一种车辆危险行驶行为的自动预警方法及自动预警系统技术方案

本发明专利技术提供一种车辆危险行驶行为的自动预警方法及自动预警系统，本发明专利技术自动预警方法包括如下步骤：构建车辆危险行驶行为的自动判别云模型；基于自动判别云模型，构建车辆危险行驶行为自动预测云模型‑Elman神经网络；实时采集并存储车辆运动姿态数据；利用实测数据对自动预测云模型‑Elman神经网络进行训练，得到满足精度要求的自动预警云模型‑Elman神经网络；基于自动预警云模型‑Elman神经网络进行自动预警。本发明专利技术能够对车辆的危险行驶行为进行准确的、快速的、可靠的分析和预判，实现对车辆危险行驶行为的主动预警，有效降低道路交通事故。

An automatic early warning method and system for dangerous driving behavior of vehicles

【技术实现步骤摘要】
一种车辆危险行驶行为的自动预警方法及自动预警系统
本专利技术涉及车辆安全管理领域，尤其涉及一种车辆危险行驶行为的自动预警方法，还涉及一种实现所述车辆危险行驶行为的自动预警方法的自动预警系统。
技术介绍
车辆的危险行驶行为是导致道路交通事故的主要因素，如何快速、准确、可靠地预判危险行驶行为一直是车辆安全管理领域研究的难题之一。车辆的危险行驶行为主要是指影响车道安全保持稳定性、车辆相对间距控制安全性、车辆速度/方向控制稳定性等状态的表征，总体上可分为纵向危险行驶行为和横向危险行驶行为两大类，其中典型的危险行驶行为包括车辆的跟车过近、超速、急加速、急减速、急转弯、频繁换道和违规超车。现有的关于危险行驶行为的研究，几乎都是从驾驶员的驾驶行为特性来展开的，或者直接利用车载传感器数据对车辆的危险运动状态来进行判别，很少考虑车载乘客对车辆安全状况的主观感受和判断。对于危险行驶行为的分析，主要集中在驾驶员驾驶风格的分类及其识别方法的研究。驾驶员驾驶风格的分类总体上可分为基于统计的方法和基于机器学习的方法两大类。Constantinescu等人利用车载GPS数据对驾驶员驾驶风格进行建模分析，Hong等人利用车载安卓智能手机、OBD及IMU组成的传感器平台来收集驾驶行为参数；对于危险行驶行为的识别，主要是通过检测与安全相关的驾驶事件来实现的，如急加速、急刹车和急转弯等，通过同时收集驾驶员监控数据和车辆姿态数据以及数据挖掘来识别危险行驶行为。研究方法总体上可以划分为基于模板匹配法和基于阈值的判别法两大类。Chen、Fang和Tien等人提出使用驾驶习惯图(DHG)来模拟驾驶行为，Chen等人在他们的研究中，将危险行驶事件转换成危险的归因关系图(attributedrelationalmap，ARM)，然后采用双向模糊属性映射匹配技术；HAN等人利用车辆黑匣子收集了速度、加速度及横摆角速度数据，识别了急加速、急减速、急转弯、突然换道4种车辆危险行驶状态；JOHNSON等人研究了攻击性危险行驶行为的识别阈值，得到了攻击性行驶的转向阈值为0.73g，紧急转向阈值为0.74g。由以上的文献综述分析可知，在车辆运动状态与危险行驶行为的研究过程中，对于车辆运动状态数据的采集方式基本上都是采用车载传感器单元(如GPS、加速度计等设备)，但是对于数据的处理和车辆运动状态的检测，还没有统一的成熟的方法。对于车辆的危险行驶行为的研究，目前更多的还是侧重于驾驶员及其对车辆的操作层面，研究方法主要采用数理统计方法、基于特定事件模板匹配方法和机器学习方法。由于驾驶员本身存在非常复杂的影响因素，因而难以表达驾驶员的个性化特性，对驾驶员直接进行监测还涉及到人的隐私问题，有些监测设备还会对驾驶员的正常驾驶行为造成干扰，因此，通过直接监测驾驶员来对车辆安全行驶进行管理一直存在较大的争议，在实际应用中也存在着较大的困难。由于不同的设备和不同的数据采集频率，导致输出的车辆运动状态数据本身存在较强的随机性和动态模糊性特性。事实上，无论车辆在行驶过程中受到多么复杂的因素的影响，也无论驾驶者在车辆行驶过程中采取了何种驾驶行为，车辆是否安全行驶最终都会表现到车辆的运动状态。换言之，车辆的运动状态一定反应了驾驶员的某种驾驶行为，危险的车辆行驶状态必然对应着危险的驾驶行为。基于这种分析，本专利技术采用基于实时监测的车辆运动状态数据来预判其危险行驶行为的研究方案。基于实时监测的车辆运动状态数据来进行车辆危险行驶行为的自动判别和车辆危险行驶行为的自动预测的难点在于：一方面驾驶员本身存在非常复杂的影响因素，难以准确地定量化表达驾驶员的个性化特性，另一方面不同的设备和不同的数据采集频率，导致输出的车辆运动状态数据本身存在较强的随机性和动态模糊性特性。如何将这些具有高度不确定性变化的车辆运动状态数据与危险行驶行为相联系，构建基于车辆运动状态的定量数据与复杂的危险行驶行为这种定性概念之间的转换模型，并且利用这种模型设计基于车辆运动状态的危险行驶行为的预判算法，是当前该交叉研究领域存在的难点问题。
技术实现思路
为解决现有技术中的问题，本专利技术提供一种车辆危险行驶行为的自动预警方法及自动预警系统。本专利技术车辆危险行驶行为的自动预警方法包括如下步骤：S1：构建车辆危险行驶行为的自动判别云模型；S2：基于自动判别云模型，构建车辆危险行驶行为自动预测云模型-Elman神经网络；S3：实时采集并存储车辆运动姿态数据；S4：利用实测数据对自动预测云模型-Elman神经网络进行训练，得到满足精度要求的自动预警云模型-Elman神经网络；S5：基于自动预警云模型-Elman神经网络，利用实测数据对车辆的危险行驶行为进行自动预警。本专利技术作进一步改进，在步骤S3执行后，还包括所述车辆运动姿态数据处理步骤：对采集的原始数据进行预处理以剔除数据中的噪声,再对剔除后的数据进行修补,步骤S4和S5中，所述实测数据为对所述车辆运动姿态数据经过处理后的数据。本专利技术作进一步改进，在步骤S1中，所述自动判别云模型参考国际标准组织发布的人体暴露于全身振动的机械振动和冲击评估标准以及我国汽车平顺性行驶检测标准中，关于总加权加速度均方根值与人的主观感受对应关系的判别指标，以及专家打分及乘客感受构建车辆危险行驶行为自动判别指标，再利用云模型的逆向云变换算法提取基于实验观测数据的各判别指标对应的云模型数字特征参数，经过多次实验得到。本专利技术作进一步改进，总加权加速度均方根值与人的主观感受对应关系的判别指标的构建方法为：S101：对于振动信号，采用离散傅立叶变换将其转换为频域，其转换公式为：其中，x(n)为时域中长度为N的有限振动信号，X(f)为频域中的振动信号；S102：计算三分之一倍频程的均方根值和三分之一倍频程中心的重量加速度，所述三分之一倍频程均方根值计算公式为：其中，ai为三分之一倍频程的均方根值，单位为m/s2，fiu是第i频段的上截止频率，fil是第i频段的下截止频率，df表示频率f的微分量，是求定积分，定积分区间是[fil,fiu]，由于人体对不同方向的不同振动频率有不同的反应，在频率中心给定一个加权因子，做出真实的测量数据，对人体的感受做出反应，对加权因子相对应的三分之一倍频程的中心频率表查表，并通过公式(3)计算各轴的加速度，计算公式为：其中，awj是各轴振动信号的加权加速度，其单位是m/s2，j＝x，y，z，ki是第i个三分之一倍频程带的加权系数；S103：设定各轴加速度的权重值，对各轴的总加速度进行加权，计算总加速度的均方根值。本专利技术作进一步改进，步骤S2中，所述自动预测云模型-Elman神经网络的构建方法为：将自动判别云模型作为Elman神经网络的目标输出向量，实现云模型评价结果和MEMS传感器输出值两者之间的映射，其中，Elman神经网络包括输入层、输出层和隐含层，输入层、输出层和隐含层分别设有若干个神经元，对Elman神经网络进行训练，通过对各层本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车辆危险行驶行为的自动预警方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1：构建车辆危险行驶行为的自动判别云模型；/nS2：基于自动判别云模型，构建车辆危险行驶行为自动预测云模型-Elman神经网络；/nS3：实时采集并存储车辆运动姿态数据；/nS4：利用实测数据对自动预测云模型-Elman神经网络进行训练，得到满足精度要求的自动预警云模型-Elman神经网络；/nS5：基于自动预警云模型-Elman神经网络，利用实测数据对车辆的危险行驶行为进行实时自动预警。/n

【技术特征摘要】
1.一种车辆危险行驶行为的自动预警方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：构建车辆危险行驶行为的自动判别云模型；
S2：基于自动判别云模型，构建车辆危险行驶行为自动预测云模型-Elman神经网络；
S3：实时采集并存储车辆运动姿态数据；
S4：利用实测数据对自动预测云模型-Elman神经网络进行训练，得到满足精度要求的自动预警云模型-Elman神经网络；
S5：基于自动预警云模型-Elman神经网络，利用实测数据对车辆的危险行驶行为进行实时自动预警。


2.根据权利要求1所述的车辆危险行驶行为的自动预警方法，其特征在于：在步骤S3执行后，还包括所述车辆运动姿态数据处理步骤：对采集的原始车辆运动姿态数据进行预处理以剔除数据中的噪声,再对剔除后的数据进行修补,
步骤S4和S5中，所述实测数据为对所述车辆运动姿态数据经过处理后的数据。


3.根据权利要求1或2所述的车辆危险行驶行为的自动预警方法，其特征在于：在步骤S1中，所述自动判别云模型参考国际标准组织发布的人体暴露于全身振动的机械振动和冲击评估标准以及我国汽车平顺性行驶检测标准中，关于总加权加速度均方根值与人的主观感受对应关系的判别指标，以及专家打分及乘客感受构建车辆危险行驶行为自动判别指标，再利用云模型的逆向云变换算法提取基于实验观测数据的各判别指标对应的云模型数字特征参数，经过多次实验得到。


4.根据权利要求3所述的车辆危险行驶行为的自动预警方法，其特征在于：总加权加速度均方根值与人的主观感受对应关系的判别指标的构建方法为：
S101：对于振动信号，采用离散傅立叶变换将其转换为频域，其转换公式为：



其中，x(n)为时域中长度为N的有限振动信号，X(f)为频域中的振动信号；
S102：计算三分之一倍频程的均方根值和三分之一倍频程中心的重量加速度，所述三分之一倍频程均方根值计算公式为：



其中，ai为三分之一倍频程的均方根值，单位为m/s2，fiu是第i频段的上截止频率，fil是第i频段的下截止频率，df表示频率f的微分量，是求定积分，定积分区间是[...

【专利技术属性】
技术研发人员：向怀坤，曾松，
申请(专利权)人：深圳职业技术学院，
类型：发明
国别省市：广东;44