车辆异常驾驶行为识别方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种车辆异常驾驶行为识别方法、装置及存储介质。其中方法包括：获取设置于方向盘上的惯性测量单元所采集的惯性测量数据；基于所述惯性测量数据，判断所述车辆所处的行驶场景；基于所述车辆所处的行驶场景和所述惯性测量数据，识别所述车辆的行驶状态中是否存在异常驾驶行为；根据所述车辆的行驶状态中存在的异常驾驶行为，发出预警提醒。仅用一个惯性测量单元实现车辆的行驶状态识别，成本低；针对车辆行驶的不同场景，根据惯性测量数据来识别车辆行驶状态中的异常驾驶行为，减小计算量，提高车辆行驶状态和异常驾驶行为识别的准确率和效率。别的准确率和效率。别的准确率和效率。

【技术实现步骤摘要】
车辆异常驾驶行为识别方法、装置及存储介质


[0001]本申请涉及汽车驾驶
，尤其涉及车辆异常驾驶行为识别方法、装置及存储介质。

技术介绍

[0002]驾驶安全一直是人们长期关注的话题，在行车时会发生各种各样特殊情况，也有可能因为驾驶员的状态不佳导致驾驶行为不稳定，容易引发交通事故。
[0003]在车辆行驶状态识别的相关技术中，需要多种传感器或设备获取车辆的行驶数据，且设备需要安装于车辆上确定的位置，成本高，计算量大。还有在通过惯性测量单元获取车辆相关加速度时，需要对加速度数据中的重力加速度分量进行消除，现有的消除办法并未区分不同的驾驶场景，均采用矢量合成再直接减掉的方法，准确性不佳，从而影响车辆驾驶状态识别的准确度，且需要其他设备进行配合。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种车辆异常驾驶行为识别方法、装置及系统，以降低成本，减小计算量。本申请的技术方案如下：
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种车辆异常驾驶行为识别方法，包括：
[0006]获取设置于方向盘上的惯性测量单元所采集的惯性测量数据；
[0007]基于所述惯性测量数据，判断所述车辆所处的行驶场景；
[0008]基于所述车辆所处的行驶场景和所述惯性测量数据，识别所述车辆的行驶状态中是否存在异常驾驶行为；
[0009]根据所述车辆的行驶状态中存在的异常驾驶行为，发出预警提醒。
[0010]第二方面，本申请实施例提供了一种车辆异常驾驶行为识别装置，包括：
[0011]惯性数据获取模块，用于获取设置于方向盘上的惯性测量单元所采集的惯性测量数据；
[0012]行驶场景判断模块，用于基于所述惯性测量数据，判断所述车辆所处的行驶场景；
[0013]异常行为识别模块，用于基于所述车辆所处的行驶场景和所述惯性测量数据，识别所述车辆的行驶状态中是否存在异常驾驶行为；
[0014]预警模块，用于根据所述车辆的行驶状态中存在的异常驾驶行为，发出预警提醒。
[0015]第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本申请第一方面实施例所述的车辆异常驾驶行为识别方法。
[0016]第四方面，本申请实施例提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行本申请第一方面实施例所述的车辆异常驾驶行为识别方法。
[0017]第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，包括计算机指令，该计算机指令被处理器执行时实现本申请第一方面实施例所述的车辆异常驾驶行为识别方法的步骤。
[0018]本申请实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：
[0019]通过安装在方向盘上的惯性测量单元获取惯性测量数据，该惯性测量数据融合了车辆的惯性测量数据和方向盘转向的惯性测量数据。通过该惯性测量数据首先判断车辆的行驶场景，再针对不同行驶场景，计算车辆的惯性测量数据来识别车辆行驶状态中的异常驾驶行为。仅用一个惯性测量单元实现车辆的行驶状态识别，成本低；针对车辆行驶的不同场景，根据惯性测量数据来识别车辆行驶状态中的异常驾驶行为，减小计算量，提高车辆行驶状态和异常驾驶行为识别的准确率和效率；针对不同车型、不同驾驶习惯人群、不同驾驶场景下都能适用。
[0020]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。
附图说明
[0021]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理，并不构成对本申请的不当限定。
[0022]图1是根据一示例性实施例示出的一种车辆异常驾驶行为识别方法的流程图。
[0023]图2是根据另一示例性实施例示出的一种车辆异常驾驶行为识别方法的流程图。
[0024]图3是根据又一示例性实施例示出的一种车辆异常驾驶行为识别方法的流程图。
[0025]图4是根据又一示例性实施例示出的一种车辆异常驾驶行为识别方法的流程图。
[0026]图5是根据一示例性实施例示出的IMU位于方向盘(0,Π/2)时的受力分析图。
[0027]图6是根据又一示例性实施例示出的一种车辆异常驾驶行为识别方法的流程图。
[0028]图7是根据一示例性实施例示出的一种车辆异常驾驶行为识别装置的框图。
[0029]图8是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。
具体实施方式
[0030]为了使本领域普通人员更好地理解本申请的技术方案，下面将结合附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
[0031]需要说明的是，本申请中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
[0032]术语解释：
[0033]IMU：Inertial Measurement Unit，即惯性测量单元，用于测量物体三轴姿态角(或角速率)以及加速度。一般情况，一个IMU包含三个单轴的加速度计和三个单轴的陀螺仪，加速度计检测物体在载体坐标系统独立三轴的加速度信号，而陀螺仪检测载体相对于导航坐标系的角速度信号，测量物体在三维空间中的角速度和加速度，并以此解算出物体
的姿态。
[0034]图1是根据本申请一个实施例的车辆异常驾驶行为识别方法的流程图。需要说明的是，本申请实施例的车辆异常驾驶行为识别方法可应用于本申请实施例的车辆异常驾驶行为识别装置。该车辆异常驾驶行为识别装置可被配置于电子设备上。如图1所示，该车辆异常驾驶行为识别方法可以包括如下步骤。
[0035]步骤S101，获取设置于方向盘上的惯性测量单元所采集的惯性测量数据。
[0036]本实施例的惯性测量单元包含三个单轴的加速度计和三个单轴的陀螺仪，因此，惯性测量数据包括三轴加速度和三轴角速度信息。该惯性测量数据融合了车辆的惯性测量数据和方向盘转向的惯性测量数据。
[0037]需要说明的是，惯性测量单元IMU可以安装在方向盘的任意位置，但是，需要测量IMU的坐标系信息和方向盘的坐标系信息，然后根据两个坐标系信息对IMU采集的惯性测量数据进行角度补偿，之后才能根据角度补偿之后的惯性测量数据进行下一步的车辆行驶场景和车辆行驶状态识别。也就是说，可以对获取到的惯性测量数据进行滤波，角度补偿等预处理后，才能将对该惯性测量数据进行下一步的计算和分析。
[0038]为了简化说明，本实施例以本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆异常驾驶行为识别方法，其特征在于，包括：获取设置于方向盘上的惯性测量单元所采集的惯性测量数据；基于所述惯性测量数据，判断所述车辆所处的行驶场景；基于所述车辆所处的行驶场景和所述惯性测量数据，识别所述车辆的行驶状态中是否存在异常驾驶行为；根据所述车辆的行驶状态中存在的异常驾驶行为，发出预警提醒。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述惯性测量数据，判断所述车辆所处的行驶场景，包括：基于所述惯性测量数据，判断所述车辆所处的行驶场景是否为低速行驶场景；在所述车辆所处的行驶场景不是低速行驶场景时，基于所述惯性测量数据，判断所述车辆所处的行驶场景是否为直行场景或者转弯场景。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述惯性测量数据，判断所述车辆所处的行驶场景是否为低速行驶场景，包括：获取所述惯性测量数据中的加速度数据，并计算第一预设固定时间窗内的加速度标准差；将所述加速度标准差与预设低速直行加速度阈值进行比较；若所述加速度标准差小于所述预设低速直行加速度阈值，则判断所述车辆处于低速行驶场景；若所述加速度标准差大于等于所述预设低速直行加速度阈值，则判断所述车辆所处的行驶场景不是低速行驶场景。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述惯性测量数据，判断所述车辆所处的行驶场景是否为直行场景或者转弯场景，包括：获取所述惯性测量数据中的加速度数据，并通过巴特沃斯低通滤波器从所述加速度数据中提取出低频分量；计算所述低频分量与重力加速度之间的差值，并将所述差值的绝对值与预设重力加速度阈值进行比较；其中，所述低频分量与重力加速度之间的差值为车辆的向心加速度；若所述差值的绝对值大于预设重力加速度阈值，则判断所述车辆所处的行驶场景为转弯场景；若所述差值的绝对值小于等于预设重力加速度阈值，则判断所述车辆所处的行驶场景为直行场景。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述车辆所处的行驶场景和所述惯性测量数据，识别所述车辆的行驶状态中是否存在异常驾驶行为，包括：所述车辆所处的行驶场景为直行场景时，基于所述惯性测量数据计算所述车辆的线性加速度，其中，所述车辆的线性加速度为所述惯性测量数据中三轴加速...

【专利技术属性】
技术研发人员：请求不公布姓名，
申请(专利权)人：北京安芯测科技有限公司，
类型：发明
国别省市：