基于积分窗口的驾驶行为分析方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于积分窗口的驾驶行为分析方法及系统，所述采集模块通过加速度传感器获取汽车运行的加速度信号，所述窗口积分模块对积分窗中的加速度信号积分并获取积分窗积分结果；若窗口积分结果高于第一阈值或低于负的第一阈值时，所述二次积分模块对高于或低于的部分进行二次积分，根据二次积分结果进行判断，若窗口积分结果高于第一阈值，同时二次积分结果高于第二阈值，则判断为急加速；若积分窗积分结果低于负的第一阈值，同时二次积分结果高于第二阈值，则判断为急减速；其他情形判断为正常行驶。本发明专利技术算法具有结构简单、需调整参数少、物理意义明确、只依赖于加速度数据的优点。

【技术实现步骤摘要】
基于积分窗口的驾驶行为分析方法及系统
本专利技术涉及一种驾驶行为分析方法及系统，尤其涉及一种基于积分窗口的驾驶行为分析方法及系统。
技术介绍
目前基于加速度数据的汽车驾驶行为分析主要有以下几类方法：(1)加速度峰值法：通过测量汽车上的碰撞加速度信号，判断加速度是否达到预定的阈值。(2)速度变化量法：通过对加速度信号进行积分运算得到汽车速度变化量，判断速度变化量是否大于预先设定的阈值。(3)加速度坡度法：通过对加速度信号求导，得到加速度变化量作为判断指标。(4)比功率法：通过计算比功率作为判断指标，该指标中综合了加速度、速度变化量、加速度坡度三个量。(5)神经网络法：通过构造一个神经网络系统，利用神经网络的自学习功能，事先输入加速度数据和判断条件，对网络进行训练。针对上述算法，现有技术分别有以下不足：(1)加速度峰值法由于加速度信号变化非常快，而且与汽车结构的振动有关,容易受到外界的干扰，故这种算法一般用于机械式传感系统，加速度的阈值定的比较高，以提高抗干扰性能，电子式传感器的系统则很少采用。(2)速度变化量法这种算法容易受到累计误差的影响，且对加速度的突然变化不够敏感。(3)加速度坡度法这种算法需对加速度信号进行很好的滤波，同时较易受到环境或是汽车结构中随机扰动的影响。(4)比功率法算法复杂，同时要求对加速度进行较好的滤波。(5)神经网络法这种算法理论上是可行的，只要选择阶数适当，构造出的神经网络可适应任何系统。由于实际实验的次数所限，输入的训练样本受到限制，具体实现起来较为困难。现有技术对于汽车驾驶行为的判断均存在一定程度的不足，驾驶行为判断准确率低下,大大影响驾驶行为的判断。
技术实现思路
本专利技术解决的技术问题是：构建一种基于积分窗口的驾驶行为分析方法及系统，克服现有技术驾驶行为判断准确率低下的技术问题。本专利技术的技术方案是：构建一种基于积分窗口的驾驶行为分析方法，包括如下步骤：采集加速度：通过加速度传感器获取汽车运行的加速度信号；构建积分窗口：以加速度值为纵坐标，加速度采集时间为横坐标，以一定的积分窗宽度，积分窗的右边界即是加速度的当前时刻；以积分窗进行积分：积分窗随着时间在时间轴上移动，对积分窗中的加速度信号积分，获取积分窗积分结果。二次积分：若窗口积分结果高于第一阈值或低于负的第一阈值时，对高于或低于的部分进行二次积分，并输出积分结果。驾驶行为分析：根据二次积分结果进行判断，若窗口积分结果高于第一阈值，同时二次积分结果高于第二阈值，则判断为急加速；若窗口积分结果低于负的第一阈值，同时二次积分结果高于第二阈值，则判断为急减速；其他情形判断为正常行驶。本专利技术的进一步技术方案是：对获取的加速度传感器中的加速度值进行一阶低通滤波：Y(k)＝αX(k)+(1-α)Y(k-1)，其中：X(k)为加速度传感器输出的加速度信号，X(s)为加速度传感器输出的加速度信号X(k)的拉氏变换，Y(k)为加速度传感器输出的加速度信号一阶低通滤波器输出信号，Y(s)为加速度传感器输出的加速度信号一阶低通滤波器输出信号的拉氏变换，s为复变量，T为一阶低通滤波器时间常数。本专利技术的进一步技术方案是：在进行一阶低通滤波时，变换为以下一阶低通滤波：其中：α为参数,X(k)为加速度传感器输出的加速度信号，Y(k)为加速度传感器输出的加速度信号一阶低通滤波器输出信号，Y(k-1)表示第(k-1)的时刻加速度传感器输出的加速度信号一阶低通滤波器输出信号，X(k-1)表示加速度传感器输出的加速度信号。本专利技术的进一步技术方案是：对一阶低通滤波后加速度信号再进行递推中值滤波。本专利技术的技术方案是：提供一种基于积分窗口的驾驶行为分析系统，包括采集模块、窗口积分模块、二次积分模块、驾驶行为分析模块，所述采集模块通过加速度传感器获取汽车运行的加速度信号，以加速度值为纵坐标，加速度采集时间为横坐标，以一定的积分窗宽度，积分窗的右边界即是加速度的当前时刻，积分窗随着时间在时间轴上移动，所述窗口积分模块对积分窗中的加速度信号积分并获取积分窗积分结果；若窗口积分结果高于第一阈值或低于负的第一阈值时，所述二次积分模块对高于或低于的部分进行二次积分，并输出积分结果。所述驾驶行为分析模块根据二次积分结果进行判断，若窗口积分结果高于第一阈值，同时二次积分结果高于第二阈值，则判断为急加速；若积分窗积分结果低于负的第一阈值，同时二次积分结果高于第二阈值，则判断为急减速；其他情形判断为正常行驶。本专利技术的进一步技术方案是：还包括一阶低通滤波模块，所述一阶低通滤波模块获取的加速度传感器中的加速度值进行一阶低通滤波。本专利技术的进一步技术方案是：还包括递推中值滤波模块，所述递推中值滤波模块对一阶低通滤波后加速度信号再进行递推中值滤波。本专利技术的技术效果是：构建一种基于积分窗口的驾驶行为分析方法及系统，所述采集模块通过加速度传感器获取汽车运行的加速度信号，以加速度值为纵坐标，加速度采集时间为横坐标，以一定的积分窗宽度，积分窗的右边界即是加速度的当前时刻，积分窗随着时间在时间轴上移动，所述窗口积分模块对积分窗中的加速度信号积分并获取积分窗积分结果；若窗口积分结果高于第一阈值或低于负的第一阈值时，所述二次积分模块对高于或低于的部分进行二次积分，并输出积分结果。所述驾驶行为分析模块根据二次积分结果进行判断，若窗口积分结果高于第一阈值，同时二次积分结果高于第二阈值，则判断为急加速；若积分窗积分结果低于负的第一阈值，同时二次积分结果高于第二阈值，则判断为急减速；其他情形判断为正常行驶。本专利技术算法具有结构简单、需调整参数少、物理意义明确、只依赖于加速度数据的优点。经实际测试，选取合适的参数后，本专利技术提出的算法判断汽车驾驶行为的准确率可以达到90％已上。附图说明图1为本专利技术的流程图。图2为本专利技术的结构示意图。具体实施方式下面结合具体实施例，对本专利技术技术方案进一步说明。如图1、图2所示，本专利技术的具体实施方式是：构建一种基于积分窗口的驾驶行为分析方法，包括如下步骤：采集加速度：所述采集模块1通过加速度传感器获取汽车运行的加速度信号。构建积分窗口：以加速度值为纵坐标，加速度采集时间为横坐标，以一定的积分窗宽度，积分窗的右边界即是加速度的当前时刻。以积分窗进行积分：积分窗随着时间在时间轴上移动，所述窗口积分模块2对积分窗中的加速度信号积分，获取积分窗积分结果。二次积分：若窗口积分结果高于第一阈值或低于负的第一阈值时，对高于或低于的部分进行二次积分，并输出积分结果。具体实施过程如下：还包括一阶低通滤波模块4，所述一阶低通滤波模块获取的加速度传感器中的加速度值进行一阶低通滤波。第一步改进一阶低通滤波算法，将加速度传感器获得的原始数据通过所设计的改进一阶低通滤波器，去除原数据中的直流分量。改进一阶低通滤波算法基本原理如下：一阶低通滤波器的传递函数表示为：其中：X(k)为加速度传感器输出的加速度信号，X(s)为加速度传感器输出的加速度信号X(k)的拉氏变换，Y(k)为加速度传感器输出的加速度信号一阶低通滤波器输出信号，Y(s)为加速度传感器输出的加速度信号一阶低通滤波器输出信号的拉氏变换，s为复变量，T为一阶低通滤波器时间常数。(1)式可作如下变换：其中，h为传感器采样周期，h＝0.02秒。定义：则式可以写为本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于积分窗口的驾驶行为分析方法，其特征在于，包括如下步骤：采集加速度：通过加速度传感器获取汽车运行的加速度信号；构建积分窗口：以加速度值为纵坐标，加速度采集时间为横坐标，以一定的积分窗宽度，积分窗的右边界即是加速度的当前时刻；以积分窗进行积分：积分窗随着时间在时间轴上移动，对积分窗中的加速度信号积分，获取积分窗积分结果；二次积分：若窗口积分结果高于第一阈值或低于负的第一阈值时，对高于或低于的部分进行二次积分，并输出积分结果；驾驶行为分析：根据二次积分积分结果进行判断，若窗口积分结果高于第一阈值，同时二次积分结果高于第二阈值，则判断为急加速；若窗口积分结果低于负的第一阈值，同时二次积分结果高于第二阈值，则判断为急减速；其他情形判断为正常行驶。

【技术特征摘要】
1.一种基于积分窗口的驾驶行为分析方法，其特征在于，包括如下步骤：采集加速度：通过加速度传感器获取汽车运行的加速度信号；构建积分窗口：以加速度值为纵坐标，加速度采集时间为横坐标，以一定的积分窗宽度，积分窗的右边界即是加速度的当前时刻；以积分窗进行积分：积分窗随着时间在时间轴上移动，对积分窗中的加速度信号积分，获取积分窗积分结果；二次积分：若窗口积分结果高于第一阈值或低于负的第一阈值时，对高于或低于的部分进行二次积分，并输出积分结果；驾驶行为分析：根据二次积分积分结果进行判断，若窗口积分结果高于第一阈值，同时二次积分结果高于第二阈值，则判断为急加速；若窗口积分结果低于负的第一阈值，同时二次积分结果高于第二阈值，则判断为急减速；其他情形判断为正常行驶。2.根据权利要求1所述基于积分窗口的驾驶行为分析方法，其特征在于，对获取的加速度传感器中的加速度值进行一阶低通滤波：Y(k)＝αX(k)+(1-α)Y(k-1)，其中：X(k)为加速度传感器输出的加速度信号，X(s)为加速度传感器输出的加速度信号X(k)的拉氏变换，Y(k)为加速度传感器输出的加速度信号一阶低通滤波器输出信号，Y(s)为加速度传感器输出的加速度信号一阶低通滤波器输出信号的拉氏变换，s为复变量，T为一阶低通滤波器时间常数。3.根据权利要求2所述基于积分窗口的驾驶行为分析方法，其特征在于，在进行一阶低通滤波时，变换为以下一阶低通滤波：其中：α为参数,X(k)为加速度传感器输出的加速度信号，Y(k)为加速度传感器输...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘丹宁，冉茂鹏，吴明，龚立刚，
申请(专利权)人：深圳市一体数科科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44