一種基于車輛行駛數(shù)據(jù)的急加速行為識別方法
【專利摘要】本發(fā)明屬于車輛技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于車輛行駛數(shù)據(jù)的急加速行為識別方法，包括如下步驟：(1)采集車輛行駛數(shù)據(jù)，所述車輛行駛數(shù)據(jù)包括瞬時油耗、瞬時加速度、瞬時速度的每秒變化量、發(fā)動機轉(zhuǎn)速；(2)通過主成分分析法得到變速因子；(3)對變速因子取閾值；(4)通過比較變速因子在某時刻的得分和閾值的大小來識別在所述時刻是否為急加速行為：當變速因子的得分大于或等于閾值時，所述時刻為急加速時刻。本發(fā)明所述方法克服了現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，顯著提高了急加速行為識別的準確性、有效性。
【專利說明】
一種基于車輛行駛數(shù)據(jù)的急加速行為識別方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明屬于車輛技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于車輛行駛數(shù)據(jù)的急加速行為識別方 法。
【背景技術(shù)】
[0002] 根據(jù)道路交通事故統(tǒng)計表明，危險駕駛行為是造成交通事故的重要原因之一，其 中急加速是事故高發(fā)的危險駕駛行為。對于汽車制造企業(yè)來說，如果能夠準確評估駕駛員 在駕駛行為尤其是急加速行為中的表現(xiàn)，就能針對駕駛行為更加合理地設(shè)計車型，增加車 輛的適用性，提高安全系數(shù)。
[0003] 隨著車聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，車輛行駛軌跡(例如:經(jīng)度、維度)及車輛物理特征(例如:瞬時 速度、加速度、方向盤轉(zhuǎn)角）的記錄和保存成為可能，這使得研究人員能利用豐富的車輛行 駛數(shù)據(jù)來評估駕駛行為。
[0004] 在車輛行駛過程中，急加速是一種很不安全的駕駛行為，它往往讓車輛短時間內(nèi) 達到較大速度，一旦車輛遇到緊急情況時司機有可能來不及有效應(yīng)對，極易發(fā)生險情。因此 "急加速"一直被認定為司機危險駕駛行為之一。
[0005] 然而，如何從數(shù)據(jù)中準確識別"急加速行為"卻是一個沒有定論的問題。大部分業(yè) 界或?qū)W術(shù)研究多采用"加速度"作為識別該過程的重要指標，通常的做法是劃分一個加速度 閾值，超過此閾值即定義為"急加速"。如武漢大學的任慧君采用"當加速度超過3m/s 2時為 急加速"的標準，臺灣交通部運輸研究所95年出臺的《先進大眾運輸系統(tǒng)(APTS)整體研究發(fā) 展計劃一公車行車安全管理系統(tǒng)計劃》中，將每秒加速度5km/h定義為急加速，以及在臺灣 及大陸逐漸興起的行車記錄儀記錄標準中，將急加速定義為時速2 70km/h并且加速度〉 3km/h/s〇
[0006] 但是，只根據(jù)加速度判定的結(jié)果有時并不準確，存在片面、判斷準確率低的缺陷。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 本發(fā)明的目的是針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于主成分分析法、準確率高的 基于車輛行駛數(shù)據(jù)的急加速行為識別方法。
[0008] 本發(fā)明解決問題的技術(shù)方案是:基于車輛行駛數(shù)據(jù)的急加速行為識別方法，包括 如下步驟：
[0009] (1)采集車輛行駛數(shù)據(jù):所述車輛行駛數(shù)據(jù)包括瞬時油耗、瞬時加速度、瞬時速度 的每秒變化量、發(fā)動機轉(zhuǎn)速；
[0010] (2)通過主成分分析法得到變速因子:將所述瞬時油耗、瞬時加速度、瞬時速度的 每秒變化量、發(fā)動機轉(zhuǎn)速作為4個原始指標，通過主成分分析法合成相同數(shù)量的主成分，然 后選取累計方差貢獻率為85%以上的前三個主成分，再將選取的所述前三個主成分以各自 的方差貢獻率在所有入選主成分的方差貢獻率中所占比例作為權(quán)重進行線性組合，形成變 速因子；
[0011] (3)對變速因子取閾值；
[0012] (4)通過比較變速因子在某時刻的得分和閾值的大小來識別在所述時刻是否為急 加速行為:當變速因子的得分大于或等于閾值時，所述時刻為急加速時刻。
[0013] 進一步地，所述步驟(2)中，通過主成分分析法得到變速因子的步驟包括：
[0014] (2.1)根據(jù)采集的車輛行駛數(shù)據(jù)，建立數(shù)據(jù)矩陣X ' = (Y i)nXp，其中，η為記錄數(shù)，p 為指標數(shù)，X、』表示第i行第j列的數(shù)據(jù)，且Ρ;將瞬時油耗、瞬時加速度、瞬時速度的 每秒變化量、發(fā)動機轉(zhuǎn)速這4個原始指標作為主成分分析的原始變量，取p = 4;
[0015] (2.2)對各指標數(shù)據(jù)進行標準化，以便消除各項指標在量綱和數(shù)量級的差別，標準 化的方法是將每個數(shù)據(jù)Yu先減去第j個指標的均值（即數(shù)據(jù)矩陣的列均值），再除以第j個 指標的標準差（即數(shù)據(jù)矩陣的列標準差），得到標準化后的數(shù)據(jù)Xlj，進而得到標準化數(shù)據(jù)矩 陣;每個指標的均值為〇，方差為1;
[0016] (2.3)根據(jù)標準化數(shù)據(jù)矩陣建立協(xié)方差矩陣R，協(xié)方差矩陣R能反映各個指標之間 的相關(guān)性，協(xié)方差矩陣R的每個元素 Ru代表i、j變量的協(xié)方差，計算公式為：
[0017] Rij 二 * xjk，
[0018] 其中k為整數(shù)，代表i、j變量的第k個取值；
[0019] (2.4)求解協(xié)方差矩陣R的特征值和特征向量:通過解特征方程ΙλΕ-Rl =0求出p個 特征值λ1，i = l，2…p，其中E為單位矩陣，特征值λ1的大小正是各個原始的主成分的方差，能 反映主成分所包含的加速度信息量的多少，并分別求出對應(yīng)于特征值h的特征向量，求解 過程是將協(xié)方差矩陣R進行分解，公式為：
[0020] R=SL 七響r，
[0021] 其中，Μ是協(xié)方差矩陣R的特征值，&是長度為p的特征向量，^是&的轉(zhuǎn)置向量；
[0022] 再將特征值\按照從大到小的順序排列，得到：
[0023] λχ>λ2>· · ·>λρ ；
[0024] (2.5)計算各主成分的方差貢獻率及累計方差貢獻率，并根據(jù)累計方差貢獻率確 定最終入選的主成分個數(shù)：
[0026]累計方差貢獻率的計算公式為呎即把排名前i的方差貢獻率累計求 和；
[0027] 選取累計方差貢獻率為85 %以上的前m個主成分，取m = 3;
[0028] (2.6)通過載荷矩陣寫出主成分計算式：
[0029]載荷矩陣是表示主成分與原始變量線性轉(zhuǎn)換關(guān)系的矩陣，載荷矩陣的系數(shù)正是每 個主成分對應(yīng)的特征向量的值，據(jù)此寫出第i個主成分匕的計算公式：
[0030] fi = eii*xi+e2i*X2+...+ePi*xP，
[0031] 其中，epi是第p個特征向量的第i個分量，Xp是第p個指標;它是一個η維向量，因此 得到的主成分也是一個η維向量；
[0032] (2.7)根據(jù)選取出的m個主成分計算每條記錄的變速因子的得分，第i條記錄的變 速因子 Sl的得分的計算公式為：
[0033] Si = λΜ^ι + w2f，i -l· ··· +wkfu + ?·· + , 15ikiSm；
[0034] 其中任意一項fki表示第k個主成分的第i個分量，系數(shù)的計算公式為：
[0036]進一步地，所述步驟(3)中，所述變速因子的閾值為3。
[0037] 進一步地，所述步驟(2.5)中，選取累計方差貢獻率大于85%的前三個主成分。 [0038]進一步地，所述步驟（2.5)中，選取出的前三個主成分的方差貢獻率分別為 53.5%，21.8%，14.5%，然后在步驟（2.7)中計算出的所述前三個主成分的系數(shù)分別為 0.596,0.243,0.161，因此第1條記錄的變速因子 81的得分的計算公式為：
[0039] si = 0 · 596*fii+0 · 243*f2i+0 · 161*f3i。
[0040] 進一步地，所述選取出的前三個主成分的累積貢獻率能達到89.8%以上，說明這 三個主成分能代表89.8 %的速度變化信息。
[0041] 本發(fā)明的有益效果為:本發(fā)明利用主成分分析法的降維思想，將多指標轉(zhuǎn)化為綜 合指標，降低觀測空間的維度，獲取最主要的信息，通過將與急加速相關(guān)的幾個變量用主成 分分析法進行綜合，顯著提高了急加速行為識別的準確性、有效性。
【附圖說明】
[0042] 圖1是本發(fā)明所述基于車輛行駛數(shù)據(jù)的急加速行為識別方法的流程圖；
[0043] 圖2是應(yīng)用本發(fā)明所述方法得到的變速因子和加速實驗中瞬時速度的對比折線 圖。
【具體實施方式】
[0044]下面結(jié)合附圖和具體實施例，對本發(fā)明作進一步的說明。
[0045] 如圖1所示，基于車輛行駛數(shù)據(jù)的急加速行為識別方法，包括如下步驟：
[0046] (1)采集車輛行駛數(shù)據(jù):所述車輛行駛數(shù)據(jù)包括瞬時油耗、瞬時加速度、瞬時速度 的每秒變化量、發(fā)動機轉(zhuǎn)速；
[0047] (2)通過主成分分析法得到變速因子:將所述瞬時油耗、瞬時加速度、瞬時速度的 每秒變化量、發(fā)動機轉(zhuǎn)速作為4個原始指標，通過主成分分析法合成相同數(shù)量的主成分，然 后選取累計方差貢獻率為85%以上的前三個主成分，再將選取的所述前三個主成分以各自 的方差貢獻率在所有入選主成分的方差貢獻率中所占比例作為權(quán)重進行線性組合，形成變 速因子；
[0048] (3)對變速因子取閾值；
[0049] (4)通過比較變速因子在某時刻的得分和閾值的大小來識別在所述時刻是否為急 加速行為:當變速因子的得分大于或等于閾值時，所述時刻為急加速時刻。
[0050] 所述步驟(2)中，通過主成分分析法得到變速因子的步驟包括：
[0051 ] (2.1)根據(jù)采集的車輛行駛數(shù)據(jù)，建立數(shù)據(jù)矩陣X ' = (Y i)nXp，其中，η為記錄數(shù)，p 為指標數(shù)，X、』表示第i行第j列的數(shù)據(jù)，且ρ;將瞬時油耗、瞬時加速度、瞬時速度的 每秒變化量、發(fā)動機轉(zhuǎn)速這4個原始指標作為主成分分析的原始變量，取p = 4;
[0052] (2.2)對各指標數(shù)據(jù)進行標準化，以便消除各項指標在量綱和數(shù)量級的差別，標準 化的方法是將每個數(shù)據(jù)Yu先減去第j個指標的均值（即數(shù)據(jù)矩陣的列均值），再除以第j個 指標的標準差（即數(shù)據(jù)矩陣的列標準差），得到標準化后的數(shù)據(jù)Xlj，進而得到標準化數(shù)據(jù)矩 陣;每個指標的均值為0，方差為1;
[0053] (2.3)根據(jù)標準化數(shù)據(jù)矩陣建立協(xié)方差矩陣R，協(xié)方差矩陣R能反映各個指標之間 的相關(guān)性，協(xié)方差矩陣R的每個元素 Ru代表i、j變量的協(xié)方差，計算公式為：
[0054] Rij^Zk=iXik*Xjk^
[0055] 其中k為整數(shù)，代表i、j變量的第k個取值；
[0056] (2.4)求解協(xié)方差矩陣R的特征值和特征向量:通過解特征方程|λE-R|=0求出p個 特征值λ 1，i = l，2…p，其中E為單位矩陣，特征值λ1的大小正是各個原始的主成分的方差，能 反映主成分所包含的加速度信息量的多少，并分別求出對應(yīng)于特征值h的特征向量，求解 過程是將協(xié)方差矩陣R進行分解，公式為：
[0057] R=Z-LiAieieir -
[0058] 其中，Μ是協(xié)方差矩陣R的特征值，&是長度為p的特征向量，6^是&的轉(zhuǎn)置向量；
[0059] 再將特征值Μ按照從大到小的順序排列，得到：
[0060] λι>λ2>···>λρ;
[0061] (2.5)計算各主成分的方差貢獻率及累計方差貢獻率，并根據(jù)累計方差貢獻率確 定最終入選的主成分個數(shù)：
[0063]累計方差貢獻率的計算公式為叫即把排名前i的方差貢獻率累計求 和；
[0064] 選取累計方差貢獻率為85%以上的前m個主成分，取m = 3;
[0065] (2.6)通過載荷矩陣寫出主成分計算式：
[0066]載荷矩陣是表示主成分與原始變量線性轉(zhuǎn)換關(guān)系的矩陣，載荷矩陣的系數(shù)正是每 個主成分對應(yīng)的特征向量的值，據(jù)此寫出第i個主成分匕的計算公式：
[0067] fi = eii*xi+e2i*X2+··· +ePi*xP，
[0068] 其中，epi是第p個特征向量的第i個分量，Xp是第p個指標;它是一個η維向量，因此 得到的主成分也是一個η維向量；
[0069] (2.7)根據(jù)選取出的m個主成分計算每條記錄的變速因子的得分，第i條記錄的變 速因子 Sl的得分的計算公式為：
[0070] = + h/2t'+ …+設(shè);</^ + …，li：ki￡m；
[0071] 其中任意一項fkl表示第k個主成分的第i個分量，系數(shù)的計算公式為：
[0073]所述步驟(3)中，所述變速因子的閾值為3。
[0074]所述步驟(2.5)中，選取累計方差貢獻率大于85%的前三個主成分。
[0075]所述步驟(2.5)中，選取出的前三個主成分的方差貢獻率分別為53.5%，21.8%， 14.5%，然后在步驟（2.7)中計算出的所述前三個主成分的系數(shù)分別為0.596，0.243， 0.161，因此第i條記錄的變速因子 Sl的得分的計算公式為：
[0076] si = 0 · 596*fii+0 · 243*f2i+0 · 161*f3i。
[0077] 所述選取出的前三個主成分的累積貢獻率能達到89.8%以上，說明這三個主成分 能代表89.8 %的速度變化信息。
[0078] 采用本發(fā)明所述方法進行實驗，具體實驗過程為：
[0079] 汽車啟動之后，先經(jīng)過一段短暫的平穩(wěn)行駛過程，然后突然踩油門讓汽車急加速， 之后將速度降低，以低速平穩(wěn)駕駛一段時間后再緩慢踩油門，讓汽車緩慢加速起來，當速度 達到一定程度時，逐漸減速直至停車。
[0080] 實驗記錄的速度數(shù)據(jù)如圖2所示，細線表示行駛的瞬時速度的變化，粗線表示變速 因子得分的波動，橫坐標表示時間，左邊的縱坐標表示瞬時速度，右邊的縱坐標表示變速因 子。本發(fā)明確定識別急加速時刻的標準是：當某時刻變速因子得分2 3時，該時刻即為急加 速時刻。
[0081] 如圖2所示，本發(fā)明所述方法能準確識別所有急加速的情形，并能把普通的加速行 為區(qū)分開。例如在圖2中所示的實驗數(shù)據(jù)中，50s左右變速因子得分為4.5,高于閾值3,因此 此時被判斷為急加速時刻，而與此同時，瞬時速度曲線呈現(xiàn)出一個明顯的速度突增趨勢，在 l〇s內(nèi)速度由0增加到83.7km/h，即對應(yīng)真實實驗中的急加速階段，因此此處識別有效；另 外，瞬時速度曲線顯示汽車在75s之后對應(yīng)實驗中的緩慢加速階段:此階段內(nèi)速度在42s內(nèi) 才從0提升到60km/h，同時變速因子得分也不高，低于閾值3。由此可見，變速因子能準確識 別出急加速過程，而不會把正常加速過程誤識別為急加速。其他小組實驗都同樣證明了本 發(fā)明所述方法的有效性。
[0082]本發(fā)明的基本原理是：
[0083]本發(fā)明借助于主成分分析法，主成分分析法是一種數(shù)據(jù)降維的統(tǒng)計方法，它借助 于一個正交變換，將原始的多個指標綜合成能概括原來大部分信息的少數(shù)幾個指標，不損 失重要信息的前提下，降低觀測空間的煒度。
[0084] 在實際問題研究中，為了全面、系統(tǒng)地分析問題，必須考慮眾多影響因素。這些涉 及的因素一般稱為指標或者變量。因為每個指標都在不同程度上反映了所研究問題的某些 信息，并且指標之間彼此有一定的相關(guān)性，因而所得的統(tǒng)計數(shù)據(jù)反映的信息在一定程度上 有重疊。在用統(tǒng)計方法研究多變量問題時，變量太多會增加計算量和增加分析問題的復雜 性，人們希望在進行定量分析的過程中，涉及的變量較少，得到的信息量較多。主成分分析 正是適應(yīng)這一要求產(chǎn)生的，是解決這類問題的理想工具。
[0085] 總體來說，主成分分析旨在利用降維的思想，把多指標轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個綜合指標， 降低觀測空間的維數(shù)，以獲取最主要的信息。假設(shè)有P個指標，因此至多有P個綜合指標(主 成分）。由于總方差不增不減，前幾個綜合指標的方差較大，而后幾個綜合指標的方差較小。 嚴格說，只有前幾個綜合指標才稱得上"主"成分，后幾個綜合指標實為"次"成分。實踐中總 是保留前幾個，忽略后幾個。保留多少個主成分取決于保留部分的累積方差在方差總和中 所占百分比。
[0086] 本發(fā)明將四個原始指標經(jīng)過組合形成四個主成分，然后選取累積貢獻率為85%以 上的前三個主成分，再將前三個主成分以其方差貢獻率比例作為權(quán)重進行線性組合，最終 合成了一個綜合指標，即變速因子，然后通過對變速因子取閾值來判斷汽車的急加速行為。
[0087] 本發(fā)明并不限于上述實施方式，在不背離本發(fā)明實質(zhì)內(nèi)容的情況下，本領(lǐng)域技術(shù) 人員可以想到的任何變形、改進、替換均落入本發(fā)明的保護范圍。
【主權(quán)項】
1. 一種基于車輛行駛數(shù)據(jù)的急加速行為識別方法，其特征在于，包括如下步驟： (1) 采集車輛行駛數(shù)據(jù):所述車輛行駛數(shù)據(jù)包括瞬時油耗、瞬時加速度、瞬時速度的每 秒變化量、發(fā)動機轉(zhuǎn)速； (2) 通過主成分分析法得到變速因子:將所述瞬時油耗、瞬時加速度、瞬時速度的每秒 變化量、發(fā)動機轉(zhuǎn)速作為4個原始指標，通過主成分分析法合成相同數(shù)量的主成分，然后選 取累計方差貢獻率為85%以上的前三個主成分，再將選取的所述前三個主成分以各自的方 差貢獻率在所有入選主成分的方差貢獻率中所占比例作為權(quán)重進行線性組合，形成變速因 子； (3) 對變速因子取閾值； (4) 通過比較變速因子在某時刻的得分和閾值的大小來識別在所述時刻是否為急加速 行為:當變速因子的得分大于或等于閾值時，所述時刻為急加速時刻。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于車輛行駛數(shù)據(jù)的急加速行為識別方法，其特征在于，所述 步驟(2)中，通過主成分分析法得到變速因子的步驟包括： (2.1) 根據(jù)采集的車輛行駛數(shù)據(jù)，建立數(shù)據(jù)矩陣，其中，η為記錄數(shù)，p為指 標數(shù)，X、』表示第i行第j列的數(shù)據(jù)，且ρ;將瞬時油耗、瞬時加速度、瞬時速度的每秒 變化量、發(fā)動機轉(zhuǎn)速這4個原始指標作為主成分分析的原始變量，取p = 4; (2.2) 對各指標數(shù)據(jù)進行標準化，標準化的方法是將每個數(shù)據(jù)Yu先減去第j個指標的 均值，再除以第j個指標的標準差，得到標準化后的數(shù)據(jù)xu，進而得到標準化數(shù)據(jù)矩陣； (2.3) 根據(jù)標準化數(shù)據(jù)矩陣建立協(xié)方差矩陣R，協(xié)方差矩陣R的每個元素Ru代表i、j變量 的協(xié)方差，計算公式為： 其中k為整數(shù)；(2.4) 求解協(xié)方差矩陣R的特征值和特征向量:通過解特征方程| λΕ-R | = 0求出p個特征 值A(chǔ)i，i = 1，2···ρ，其中E為單位矩陣;并分別求出對應(yīng)于特征值λι的特征向量，求解過程是將 協(xié)方差矩陣R進行分解，公式為：其中，Μ是協(xié)方差矩陣R的特征值，&是長度為p的特征向量，6/是&的轉(zhuǎn)置向量； 再將特征值Μ按照從大到小的順序排列，得到： λ?>λ2>···>λρ ; (2.5) 計算各主成分的方差貢獻率及累計方差貢獻率，并根據(jù)累計方差貢獻率確定最 終入選的主成分個數(shù)： 方差貢獻率的計算公式為： 累計方差貢獻率的計算公式為*外； 選取累計方差貢獻率為85 %以上的前m個主成分，取m=3; (2.6) 通過載荷矩陣寫出主成分計算式： 載荷矩陣的系數(shù)正是每個主成分對應(yīng)的特征向量的值，據(jù)此寫出第i個主成分^的計算 公式： f i = eii木χι+θ2#Χ2+…+epi木Xp， 其中，epi是第P個特征向量的第i個分量，xP是第P個指標； (2.7)根據(jù)選取出的m個主成分計算每條記錄的變速因子的得分，第i條記錄的變速因 子81的得分的計算公式為：其中任意一項fkl表示第k個主成令的笛彳個令看·.蓉撒(^的彳+算公式為： 3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于車輛行駛數(shù)據(jù)的急加速行為識別方法，其特征在于，所述 步驟(3)中，所述變速因子的閾值為3。4. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于車輛行駛數(shù)據(jù)的急加速行為識別方法，其特征在于，所述 步驟(2.5)中，選取累計方差貢獻率大于85%的前三個主成分。5. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于車輛行駛數(shù)據(jù)的急加速行為識別方法，其特征在于，所述 步驟(2.5)中，選取出的前三個主成分的方差貢獻率分別為53.5%，21.8%，14.5%，然后在 步驟(2.7)中計算出的所述前三個主成分的系數(shù)分別為0.596，0.243，0.161，因此第i條記 錄的變速因子 Sl的得分的計算公式為： si = 0 · 596*fii+0 · 243*f2i+0 · 161*f3i〇6. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于車輛行駛數(shù)據(jù)的急加速行為識別方法，其特征在于，所述 選取出的前三個主成分的累積貢獻率能達到89.8%以上。
【文檔編號】G08G1/052GK105869412SQ201610280492
【公開日】2016年8月17日
【申請日】2016年4月28日
【發(fā)明人】黃亮
【申請人】彩虹無線（北京）新技術(shù)有限公司