TW201412587A - 車輛危險駕駛行為偵測裝置及方法 - Google Patents
車輛危險駕駛行為偵測裝置及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- TW201412587A TW201412587A TW101135265A TW101135265A TW201412587A TW 201412587 A TW201412587 A TW 201412587A TW 101135265 A TW101135265 A TW 101135265A TW 101135265 A TW101135265 A TW 101135265A TW 201412587 A TW201412587 A TW 201412587A
- Authority
- TW
- Taiwan
- Prior art keywords
- vehicle
- axis information
- state
- axis
- driving behavior
- Prior art date
Links
Landscapes
- Traffic Control Systems (AREA)
- Emergency Alarm Devices (AREA)
Abstract
本發明為一種車輛危險駕駛行為偵測裝置及方法,係於車輛上設置有三軸加速度感測器以偵測車輛行駛中之三軸向資訊,利用一運算單元執行分析程序,根據車輛三軸向資訊分析出車輛的狀態變化判斷是否發生危險駕駛行為;若判斷車輛存在有危險駕駛行為,則可將車輛行駛狀態傳遞至一外界單位,以利車禍事故發生時,作為釐清肇事責任歸屬之依據。
Description
本發明是關於一種車輛的偵測判斷系統,特別是指一種可偵測判斷行駛中之車輛是否發生危險駕駛行為的系統。
危險駕駛是造成交通事故的主要原因之一,2010年因酒醉、疲勞所造成的交通事故死亡人數占全球每年約交通意外120萬死亡人數的32%,高達有二千億美元的損失。而在危險駕駛行為的主要原因中,主要有酒後駕駛、疲勞駕駛以及惡意飆車等,除了刻意的飆車行為以外,前面兩種原因大多發生在駕駛人本身自我的精神狀態不佳,因精神無法專注,而於道路上發生危險駕駛行為,對周圍的民眾或物體帶來難以彌補的生命、財產傷害。
當傷害行為發生時,若缺乏客觀的證據資料,往往不易釐清雙方當事人的責任歸屬,而又衍生出更多的後續紛爭,因此,可用以偵測或判斷車輛危險駕駛行為的裝置有其存在必要。
目前雖己有偵測車輛行駛狀態的技術如車載診斷系統(On-Board Diagnostics,OBD),藉由量測車速、引擎轉速、溫度等取得車輛行駛狀態,或是透過行車紀錄器紀錄影像後,分析是否偏移車道或與前車距離過近,來判斷是否危險駕駛,但此類基於影像分析的作法易受天候、光線變化影響,並不理想。
本發明之一主要目的是提供一種車輛危險駕駛行為偵測技術,利用嵌置於車內的微型感測器於車輛行駛過程中偵測是否具有危險駕駛行為,例如轉彎、急煞車、急加速或蛇行等行為,若是,將記錄行駛狀況並即時對外通報。
為達成前述目的,本發明之車輛危險駕駛行為偵測裝置包含有:複數個感測單元,三軸加速度感測器,供裝設於車輛上以偵測車輛的三軸資訊,每一感測單元包含有一三軸加速度感測器及一信號傳送模組,該信號傳送模組連接該三軸加速度感測器,將偵測到的車輛三軸資訊對外傳輸;一運算單元,供設置在車輛內部,該運算單元包含有:一信號接收模組,接收該各個感測單元傳輸出來的車輛三軸資訊;一處理器,內建有一預存模糊理論分析程序所產生的模糊推論器,依據將該信號接收模組蒐集得到的車輛三軸資訊,判斷車輛的狀態變化,判斷是否發生危險駕駛行為;一輸出單元,包含有:一通報模組,係當運算單元分析得知車輛存在危險駕駛行為時,將車輛之即時狀態對外傳輸。
本發明之車輛危險駕駛行為偵測方法,包含有:偵測及接收車輛三軸加速度變化資訊,係接收設於車輛上之三軸加速度感測器偵測出之兩組車輛三軸資訊,每一組車輛三軸資訊包含有X軸資訊、Y軸資訊及Z軸資訊;
車輛三軸資訊平滑化計算,以降低該車輛三軸資訊之雜訊;建立模糊推論規則及分析車輛狀態,係分別建該X軸資訊、Y軸資訊及Z軸資訊之歸屬函數,並建立模糊推論規則,將偵測出之車輛三軸資訊與歸屬函數及模糊推論規則比對,以得知車輛狀態;利用推論出之車輛狀態判斷有無危險駕駛行為。
藉由該三軸加速度感測器可偵測出車輛之三軸資訊,包含有X軸資訊、Y軸資訊及Z軸資訊,其中,X軸資訊可供判斷車體轉彎情形,該Y軸資訊供偵測車體煞車以及加速情形,該Z軸資訊供偵測車輛是否顛簸行駛;藉由該模糊理論分析程序,可得知車輛是否進行轉彎、煞車、加速以及路面顛簸,若連續具有相反方向之轉彎動作,可進一步判斷車輛具有蛇行的危險行為。
請參考圖1所示,本發明車輛危險駕駛行為偵測裝置包含有:複數個感測單元11、12,供裝設於車輛上以偵測車輛的三軸(X,Y,Z)資訊,較佳的設置位置是位於車輛的左前輪及右前輪的三角架處。且感測器的三個軸向,分別對應車輛的前向、橫向與縱向等三個方向,每一個感測單元11、12中包含有一三軸加速度感測器111、121與一信號傳送模組112、122。請參考圖2所示,為車輛的X、Y、Z軸資訊的示意圖,每一個三軸加速度感測器111、121都可擷取
在這三軸上因路面與駕駛行為所引起的震動與晃動參數;信號傳送模組112、122,係連接該三軸加速度感測器111、121,將偵測到的三軸資訊對外傳輸,本實施例中的信號傳送模組112、122為信號發射模組,可選用有線或無線發射器;一運算單元14,設置在車輛內部,具有一信號接收模組141及一處理器142,該信號接收模組141負責接收從信號傳送模組112、122傳輸出來的資料,即加速度感測器111、121偵測到的車輛三軸資訊,本實施例之信號接收模組141是一對應的無線信號接收模組;該處理器142內建有一預存模糊理論分析程序所產生的模糊推論器,負責將蒐集得到的車輛三軸資訊轉換為行駛車輛的狀態變化,判斷是否有發生危險駕駛行為;一輸出單元15,可包含有一通報模組151、一顯示模組152及一警示模組153,當運算單元14判斷車輛存在危險駕駛行為時,該通報模組151將車輛的狀況傳送至一外部的資料接收中心,該警示模組153亦會發出警示訊息以警告駕駛,該顯示模組152則可顯示車輛在正常行駛時的行車狀態。
如圖3所示,基於上述的系統架構,本發明的方法流程包含有以下步驟:接收三軸加速度感測器111、121偵測到的車輛三軸資訊(301)。
車輛三軸量測值平滑化計算(302),由於車輛本身會有怠速震動的現象,為了降低三軸加速度感測器111、121本
身的誤差以及車體震動所產生的雜訊,可先經過平滑化(smoothing)處理,以便之後進行分析,平滑化處理公式如下:
其中x(t)代表第t個時間點的三軸加速度感測器其中一軸資訊的輸出值,n為平滑化視窗的大小。例如,當設定三軸加速度感測器111、121的資料傳輸速率為250ms,即每秒取樣4次,可將n設定為2,以避免感測資訊過度失真;請參考圖4A與4B,分別顯示車輛三軸資訊未經過平滑化處理與經過平滑化處理的資料波形,可降低雜訊或元件誤差對後續運算產生的影響。
建立模糊推論規則及分析車輛狀態(303),由於獲得車輛三軸感測資訊後並無法直接得到行車狀態,且行車狀態為模糊性的現象,所以本發明以模糊推論器作為分析車輛行駛狀態的工具,在蒐集車輛車體的加速度變化後,利用預先建立的模糊推論規則分析車輛的行駛狀態;本發明因為用到兩個三軸加速度感測器111、121,又每一個三軸加速度感測器111、121可提供X、Y、Z軸三種資訊,其中X軸資訊可偵測車體轉彎情形,Y軸資訊可偵測車體煞車以及加速情形,Z軸資訊供偵測車輛是否顛簸行駛。
請參考圖5~圖7所示,設置在車輛左前輪與右前輪的兩個三軸加速度感測器111、121其歸屬函數相同。X軸歸屬函數包括有左轉(Left)、右轉(Right)及正常(Normal)狀態;Y軸歸屬函數包括有急加速(Accelerate)、急煞車(Brake)
及正常(Normal)狀態;Z軸歸屬函數包括有上(Rise)、下(Drop)及正常(Normal)狀態。
完成歸屬函數定義後,本發明主要設計8個推論規則來判斷車輛行駛車輛的狀態,分別為正常行駛(Normal)、左轉(Left)、右轉(Right)、煞車(Brake)、加速(Accelerate)以及路面顛簸(Bump)。
下列表格為模糊推論器所依據的模糊推論規則及各規則所對應的車輛推論狀態:
在上述表格中的“Left-X”、“Left-Y”、“Left-Z”分別代表設在左前輪之三軸加速度感測器111所感測到的X、Y、Z軸資訊;“Right-X”、“Right-Y”、“Right-Z”分別代表設在右前輪之三軸加速度感測器121所感測到的X、Y、Z軸資訊;每一筆取樣感測資訊,參考對應的歸屬函數及前述推論規則可推論出車輛狀態。
依據推論出之車輛狀態判斷有無危險駕駛行為(304),
由於在行駛中受到路面因素以及車輛本身震動的影響,所蒐集到的三軸感測資訊會有一些異常信號,再加上車輛要完成一個行車動作需要一段連續時間才會完成,例如轉彎、急煞或加速等動作,所以本發明再考慮時間因素,以提高辨識的正確率。請參考圖8所示,本發明加入時間以及計數次數的判斷流程圖如下圖所示:
首先取得模糊推論之車輛狀態(801),即取得前述利用模糊推論規則判斷出之車輛狀態;
判斷該種車輛狀態之計數次數是否為零(802),若是,則代表該種車輛狀態未曾計數,故開始計數並累加計數次數(803);
若計數次數不為零,代表該種車輛狀態曾計數,再進一步判斷本次車輛狀態與前一次同樣車輛狀態下的相距時間是否超過一預設時間長度t(804);
若已超過該預設時間長度t,則令計數次數歸零(805),並回到步驟(803),重新開始計數並累加計數次數;
若未超過該預設時間長度t,判斷累加的計數次數是否達到一預設門檻值n(806);
若計數次數未達到該預設門檻值n,則繼續累加計數次數(807);
若計數次數達到該預設門檻值n,則確定該行車狀態之態樣,並輸出該行車狀態(808)。
以下以「右轉」的行車狀態為範例,具體說明前述步驟801~808。首先設定該預設時間長度t為1秒,判斷右轉的設定門檻值n為3次。三軸加速度感測器111、121傳送車
輛感測資訊時間為0.25s一次。前次計數次數以及計時時間分別為0以及Null。
取得模糊推論之車輛狀態:右轉
右轉計數次數:0→(右轉計數次數檢查為0)→1
計時時間:Null→開始計時
取得模糊推論之車輛狀態:右轉
右轉計數次數:1→(右轉計數次數檢查不為0)→(與上次計數次數在設定時間內0.25s<1s)→(計數次數1<7)→2
計時時間:0.25s
取得模糊推論之車輛狀態:右轉
右轉計數次數:2→(右轉計數次數檢查不為0)→(與上次計數次數在設定時間內0.5s<1s)→(計數次數2<7)→3
計時時間:0.5s
取得模糊推論之車輛狀態:右轉
右轉計數次數:3→(右轉計數次數檢查不為0)→(與上次計數次數在設定時間內0.75s<1s)→(計數次數3等於設定門檻值)。
當連續取得四筆的資料均顯示行車狀態為「右轉」後,即確定目前的行車狀態為右轉。
因此,本發明可利用前述的作法判斷出車輛在行駛的多種狀態,例如左轉、右轉、煞車、加速等,另外,若判斷
車輛有進行一個轉彎後,若在限定的△t時間內下一個轉彎狀態是為相反的轉彎,則可判斷車輛可能處於蛇行狀態;且根據三軸加速度感測器111、121的Z軸資訊,可再獲得路面狀況是否凹凸不平。
本發明先分析出車輛車體姿勢,再判斷車輛的行駛狀態,如轉彎、煞車、加速、蛇行以及路面顛簸,並將所偵測之資訊以網際網路傳遞到第三方雲端伺服器16(如,Dropbox)儲存,以利做為釐清肇事責任歸屬之依據。
11、12‧‧‧感測單元
111、121‧‧‧三軸加速度感測器
112、122‧‧‧信號傳送模組
14‧‧‧運算單元
141‧‧‧信號接收模組
142‧‧‧處理器
15‧‧‧輸出單元
151‧‧‧通報模組
152‧‧‧顯示模組
153‧‧‧警示模組
16‧‧‧雲端伺服器
圖1:本發明車輛危險駕駛行為偵測裝置的系統電路方塊圖。
圖2:車輛三軸的軸向示意圖。
圖3:本發明車輛危險駕駛行為偵測方法流程圖。
圖4A:未經過平滑化處理的車輛三軸資訊。
圖4B:經過平滑化處理的車輛三軸資訊。
圖5:本發明X軸資訊歸屬函數圖。
圖6:本發明Y軸資訊歸屬函數圖。
圖7:本發明Z軸資訊歸屬函數圖。
圖8:本發明行車狀態判斷流程圖。
11、12‧‧‧感測單元
111、121‧‧‧三軸加速度感測器
112、122‧‧‧信號傳送模組
14‧‧‧運算單元
141‧‧‧信號接收模組
142‧‧‧處理器
15‧‧‧輸出單元
151‧‧‧通報模組
152‧‧‧顯示模組
153‧‧‧警示模組
16‧‧‧雲端伺服器
Claims (10)
- 一種車輛危險駕駛行為偵測裝置,包含有:複數個感測單元,三軸加速度感測器,供裝設於車輛上以偵測車輛的三軸資訊,每一感測單元包含有一三軸加速度感測器及一信號傳送模組,該信號傳送模組連接該三軸加速度感測器,將偵測到的車輛三軸資訊對外傳輸;一運算單元,供設置在車輛內部,該運算單元包含有:一信號接收模組,接收該各個感測單元傳輸出來的車輛三軸資訊;一處理器,內建有一預存模糊理論分析程序所產生的模糊推論器,依據將該信號接收模組蒐集得到的車輛三軸資訊,判斷車輛的狀態變化,判斷是否發生危險駕駛行為;一輸出單元,包含有:一通報模組,係當運算單元分析得知車輛存在危險駕駛行為時,將車輛之即時狀態對外傳輸。
- 如請求項1所述之車輛危險駕駛行為偵測裝置,該通報模組進一步包含:一警示模組,係當運算單元分析得知車輛存在危險駕駛行為時,產生警示訊息以警告車輛內之駕駛者;一該顯示模組,供顯示車輛在正常行駛時的行車狀態。
- 如請求項1或2所述之車輛危險駕駛行為偵測裝置,該運算單元中之模糊推論器係執行:接收該三軸加速度感測器偵測到的車輛三軸資訊;車輛三軸資訊平滑化計算; 依內建模糊規則推論分析車輛狀態;依據推論出之車輛狀態判斷有無危險駕駛行為。
- 如請求項3所述之車輛危險駕駛行為偵測裝置,該三軸加速度感測器係供分別安裝於車輪三角架處,使三軸加速度感測器的三軸向對應至車輛的前向、橫向與縱向三個方向,以取得車輛狀態。
- 如請求項4所述之車輛危險駕駛行為偵測裝置,該信號傳送模組及該信號接收模組係以電子信號進行資料傳輸,且單一信號接收模組可以同時接收多個信號傳送模組的信號。
- 如請求項5所述之車輛危險駕駛行為偵測裝置,其中,該車輛三軸資訊包含X軸資訊、Y軸資訊及Z軸資訊,該X軸資訊供偵測車體轉彎情形,該Y軸資訊供偵測車體煞車以及加速情形,該Z軸資訊供偵測車輛是否顛簸行駛;該處理器判斷的危險駕駛行為包含有轉彎、急煞車、急加速或蛇行。
- 一種車輛危險駕駛行為偵測方法,包含有:偵測及接收車輛三軸資訊,係接收設於車輛上之複數個三軸加速度感測器偵測出之複數個組車輛三軸資訊,每一組車輛三軸資訊包含有X軸資訊、Y軸資訊及Z軸資訊;車輛三軸資訊平滑化計算,以降低該車輛三軸資訊之雜訊;利用內建X軸資訊、Y軸資訊及Z軸資訊之歸屬函數與模糊推論規則,將偵測出之車輛三軸資訊與歸屬函數及模糊推論規則比對,以得知車輛狀態; 利用推論出之車輛狀態判斷有無危險駕駛行為。
- 如請求項7所述之車輛危險駕駛行為偵測方法,於進行車輛三軸資訊平滑化計算時,係利用一公式計算,該公式為:
- 如請求項8所述之車輛危險駕駛行為偵測方法,該X軸資訊的歸屬函數包括有左轉、右轉及正常狀態;Y軸資訊的歸屬函數包括有急加速、急煞車及正常狀態;Z軸資訊的歸屬函數包括有上、下及正常狀態;其中,該模糊推論規則包含有:若複數組車輛三軸資訊中之X軸資訊均歸屬為正常狀態,係推論車輛為正常狀態;若複數組車輛三軸資訊中之Y軸資訊均歸屬為正常狀態,係推論車輛為正常狀態;若複數組車輛三軸資訊中之Z軸資訊均歸屬為正常狀態,係推論車輛為正常狀態;若複數組車輛三軸資訊中之X軸資訊均歸屬為左轉狀態,係推論車輛為左轉狀態;若複數組車輛三軸資訊中之X軸資訊均歸屬為右轉狀態,係推論車輛為右轉狀態;若複數組車輛三軸資訊中之Y軸資訊均歸屬為加速狀 態,係推論車輛為加速狀態;若複數組車輛三軸資訊中之Y軸資訊均歸屬為煞車狀態,係推論車輛為煞車狀態;若複數組車輛三軸資訊中之Z軸資訊歸屬為上或下的狀態,係推論車輛為顛簸行駛。
- 如請求項9所述之車輛危險駕駛行為偵測方法,在利用推論出之車輛狀態判斷有無危險駕駛行為之步驟中,包含:取得模糊推論之車輛狀態,即取得前述利用模糊推論規則判斷出之車輛狀態;判斷該種車輛狀態之計數次數是否為零,若是,開始計數並累加計數次數;若計數次數不為零,再判斷本次車輛狀態與前一次同樣車輛狀態下的相距時間是否超過一預設時間長度t;若已超過該預設時間長度t,則令計數次數歸零,並重新開始計數並累加計數次數;若未超過該預設時間長度t,判斷累加的計數次數是否達到一預設門檻值n;若計數次數未達到該預設門檻值n,則繼續累加計數次數;若計數次數達到該預設門檻值n,則確定該行車狀態之態樣,並輸出該行車狀態。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
TW101135265A TWI498242B (zh) | 2012-09-26 | 2012-09-26 | Vehicle dangerous driving behavior detection device and method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
TW101135265A TWI498242B (zh) | 2012-09-26 | 2012-09-26 | Vehicle dangerous driving behavior detection device and method |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
TW201412587A true TW201412587A (zh) | 2014-04-01 |
TWI498242B TWI498242B (zh) | 2015-09-01 |
Family
ID=54608059
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
TW101135265A TWI498242B (zh) | 2012-09-26 | 2012-09-26 | Vehicle dangerous driving behavior detection device and method |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
TW (1) | TWI498242B (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
TWI709881B (zh) * | 2019-04-02 | 2020-11-11 | 群邁通訊股份有限公司 | 行為追蹤方法及裝置 |
CN112614334A (zh) * | 2019-10-05 | 2021-04-06 | 宏碁股份有限公司 | 蛇行检测方法及其装置 |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101913339A (zh) * | 2010-08-31 | 2010-12-15 | 江南大学 | 汽车防危险驾驶装置 |
CN102167041B (zh) * | 2011-01-07 | 2014-09-17 | 深圳市航天星网通讯有限公司 | 一种基于加速度传感器的车辆行驶状态的判定方法 |
-
2012
- 2012-09-26 TW TW101135265A patent/TWI498242B/zh active
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
TWI709881B (zh) * | 2019-04-02 | 2020-11-11 | 群邁通訊股份有限公司 | 行為追蹤方法及裝置 |
CN112614334A (zh) * | 2019-10-05 | 2021-04-06 | 宏碁股份有限公司 | 蛇行检测方法及其装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
TWI498242B (zh) | 2015-09-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN105109490B (zh) | 一种基于三轴加速度传感器判断车辆急转弯的方法 | |
KR101405679B1 (ko) | 차량 위치 정보 기반 비정상 운전 판정 및 경보 시스템 | |
CN106485949B (zh) | 针对车辆的摄像机和v2v数据的传感器融合 | |
CN104471626B (zh) | 车道脱离判定装置、车道脱离警报装置以及使用它们的车辆控制系统 | |
US8521357B2 (en) | Impaired operation detection method | |
US20120245758A1 (en) | Driving behavior detecting method and apparatus | |
CN104036619B (zh) | 基于方向盘转角数据的疲劳检测方法及检测装置 | |
JP2008027309A (ja) | 衝突判定システム、及び衝突判定方法 | |
JP2013056736A (ja) | データレコーダ、運行管理装置 | |
WO2022068285A1 (zh) | 一种数据处理的方法和装置 | |
US20220017032A1 (en) | Methods and systems of predicting total loss events | |
CN105523084B (zh) | 一种基于三轴加速度传感器检测车辆转弯角度的方法 | |
CN108806019B (zh) | 基于加速度传感器的行车记录数据处理方法及装置 | |
TWI498242B (zh) | Vehicle dangerous driving behavior detection device and method | |
US20210240991A1 (en) | Information processing method, information processing device, non-transitory computer-readable recording medium recording information processing program, and information processing system | |
JP2019046012A (ja) | 運転者状態判定装置 | |
Hsiao et al. | A driving behavior detection based on a zigbee network for moving vehicles | |
EP3269608B1 (en) | Detection of tailgating situations | |
CN114264486B (zh) | 一种基于低成本传感器的车辆三急检测方法 | |
JPWO2020213024A1 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP5904323B2 (ja) | 車両の安全運転管理システム | |
KR101571109B1 (ko) | Tpms 위치 판별 방법 및 이를 이용한 tpms 위치 판별 장치 | |
KR20170100246A (ko) | 급발진 감지를 위한 페달 움직임 측정 센서 모듈 | |
TWI657951B (zh) | 能偵測危險駕駛行爲程度之系統及其方法 | |
TWI549846B (zh) | Environmental failure judgment system and method for automatic assisted driving |