驾驶员风格识别方法、系统、电子设备及可读存储介质技术方案

本发明专利技术提供了一种驾驶员风格识别方法、系统、电子设备及可读存储介质，包括：在一计算周期内的若干采样时间点处实时采集车辆的车速信号，并根据所述车速信号计算出每个所述采样时间点处的急动度；根据每个所述采样时间点处的急动度计算出所述计算周期内的急动度标准差；根据所述急动度标准差判断出所述驾驶员的驾驶风格；本发明专利技术以实现对驾驶员的驾驶风格进行判定。行判定。行判定。

【技术实现步骤摘要】
驾驶员风格识别方法、系统、电子设备及可读存储介质


[0001]本专利技术涉及汽车智能交互
，尤其涉及一种驾驶员风格识别方法、系统、电子设备及可读存储介质。

技术介绍

[0002]驾驶员风格识别是根据环境及车辆的动态信息判断出驾驶员驾驶习惯的一种方法。驾驶员会先观察周围环境来采取操作，达到改变车辆状态的目的。在驾驶员行车过程中，每个驾驶员表现出的驾驶习惯不同，统称为驾驶员风格。驾驶员风格可通过行车过程的任意信号分析得到，比如车距、加速踏板、刹车踏板、车速等。
[0003]现有的驾驶员风格识别算法采用以下过程：首先判断行车环境，获得行车环境的各类环境信息，如路况、车距等，可以针对特定环境进行驾驶员风格识别；然后对获得的环境信息等大量数据进行训练学习，建立驾驶员风格模型；最后通过模型判断出驾驶员风格。此方法需要获得各类环境信息，获取的手段复杂且环境情况多变，数据采集难度高；并且针对大量数据识别算法复杂，计算量较大，所需存储资源多，难以通过车辆ECU(电子控制单元)实现。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种驾驶员风格识别方法、系统、电子设备及可读存储介质，以实现对驾驶员的驾驶风格进行判定。
[0005]为了达到上述目的，本专利技术提供了一种驾驶员风格识别方法，包括：
[0006]在一计算周期内的若干采样时间点处实时采集车辆的车速信号，并根据所述车速信号计算出每个所述采样时间点处的急动度；
[0007]根据每个所述采样时间点处的急动度计算出所述计算周期内的急动度标准差；
[0008]根据所述急动度标准差判断出所述驾驶员的驾驶风格。
[0009]可选的，根据如下公式计算出所述计算周期内的急动度标准差j_sd：
[0010][0011][0012][0013][0014]其中，k为第k个所述采样时间点，2＜k≤n，n为所述计算周期内的采样时间点的数量，F(k)为前k个所述采样时间点中每个所述采样时间点的急动度与前k个所述采样时间点的急动度的平均值之差的平方和，F(k
‑
1)为前k
‑
1个所述采样时间点中每个所述采样时间
点的急动度与前k
‑
1个所述采样时间点的急动度的平均值之差的平方和，j
k
为第k个所述采样时间点的急动度，j1为第1个所述采样时间点的急动度，j2为第2个所述采样时间点的急动度，为前k个所述采样时间点的急动度的平均值，为前k
‑
1个所述采样时间点的急动度的平均值。
[0015]可选的，根据所述急动度标准差与急动度阈值的大小关系判断出所述驾驶员的驾驶风格。
[0016]可选的，所述急动度阈值包括第一急动度阈值及第二急动度阈值，当所述急动度标准差大于所述第一急动度阈值时，判定所述驾驶员的驾驶风格为激进；当所述急动度标准差小于所述第一急动度阈值且大于所述第二急动度阈值时，判定所述驾驶员的驾驶风格为稳健；当所述急动度标准差小于所述第二急动度阈值时，判定所述驾驶员的驾驶风格为保守。
[0017]可选的，根据所述车速信号计算出每个所述采样时间点处的急动度的步骤包括：
[0018]根据所述车速信号计算出加速度信号；
[0019]对所述加速度信号进行求导以得到所述急动度。
[0020]可选的，所述计算周期为两次停车之间的时间段。
[0021]可选的，计算出所述计算周期内的急动度标准差后，还判断所述计算周期内的最大车速是否大于设定车速阈值以及判断所述计算周期的时长是否小于设定时间阈值，若所述计算周期内的最大车速大于所述设定车速阈值或所述计算周期的时长小于所述设定时间阈值，则根据所述急动度标准差判断出所述驾驶员的驾驶风格。
[0022]一种驾驶员风格识别系统，包括：
[0023]数据处理模块，用于在一计算周期内的若干采样时间点处实时采集车辆的车速信号，并根据所述车速信号计算出每个所述采样时间点处的急动度；
[0024]数据计算模块，用于根据每个所述采样时间点处的急动度计算出所述计算周期内的急动度标准差；
[0025]风格判定模块，根据所述急动度标准差判断出所述驾驶员的驾驶风格。
[0026]一种电子设备，所述电子设备包括：
[0027]一个或多个执行器；以及，
[0028]存储器，用于存储一个或多个程序；以及，
[0029]当所述一个或多个程序被所述一个或多个执行器执行，使得所述一个或多个执行器实现如所述的驾驶员风格识别方法。
[0030]一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被执行器执行时实现如所述的驾驶员风格识别方法。
[0031]在本专利技术提供的一种驾驶员风格识别方法、系统、电子设备及可读存储介质中，首先在一计算周期内的若干采样时间点处实时采集车辆的车速信号，并根据车速信号计算出每个采样时间点处的急动度；然后根据每个采样时间点处的急动度计算出计算周期内的急动度标准差；最后根据急动度标准差判断出所述驾驶员的驾驶风格；在本专利技术中通过急动度标准差去判断驾驶员的风格，无需采集大量环境数据，减少计算量，并且选取一计算周期内急动度标准差使得判定结果更加准确。
附图说明
[0032]图1为本专利技术一实施例提供的驾驶员风格识别方法的流程图；
[0033]图2A为本专利技术一实施例提供的驾驶员风格识别方法中激进风格驾驶员的车速、加速度及急动度的曲线图；
[0034]图2B为本专利技术一实施例提供的驾驶员风格识别方法中稳健风格驾驶员的车速、加速度及急动度的曲线图；
[0035]图3为本专利技术一实施例提供的驾驶员风格识别方法中计算周期选取示意图；
[0036]图4A为本专利技术一实施例提供的驾驶员风格识别方法中激进风格驾驶员的测试曲线图；
[0037]图4B为本专利技术一实施例提供的驾驶员风格识别方法中稳健风格驾驶员的测试曲线图；
[0038]图5为本专利技术一实施例提供的驾驶员风格识别系统的框图；
[0039]其中，附图标记为：
[0040]10
‑
数据处理模块；20
‑
数据计算模块；30
‑
风格判定模块。
具体实施方式
[0041]下面将结合示意图对本专利技术的具体实施方式进行更详细的描述。根据下列描述，本专利技术的优点和特征将更清楚。需说明的是，附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本专利技术实施例的目的。
[0042]图1为本实施例提供的驾驶员风格识别方法的流程图。本实施例提供了一种驾驶员风格识别方法，以实现对驾驶员的驾驶风格进行判定。
[0043]请参考图1，本实施例提供的一种驾驶员风格识别方法包括：
[0044]步骤S1：在一计算周期内的若干采样时间点处实时采集车辆的车速信号，并根据车速信号计算出每个采样时间点处的急动度；
[0045]步骤S2：根据每个采样时间点处的急动度本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种驾驶员风格识别方法，其特征在于，包括：在一计算周期内的若干采样时间点处实时采集车辆的车速信号，并根据所述车速信号计算出每个所述采样时间点处的急动度；根据每个所述采样时间点处的急动度计算出所述计算周期内的急动度标准差；根据所述急动度标准差判断出所述驾驶员的驾驶风格。2.如权利要求1所述的驾驶员风格识别方法，其特征在于，根据如下公式计算出所述计算周期内的急动度标准差j_sd：算周期内的急动度标准差j_sd：算周期内的急动度标准差j_sd：算周期内的急动度标准差j_sd：其中，k为第k个所述采样时间点，2＜k≤n，n为所述计算周期内的采样时间点的数量，F(k)为前k个所述采样时间点中每个所述采样时间点的急动度与前k个所述采样时间点的急动度的平均值之差的平方和，F(k
‑
1)为前k
‑
1个所述采样时间点中每个所述采样时间点的急动度与前k
‑
1个所述采样时间点的急动度的平均值之差的平方和，j
k
为第k个所述采样时间点的急动度，j1为第1个所述采样时间点的急动度，j2为第2个所述采样时间点的急动度，j(k)为前k个所述采样时间点的急动度的平均值，j(k
‑
1)为前k
‑
1个所述采样时间点的急动度的平均值。3.如权利要求1所述的驾驶员风格识别方法，其特征在于，根据所述急动度标准差与急动度阈值的大小关系判断出所述驾驶员的驾驶风格。4.如权利要求3所述的驾驶员风格识别方法，其特征在于，所述急动度阈值包括第一急动度阈值及第二急动度阈值，当所述急动度标准差大于所述第一急动度阈值时，判定所述驾驶员的驾驶风格为激进；当所述急动度标准差小于所述第一急动度阈值...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈欢，宋维群，
申请(专利权)人：联合汽车电子有限公司，
类型：发明
国别省市：