[发明专利]一种基于LabVIEW-Matlab驾驶员风格识别与反馈系统及方法有效

专利信息
申请号: 201610852480.3 申请日: 2016-09-27
公开(公告)号: CN106249619B 公开(公告)日: 2019-02-22
发明(设计)人: 林歆悠;吴超宇;翟柳清;林海波;莫李平 申请(专利权)人: 福州大学
主分类号: G05B17/02 分类号: G05B17/02
代理公司: 福州元创专利商标代理有限公司 35100 代理人: 蔡学俊
地址: 350108 福建省福州市*** 国省代码: 福建;35
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摘要: 发明涉及一种基于LabVIEW‑Matlab驾驶员风格识别与反馈系统及方法,包括传感器模块、信号输入电路、信号调理电路、单片机MCU系统、串行接口模块、LabVIEW数据采集与处理系统、通讯模块、Matlab数据分析系统。本发明可以对驾驶员的驾驶风格进行精确识别和反馈。
搜索关键词: 一种 基于 labview matlab 驾驶员 风格 识别 反馈 系统 方法
【主权项】:
1.一种基于LabVIEW‑Matlab驾驶员风格识别与反馈系统,其特征在于:包括传感器模块、信号输入电路、信号调理电路、单片机MCU系统、串行接口模块、LabVIEW数据采集与处理系统、通讯模块、Matlab数据分析系统;所述传感器模块采集对车辆的车速和踏板信号进行采集,采集结果一次经过所述信号输入电路、信号调理电路处理后进入所述单片机MCU系统,所述单片机MCU系统将采集结果转为数字量并通过所述串行接口模块传递至所述LabVIEW数据采集与处理系统进行处理,所述LabVIEW数据采集与处理系统对接收的数据进行计算与显示,得到8个工况识别特征参数值:平均车速车速标准差Sv、最高车速vmax、平均加速度加速度标准差Sa、最大加速度amax、踏板平均开度踏板开度标准差Sλ,并将8个特征参数值通过所述通讯模块传递至所述Matlab数据分析系统,所述Matlab数据分析系统以BP神经网络作为核心对工况识别特征参数值进行工况识别,进而实时判断出当前工况下驾驶员的驾驶风格,并将分析判断的结果传递回所述LabVIEW数据采集与处理系统进行显示;其中,所述基于LabVIEW‑Matlab驾驶员风格识别与反馈系统包括以下步骤:步骤S1:传感器模块实时获取车速和踏板信号,并将采集回来的车速、加速踏板和制动踏板的位置信号经过信号调理电路调理后传递给单片机MCU系统;步骤S2:所述单片机MCU系统把经过放大调理后的模拟量转化为数字量,并通过所述串行接口模块将数字量数据传送到PC机,使用LabVIEW数据采集与处理系统进行数据的接收与处理;步骤S3:LabVIEW数据采集与处理系统的实时监视模块对车速信号以及加速踏板和制动踏板的位置信号进行提取、分类、计算,然后通过数据分析模块对车速和踏板信号进行初步的分析处理,计算出当前时刻ti进行工况识别的8个特征参数值:平均车速车速标准差Sv、最高车速vmax、平均加速度加速度标准差Sa、最大加速度amax、踏板平均开度踏板开度标准差Sλ;在主界面显示的同时,将上述8个特征参数值通过通讯模块传递到Matlab数据分析系统;步骤S4:所述Matlab数据分析系统首先以拥堵工况、城市工况、郊区工况、高速工况四种工况作为样本对BP神经网络进行训练,同时确定在四种不同工况下标准型驾驶风格识别系数的上下临界值,然后运用训练好的BP神经网络对特征参数值进行工况识别,识别出该时刻车辆所处的工况类别,根据驾驶风格识别系数计算公式得到该时刻的驾驶风格识别系数,与该时刻所处工况的标准型驾驶风格系数进行比较,大于其上界值得为激进型,小于其下界值得为保守型;其中,所述驾驶风格识别系数计算公式为:其中,Kdrive为驾驶风格识别系数,w1与w2表示权重,Sa表示驾驶员风格识别周期内加速度的标准差;表示驾驶员风格识别周期内驾驶员所在的工况类别的平均加速度;Sλ表示驾驶员风格识别周期内踏板踏板变化率的标准差;表示驾驶员风格识别周期内驾驶员所在的工况类别踏板的平均开度;步骤S5:所述Matlab数据分析系统将结果通过通讯模块返回给LabVIEW数据采集与处理系统,在主界面进行显示。
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