[发明专利]一种基于数据采集的驾驶风格辨识装置及方法在审
申请号: | 201710957624.6 | 申请日: | 2017-10-11 |
公开(公告)号: | CN107526906A | 公开(公告)日: | 2017-12-29 |
发明(设计)人: | 朱冰;李伟男;赵健;韩嘉懿;胡志强;闫淑德;孙宇航 | 申请(专利权)人: | 吉林大学 |
主分类号: | G06F17/50 | 分类号: | G06F17/50;G06K9/62;G06N3/08 |
代理公司: | 长春市恒誉专利代理事务所(普通合伙)22212 | 代理人: | 鞠传龙 |
地址: | 130012 吉*** | 国省代码: | 吉林;22 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 数据 采集 驾驶 风格 辨识 装置 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一种辨识装置及方法,特别涉及一种基于数据采集的驾驶风格辨识装置及方法。
背景技术
近年来,随着智能汽车的蓬勃发展,汽车的控制系统也日益复杂,驾驶人与汽车控制系统之间的矛盾也日益凸显。据有关资料表明,60%以上的交通事故都可以归因于驾驶风格差异化的驾驶人的操作过失导致。如何正确理解驾驶人的驾驶风格,进而实现“车适应人”已经成为研究的热点。现有的驾驶人驾驶风格辨识系统对驾驶人驾驶风格的辨识往往是基于对采集得到的驾驶人驾驶操作数据的分析,通过分析驾驶数据内部的逻辑关系进而判断驾驶人的驾驶风格。然而现有技术往往存在对驾驶数据分析不全面、对驾驶人驾驶风格划分方法不科学等问题。
中国专利公开号CN106249619A,公开日为2016.12.21发明名称为一种基于LabVIEW-Matlab驾驶员风格识别与反馈系统及方法中通过分析车辆状态数据比如车辆的平均加速度、以及驾驶人的操纵信号即踏板变化率的标准差进而判断驾驶人的驾驶风格。显然,这样的驾驶风格分析是不全面的,转向盘转角的相关数据也包含了大量的驾驶人驾驶风格信息,是不应该被忽略的。所以在分析驾驶人驾驶风格的时候,考虑的驾驶人操纵相关的数据应该包含转向盘转角以及踏板行程的相关数据。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有的相关技术普遍存在的对驾驶数据分析不全面、对驾驶人驾驶风格划分方法不科学等问题而提供的一种基于数据采集的驾驶风格辨识装置及方法。
本发明提供的基于数据采集的驾驶风格辨识装置包括有架体、转向盘、显示器、踏板总成、工控机和电源,其中转向盘和显示器设置在架体的一端,踏板总成设在转向盘的斜下方,转向盘上装配有转角传感器,踏板总成上装配有加速踏板位置传感器和制动踏板位置传感器,转向盘、显示器、踏板总成和工控机通过导线分别与电源相连接,电源为转向盘、显示器、踏板总成和工控机提供电能,显示器、转角传感器、加速踏板位置传感器和制动踏板位置传感器分别与工控机相连接。
架体的底盘上还设置有座椅,显示器一旁的架体上还设置有音响,音响为Edifier/漫步者型号为R12U的有两个声道的塑料箱体音响。
转向盘的型号为SENSO Wheel,转向盘伺服电机额定扭矩≥8N·m、电机控制系统的力矩响应≤60ms、力矩跟随稳态精度>90%。
显示器为弧形显示器,型号为34UC79G的分辨率为2560*1080的曲面屏,该弧形显示器水平可视角度为178度、垂直可视角度为178度、点距0.311mm,弧形显示器通过HDMI线与工控机相连接。
踏板总成是由离合踏板、电子制动踏板和电子加速踏板组成,离合踏板、电子制动踏板和电子加速踏板从左至右依次排列在踏板总成上。
转角传感器能够将转向盘的转角数据信号通过CAN报文发送到工控机,转角传感器测量转向盘转动角度,将转向盘的转角信号转换为电压信号传输给工控机,加速踏板位置传感器能够获取加速数据信号,加速踏板位置传感器测量电子加速踏板位置,将电子加速踏板的位置信号转换为电压信号,传输给工控机,制动踏板位置传感器能够获取制动数据信号,制动踏板位置传感器测量电子制动踏板位置,将电子制动踏板的位置信号转换为电压信号传输给工控机。
工控机内设置有驾驶风格辨识系统,驾驶风格辨识系统是基于计算机软件实现的,具体涉及的软件有PanoSim和MATLAB/Simulink,PanoSim是集车辆动力学模型、汽车三维行驶环境模型、汽车行驶交通模型、车载环境传感模型、MATLAB/Simulink仿真模型自动生成工具于一体的汽车虚拟仿真平台,能够仿真车辆对驾驶员,路面及空气动力学输入的响应,Simulink是MATLAB中的一种可视化仿真工具,是一种基于MATLAB的框图设计环境,是实现动态系统建模、仿真和分析的一个软件包,Simulink提供一个动态系统建模、仿真和综合分析的集成环境。
本发明提供的基于数据采集的驾驶风格辨识方法,其方法如下所述:
步骤一、利用工控机搭建一套驾驶人驾驶数据采集系统,基于驾驶数据采集系统,设定三种典型驾驶工况,三种驾驶工况分别为:拥堵工况、城区工况和高速路工况,然后进行模拟驾驶,对数名被测驾驶人的驾驶数据进行实时采集;
步骤二、根据步骤一中基于三种典型工况下的驾驶数据,训练随机森林模型用于典型工况的辨识,基于辨识得到的工况,基于神经网络算法分别训练各个工况下的驾驶人个性特征辨识模型。
步骤二中的随机森林是一种基于分类树的算法,具体算法如下:
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