[发明专利]一种驾驶行为分析方法及系统

权利要求书

1.一种驾驶行为分析方法，其特征在于，

获取车辆传感器及车辆CAN总线采集的驾驶数据，基于基准传感器的时间戳对所述驾驶数据融合；

划分驾驶场景，分析驾驶场景与所述驾驶数据的关联关系，从融合数据中提取驾驶场景对应的数据片段；

从数据片段中提取目标特征值，求取每个特征值的韦伯分布参数，将特征值等距分箱，求取每个箱体中的分位点，连接每个箱体中同一分位点后，通过线性回归拟合得到特征值对应的韦伯分布曲线；

绘制每个驾驶场景的散点图，将分布于预定区间范围内的特征数据作为对应驾驶场景下的行为密集区，得到不同驾驶场景下的驾驶行为特征。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于基准传感器的时间戳对所述驾驶数据融合包括：

将采样频率最高的传感器作为基准传感器，遍历其余传感器数据帧，将基准传感器时间戳与其余传感器数据帧进行时间匹配，将其余传感器中与基准传感器时间戳时间最接近的数据帧作为当前传感器数据；

将当前传感器数据与基准传感器当前时间戳数据融合。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分析驾驶场景与所述驾驶数据的关联关系，从融合数据中提取驾驶场景对应的数据片段包括：

分析确定驾驶场景与融合数据的关联关系；

基于强关联的信号进行场景提取规则设计；

根据提取规则，从融合数据中提取场景数据片段。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从数据片段中提取目标特征值还包括：

通过四分位法删除每组特征值中的异常特征值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从数据片段中提取目标特征值还包括：

根据驾驶场景分析特征值组合，从驾驶场景对应的数据片段中提取目标特征值。

6.一种驾驶行为分析系统，其特征在于，包括：

数据融合模块，用于获取车辆传感器及车辆CAN总线采集的驾驶数据，基于基准传感器的时间戳对所述驾驶数据融合；

片段提取模块，用于划分驾驶场景，分析驾驶场景与所述驾驶数据的关联关系，从融合数据中提取驾驶场景对应的数据片段；

特征提取模块，用于从数据片段中提取目标特征值，求取每个特征值的韦伯分布参数，将特征值等距分箱，求取每个箱体中的分位点，连接每个箱体中同一分位点后，通过线性回归拟合得到特征值对应的韦伯分布曲线；

行为分析模块，用于绘制每个驾驶场景的散点图，将分布于预定区间范围内的特征数据作为对应驾驶场景下的行为密集区，得到不同驾驶场景下的驾驶行为特征。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述基于基准传感器的时间戳对所述驾驶数据融合包括：

将采样频率最高的传感器作为基准传感器，遍历其余传感器数据帧，将基准传感器时间戳与其余传感器数据帧进行时间匹配，将其余传感器中与基准传感器时间戳时间最接近的数据帧作为当前传感器数据；

将当前传感器数据与基准传感器当前时间戳数据融合。

8.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述分析驾驶场景与所述驾驶数据的关联关系，从融合数据中提取驾驶场景对应的数据片段包括：

分析确定驾驶场景与融合数据的关联关系，基于强关联的信号进行场景提取规则设计，根据提取规则，从融合数据中提取场景数据片段。

9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述的一种驾驶行为分析方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被执行时实现如权利要求1至5任一项所述的一种驾驶行为分析方法的步骤。