一种基于智能手机传感器的婴儿车街道推行环境评价方法技术

本发明专利技术涉及一种基于智能手机传感器的婴儿车街道推行环境评价方法，具体利用智能手机的GPS和加速度计等传感器采集婴儿车推行过程中的速度、振动、抬起等信息，建立了一种步行空间质量量化评价方法。本方法首先确定了婴儿车推行在快捷性、平顺性、行为复杂性三个方面的指标，采用智能手机的GPS和加速度计数据进行指标计算，建立层次结构模型，利用层次分析法，通过调查问卷确定判断矩阵，计算得到婴儿车指数。婴儿车指数从定量的角度实现对慢行环境，尤其是人行道等婴儿车推行环境的客观评价，可为城市的街道空间改善提供依据；居民也可以根据各街道的婴儿车出行指数规划出行路线。据各街道的婴儿车出行指数规划出行路线。据各街道的婴儿车出行指数规划出行路线。

【技术实现步骤摘要】
骤：
[0009]步骤1：利用智能手机内置元件，实时采集得到对应的传感器数据；
[0010]步骤2：基于采集得到的传感器数据计算得到平顺性指标；
[0011]步骤3：基于采集得到的传感器数据计算得到快捷性指标；
[0012]步骤4：基于采集得到的传感器数据计算得到行为复杂性指标；
[0013]步骤5：基于平顺性指标、快捷性指标和行为复杂性指标采用AHP层级分析 法确定指标权重，最终合成计算得到婴儿车指数，得到婴儿车街道推行环境评价结 果。
[0014]进一步地，所述的步骤1中的内置元件包括GPS、加速度计和磁感应计，传 感器数据包括经纬度坐标、重力三轴分量、加速度三轴分量以及磁方向角。
[0015]进一步地，所述的步骤2包括以下分步骤：
[0016]步骤201：导入传感器数据中的三轴加速度数据及对应的时间数据；
[0017]步骤202：设置采样频率，筛选信号正频率，设置海明窗长度、傅里叶变换点 数为信号长度，窗函数在滑动过程中的重叠部分为0；利用Welch平均功率图法， 得到三轴加速度的功率谱密度。
[0018]进一步地，所述的步骤203中的各轴加权加速度均方根值，其计算公式为：
[0019][0020][0021][0022]式中，a
xw
、a
yw
、a
zw
为各轴加权加速度均方根值，Ga(f)为f频率下的功率谱 密度函数，ω(f)为f频率下的轴向加权频率函数；
[0023]总加权加速方根值，其计算公式为：<br/>[0024][0025]式中，a
w
为总加权加速方根值。
[0026]进一步地，所述的步骤3中的快捷性指标采用将一段时间内对GPS速度序列 的平均值来表征，其对应的计算公式为：
[0027][0028]式中，为GPS速度序列的平均值，N和i为自然数，v
i
为第i个时刻的GPS速 度值。
[0029]进一步地，所述的步骤4包括以下分步骤：
[0030]步骤401：针对传感器数据中的磁方向角进行转弯识别并进行数据分类，得到 作为行为复杂性指标组成部分的躲避障碍转弯数和道路线性转弯数；
[0031]步骤402：针对传感器数据中的经纬度坐标所对应的仰角数据进行识别并进行 数据分类，得到作为行为复杂性指标组成部分的抬起婴儿车次数；
[0032]步骤403：针对传感器数据中的重力三轴分量进行手机面与水平面之间的仰角 计算，得到作为行为复杂性指标组成部分的爬坡角度；
[0033]步骤404：结合躲避障碍转弯数、道路线性转弯数、抬起婴儿车次数以及爬坡 角度，组成行为复杂性指标。
[0034]进一步地，所述的步骤401包括以下分步骤：
[0035]步骤4011：针对传感器数据中的磁方向角所对应的手机朝向数据进行一阶差 分，得到各个时间段内手机朝向的变化量，其对某一连续时间段的积分即为该时间 段内车辆连续转弯的角度；
[0036]步骤4012：针对所有数据进行判断：当该时间段的时间长度大于设定时间且 该时间段内连续转弯的角度大于设定角度，则该数据对应为一次正常的车辆转弯；
[0037]步骤4013：针对视为一次正常的车辆转弯所对应的所有数据进行二次判断， 当对应时间段内转弯前后手机的朝向变化绝对值小于等于设定角度时，则该数据对 应为一次躲避障碍而进行的临时转弯，即躲避障碍转弯数，否则该数据对应为由于 道路线形变化引起的必要转弯，也即道路线性转弯数。
[0038]进一步地，所述的步骤402包括以下分步骤：
[0039]步骤4021：针对传感器数据中的经纬度坐标所对应的仰角数据进行小波变换 以达到降噪目的并保留关键的仰角突变；
[0040]步骤4022：针对经过小波变换后的仰角数据使用移动时间窗口法，对窗口内 的仰角数据进行线性回归处理，当满足斜率大于设定值以及与上一次抬起动作时间 差大于设定值的条件时计数为一次抬起，即为抬起婴儿车次数。
[0041]进一步地，所述的步骤403包括以下分步骤：
[0042]步骤4031：针对传感器数据中的重力三轴分量进行手机面与水平面之间的仰 角计算，所述仰角的计算公式为：
[0043][0044]式中，θ为仰角，即手机的XOY面与水平面的夹角，x、y、z分别为手机采集 的重力加速度在手机XYZ三轴上的分量。
[0045]步骤4032：针对所有仰角数据进行校正并进行加权平均后得到爬坡角度。
[0046]进一步地，所述的步骤5包括以下步骤：
[0047]步骤501：基于平顺性指标、快捷性指标和行为复杂性指标构建层次结构模型， 所述层次结构模型的目标层为道路婴儿车指数，准则层的第一层为平顺性指标、快 捷性指标和行为复杂性指标，准则层的第二层为快捷性指标下的速度、平顺性指标 下的加速度加权均方根值以及行为复杂性指标下的抬起婴儿车次数、道路线性转弯 数、躲避障碍转弯数和爬坡角度；
[0048]步骤502：构造判断矩阵，通过计算得到各要素在单一准则下的相对权重，并 进一步合成计算得到婴儿车指数并进一步评价得到婴儿车街道推行环境评价结果。
[0049]与现有技术相比，本专利技术具有以下优点：
[0050](1)使用目前运用广泛的智能手机作为道路信息采集的传感器，通过高效、 可行、准确的算法计算评价的相关指标，定量、客观地对街道推行空间质量进行评 价，具有很强的实用性，对城市步行空间建设和改善、母婴群体出行有重要的参考 意义。
[0051](2)本专利技术涉及一种婴儿车街道推行环境的量化评价方法，步骤为：步骤1： 利用
智能手机，采集GPS和加速度计的传感器数据；步骤2：计算快捷性指标；步 骤3：计算平顺性指标；步骤4：计算行为复杂性指标；步骤5：采用AHP层次分 析法确定指标权重，计算婴儿车指数，利用智能手机的GPS和加速度计数据，从 快捷性、平顺性、行为复杂性三个方面计算各项指标，通过层次分析法确定指标权 重，从而得到某路段的婴儿车指数，属于交通规划与管理领域。本专利技术对于改善街 道的婴儿车推行空间质量以及残障人士出行质量，具有很强的参考意义。
附图说明
[0052]图1为本专利技术实施例中手机朝向数据的一阶差分序列示意图；
[0053]图2为本专利技术的方法流程示意图；
[0054]图3为本专利技术实施例实际应用的豫园商城婴儿车指数地图。
具体实施方式
[0055]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、 完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术的一部分实施例，而不是全部实施例。 基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获 得的所有其他实施例，都应属于本专利技术保护的范围。
[0056]一、具体实施例
[0057]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案如图2所示，具体流程包括：
[0058]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于智能手机传感器的婴儿车街道推行环境评价方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1：利用智能手机内置元件，实时采集得到对应的传感器数据；步骤2：基于采集得到的传感器数据计算得到平顺性指标；步骤3：基于采集得到的传感器数据计算得到快捷性指标；步骤4：基于采集得到的传感器数据计算得到行为复杂性指标；步骤5：基于平顺性指标、快捷性指标和行为复杂性指标采用AHP层级分析法确定指标权重，最终合成计算得到婴儿车指数，得到婴儿车街道推行环境评价结果。2.根据权利要求1所述的一种基于智能手机传感器的婴儿车街道推行环境评价方法，其特征在于，所述的步骤1中的内置元件包括GPS、加速度计和磁感应计，传感器数据包括经纬度坐标、重力三轴分量、加速度三轴分量以及磁方向角。3.根据权利要求1所述的一种基于智能手机传感器的婴儿车街道推行环境评价方法，其特征在于，所述的步骤2包括以下分步骤：步骤201：导入传感器数据中的三轴加速度数据及对应的时间数据；步骤202：设置采样频率，筛选信号正频率，设置海明窗长度、傅里叶变换点数为信号长度，窗函数在滑动过程中的重叠部分为0；利用Welch平均功率图法，得到三轴加速度的功率谱密度。步骤203：基于三轴加速度的功率谱密度得到各轴加权加速度均方根值，并进一步最终得到总加权加速方根值，以作为平顺性指标对婴儿车进行评价。4.根据权利要求3所述的一种基于智能手机传感器的婴儿车街道推行环境评价方法，其特征在于，所述的步骤203中的各轴加权加速度均方根值，其计算公式为：其计算公式为：其计算公式为：式中，a
xw
、a
yw
、a
zw
为各轴加权加速度均方根值，Ga(f)为f频率下的功率谱密度函数，ω(f)为f频率下的轴向加权频率函数；总加权加速方根值，其计算公式为：式中，a
w
为总加权加速方根值。5.根据权利要求1所述的一种基于智能手机传感器的婴儿车街道推行环境评价方法，其特征在于，所述的步骤3中的快捷性指标采用将一段时间内对GPS速度序列的平均值来表征，其对应的计算公式为：式中，为GPS速度序列的平均值，N和i为自然数，v
i
为第i个时刻的GPS速度值。
6.根据权利要求1所述的一种基于智能手机传感器的婴儿车街道推行环境评价方法，其特征在于，所述的步骤4包括以下分步骤：步骤401：针对传感器数据中的磁方向角进行转弯识别并进行数据分类，得到作为行为复杂性指标组成部分的躲避障碍转弯数和道路线性转弯数；步骤402：针对传感器数据中的经纬度坐标所对应的仰角数据进行识别并进行数据分类，得到作为行为复杂性指标组成部分的抬起婴儿车次数；步骤403：...

【专利技术属性】
技术研发人员：李振铭，朱劭杰，陈璟赋，郑雪丽，邹越千，段征宇，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：