[发明专利]一种车辆个性化风险行为识别方法

权利要求书

1.一种车辆个性化风险行为识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：车联网信息平台采集车辆的速度，对车辆的速度进行预处理得到预处理后车辆的速度，根据预处理后车辆的速度计算驾驶加速度数据；

步骤2：结合预处理后驾驶行为数据，通过Z-标准化方法对驾驶加速度数据进行标准化处理；

步骤3：将标准化后的加速度数据，经过PAA方法进行分级；

步骤4：提取较为频繁的驾驶行为模式，即典型的驾驶行为模式；

步骤5：根据提取的典型驾驶行为模式，判定驾驶员驾驶行为偏好，判定为平顺驾驶行为风格、激进驾驶行为风格、保守驾驶驾驶行为风格；

步骤6：搭建基于典型驾驶行为及加速度变化特性的个性化驾驶行为评估模型；

步骤7：利用上述搭建的个性化驾驶行为评估模型对驾驶员驾驶风险性进行评价；

步骤4中所述提取较为频繁的驾驶行为模式，即典型的驾驶行为模式为：

步骤3对加速度数据级分级后，形成分级加速度数据集C＝(c₁，c₂，c₃，...，c_N)其中，其中c_i为第i个采样时刻加速度a_i所对应的划分等级，c_i∈(0～m),i∈[1，N]；

从加速度数据集C＝(c₁，c₂，c₃，...，c_N)的第一个数据c₁开始，将依次连续的3个数据定义为一个驾驶模式，则可提取个驾驶模式，c₁c₂c₃为第一个驾驶模式，c_3*y+1c_3*y+2c_3*y+3、c_3*u+1c_3*u+2c_3*u+3为按顺序依次提取的任意两个驾驶模式，且u≠y；

对于提取的任意两个驾驶模式即c_3*y+1c_3*y+2c_3*y+3、c_3*u+1c_3*u+2c_3*u+3，u≠y,若三个数分别对应相等且具有相同的顺序组合，将其定义为同一驾驶行为模式，并聚集为同一驾驶行为模式的分组；

统计每个驾驶行为模式分组中驾驶模式的数量，则为该驾驶行为模式在提取的个驾驶行为模式中出现的次数，设共可以统计出R个不同的驾驶行为模式分组，每个驾驶行为模式分组中驾驶模式的数量依次为：

G₁,G₂,...,G_R

根据每个驾驶行为模式分组中驾驶模式的数量按从大到小进行排序，选取出排序前H种驾驶行为模式即为该驾驶员的典型驾驶行为模式；

设其提取的第h个典型驾驶行为模式为c_h，3*y+1c_h，3*y+2c_h，3*y+3，其中，h∈(1～H),(3*y+1)∈(1～n)；

设每种典型驾驶行为模式包含驾驶行为模式数量依次为：

U₁,U₂,...,U_H

P＝(U₁+U₂+...，U_H)

其中，P为H种典型驾驶行为模式包含的驾驶行为的总数；

步骤5中所述H种典型的驾驶行为模式，判定驾驶员驾驶行为偏好为：

车量行驶的加速度或减速度使人产生明显的失重感与运动感的加速度，设使人产生明显的失重感与运动感的加速度阙值对应的分级为g级，使人产生明显的失重感与运动感的减速度阙值对应的分级为f级；

对于任意驾驶行为c_3*y+1c_3*y+2c_3*y+3,若max(c_3*y+1c_3*y+2c_3*y+3)≥g，则判定为急加速驾驶行为模式；

对于任意驾驶行为c_3*y+1c_3*y+2c_3*y+3,若min(c_3*y+1c_3*y+2c_3*y+3)≤f，则判定为急减速驾驶行为模式；

设定测试车辆，采集车辆数据，设共采集了S个驾驶平顺的驾驶员的车辆数据，按步骤4提取每个驾驶员的H种典型驾驶行为模式，将每个驾驶员的H种驾驶行为模式分别聚集到一个组中，则可提取B₁,B₂,...,B_S组，其中，B_r为第r个驾驶员的H个典型驾驶行为构成的数组，r∈(1～s)；

判定B₁,B₂,...,B_S组中急加速与急减速驾驶行为模式的数量为M₁,M₂,...,M_S，则可得到保证乘坐舒适最小比例值c，保证乘坐舒适的最大比例值d；

其中，P_min为Min(M₁，M₂...，M_S)对应的驾驶员的H个典型驾驶行为模式包含的驾驶行为模式的总数，P_max为Max(M₁,M₂…，M_S)对应的驾驶员的H个典型驾驶行为模式中包含的驾驶行为模式的总数；

根据步骤4提取的H个典型驾驶行为模式，计算急加速、急减速驾驶行为模式在其中的占比b，

若b＜c，则判定为保守驾驶行为风格；

若c≤b≤d，判定为平顺驾驶行为风格；

若d＜b，则判定为激进驾驶行为风格；

步骤6中所述搭建基于典型驾驶行为及加速度变化特性的个性化驾驶行为评估模型为：

对于一个驾驶员，采集其车辆数据，按照步骤1到步骤5，可对其驾驶风格进行判定，步骤5判定其驾驶风格后，为进一步评价该驾驶员所拥有的驾驶行为风格的优劣性，根据提取的其H个典型驾驶行为模式，按照以下方式建模对其进行评价；

其中，score_safe为安全性评分，h为典型驾驶模式的次序，c_h，3*y+1c_h，3*y+2c_h，3*y+3为提取的H个典型驾驶行为模式中，第h个典型驾驶行为模式，fre_h是提取的H个典型驾驶行为模式中的第h个典型驾驶行为模式占所有驾驶模式的比例，U_h为第h个典型驾驶行为模式包含的驾驶行为模式的数量,mean和std分别用来计算驾驶模式的均值和标准偏差,abs为绝对值；

其中，score_f经济性评分，代表车辆行驶的燃油消耗量，MOE_e为车辆的瞬时燃油消耗量；v为车辆瞬时速度；a为车辆的瞬时加速度；为在车辆加速行驶时，速度v的幂为p，加速度的幂为l的情况下，瞬时油耗模型的拟合系数；为在车辆减速行驶时，速度v的幂为p，加速度的幂为l的情况下，瞬时油耗模型的拟合系数；

以加速度数据和典型驾驶模式作为影响因素，从车辆安全性和燃油经济性两个方面建立个性化驾驶行为评估模型，综合评估车辆行车安全；

SCORE＝0.7*score_safe+0.3*score_f

SCORE为驾驶行为综合评价指标，共由三部分组成，score_safe为安全性，权重为70％，score_f经济性，权重为30％。