[发明专利]一种监测车辆驾驶行为中偏态数据的方法

说明书

本发明涉及一种监测车辆驾驶行为中偏态数据的方法，该方法包括：获取汽车驾驶过程中的加速度变化数据，构成加速度数据集；根据所述加速度数据集的分布密度，绘制对应的控制图；根据所述控制图的控制限，判断其中每个采样点是否属于受控状态。本发明基于控制图原理，提出了基于控制图来检测随着时间变化，车辆驾驶过程中产生的偏态数据，以两个监测时间点的时间间隔为变量，以车辆的加速度为变量，构造控制图，实现对驾驶过程的实时监测。当存在失控点超出限定的范围时，向驾驶员发出警报，达到减小事故发生率的目的。

技术领域

本发明涉及交通安全技术领域，尤其涉及一种监测车辆驾驶行为中偏态数据的方法。

背景技术

近年来，随着人们生活水平的不断提高，机动车的拥有数量持续上升，交通事故频发成了当下迫切需要解决的问题，也引起了足够的重视，但是交通事故造成的死亡事件仍然很多。因此，如何有效的降低交通事故的发生，降低事故的伤亡率具有重大的意义。交通事故的发生受到多种因素的影响，包括驾驶环境、天气、司机驾驶行为等因素，其中90％以上的交通事故可以归因于人们错误的驾驶行为，即驾驶过程中疏忽、疲劳驾驶、与前车车距过近等。所以对司机驾驶行为的研究监测是十分必要的。

现有的对车辆行驶过程的监测包括对驾驶员声音的监测、远程控制中心的数据监测、车辆内置雷达预警等。对驾驶过程进行监测时，这些现有的技术很少考虑车辆驾驶过程中数据的类型，所以监测的精度有待提高。因此，如何对车辆驾驶行为进行智能高效的监测是亟待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，有必要提供一种监测车辆驾驶行为中偏态数据的方法，用以克服现有技术中车辆驾驶行为不够智能高效的问题。

本发明提供一种监测车辆驾驶行为中偏态数据的方法，包括：

获取汽车驾驶过程中的加速度变化数据，构成加速度数据集；

根据所述加速度数据集的分布密度，绘制对应的控制图；

根据所述控制图的控制限，判断其中每个采样点是否属于受控状态。

进一步地，所述根据所述加速度数据集的分布密度，绘制对应的控制图包括：

根据所述加速度数据集中的加速度参量，确定对应的偏态分布密度函数；

根据所述加速度数据集的时间参量，确定对应的韦伯概率密度函数；

根据所述偏态分布密度函数和所述韦伯概率密度函数，确定对应的控制上限和控制下限，绘制对应的所述控制图。

进一步地，所述根据所述偏态分布密度函数和所述韦伯概率密度函数，确定对应的控制上限和控制下限，绘制对应的所述控制图包括：

根据所述韦伯概率密度函数，确定对应的韦伯累积分布函数；

根据所述偏态分布密度函数和所述韦伯累积分布函数，确定预设统计指标的第一累积分布函数，其中，通过所述加速度参量和所述时间参量进行确定所述预设统计指标；

根据所述第一累积分布函数，确定所述控制上限和所述控制下限；

根据所述控制上限和所述控制下限，绘制对应的所述控制图。

进一步地，所述通过所述加速度参量和所述时间参量进行确定所述预设统计指标包括：

根据所述时间参量，确定驾驶过程中的事件时间间隔，并根据所述事件时间间隔的平均值进行标准化处理，生成标准化时间间隔；

根据所述加速度参量，确定驾驶过程中的加速度平均值，对所述加速度参量进行标准化处理，生成标准化加速度；

根据所述标准化加速度和所述标准化时间间隔之商，确定所述预设统计指标。

进一步地，所述第一累积分布函数通过如下公式：