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CN108437915A - 一种基于驾驶习惯的云端大数据分析与控制系统 - Google Patents

一种基于驾驶习惯的云端大数据分析与控制系统 Download PDF

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CN108437915A
CN108437915A CN201810405696.4A CN201810405696A CN108437915A CN 108437915 A CN108437915 A CN 108437915A CN 201810405696 A CN201810405696 A CN 201810405696A CN 108437915 A CN108437915 A CN 108437915A
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China
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driving
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driving habit
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杨胜兵
杨程万里
双婧雯
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Wuhan University of Technology WUT
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Wuhan University of Technology WUT
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Abstract

本发明公开了一种基于驾驶习惯的云端大数据分析与控制系统,该系统包括:用户汽车上的整车控制系统VCU;安装在用户汽车上的车机端,所述车机端用于收集本地的司机的驾驶习惯数据,将驾驶习惯数据上传至云端服务器;云端服务器,用于根据存储的安全驾驶习惯数据,将采集的本车司机的驾驶习惯数据与云端服务器中的安全驾驶习惯数据进行比较分析,判断汽车司机是否含有不合适的驾驶习惯行为,若存在,及时切入云端服务器中的安全驾驶习惯数据,导入整车控制系统VCU,辅助汽车在道路上更加安全的行驶。本发明系统,使汽车在道路上更加安全的行驶,同时为汽车无人驾驶技术提供更加全面完善的数据信息。

Description

一种基于驾驶习惯的云端大数据分析与控制系统
技术领域
本发明涉及智能驾驶技术,尤其涉及一种基于驾驶习惯的云端大数据分析与控制系统。
背景技术
在全球化的时代背景下,汽车互联网的迅猛发展,给智能驾驶的发展带来了便利。我们在各个方面在逐渐形成大数据库下的数据共享,由于传统汽车的操作复杂,研发更加智能、更加安全的驾驶控制系统在未来的几十年里将会成为全世界的瞩目焦点,但由于不同司机的驾驶习惯的数据不同,但我们必须对司机驾驶汽车的驾驶习惯进行全面的数据掌控。我们通过建立云端服务器,在汽车互联网下的汽车可以实时的与云端服务器实时数据交换,通过实时的数据交流,可以确保汽车安全的行驶。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷,提供一种基于驾驶习惯的云端大数据分析与控制系统,用于优化汽车驾驶指令。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:一种基于驾驶习惯的云端大数据分析与控制系统,包括:
用户汽车上的整车控制系统VCU,;
安装在用户汽车上的车机端,所述车机端用于收集本地的司机的驾驶习惯数据,将驾驶习惯数据上传至云端服务器;所述驾驶习惯数据包括:换道、直角转弯和调头在内的驾驶状况和郊区、城区、高速公路在内的各种路况时,驾驶人员的方向盘转角、油门开度、车轮转速和换挡数据;
云端服务器,用于根据存储的安全驾驶习惯数据,将采集的本车司机的驾驶习惯数据与云端服务器中的安全驾驶习惯数据进行比较分析,判断汽车司机是否含有不合适的驾驶习惯行为,若存在,及时切入云端服务器中的安全驾驶习惯数据,导入整车控制系统VCU,辅助汽车在道路上更加安全的行驶。
按上述方案,所述辅助汽车在道路上更加安全的行驶的具体步骤如下:
1)对汽车司机的不合适的驾驶习惯行为进行分类,类别包括:
危险驾驶习惯行为和高危驾驶习惯行为;
2)当汽车司机的驾驶数据存在轻微安全隐患,但不会造成安全事故时判断为危险驾驶行为,云端服务器对汽车司机发出提示或警告;具体如下:
当汽车司机驾驶时,云端服务器接收VCU通过机车端上传的其驾驶习惯数据,云端服务器将这些数据与云端储存的安全驾驶数据的阈值范围进行对比,若接近范围边界值或超出边界值但可以补救,则对汽车司机发出提示或警告;
3)当汽车司机的驾驶数据存在严重安全隐患,会造成安全事故时判断为高危驾驶行为,处理具体如下:
当汽车司机驾驶时,云端服务器接收VCU通过机车端上传的其驾驶习惯数据,云端服务器将这些数据与云端储存的安全驾驶数据的阈值范围进行对比,若超出范围边界值且无法补救时,将云端服务器中的安全驾驶习惯数据,导入整车控制系统VCU,然后云端服务器通过VCU内置的GPS定位系统获得实时车辆定位,同时车内三轴加速度传感器实时向云端服务器传输车身姿态,若加速的传感器测得值不在预设稳定范围内或者加速度传感器测得不正常的绕轴翻转,则VCU通过车机端向云端服务器发出请求救援信号,云端服务器向交警系统报警,同时报告车辆此时的定位。
本发明产生的有益效果是:本发明提供了一种基于驾驶习惯的云端大数据分析与控制系统,使汽车在道路上更加安全的行驶,为人们的出行带来方便,同时云端服务器的大数据对不同厂商的汽车的车况下的驾驶习惯数据进行综合的数据收集和分析,为汽车无人驾驶技术提供更加全面完善的数据信息。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明,附图中:
图1是本发明实施例的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
如图1所示,一种基于驾驶习惯的云端大数据分析与控制系统,包括以下几部分:用户汽车上的整车控制系统VCU;安装在用户汽车上的机车端;厂家的云端服务器;其中主要是用户汽车上的机车端和厂家的云端服务器之间通过通用协议(TCP/IP)进行数据连接;整车控制系统VCU与机车端通过控制线路连接进行信息连接;同时云端服务器还能通过接口与交警系统进行数据连接。
车机端通过收集本地的司机的驾驶习惯数据,将驾驶习惯数据上传至云端大数据。云端大数据将司机的驾驶习惯进行分析,并存储安全驾驶习惯数据。当某辆汽车通过车机端与汽车互联网的云端大数据进行数据传递,将本车司机的驾驶习惯数据与云端大数据中的安全驾驶习惯数据进行比较、分析,在分析出汽车司机含有不合适的驾驶习惯数据时,及时切入云端大数据中的安全驾驶习惯数据,导入整车安全系统VCU,使汽车在道路上更加安全的行驶,为我们的出行带来方便,同时云端大数据对不同厂商的汽车的车况下的驾驶习惯数据进行综合的数据收集和分析,为汽车无人驾驶技术提供更加全面完善的数据信息,同时也对司机的驾驶状态进行监测,通过汽车互联网的云端大数据对司机的驾驶时间进行统计,认定司机是否疲劳驾驶。还能通过车机端应用提醒司机安全驾驶。
进一步来说,在基于驾驶习惯的云端大数据分析与控制系统,使汽车在道路上更加安全的行驶,为我们的出行带来方便,同时云端大数据对不同厂商的汽车的车况下的驾驶习惯数据进行综合的数据收集和分析,为汽车无人驾驶技术提供更加全面完善的数据信息。
对司机的驾驶状态进行监测,通过汽车互联网的云端大数据对司机的驾驶时间进行统计,还可以认定司机是否疲劳驾驶,还能通过车机端应用提醒司机安全驾驶,并且车机端下载汽车互联网的云端大数据为司机提供驾驶习惯矫正的功能。
司机用户通过使用安装基于驾驶习惯的云端大数据分析与控制系统的汽车在道路上行驶,车辆通过VCU内置的GPS定位系统实时向云端服务器发送自身定位,同时车内三轴加速度传感器实时向云端服务器传输车身姿态。
本系统辅助汽车在道路上更加安全的行驶的具体步骤如下:
1)对汽车司机的不合适的驾驶习惯行为进行分类,类别包括:
危险驾驶习惯行为和高危驾驶习惯行为;
2)当汽车司机的驾驶数据存在轻微安全隐患,但不会造成安全事故时判断为危险驾驶行为,云端服务器对汽车司机发出提示或警告;具体如下:
当汽车司机驾驶时,云端服务器接收VCU通过机车端上传的其方向盘转角、油门开度或者车速数据,云端服务器将这些数据与云端储存的安全驾驶数据的阈值范围进行对比,若接近范围边界值或超出边界值但可以补救,则对汽车司机发出提示或警告;
3)当汽车司机的驾驶数据存在严重安全隐患,会造成安全事故时判断为高危驾驶行为,处理具体如下:
当汽车司机驾驶时,云端服务器接收VCU通过机车端上传的其方向盘转角、油门开度或者车速数据,云端服务器将这些数据与云端储存的安全驾驶数据的阈值范围进行对比,若超出范围边界值且无法补救时,将云端服务器中的安全驾驶习惯数据,导入整车控制系统VCU,若车辆发生剧烈碰撞(加速的传感器测得值不在稳定范围内)或者侧翻(加速度传感器测得不正常的绕轴翻转),则VCU通过车机端向云端服务器发出请求救援信号,云端服务器向交警系统报警,同时报告车辆此时的定位。
比如收集过直角弯时,不同用户的方向盘转角、油门开度、车速等数据。通过大数据处理得到最佳的过弯条件范围,当司机过弯时,VCU将其方向盘转角、油门开度或者车速等值通过机车端传至云端服务器,云端服务器将这些数据与云端储存的过弯条件范围进行对比,若超出范围,则发出指令,VCU根据指令将车辆的行驶状态控制在过弯条件范围内,实现安全可靠的驾驶。同时汽车的司机驾驶时间也会计入云端服务器,云端服务器还能收集危险驾驶习惯的大数据,并可以传给交警系统,为交警系统的执法提供数据依据。
应当理解的是,对本领域普通技术人员来说,可以根据上述说明加以改进或变换,而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (2)

1.一种基于驾驶习惯的云端大数据分析与控制系统,其特征在于,包括:
用户汽车上的整车控制系统VCU;
安装在用户汽车上的车机端,所述车机端用于收集本地的司机的驾驶习惯数据,将驾驶习惯数据上传至云端服务器;所述驾驶习惯数据包括:换道、直角转弯和调头在内的驾驶状况和郊区、城区、高速公路在内的各种路况时,驾驶人员的方向盘转角、油门开度、车轮转速和换挡数据;
云端服务器,用于根据存储的安全驾驶习惯数据,将采集的本车司机的驾驶习惯数据与云端服务器中的安全驾驶习惯数据进行比较分析,判断汽车司机是否含有不合适的驾驶习惯行为,若存在,及时切入云端服务器中的安全驾驶习惯数据,导入整车控制系统VCU,辅助汽车在道路上更加安全的行驶。
2.根据权利要求1所述的基于驾驶习惯的云端大数据分析与控制系统,其特征在于,所述辅助汽车在道路上更加安全的行驶的具体步骤如下:
1)对汽车司机的不合适的驾驶习惯行为进行分类,类别包括:
危险驾驶习惯行为和高危驾驶习惯行为;
2)当汽车司机的驾驶数据存在轻微安全隐患,但不会造成安全事故时判断为危险驾驶行为,云端服务器对汽车司机发出提示或警告;具体如下:
当汽车司机驾驶时,云端服务器接收VCU通过机车端上传的其驾驶习惯数据,云端服务器将这些数据与云端储存的安全驾驶数据的阈值范围进行对比,若接近范围边界值或超出边界值但可以补救,则对汽车司机发出提示或警告;
3)当汽车司机的驾驶数据存在严重安全隐患,会造成安全事故时判断为高危驾驶行为,处理具体如下:
当汽车司机驾驶时,云端服务器接收VCU通过机车端上传的其驾驶习惯数据,云端服务器将这些数据与云端储存的安全驾驶数据的阈值范围进行对比,若超出范围边界值且无法补救时,将云端服务器中的安全驾驶习惯数据,导入整车控制系统VCU,然后云端服务器通过VCU内置的GPS定位系统获得实时车辆定位,同时车内三轴加速度传感器实时向云端服务器传输车身姿态,若加速的传感器测得值不在预设稳定范围内或者加速度传感器测得不正常的绕轴翻转,则VCU通过车机端向云端服务器发出请求救援信号,云端服务器向交警系统报警,同时报告车辆此时的定位。
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