一种汽车防撞数据处理方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及测试数据统计技术领域，具体公开了一种汽车防撞数据处理方法及系统，所述方法包括根据维护记录在汽车模型中确定采样区及其采样网格；基于采样网格安装采集传感器，并实时接收采集传感器的采集数据；根据所述采集数据生成时域图，基于所述时域图确定各采集数据的相关度；根据所述相关度对采集数据进行分类识别，确定碰撞特征；基于实际碰撞场景修正碰撞特征。本发明专利技术根据预统计的维护数据在汽车模型中确定采样点，基于采样点获取采集数据，对采集数据进行时域上的相似度匹配，进而对采集数据进行分类，根据同类采集数据生成碰撞特征，基于实际情况对碰撞特征进行验证修正，可以得到与现实契合度极高的碰撞测试数据。据。据。

【技术实现步骤摘要】
一种汽车防撞数据处理方法及系统


[0001]本专利技术涉及测试数据统计
，具体是一种汽车防撞数据处理方法及系统。

技术介绍

[0002]汽车的碰撞过程需要进行测试，由于碰撞过程是瞬时过程，在一次碰撞过程中，各零件的变化情况极其剧烈且迅速，数据获取难度很大，此外，一次碰撞测试的成本也非常的高，如果数据获取的不够全面，那么成本利用率会很低。
[0003]因此，如何更加全面且及时的获取碰撞过程中产生的数据是本专利技术技术方案想要解决的技术问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种汽车防撞数据处理方法及系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种汽车防撞数据处理方法，所述方法包括：根据维护记录在汽车模型中确定采样区及其采样网格；基于采样网格安装采集传感器，并实时接收采集传感器的采集数据；所述采集数据含有时间信息；根据所述采集数据生成时域图，基于所述时域图确定各采集数据的相关度；根据所述相关度对采集数据进行分类识别，确定碰撞特征；所述碰撞特征包括碰撞过程中的力学参数和运动学参数；基于所述碰撞特征生成理论碰撞模型，比对理论碰撞模型与实际碰撞场景，根据比对结果修正碰撞特征。
[0006]作为本专利技术进一步的方案：所述根据维护记录在汽车模型中确定采样区及其采样网格的步骤包括：建立与研发数据库的连接通道，读取已存储的汽车模型；实时获取同类型汽车的售后信息，查询售后信息中的维护记录，根据所述维护记录确定不同零件的损坏概率；根据不同零件的损坏概率在所述汽车模型中确定采样区及其采样网格；其中，所述采样网格中单元格的尺寸与损坏概率呈反比。
[0007]作为本专利技术进一步的方案：所述基于采样网格安装采集传感器，并实时接收采集传感器的采集数据的步骤包括：随机在采样网格中选取预设数量的目标单元，作为安装点位；依次以安装点位为中心，计算预设半径范围内的其他安装点位的数量，基于所述数量将作为中心的安装点位标记为核心点；基于所述核心点对所有安装点位进行归类，得到归类数组；
循环执行并根据归类数组确定最终安装点位，实时接收采集传感器的采集数据；其中，所述归类数组的下标为核心点标号，所述归类数组中的元素值为同类安装点位的数量；所述归类数组中含有噪声点元素；当某一安装点位与所有核心点的距离都大于预设的距离阈值时，将该安装点位标记为噪声点。
[0008]作为本专利技术进一步的方案：所述根据所述采集数据生成时域图，基于所述时域图确定各采集数据的相关度的步骤包括：基于同一坐标轴统计所有采集传感器接收到的采集数据；根据所述采集数据导数特征将所述采集数据转换为跳变沿信号；将所述跳变沿信号输入预设的涂色模型，输出与采集数据对应的跳变信号图；选取两个采集数据对应的跳变信号图，比对两个跳变信号图，计算两个采集数据的相关度。
[0009]作为本专利技术进一步的方案：所述根据所述相关度对采集数据进行分类识别，确定碰撞特征的步骤包括：依次以各个采集数据为基准，查询该采集数据与其他采集数据的相关度；将所述相关度与预设的相关度阈值进行比对，当所述相关度达到预设的相关度阈值时，标记对应的采集数据；统计标记的采集数据，得到归类数据；将所述归类数据输入预设的识别模型，得到碰撞特征；其中，当归类数据生成后，查询未被标记的采集数据与归类数据中各采集数据的相关度，得到相关度数组；根据所述相关度数组扩充所述归类数据。
[0010]作为本专利技术进一步的方案：所述基于所述碰撞特征生成理论碰撞模型，比对理论碰撞模型与实际碰撞场景，根据比对结果修正碰撞特征的步骤包括：根据所述碰撞特征在预设的碰撞模型库中查询理论碰撞模型；比对理论碰撞模型与实际碰撞场景，根据比对结果修正碰撞特征。
[0011]本专利技术技术方案还提供了一种汽车防撞数据处理系统，所述系统包括：采样参数确定模块，用于根据维护记录在汽车模型中确定采样区及其采样网格；数据接收模块，用于基于采样网格安装采集传感器，并实时接收采集传感器的采集数据；所述采集数据含有时间信息；相关度计算模块，用于根据所述采集数据生成时域图，基于所述时域图确定各采集数据的相关度；分类识别模块，用于根据所述相关度对采集数据进行分类识别，确定碰撞特征；所述碰撞特征包括碰撞过程中的力学参数和运动学参数；特征修正模块，用于基于所述碰撞特征生成理论碰撞模型，比对理论碰撞模型与实际碰撞场景，根据比对结果修正碰撞特征。
[0012]作为本专利技术进一步的方案：所述采样参数确定模块包括：模型读取单元，用于建立与研发数据库的连接通道，读取已存储的汽车模型；概率确定单元，用于实时获取同类型汽车的售后信息，查询售后信息中的维护记录，根据所述维护记录确定不同零件的损坏概率；处理执行单元，用于根据不同零件的损坏概率在所述汽车模型中确定采样区及其
采样网格；其中，所述采样网格中单元格的尺寸与损坏概率呈反比。
[0013]作为本专利技术进一步的方案：所述数据接收模块包括：选取单元，用于随机在采样网格中选取预设数量的目标单元，作为安装点位；核心点确定单元，用于依次以安装点位为中心，计算预设半径范围内的其他安装点位的数量，基于所述数量将作为中心的安装点位标记为核心点；点位归类单元，用于基于所述核心点对所有安装点位进行归类，得到归类数组；接收执行单元，用于循环执行并根据归类数组确定最终安装点位，实时接收采集传感器的采集数据；其中，所述归类数组的下标为核心点标号，所述归类数组中的元素值为同类安装点位的数量；所述归类数组中含有噪声点元素；当某一安装点位与所有核心点的距离都大于预设的距离阈值时，将该安装点位标记为噪声点。
[0014]作为本专利技术进一步的方案：所述相关度计算模块包括：数据统计单元，用于基于同一坐标轴统计所有采集传感器接收到的采集数据；信号转换单元，用于根据所述采集数据导数特征将所述采集数据转换为跳变沿信号；信号图输出单元，用于将所述跳变沿信号输入预设的涂色模型，输出与采集数据对应的跳变信号图；信号图比对单元，用于选取两个采集数据对应的跳变信号图，比对两个跳变信号图，计算两个采集数据的相关度。
[0015]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术根据预统计的维护数据在汽车模型中确定采样点，基于采样点获取采集数据，对采集数据进行时域上的相似度匹配，进而对采集数据进行分类，根据同类采集数据生成碰撞特征，基于实际情况对碰撞特征进行验证修正，可以得到与现实契合度极高的碰撞测试数据。
附图说明
[0016]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例。
[0017]图1为汽车防撞数据处理方法的流程框图。
[0018]图2为汽车防撞数据处理方法的第一子流程框图。
[0019]图3为汽车防撞数据处理方法的第二子流程框图。
[0020]图4为汽车防撞数据处理方法的第三子流程框图。
[0021]图5为汽车防撞数据处理方法的第本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种汽车防撞数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：根据维护记录在汽车模型中确定采样区及其采样网格；基于采样网格安装采集传感器，并实时接收采集传感器的采集数据；所述采集数据含有时间信息；根据所述采集数据生成时域图，基于所述时域图确定各采集数据的相关度；根据所述相关度对采集数据进行分类识别，确定碰撞特征；所述碰撞特征包括碰撞过程中的力学参数和运动学参数；基于所述碰撞特征生成理论碰撞模型，比对理论碰撞模型与实际碰撞场景，根据比对结果修正碰撞特征。2.根据权利要求1所述的汽车防撞数据处理方法，其特征在于，所述根据维护记录在汽车模型中确定采样区及其采样网格的步骤包括：建立与研发数据库的连接通道，读取已存储的汽车模型；实时获取同类型汽车的售后信息，查询售后信息中的维护记录，根据所述维护记录确定不同零件的损坏概率；根据不同零件的损坏概率在所述汽车模型中确定采样区及其采样网格；其中，所述采样网格中单元格的尺寸与损坏概率呈反比。3.根据权利要求1所述的汽车防撞数据处理方法，其特征在于，所述基于采样网格安装采集传感器，并实时接收采集传感器的采集数据的步骤包括：随机在采样网格中选取预设数量的目标单元，作为安装点位；依次以安装点位为中心，计算预设半径范围内的其他安装点位的数量，基于所述数量将作为中心的安装点位标记为核心点；基于所述核心点对所有安装点位进行归类，得到归类数组；循环执行并根据归类数组确定最终安装点位，实时接收采集传感器的采集数据；其中，所述归类数组的下标为核心点标号，所述归类数组中的元素值为同类安装点位的数量；所述归类数组中含有噪声点元素；当某一安装点位与所有核心点的距离都大于预设的距离阈值时，将该安装点位标记为噪声点。4.根据权利要求1所述的汽车防撞数据处理方法，其特征在于，所述根据所述采集数据生成时域图，基于所述时域图确定各采集数据的相关度的步骤包括：基于同一坐标轴统计所有采集传感器接收到的采集数据；根据所述采集数据导数特征将所述采集数据转换为跳变沿信号；将所述跳变沿信号输入预设的涂色模型，输出与采集数据对应的跳变信号图；选取两个采集数据对应的跳变信号图，比对两个跳变信号图，计算两个采集数据的相关度。5.根据权利要求1所述的汽车防撞数据处理方法，其特征在于，所述根据所述相关度对采集数据进行分类识别，确定碰撞特征的步骤包括：依次以各个采集数据为基准，查询该采集数据与其他采集数据的相关度；将所述相关度与预设的相关度阈值进行比对，当所述相关度达到预设的相关度阈值时，标记对应的采集数据；统计标记的采集数据，得到归类数据；
将所述归类数据输入预设的识别模型，得到碰撞特征；其中，当归类数据生成后，查询未被标记的采集数据与归类数据中各采集数据的相关度，得到相关度数组；根据所述相...

【专利技术属性】
技术研发人员：顾洪建，张帆，王顺凯，韩胜强，刘冰洁，
申请(专利权)人：中汽传媒天津有限公司，
类型：发明
国别省市：