 (en) | 2015-05-15 | 2017-04-25 | Ford Global Technologies, Llc | Hand-on steering wheel detection |
US9576322B1 (en) * | 2015-06-29 | 2017-02-21 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | System and method for determining an indication of a location of a device in a vehicle |
US10977592B2 (en) * | 2015-07-20 | 2021-04-13 | Infratech Corp. | Systems and methods for worksite safety management and tracking |
IN2015CH03866A (es) | 2015-07-28 | 2015-08-14 | Wipro Ltd | |
WO2017049137A1 (en) | 2015-09-17 | 2017-03-23 | Truemotion, Inc. | Systems and methods for detecting and assessing distracted drivers |
US10054446B2 (en) * | 2015-11-17 | 2018-08-21 | Truemotion, Inc. | Methods and systems for combining sensor data to measure vehicle movement |
US10824735B2 (en) * | 2016-01-19 | 2020-11-03 | Ictk Holdings Co., Ltd. | Vehicle security network device and method for controlling same |
US11691565B2 (en) | 2016-01-22 | 2023-07-04 | Cambridge Mobile Telematics Inc. | Systems and methods for sensor-based detection, alerting and modification of driving behaviors |
US10040372B2 (en) * | 2016-02-23 | 2018-08-07 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Identifying and localizing a vehicle occupant by correlating hand gesture and seatbelt motion |
US10219116B2 (en) * | 2016-03-10 | 2019-02-26 | Allstate Insurance Company | Detection of mobile device location within vehicle using vehicle based data and mobile device based data |
US11134360B2 (en) * | 2016-04-18 | 2021-09-28 | Cambridge Mobile Telematics Inc. | Methods and systems for orienting a mobile device to a vehicle's reference frame |
US11072339B2 (en) | 2016-06-06 | 2021-07-27 | Truemotion, Inc. | Systems and methods for scoring driving trips |
US10567919B2 (en) | 2016-09-13 | 2020-02-18 | Arity International Limited | Detecting device movement and/or device usage within a vehicle |
US9654932B1 (en) | 2016-09-13 | 2017-05-16 | Allstate Insurance Company | Systems and methods for detecting mobile device movement within a vehicle using accelerometer data |
US10743821B2 (en) * | 2016-10-21 | 2020-08-18 | Tata Consultancy Services Limited | Anomaly detection by self-learning of sensor signals |
US9809159B1 (en) | 2016-12-28 | 2017-11-07 | Allstate Insurance Company | System and methods for detecting vehicle braking events using data from fused sensors in mobile devices |
US10149116B1 (en) | 2017-01-27 | 2018-12-04 | Allstate Insurance Company | Early notification of driving status to a mobile device |
US9900747B1 (en) | 2017-05-16 | 2018-02-20 | Cambridge Mobile Telematics, Inc. | Using telematics data to identify a type of a trip |
US20180364722A1 (en) * | 2017-06-16 | 2018-12-20 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Road hazard detection |
US20190019254A1 (en) * | 2017-07-14 | 2019-01-17 | Allstate Insurance Company | Distributed data processing systems for processing remotely captured sensor data |
CN111247565B (zh) * | 2017-09-06 | 2022-06-03 | 瑞士再保险有限公司 | 用于移动远程信息处理装置的电子日志记录和跟踪检测系统及其对应方法 |
US11180154B2 (en) * | 2017-10-17 | 2021-11-23 | The Regents Of The University Of Michigan | Fingerprinting drivers based on vehicle turns |
US11688212B2 (en) | 2017-10-31 | 2023-06-27 | Upstream Security, Ltd. | Machine learning techniques for classifying driver behavior |
US10423964B2 (en) | 2017-12-29 | 2019-09-24 | Scott Kimmel | User controlled event record system |
EP3514744A1 (en) * | 2018-01-23 | 2019-07-24 | Hitachi, Ltd. | Vehicle operation analysis of a driver |
US11688207B2 (en) | 2018-07-26 | 2023-06-27 | Upstream Security, Ltd. | System and method for contextually monitoring vehicle state |
US10993080B2 (en) | 2018-08-21 | 2021-04-27 | Truemotion, Inc. | Systems and methods for transportation mode determination using a magnetometer |
WO2020083776A1 (en) * | 2018-10-24 | 2020-04-30 | Alps Electric Europe Gmbh | Asset tracking device, asset and a method of determining whether an asset tracking device is transported by a predetermined type of transportation means |
US11834051B2 (en) | 2019-02-14 | 2023-12-05 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Methods and systems for sequential micro-activity based driver detection on smart devices |
US11262763B2 (en) | 2019-05-01 | 2022-03-01 | Smartdrive Systems, Inc. | Systems and methods for using risk profiles for creating and deploying new vehicle event definitions to a fleet of vehicles |
US11609579B2 (en) | 2019-05-01 | 2023-03-21 | Smartdrive Systems, Inc. | Systems and methods for using risk profiles based on previously detected vehicle events to quantify performance of vehicle operators |
US11300977B2 (en) * | 2019-05-01 | 2022-04-12 | Smartdrive Systems, Inc. | Systems and methods for creating and using risk profiles for fleet management of a fleet of vehicles |
US10964126B2 (en) * | 2019-08-26 | 2021-03-30 | Capital One Services, Llc | Estimating a rate-based fare utilizing location data and transaction data |
US11810198B2 (en) | 2020-05-26 | 2023-11-07 | BlueOwl, LLC | Systems and methods for identifying distracted driving events using common features |
US11518391B1 (en) | 2020-05-26 | 2022-12-06 | BlueOwl, LLC | Systems and methods for identifying distracted driving events using semi-supervised clustering |
CN112026781A (zh) * | 2020-06-22 | 2020-12-04 | 心有灵犀科技股份有限公司 | 一种驾驶员行为数据的分析方法及系统 |
US11518392B1 (en) | 2020-06-26 | 2022-12-06 | BlueOwl, LLC | Systems and methods for identifying distracted driving events using unsupervised clustering |
US11399261B1 (en) | 2020-06-26 | 2022-07-26 | BlueOwl, LLC | Systems and methods for determining mobile device status |
US11653186B2 (en) | 2020-06-26 | 2023-05-16 | BlueOwl, LLC | Systems and methods for determining application status |
US11363426B1 (en) | 2020-07-07 | 2022-06-14 | BlueOwl, LLC | Systems and methods for verifying reliability of sensor data received from mobile devices |
US11845447B2 (en) | 2021-12-27 | 2023-12-19 | Here Global B.V. | Method, apparatus, and system for detecting an on-boarding or off-boarding event based on mobile device sensor data |
US11987260B2 (en) | 2022-07-12 | 2024-05-21 | Cambridge Mobile Telematics Inc. | Method and system for driver alerts based on sensor data and contextual information |
Family Cites Families (51)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5903454A (en) | 1991-12-23 | 1999-05-11 | Hoffberg; Linda Irene | Human-factored interface corporating adaptive pattern recognition based controller apparatus |
US8140358B1 (en) | 1996-01-29 | 2012-03-20 | Progressive Casualty Insurance Company | Vehicle monitoring system |
US8090598B2 (en) | 1996-01-29 | 2012-01-03 | Progressive Casualty Insurance Company | Monitoring system for determining and communicating a cost of insurance |
US20080154629A1 (en) | 1997-10-22 | 2008-06-26 | Intelligent Technologies International, Inc. | Vehicle Speed Control Method and Arrangement |
US7966078B2 (en) | 1999-02-01 | 2011-06-21 | Steven Hoffberg | Network media appliance system and method |
JP2005535886A (ja) * | 2002-08-13 | 2005-11-24 | ディーアールエス コミュニケーションズ カンパニー,エルエルシー | ネットワーク・モバイル通信デバイスの相対位置を決定するための方法およびシステム |
US7209886B2 (en) | 2003-01-22 | 2007-04-24 | Biometric Technologies, Inc. | System and method for implementing healthcare fraud countermeasures |
US20040236475A1 (en) | 2003-02-27 | 2004-11-25 | Mahesh Chowdhary | Vehicle safety management system that detects frequent lane change violations |
US7119716B2 (en) | 2003-05-28 | 2006-10-10 | Legalview Assets, Limited | Response systems and methods for notification systems for modifying future notifications |
US9311676B2 (en) | 2003-09-04 | 2016-04-12 | Hartford Fire Insurance Company | Systems and methods for analyzing sensor data |
US7848765B2 (en) * | 2005-05-27 | 2010-12-07 | Where, Inc. | Location-based services |
JP4413835B2 (ja) * | 2005-08-24 | 2010-02-10 | 日産自動車株式会社 | 車両用運転操作補助装置および車両用運転操作補助装置を備えた車両 |
US20070136107A1 (en) | 2005-12-12 | 2007-06-14 | American International Group, Inc. | Method and system for determining automobile insurance rates based on driving abilities of individuals |
EP2025178A2 (en) * | 2006-05-31 | 2009-02-18 | TRX Systems, Inc. | Method and system for locating and monitoring first responders |
US8117049B2 (en) | 2007-04-10 | 2012-02-14 | Hti Ip, Llc | Methods, systems, and apparatuses for determining driver behavior |
US9117246B2 (en) | 2007-07-17 | 2015-08-25 | Inthinc Technology Solutions, Inc. | System and method for providing a user interface for vehicle mentoring system users and insurers |
JP4519891B2 (ja) | 2007-08-10 | 2010-08-04 | 株式会社日本自動車部品総合研究所 | 車両情報報知装置 |
US8284039B2 (en) | 2008-03-05 | 2012-10-09 | Earthwave Technologies, Inc. | Vehicle monitoring system with power consumption management |
US20090315704A1 (en) * | 2008-06-19 | 2009-12-24 | Global Biomedical Development, Llc, A Georgia Limited Liability Company | Method and Integrated System for Tracking Luggage |
KR101319471B1 (ko) * | 2008-08-29 | 2013-10-17 | 미쓰비시덴키 가부시키가이샤 | 부감 화상 생성장치, 부감 화상 생성방법 및 기록매체 |
US7832111B2 (en) * | 2008-09-09 | 2010-11-16 | Memsic, Inc. | Magnetic sensing device for navigation and detecting inclination |
US20100097208A1 (en) * | 2008-10-20 | 2010-04-22 | G-Tracking, Llc | Method and System for Tracking Assets |
US20100131300A1 (en) | 2008-11-26 | 2010-05-27 | Fred Collopy | Visible insurance |
US8285439B2 (en) | 2009-04-07 | 2012-10-09 | Ford Global Technologies, Llc | System and method for performing vehicle diagnostics |
EP2440284B1 (en) * | 2009-06-09 | 2018-09-12 | Setpoint Medical Corporation | Nerve cuff with pocket for leadless stimulator |
US8332146B2 (en) * | 2009-06-10 | 2012-12-11 | G-Tracking, Llc | Method and system for characterizing ride experiences |
US20100318257A1 (en) * | 2009-06-15 | 2010-12-16 | Deep Kalinadhabhotla | Method and system for automatically calibrating a three-axis accelerometer device |
JP5143103B2 (ja) * | 2009-09-30 | 2013-02-13 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 車両の運動制御装置 |
US8635091B2 (en) | 2009-12-17 | 2014-01-21 | Hartford Fire Insurance Company | Systems and methods for linking vehicles to telematics-enabled portable devices |
US8296007B2 (en) | 2010-05-05 | 2012-10-23 | Ford Global Technologies, Llc | Embedded vehicle data recording tools for vehicle servicing |
CA2799714C (en) | 2010-05-17 | 2017-08-22 | The Travelers Indemnity Company | Monitoring customer-selected vehicle parameters |
US8843290B2 (en) * | 2010-07-22 | 2014-09-23 | Qualcomm Incorporated | Apparatus and methods for calibrating dynamic parameters of a vehicle navigation system |
WO2012019800A2 (en) * | 2010-08-13 | 2012-02-16 | Arwe Service Gmbh | Method for vehicle conditioning and provision |
US8467967B2 (en) * | 2010-08-25 | 2013-06-18 | Trimble Navigation Limited | Smart-phone bracket for car and truck navigation |
WO2012040392A2 (en) | 2010-09-21 | 2012-03-29 | Cellepathy Ltd. | System and method for sensor-based determination of user role, location, and/or state of one of more in-vehicle mobile devices and enforcement of usage thereof |
US9800716B2 (en) | 2010-09-21 | 2017-10-24 | Cellepathy Inc. | Restricting mobile device usage |
US20120214463A1 (en) | 2010-11-05 | 2012-08-23 | Smith Michael J | Detecting use of a mobile device by a driver of a vehicle, such as an automobile |
US20120173195A1 (en) * | 2010-12-03 | 2012-07-05 | Qualcomm Incorporated | Inertial sensor aided heading and positioning for gnss vehicle navigation |
US10296977B2 (en) | 2011-01-17 | 2019-05-21 | Imetrik Technologies Inc. | Computer-implemented method and system for reporting a confidence score in relation to a vehicle equipped with a wireless-enabled usage reporting device |
US20120197669A1 (en) | 2011-01-27 | 2012-08-02 | Kote Thejovardhana S | Determining Cost of Auto Insurance |
CA2769788C (en) * | 2011-03-23 | 2019-08-13 | Trusted Positioning Inc. | Methods of attitude and misalignment estimation for constraint free portable navigation |
US9727834B2 (en) | 2011-06-08 | 2017-08-08 | Jerome Reyes | Remote measurement via on-site portable platform |
US20130006674A1 (en) * | 2011-06-29 | 2013-01-03 | State Farm Insurance | Systems and Methods Using a Mobile Device to Collect Data for Insurance Premiums |
US20130018766A1 (en) * | 2011-07-12 | 2013-01-17 | Edwin Roy Christman | Minimalist approach to roadway electrification |
US9298575B2 (en) * | 2011-10-12 | 2016-03-29 | Lytx, Inc. | Drive event capturing based on geolocation |
US20130316310A1 (en) * | 2012-05-03 | 2013-11-28 | Greenroad Driving Technologies Ltd. | Methods for determining orientation of a moving vehicle |
US9691115B2 (en) * | 2012-06-21 | 2017-06-27 | Cellepathy Inc. | Context determination using access points in transportation and other scenarios |
US20140149145A1 (en) * | 2012-11-29 | 2014-05-29 | State Farm Insurance | System and Method for Auto-Calibration and Auto-Correction of Primary and Secondary Motion for Telematics Applications via Wireless Mobile Devices |
EP2939031B1 (en) | 2012-12-26 | 2019-01-30 | TrueMotion, Inc. | Methods and systems for driver identification |
US20140347223A1 (en) * | 2013-05-24 | 2014-11-27 | Elwha LLC, a limited liability corporation of the State of Delaware | Portable wireless node orientation adjustment |
US20150228129A1 (en) * | 2014-02-10 | 2015-08-13 | Metromile, Inc. | System and method for profiling vehicle usage |
-
2013
- 2013-12-23 EP EP13867214.2A patent/EP2939031B1/en active Active
- 2013-12-23 ES ES18209286T patent/ES2967089T3/es active Active
- 2013-12-23 US US14/139,510 patent/US9398423B2/en active Active
- 2013-12-23 AU AU2013370495A patent/AU2013370495B2/en active Active
- 2013-12-23 WO PCT/US2013/077544 patent/WO2014105846A2/en active Application Filing
- 2013-12-23 EP EP18209286.6A patent/EP3473511B1/en active Active
-
2014
- 2014-02-27 US US14/192,452 patent/US8862486B2/en active Active
- 2014-09-04 US US14/477,519 patent/US10231093B2/en active Active
-
2019
- 2019-02-20 US US16/281,064 patent/US10952044B2/en active Active
- 2019-08-01 AU AU2019210619A patent/AU2019210619B2/en active Active
-
2021
- 2021-02-11 US US17/174,220 patent/US11910281B2/en active Active
-
2024
- 2024-02-09 US US18/438,275 patent/US20240179500A1/en active Pending
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US10231093B2 (en) | 2019-03-12 |
AU2013370495B2 (en) | 2019-05-09 |
EP2939031A2 (en) | 2015-11-04 |
EP3473511A3 (en) | 2019-07-03 |
WO2014105846A2 (en) | 2014-07-03 |
WO2014105846A3 (en) | 2014-10-09 |
US20190182638A1 (en) | 2019-06-13 |
AU2019210619B2 (en) | 2021-08-12 |
EP2939031B1 (en) | 2019-01-30 |
US20210266713A1 (en) | 2021-08-26 |
US11910281B2 (en) | 2024-02-20 |
US20240179500A1 (en) | 2024-05-30 |
US20140370919A1 (en) | 2014-12-18 |
US10952044B2 (en) | 2021-03-16 |
EP3473511A2 (en) | 2019-04-24 |
AU2013370495A1 (en) | 2015-07-09 |
AU2019210619A1 (en) | 2019-08-22 |
US8862486B2 (en) | 2014-10-14 |
US20140180730A1 (en) | 2014-06-26 |
US20140180731A1 (en) | 2014-06-26 |
EP3473511B1 (en) | 2023-08-16 |
EP2939031A4 (en) | 2016-06-01 |
US9398423B2 (en) | 2016-07-19 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
ES2967089T3 (es) | Métodos y sistemas de identificación de conductores | |
US11237184B2 (en) | Methods and systems for pattern-based identification of a driver of a vehicle | |
Bo et al. | You're driving and texting: detecting drivers using personal smart phones by leveraging inertial sensors | |
Liu et al. | Toward detection of unsafe driving with wearables | |
Chu et al. | I am a smartphone and I know my user is driving | |
Siirtola et al. | Ready-to-use activity recognition for smartphones | |
Hemminki et al. | Accelerometer-based transportation mode detection on smartphones | |
Karatas et al. | Leveraging wearables for steering and driver tracking | |
US20150153380A1 (en) | Method and system for estimating multiple modes of motion | |
Li et al. | A driving behavior detection system based on a smartphone's built‐in sensor | |
US20220046387A1 (en) | Methods and systems for orienting a mobile device to a vehicle's reference frame | |
Sun et al. | Combining machine learning and dynamic time wrapping for vehicle driving event detection using smartphones | |
Siirtola et al. | User-independent human activity recognition using a mobile phone: Offline recognition vs. real-time on device recognition | |
Ouyang et al. | An ensemble learning-based vehicle steering detector using smartphones | |
Khokhlov et al. | Design of activity recognition systems with wearable sensors | |
Ouyang et al. | Multiwave: A novel vehicle steering pattern detection method based on smartphones | |
Alqudah et al. | A statistical approach to estimating driving events by a smartphone | |
Bruwer et al. | Comparison of GPS and MEMS support for smartphone-based driver behavior monitoring | |
Karatas et al. | Single-sensor motion and orientation tracking in a moving vehicle | |
Liu et al. | Movement Behavior Recognition Based on Statistical Mobility Sensing. | |
Dogan et al. | Locomotion-transportation recognition via LSTM and GPS derived feature engineering from cell phone data | |
Lakshmi et al. | An efficient human action recognition approach using FCM and random forest | |
Pathane et al. | Driving pattern analysis system using dataset |