一种驾驶员速度控制行为监测装置及监测方法
专利汇可以提供一种驾驶员速度控制行为监测装置及监测方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 涉及安全驾驶技术领域，公开了一种驾驶员速度控制行为监测装置及监测方法。该装置基于中国国家公路 地理信息系统 ，该装置包括车载工控机和速度 传感器 ，用于接收GPS 信号 的车载GPS接收器，所述工控机内安装有中国国家公路地理信息 数据库 和BP神经网络单元，用于根据车载工控机发出的报警信号进行报警的报警器；该检测装置能对自由流状态下驾驶员的车速控制行为进行学习，记忆驾驶员在不同道路线形上的车速选择，学习驾驶员的速度控制规律，建立驾驶员速度控制行为监测模型，对驾驶员在前方道路的可能操作进行监测，为可能发生的事故提供预警信息，从而避免事故的发生；特别为可能在弯道上发生的事故提供预警信息。，下面是一种驾驶员速度控制行为监测装置及监测方法专利的具体信息内容。
1.一种驾驶员速度控制行为监测装置，基于中国国家公路地理信息系统，其特征在于，包括车载工控机和速度传感器，用于接收GPS信号的车载GPS接收器，所述工控机内安装有中国国家公路地理信息数据库和BP神经网络单元，用于根据车载工控机发出的报警信号进行报警的报警器；
所述车载GPS接收器的输出端和速度传感器的输出端分别对应电连接所述车载工控机的两个I/O输入端，所述车载工控机的I/O输出端电连接所述报警器的信号输入端。
2.一种驾驶员速度控制行为监测方法，基于权利要求1所述的一种驾驶员速度控制行为监测装置，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一，车载GPS接收器接收GPS信号并将GPS信号传输给车载工控机，车载工控机在中国国家公路地理信息系统中准确定位车辆当前位置并提取道路的曲率半径，车载工控机根据道路的曲率半径不同将车辆前方的道路划分成多个路段，每个路段的道路线形信息包括曲率半径、长度、坡度，并将每个路段等分为四小段，四小段具有五个端点，前一路段的末端点是后一路段的首端点；同时，车载速度传感器实时记录车辆的行驶速度v，根据车辆在每一小段的行驶时间和在每一小段两端点的行驶速度分别计算得出车辆在其所在路段的每一小段的平均加速度ai，其中，i＝1,2,3,4；
2
如果其中任一个平均加速度ai不满足ai≤3.5m/s 时，车载工控机继续采集下一路段
2
的速度并计算每一小段的平均加速度；如果平均加速度ai均满足ai≤3.5m/s 时，车载工控机将车辆在每个端点的行驶速度与车辆所在的路段的长度、曲率半径、坡度的道路线形信息对应记录下来，并进入下一步骤；
步骤二，设车辆所在路段为当前路段，车辆刚驶过的路段为后方路段，车辆即将驶入的路段为前方路段，车辆在后方路段的加速度符合步骤一中的平均加速度ai均满足
2
ai≤3.5m/s 的要求，其中，i＝1,2,3,4，车辆进入当前路段，车载工控机获取当前路段的道路线形信息和前方路段的道路线形信息；
步骤三，BP神经网络单元建立驾驶员速度控制行为监测模型，该BP神经网络单元根据工控机输入的后方路段的曲率半径Rh、前方路段的曲率半径Rq、当前路段的曲率半径Rd、当前路段的长度Sd、当前路段的坡度id、车辆行驶过的最近三个端点的实际速度，预测得出车辆即将要驶过的端点的预测速度Vw；
步骤四，车载工控机根据车辆在中国国家公路地理信息系统中的地理位置判断车辆所在的当前路段为弯道时，并计算得到车辆在该弯道的临界侧滑车速Vch和临界侧翻车速Vcf，车载工控机将临界侧滑车速Vcf和临界侧翻车速Vch进行比较，将两者间较小的一个作为临界安全车速Vs，车载工控机将当前路段的每个端点的预测车速Vw与临界安全车速Vs进行比较；
如果预测车速Vw小于临界安全车速Vs时，不发出预警信号；如果预测车速Vw大于或等于临界安全车速Vs时，车载工控机控制报警器开始报警。
3.根据权利要求2所述的驾驶员速度控制行为监测方法，其特征在于，
在步骤三中，所述BP神经网络单元为三层BP神经网络单元，三层BP神经网络分别为：
输入层、隐含层、输出层；其中，输入层变量为P＝(p1,p2,p3,p4,p5,p6,p7,p8)，输出层变量为T＝(t)；其中，p1＝Rd、p2＝Rq、p3＝Rh分别表示车辆所在当前路段的曲率半径、前方路段的曲率半径、后方路段的曲率半径，p4＝Sd表示车辆所在当前路段的长度，p5＝id表示当前路段坡度，p6＝vn-3、p7＝vn-2、p7＝vn-1、t＝vn分别表示车辆即将要驶过的端点n后方3个端点的速度和车辆即将要驶过的端点n处的速度；输入层的神经元个数为8，分别为：p1、p2、p3、p4、p5、p6、p7、p8；隐含层的神经元个数为12；输出层的神经元个数为1；
应用BP神经网络单元建立驾驶员速度控制行为监测模型的过程如下：
(1)运用公式 将输入层的各个神经元的输入数据分别归
一化处理；其中，pimin表示在输入层的第i个神经元中的变量的统计数据中最小的，pimax表示在输入层的第i个神经元中的变量的统计数据中最大的，pi表示输入层的第i个神经元中的变量的原始统计数据， 为归一化之后输入层的第i个神经元中的数据；
(2)隐含层的激励函数选用logsig函数，隐含层各个神经元的输出为：
bj＝1/[1+exp(-sj)]
其中： j＝1,2,…,12；wij为输入层的第i个变量至隐含层第j个
变量的联接权重，qj为隐含层第j个变量的阈值，j为隐含层单元的个数， 为归一化之后输入层的的第i个神经元中的数据；并对wij和qj初始化，令wij和qj为[-1，1]内任意实数；
(3)输出层的激励函数选用logsig函数，输出层的输出为：
k1＝1/[1+exp(-m1)]
其中： vj1为隐含层的第j个变量至输出层的联接权重，γ1为输出层
的阈值；并对vj1和γ1初始化，令vj1和γ1为[-1，1]内任意实数；
(4)选取的训练函数为trainoss函数，训练次数设定为5000，训练目标设定为0.01，即为设定误差值，训练速率选为0.01；选取的学习函数为learngdm函数，利用输入层变量P和输出层变量T，调用train函数对BP神经网络进行预测端点的速度训练直至收敛，然后利用sim函数对BP神经网络单元进行仿真之后输出预测值
(5)将输出预测值 进行反归一化处理， tmin表示在输出层的输出
数据中最小的，tmax表示在输出层的输出数据中最大的，表示输出层的输出预测值，t′表示输出预测值 反归一化后的输出值；
(6)选取BP神经网络单元的性能函数为MSE函数， 其中t为输出
值的原始测量数据，t′表示输出预测值 反归一化后的输出值；将t与t′进行比较，当t与t′两者差距大于设定误差值时，则重复步骤(4)和(5)，在训练函数和学习函数的作用下，不断修正权重wij、vj1和阈值qj、γ1的值，计算输出新的t′，直到t与t′两者差距小于设定误差值时，该神经网络单元满足实际应用条件，完成上述驾驶员速度控制行为监测模型的构建；
完成上述驾驶员速度控制行为监测模型的构建后进入实际应用阶段，将测量得到的Rh、Rq、Rd、Sd、id、vn-3、vn-2、vn-1输入到上述建立的驾驶员速度控制行为监测模型中，并将每个数据进行归一化处理；通过该监测模型得到车速预测值 将车速预测值 利用公式反归一化；其中，t′max表示车辆行驶过的所有端点的测量速度中的最
大值，t′min表示车辆行驶过的所有端点的测量速度中的最小值，t″则表示输出车速预测值 反归一化后的输出值；令预测车速vw＝t″。
4.根据权利要求2所述的驾驶员速度控制行为监测方法，其特征在于，在步骤四中，所述弯道为曲率半径小于等于1000m的路段。
5.根据权利要求2所述的驾驶员速度控制行为监测方法，其特征在于，在步骤四中，临界侧滑车速Vch的计算公式为：
其中，u为道路的纵向摩擦系数；φ为路面横坡；g为重力加速度；R为道路的曲率半径。
6.根据权利要求2所述的驾驶员速度控制行为监测方法，其特征在于，在步骤四中，临界侧翻车速Vcf的计算公式为：
其中，B为车辆轮距；hg为车辆质心高度；φ为路面横坡；g为重力加速度；R为道路的曲率半径。
一种驾驶员速度控制行为监测装置及监测方法
技术领域
背景技术
30％，因此，驾驶员速度控制行为监测及预警方法的研究就显的尤为重要。
发明内容
路段的速度并计算每一小段的平均加速度；如果平均加速度ai均满足ai≤3.5m/s 时，车载工控机将车辆在每个端点的行驶速度与车辆所在的路段的长度、曲率半径、坡度的道路线形信息对应记录下来，并进入下一步骤；
ai≤3.5m/s 的要求，其中，i＝1,2,3,4，车辆进入当前路段，车载工控机获取当前路段的道路线形信息和前方路段的道路线形信息；
具体实施方式
s 时认为车辆处于自由流状态，车载工控机将车辆在每个端点的行驶速度与车辆所在的路段的长度、曲率半径、坡度的道路线形信息对应记录下来，并进入下一步骤；如果其中一个
2
平均加速度ai不满足ai≤3.5m/s 时，车载工控机不记录任何数据，并不进入下一步骤继续采集下一路段的速度并计算每一小段的平均加速度。
ai≤3.5m/s 的要求，其中，i＝1,2,3,4，车辆进入当前路段，车载工控机获取当前路段的道路线形信息即长度Sd、曲率半径Rd、坡度id和前方路段的道路线形信息即长度Sq、曲率半径Rq、坡度iq；
所有端点的测量速度中的最大值，t′min表示车辆行驶过的所有端点的测量速度中的最小值，t″则表示输出车速预测值 反归一化后的输出值；令预测车速vw＝t″。
重力加速度，单位为：m/s ；R为道路的曲率半径，单位为m。
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