* ql - 2 * q2* q2 +1)* 57.3 ；航向角 Yaw= atan2 (2* (ql*q2 + q0*q3)，q0*q0+ql*ql-q2*q2_q3*q3) * 57.3。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述速度数据和所述姿态角数据建立表示运动状态的数学模型，包括: 判断在指定时间内三轴加速度的变化率是否维持在匀速或静止范围内，若是则根据公式一获取基于坐标系α的所述传感器固定于所述交通工具内的摆放姿态，其中坐标系α为轴为平行于所述交通工具前端方向、Υ轴为竖直方向、z轴为水平垂直于X轴，所述公式一包括:anglex = asin(Aax / A)angley = asin(Aay / A)anglez = asin (Aaz / A) 其中:A为固定值16384.0，Aax、Aay、Aaz为分别经过滤波算法处理的三轴加速度值，anglex、angley、anglez为三轴加速度值基于所述坐标系α的角度值； 根据所述摆放姿态、所述三轴加速度(Ax、Ay、Az )、所述三轴角速度(Gx、Gy、Gz )和所述姿态角数据(Yaw、Pitch、Roll)建立至少包括以下的数学模型: 若所述0BD接口水平于所述交通工具前端放置，则judgeAy=_Ay，Yaw_R=Yaw_this -Yaw—last; 若所述OBD接口绕所述传感器的X轴旋转式的放置，则judgeAy=((Az*sin (angley))-(Ay*sin(anglez)))/(cos(angley)*sin(anglez) - sin (angley)*cos (anglez))，Yaw_R=Yaw_this - Yaw_last; 若所述OBD接口绕所述传感器的z轴旋转式的放置，则judgeAy= ((Ax*sin (angley))-(Ay*sin(anglex)))/(cos(angley)*sin(anglex)+sin (angley)*cos (anglex))； 其中，若y轴与水平面的夹角在正负45度范围内，则Yaw_R=Roll_this-Roll_last，否则Yaw_R=Yaw_this - Yaw_last，采样频率为800ms/次，其中Ax、Ay、Az为经过所述加权滤波算法处理的三轴加速度值，judgeAy为平行于所述交通工具的移动方向的加速度值，Yaw_R为所述交通工具的移动方向上的角度。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所建立的数学模型，确定所述交通工具的驾驶者的驾驶行为，包括: 判断频率为每1.6s判断一次，若Yaw_R在1.6s的变化角度超过40度，则判定为一次急转弯驾驶行为； 若judgeAy的符号位为正且维持在2s?3s内大于等于阈值3000，则判定为一次急加速驾驶； 若judgeAy的符号位为负且维持在2s?3s内小于等于阈值-3500，则判定为一次急减速驾驶。6.—种驾驶行为的分析装置，其特征在于，包括:主处理器、与所述主处理器连接的0BD接插件、与所述主处理器连接的传感器；其中，所述主处理器为带有I2C总线接口的MCU ;所述主处理器通过所述0BD接插件连接并固定于所述交通工具的0BD接口 ；所述交通工具通过所述0BD接口提供电源，并由电源模块将所述0BD接口提供的电压转化为所述主处理器和所述传感器的工作电压； 所述传感器，用于获取交通工具在移动过程中的速度数据并向所述主处理器发送，所述速度数据包括三轴加速度和三轴角速度； 所述主处理器，用于根据所述速度数据获取所述交通工具在移动过程中的姿态角数据，所述姿态角包括所述交通工具的航向角、翻滚角和俯仰角；并根据所述速度数据和所述姿态角数据建立表示运动状态的数学模型，所述数学模型至少包括:实际航向角模型和实际行驶方向的加速度模型；再根据所建立的数学模型，确定所述交通工具的驾驶者的驾驶行为，其中至少包括:根据所述实际航向角模型确定所述驾驶者的急转弯行为，以及根据所述实际行驶方向的加速度模型确定所述驾驶者的急加速或急减速的驾驶行为。7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述主处理器，具体用于通过加权滤波算法对所述速度数据进行处理得到Ax、Ay、Az、Gx、Gy、Gz，其中，所述三轴加速度表示为(Αχ、Ay, Az)、所述三轴角速度表示为(Gx、Gy、Gz);并利用DMP姿态融合算法获取用于表示旋转状态的四元数(q0、ql、q2、q3)，并根据所述表示旋转状态的四元数和欧拉角之间的转换算法，获取所述姿态角数据； 其中，所述表示旋转状态的四元数和欧拉角之间的转换算法包括:俯仰角 Pitch=asin (_2 * ql * q3 + 2 * qO* q2)* 57.3 ；翻滚角 Roll= atan2 (2 * q2 * q3 + 2 * qO * ql, _2 * ql * ql - 2 * q2* q2 +.1)* 57.3 ；航向角 Yaw= atan2 (2* (ql*q2 + q0*q3)，q0*q0+ql*ql-q2*q2_q3*q3) * 57.3。8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述主处理器，具体还用于判断在指定时间内三轴加速度的变化率是否维持在匀速或静止范围内，若是则根据公式一获取基于坐标系α的所述传感器固定于所述交通工具内的摆放姿态，其中坐标系α为:x轴为平行于所述交通工具前端方向、y轴为竖直方向、z轴为水平垂直于X轴，所述公式一包括:anglex = asin(Aax / A)angley = asin(Aay / A)anglez = asin (Aaz / A) 其中:A为固定值16384.0，Aax、Aay、Aaz为分别经过滤波算法处理的三轴加速度值，anglex、angley、anglez为三轴加速度值基于所述坐标系α的角度值； 所述主处理器，具体还用于根据所述摆放姿态、所述三轴加速度(Ax、Ay、Az )、所述三轴角速度(Gx、Gy、Gz)和所述姿态角数据(Yaw、Pitch、Roll)建立至少包括以下的数学模型:若所述0BD接口水平于所述交通工具前端放置，则judgeAy=_Ay，Yaw_R=Yaw_this -Yaw_last; 若所述OBD接口绕所述传感器的X轴旋转式的放置，则judgeAy=((Az*sin (angley))-(Ay*sin(anglez)))/(cos(angley)*sin(anglez) - sin (angley)*cos (anglez))，Yaw_R=Yaw_this - Yaw_last; 若所述OBD接口绕所述传感器的z轴旋转式的放置，则judgeAy= ((Ax*sin (angley))-(Ay*sin(anglex)))/(cos(angley)*sin(anglex)+sin (angley)*cos (anglex))； 其中，若y轴与水平面的夹角在正负45度范围内，则Yaw_R=Roll_this-Roll_last，否则Yaw_R=Yaw_this - Yaw_last，采样频率为800ms/次，其中Ax、Ay、Az为经过所述加权滤波算法处理的三轴加速度值，judgeAy为平行于所述交通工具的移动方向的加速度值，Yaw_R为所述交通工具的移动方向上的角度。9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述主处理器，具体还用于判断频率为每.1.6s判断一次，若Yaw_R在1.6s的变化角度超过40度，则判定为一次急转弯驾驶行为；若judgeAy的符号位为正且维持在2s?3s内大于等于阈值3000，则判定为一次急加速驾驶；若judgeAy的符号位为负且维持在2s?3s内小于等于阈值-3500，则判定为一次急减速驾驶。
【专利摘要】本发明实施例公开了一种驾驶行为的分析方法及装置，涉及电子信息技术领域，能够在保障实时监测和智能评估的高效性和实时性的同时降低成本。本发明的方法包括：主处理器通过相连的传感器获取交通工具在移动过程中的三轴加速度和三轴角速度；根据速度数据获取交通工具在移动过程中的姿态角数据，姿态角包括交通工具的航向角、翻滚角和俯仰角；根据速度数据和姿态角数据建立表示运动状态的数学模型，数学模型至少包括：实际航向角模型和实际行驶方向的加速度模型；根据所建立的数学模型，确定交通工具的驾驶者的驾驶行为。本发明适用于驾驶行为的分析。
【IPC分类】B60W40/09, B60R16/023
【公开号】CN105270411
【申请号】CN201510525336
【发明人】张敬宇, 高亮亮, 孙力斌, 李玮, 魏岗, 朱二男, 赵家君, 罗义斌, 刘宏骏
【申请人】南京联创科技集团股份有限公司
【公开日】2016年1月27日
【申请日】2015年8月25日