[发明专利]一种利用GPS数据分析驾驶行为的方法

说明书

技术领域

本发明涉及车辆智能控制领域，尤其涉及一种利用GPS数据分析驾驶行为的方法。

背景技术

在当前信息化与数字化发展的背景下，人们获取数据的成本在不断降低，而数据处理能力在不断地增强。各种商业活动与管理活动也更依赖于对数据的挖掘与对信息的提取和处理。

在车队管理与汽车保险领域，人们更需要获取车辆在行驶期间的表现对驾驶员的行为有个正确的评判。正确的获取车辆行驶数据与驾驶行为表现，可使车队进行更精细化的管理；也可使保险公司对驾驶员驾驶风险有正确的评估。

在当前技术条件下，OBD设备(On-Board Diagnostics,即车载自动诊断系统)与GPS设备可在不同方面对车辆的状态进行测量。OBD设备这个系统将从发动机的运行状况随时监控汽车是否尾气超标，一旦超标，会马上发出警示。当系统出现故障时，故障(MIL)灯或检查发动机(Check Engine)警告灯亮，同时动力总成控制模块(PCM)将故障信息存入存储器，通过一定的程序可以将故障码从PCM中读出，更关注车辆本身的状态，如发动机相关数据，车速，油门等等，而GPS设备更专注于对车辆行驶数据的测量，如，位置、速度与航向等等。

发明内容

本发明的发明目的是解决上述现有技术的局限性，提供一种成本低、兼容性好、结果更真实的利用GPS数据分析驾驶行为的方法，通过估计模型参数的方法，来求取更接近真实转弯速率。

本发明一种利用GPS数据分析驾驶行为的方法，包括以下步骤：

S1，使用采集设备采集车辆的GPS数据，所述的GPS数据包括时间戳t和地面航向θ；

S2，提取步骤S1采集的GPS数据，选取一定时间段T内的N组GPS数据，设T的取值

为从时刻t_k1取到时刻t_k2，通过用回归模型

M(t)＝ω*(t-t_k1)+θ，t∈[t_k1,t_k2](公式一)

M(t)表示t时刻的理论地面航向，其中，θ和ω为待估参数，θ表示tk1时刻的理论地

面航向，ω表示t时刻单位时间内的航向变化率；

S3，读取T时间段内对应的地面航向读值，记为y(t)；

S4，利用映射函数F来优化计算F(y(t))和F(M(t))，计算代价函数

S5，对代价函数进行计算使代价函数取值最小，得到一组数据(ω，θ)，对数据进行判

断，得出结论。

作为优选，所述的步骤S1中，采集所述的车辆的GPS数据的采样频率为每6秒或6秒以下采样一组数据。GPS设备默认采样频率为每秒取一组数据，实验所得6秒取一组数据可以为系统减负且不影响结论。

作为优选，所述的步骤S2中，T的取值范围为T≤30秒。由于时间段T若过大影响对转弯速率的计算，若过小则会受到GPS随机误差的影响，根据实验结果取最优范围T≤30秒。

作为优选，所述的步骤S2中，N的取值范围为N≥5。GPS点数N影响回归模型中参数(ω，θ)计算的质量，过大的N增加系统计算负担，过小则会造成参数估计误差过大的问题，根据实验结构取最优范围N≥5。

作为优选，所述的步骤S4中，映射函数F为周期函数。由于本专利当前使用的GPS数据为航向数据，取值范围为[0,359]，常用代价函数并不能很好的应用到这种周期变量上，而使用von Mises分布代替正态分布(常用代价函数假设误差符合正态分布)又会导致迭代计算很难收敛问题。所以本专利增加映射函数F用来解决周期变量的回归问题。

作为优选，所述的步骤S5中，所述的对代价函数进行计算使代价函数取值最小的方法包括梯度下降法，或牛顿迭代法，或levenberg-Marquardt算法。

作为优选，所述的步骤S5中，执行levenberg marquardt迭代算法，以矩阵形式表示参数β＝[θ,ω]，

公式为

δ为每次迭代步进长度，计算β；其中，E(β)＝E_(ω,θ)，设定阈值，判断当每次步进δ小于阈值时停止迭代；迭代的初始值选择为ω₀＝0,

作为优选，所述的步骤S5中，所述的对数据进行判断包括如下步骤：

S5.1,采集GPS数据线速度v，计算线速度v与航向变化率ω的乘积v*ω；

S5.2,为v*ω设置阈值范围并归类为不同的应用场景，同时设置每个应用场景的判决曲线，设定每个应用场景的权重；