一种利用GPS数据分析驾驶行为的方法技术

本发明专利技术一种利用GPS数据分析驾驶行为的方法，包括以下步骤：S1，使用采集设备采集车辆的GPS数据，所述的GPS数据包括时间戳t和地面航向θ；S2，提取步骤S1采集的GPS数据，选取一定时间段T内的N组GPS数据，设T的取值为从时刻t

A method of analyzing driving behavior by using GPS data

The invention relates to a method of using GPS data analysis of driving behavior, which comprises the following steps: S1, using GPS data acquisition vehicle acquisition equipment, GPS data includes timestamp T and theta S2, ground course; extraction of GPS data acquisition step S1, select the N group of GPS data in a certain period of time within the T. The value of T is from the moment t

【技术实现步骤摘要】
一种利用GPS数据分析驾驶行为的方法
本专利技术涉及车辆智能控制领域，尤其涉及一种利用GPS数据分析驾驶行为的方法。
技术介绍
在当前信息化与数字化发展的背景下，人们获取数据的成本在不断降低，而数据处理能力在不断地增强。各种商业活动与管理活动也更依赖于对数据的挖掘与对信息的提取和处理。在车队管理与汽车保险领域，人们更需要获取车辆在行驶期间的表现对驾驶员的行为有个正确的评判。正确的获取车辆行驶数据与驾驶行为表现，可使车队进行更精细化的管理；也可使保险公司对驾驶员驾驶风险有正确的评估。在当前技术条件下，OBD设备(On-BoardDiagnostics,即车载自动诊断系统)与GPS设备可在不同方面对车辆的状态进行测量。OBD设备这个系统将从发动机的运行状况随时监控汽车是否尾气超标，一旦超标，会马上发出警示。当系统出现故障时，故障(MIL)灯或检查发动机(CheckEngine)警告灯亮，同时动力总成控制模块(PCM)将故障信息存入存储器，通过一定的程序可以将故障码从PCM中读出，更关注车辆本身的状态，如发动机相关数据，车速，油门等等，而GPS设备更专注于对车辆行驶数据的测量，如，位置、速度与航向等等。
技术实现思路
本专利技术的专利技术目的是解决上述现有技术的局限性，提供一种成本低、兼容性好、结果更真实的利用GPS数据分析驾驶行为的方法，通过估计模型参数的方法，来求取更接近真实转弯速率。本专利技术一种利用GPS数据分析驾驶行为的方法，包括以下步骤：S1，使用采集设备采集车辆的GPS数据，所述的GPS数据包括时间戳t和地面航向θ；S2，提取步骤S1采集的GPS数据，选取一定时间段T内的N组GPS数据，设T的取值为从时刻tk1取到时刻tk2，通过用回归模型M(t)＝ω*(t-tk1)+θ，t∈[tk1,tk2](公式一)M(t)表示t时刻的理论地面航向，其中，θ和ω为待估参数，θ表示tk1时刻的理论地面航向，ω表示t时刻单位时间内的航向变化率；S3，读取T时间段内对应的地面航向读值，记为y(t)；S4，利用映射函数F来优化计算F(y(t))和F(M(t))，计算代价函数S5，对代价函数进行计算使代价函数取值最小，得到一组数据(ω，θ)，对数据进行判断，得出结论。作为优选，所述的步骤S1中，采集所述的车辆的GPS数据的采样频率为每6秒或6秒以下采样一组数据。GPS设备默认采样频率为每秒取一组数据，实验所得6秒取一组数据可以为系统减负且不影响结论。作为优选，所述的步骤S2中，T的取值范围为T≤30秒。由于时间段T若过大影响对转弯速率的计算，若过小则会受到GPS随机误差的影响，根据实验结果取最优范围T≤30秒。作为优选，所述的步骤S2中，N的取值范围为N≥5。GPS点数N影响回归模型中参数(ω，θ)计算的质量，过大的N增加系统计算负担，过小则会造成参数估计误差过大的问题，根据实验结构取最优范围N≥5。作为优选，所述的步骤S4中，映射函数F为周期函数。由于本专利当前使用的GPS数据为航向数据，取值范围为[0,359]，常用代价函数并不能很好的应用到这种周期变量上，而使用vonMises分布代替正态分布(常用代价函数假设误差符合正态分布)又会导致迭代计算很难收敛问题。所以本专利增加映射函数F用来解决周期变量的回归问题。作为优选，所述的步骤S5中，所述的对代价函数进行计算使代价函数取值最小的方法包括梯度下降法，或牛顿迭代法，或levenberg-Marquardt算法。作为优选，所述的步骤S5中，执行levenbergmarquardt迭代算法，以矩阵形式表示参数β＝[θ,ω]，公式为δ为每次迭代步进长度，计算β；其中，E(β)＝E(ω,θ)，设定阈值，判断当每次步进δ小于阈值时停止迭代；迭代的初始值选择为ω0＝0,作为优选，所述的步骤S5中，所述的对数据进行判断包括如下步骤：S5.1,采集GPS数据线速度v，计算线速度v与航向变化率ω的乘积v*ω；S5.2,为v*ω设置阈值范围并归类为不同的应用场景，同时设置每个应用场景的判决曲线，设定每个应用场景的权重；S5.3,统计每个应用场景中v*ω突破判决曲线的次数；S5.4,用s表示当前行驶段的评分，通过公式计算当前驾驶段评分,i∈[1,j]；j为归类的应用场景数量，其中wi为表1中第i种应用场景的权重，ni为第i种应用场景中v*ω突破判决曲线的次数。采用以上结构后，本专利技术与现有技术相比，具有以下优点：本专利技术主要根据速度与转弯速率对驾驶行为进行分析，使用了GPS数据中的GPRMC数据格式中的第一字段(UTC时间)t与第八字段(地面航向)θ计算GPS接收机的转弯速率，通过估计模型参数的方法，来求取更接近真实的转弯速率。附图说明图1是本专利技术实施例一的地图行驶轨迹。图2是本专利技术图1中的轨迹所对应的地面速率与地面航向随时间变化的曲线图。图3是本专利技术实施例一航向测量值，计算后的航向以及当前转弯速率随时间变化趋势图。图4是本专利技术实施例一的判决曲线C(v,ω)与转弯速率随速度变化趋势图。图5是本专利技术图4中处于判决曲线C(v,ω)外部的点在地图行驶轨迹中的位置。图6是本专利技术实施例一中T时间内回归模型M(t)与实际读值y(t)的曲线图。具体实施方式下面结合附图和具体实施例对本专利技术作进一步说明。在现有的条件下，OBD设备与GPS设备优缺点比较如下：OBD设备一旦与车辆匹配，便可收集所有车辆上的数据，如里程，油耗等等，然而其缺点在于：第一，需要采用单独的设备，增加成本；第二，出于安全与保密因素，OBD设备很难兼容所有车辆；第三，不能得到车辆位置信息；GPS设备则可得到所有车辆行驶信息，且可使用手机APP或专有设备收集数据，方案比OBD设备更灵活；其缺点在于，不能直接测量得到所有数据。不同的应用环境可能选择不同的设备。在当前应用环境下，车队或保险公司更关注对驾驶员的驾驶行为的监控。对车辆基本信息如发送机转速、油耗等并不关注，只会关注如车速，急加速/减速和急转弯等数据。而且OBD设备的兼容性问题，限制其大规模的使用。基本上看，GPS设备可以满足我们的基本需求。然而，GPS测量的原始数据并不包含一些我们关注的信息。本专利技术主要根据速度与转弯速率对驾驶行为进行分析，使用了GPRMC数据中的第一字段(UTC时间)与第八字段(地面航向)计算GPS接收机的转弯速率，同时使用第七字段“地面速率”作为协助判断转弯特征。本专利技术使用GPS数据的GPRMC格式的数据的第一字段(UTC时间戳)与第八字段地面航向来计算转弯速率。根据现有技术中的定义，转弯速率为：其中θk与tk分别对应GPS数据的第八字段与第一字段。ωk为我们所求的转弯速率。但是在实际情况下，如图2所示，实际数据由于测量误差，经常会导致错误的计算结果。所以本专利通过估计模型参数的方法，来求取更接近真实的转弯速率。本专利技术以迭代的方法通过调整模型参数来最小化误差函数，最终求得结果。本专利技术一种利用GPS数据分析驾驶行为的方法，包括以下步骤，S1，使用采集设备采集车辆的GPS数据，所述的GPS数据包括时间戳t和地面航向θ；S2，提取步骤S1采集的GPS数据，选取一定时间段T内的N组GPS数据，设T的取值为从时刻tk1取到时刻tk2，通过用回归模型M(t)＝ω*(t-tk1)+本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种利用GPS数据分析驾驶行为的方法，其特征在于：包括以下步骤，S1，使用采集设备采集车辆的GPS数据，所述的GPS数据包括时间戳t和地面航向θ；S2，提取步骤S1采集的GPS数据，选取一定时间段T内的N组GPS数据，设T的取值为从时刻t

【技术特征摘要】
1.一种利用GPS数据分析驾驶行为的方法，其特征在于：包括以下步骤，S1，使用采集设备采集车辆的GPS数据，所述的GPS数据包括时间戳t和地面航向θ；S2，提取步骤S1采集的GPS数据，选取一定时间段T内的N组GPS数据，设T的取值为从时刻tk1取到时刻tk2，通过用回归模型M(t)＝ω*(t-tk1)+θ，t∈[tk1,tk2](公式一)M(t)表示t时刻的理论地面航向，其中，θ和ω为待估参数，θ表示tk1时刻的理论地面航向，ω表示t时刻单位时间内的航向变化率；S3，读取T时间段内对应的地面航向读值，记为y(t)；S4，利用映射函数F来优化计算F(y(t))和F(M(t))，计算代价函数S5，对代价函数进行计算使代价函数取值最小，得到一组数据(ω,θ)，对数据进行判断，得出结论。2.根据权利要求1所述的一种利用GPS数据分析驾驶行为的方法，其特征在于：所述的步骤S1中，采集所述的车辆的GPS数据的采样频率为每6秒或6秒以下采样一组数据。3.根据权利要求1所述的一种利用GPS数据分析驾驶行为的方法，其特征在于：所述的步骤S2中，所述的T的取值范围为T≤30秒。4.根据权利要求1所述的一种利用GPS数据分析驾驶行为的方法，其特征在于：所述的步骤S2中，所述的N的取值范围为N≥5。5.根据权利要求1所述的一种利用GPS数据分析驾驶行为的方法，其特征在于：所述的步骤S4中，所述的映射函数F为周期函数。...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁哲明，胡英俊，
申请(专利权)人：浙江漫思网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33