一种基于智能手机的智能车个性化驾驶学习系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于智能手机的智能车个性化驾驶学习系统，包括：信息采集模块，用于在车主获得人工智能汽车后，通过智能手机进行信息采集；数据预处理模块，用于将采集的数据组合成的新的数据集；模式识别模块，将手机采集到的数据，按日常出行分为七个模式；统计分析模块，用于不同模式下数据的统计分析；模型构建模块，用于构建用户驾驶特征模型；数据匹配模块，用于基于预先建立的用户驾驶行为特征模板库，初始化智能车出行的驾驶特征；在出行过程中，处于不同模块时，直接实时在线匹配用户驾驶特征模型，使得智能车出行具备车主的个性化驾驶特征，满足车主的个性化需求。本发明专利技术依靠智能手机实现智能车的个性化驾驶，提升用户的个性化体验。

A Personalized Driving Learning System for Smart Car Based on Smart Phone

The invention discloses a personalized driving learning system for smart car based on smart phone, which includes: information acquisition module for information acquisition through smart phone after the owner obtains the AI car; data preprocessing module for new data set which combines the collected data; pattern recognition module, which divides the data collected by the mobile phone into daily trips. Seven modes; Statistical analysis module for statistical analysis of data in different modes; Model building module for building user driving characteristics model; Data matching module for initializing driving characteristics of intelligent vehicle based on pre-established user driving behavior template library; In the process of travel, when in different modules, direct real-time online matching user driving The feature model makes the intelligent vehicle travel have the personalized driving characteristics of the owner and meet the individual needs of the owner. The invention realizes the personalized driving of the smart car by relying on the smart phone, and improves the user's personalized experience.

【技术实现步骤摘要】
一种基于智能手机的智能车个性化驾驶学习系统
本专利技术涉及智能交通技术，尤其涉及一种基于智能手机的智能车个性化驾驶学习系统。
技术介绍
随着近年来社会经济的飞速发展和人们生活水平的不断提高，使得我国汽车保有量逐年递増。根据公安部交管局公布数据，截至2015年底，我国机动车保有量达2.79亿辆，其中汽车1.72亿辆，机动车驾驶人突破3.2亿人，其中汽车驾驶人起过2.8亿人。驾龄不满1年的驾驶人2613万，占总数的11.04％。导致交通拥堵、交通事故和交通污染等化会问题日益凸出。在此背景下，无人驾驶技术作为降低交通事故风险，提高交通运输效率的手段，得到了世界各方的格外关注，并且得到了快速的发展。甚至像谷歌、奥迪等厂家已经完成了大部分的无人驾驶车辆公路试验，谷歌无人驾驶汽车已经行驶超过80万km，实现了零事故。可以预测在不久的将来，无人驾驶将会是社会的潮流。从当前对无人驾驶的研究来看，不难发现在追求安全和高效的同时，无人驾驶汽车舍弃了个性化的操作，这无疑会影响无人驾驶汽车的体验感。正是出于此种原因，考虑到无人驾驶汽车不应该千篇一律，应该设计一种可以学习智能车车主驾车习惯的学习系统，使无人驾本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于智能手机的智能车个性化驾驶学习系统，其特征在于，包括：信息采集模块，用于在车主获得人工智能汽车后，通过智能手机进行信息采集，具体如下：在行驶过程不停获取手机摄像头、磁感应器和加速度传感器的传感数据，包括行驶过程中在不同时刻、不同方向的速度、加速度数据、前方车道信息数据、前方车辆信息数据；数据预处理模块，用于将采集的数据组合成的新的数据集；具体如下：对所获取的数据进行滤波，剔除异常数据信息，同时填补部分缺失数据，获取大量有效的时间序列数据值集合，数据的时间间隔为1s；删除车辆静止时的数据串，即车速为0时的数据串全部删除，但保留该数据串停车与起步两个时刻车速为0的数据；模式识别模块，将...

【技术特征摘要】
1.一种基于智能手机的智能车个性化驾驶学习系统，其特征在于，包括：信息采集模块，用于在车主获得人工智能汽车后，通过智能手机进行信息采集，具体如下：在行驶过程不停获取手机摄像头、磁感应器和加速度传感器的传感数据，包括行驶过程中在不同时刻、不同方向的速度、加速度数据、前方车道信息数据、前方车辆信息数据；数据预处理模块，用于将采集的数据组合成的新的数据集；具体如下：对所获取的数据进行滤波，剔除异常数据信息，同时填补部分缺失数据，获取大量有效的时间序列数据值集合，数据的时间间隔为1s；删除车辆静止时的数据串，即车速为0时的数据串全部删除，但保留该数据串停车与起步两个时刻车速为0的数据；模式识别模块，将手机采集到的数据，按日常出行分为七个模式，分别是车辆起步模式、车辆刹停模式、拥堵模式、畅通模式、车辆换道模式、车辆直行模式、车辆转弯模式，提取不同模式下的相关数据，建立不同模式下的数据库；统计分析模块，用于不同模式下数据的统计分析；具体如下：在车辆起步模式中，分析该模式下的数据库，计算车辆起步时达到不同速度时的加速度，统计到达不同速度时其加速度的众数，并构建数据模板库；在车辆刹停模式中，分析该模式下的数据库，计算车辆在不同速度刹停时的加速度，统计在不同速度刹停时其加速度的众数，并构建数据模板库；在拥堵模式中，分析该模式下的数据库，统计车辆在拥堵模式下的平均速度，并构建数据模板库；在畅通模式中，分析该模式下的数据库，统计车辆在畅通模式下保持速度在各速度级别中的众数，并构建不同限速环境下，车速保持数据模板库；在车辆换道模式中，分析该模式下的数据库，统计车辆在不同车速下换道时，车辆的横、纵向加速度，确定不同车速下加速的众数，并构建数据模板库；在车辆直行模式中，分析该模式下的数据库，统计车辆在不同车速直行时，车辆的纵向加、减速度，确定车辆政策行驶时的加速的众数，并构建数据模板库；在车辆转弯模式中，分析该模式下的数据库，统计车辆在不同车速开始转弯时，车辆的保持速度，并构建数据模板库；模型构建模块，用于构建用户驾驶特征模型；具体如下：根据上述分...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈志军，黄子豪，吴超仲，王鑫鹏，程校昭，刘立群，
申请(专利权)人：武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：湖北,42