駕駛行為風險指標計算的設備、系統和方法

2023-10-11 16:19:19 2

駕駛行為風險指標計算的設備、系統和方法
【專利摘要】第一方面設計一種用於計算車輛駕駛員的駕駛行為風險指標的設備、系統和方法，包括基於安裝在車輛之上的慣性單元的輸入數據，獲得發生在多個預設類別的每一種種的事件數量，所述的慣性單元包括帶有3D旋轉功能的3D慣性檢測器，每一事件代表危險駕駛和挑釁駕駛中的至少一種；並基於每一類別的事件數量，計算駕駛行為風險指標。根據第二個方面，提供了一種用於重建車輛軌線的設備和方法。所述方面包括更新一個傳感器錯誤模型。
【專利說明】駕駛行為風險指標計算的設備、系統和方法

【技術領域】
[0001] 本發明涉及分析駕駛行為並提供一種駕駛員行為內在風險的指標。

【背景技術】
[0002] 不同駕駛員在駕駛時表現出不同的行為。一些駕駛員比另一些更具挑釁性，在他 們的一些駕駛行為中，會冒更大的風險。希望對駕駛員的駕駛行為風險提供反饋信息，這 樣，對他們能採取矯正措施並改變他們的駕駛行為。
[0003] 用以確定車輛位置並提供導航的衛星導航系統是公知的。包含加速計的事故檢測 器的使用也是已知的，作為車輛內的信息技術單元。這些信息技術單元一般包括手機無線 電收發機，手機無線電收發機是用來傳遞車輛信息技術單元和遠程信息處理實體之間的信 肩、。
[0004] 此外，計算車輛駕駛員的風險指標的裝置是已知的，該裝置使用加速計檢測車輛 的加速和減速的數值，使用GPS檢測車輛的位置和速度，使用GSM/GPRS單元發送檢測數據 到處理中心計算車輛駕駛員的風險指標。
[0005] 然而，這樣的系統相對簡陋，因此，風險指標只能近似。另外，其依賴於GPS並依賴 GPS發送數據至遠程位置，因此，它不是自足的。


【發明內容】

[0006] 本發明針對現有技術的缺陷提供一用於計算駕駛行為風險指標的精準設備，其在 車輛上可以自足，或者是包含信息技術單元和遠程處理實體的分散設備，所述信息技術單 元在車輛上。
[0007] 根據本發明的第一方面，提供用於計算車輛駕駛員駕駛行為風險指標的精準設 備，包括： 一處理和控制單元；以及 一存儲器； 該設備適用於： 包括事件計數，所述事件發生在多個預設類別的每個中，所事件計數基於安裝在車輛 上的慣性單元的輸入，所述慣性單元包括帶有3D旋轉功能的3D慣性傳感器，每一事件是至 少一次危險駕駛和挑釁駕駛的指標；並且 基於每一類別的事件數量上計算駕駛行為風險指標。
[0008] 優選地，相應的權重因數被存儲在每一類別的存儲器中，所述設備通過將相應的 權重因數應用到每一類別事件數量而適於計算駕駛行為風險指標。
[0009] 優選地，所述設備基於發生在預設周期的事件數量，適於計算駕駛行為風險指標。 [0010] 所述設備可以有利於基於預設周期的持續時間，適於計算駕駛行為風險計算。 [0011] 所述設備也可以有利於基於預設周期的駕駛路程，適於計算駕駛行為風險指標。 [0012] 優選地，所述設備基於以下原因，適於計算所述駕駛行為風險指標： 包含發生在每一類別中的預設周期的事件數量； 將相應的權重因數應用到發生在每一類別的預設周期的事件數量； 將所有類別的事件權重因數加和以獲得預設周期的累積風險； 確定車輛在預設周期的駕駛路程；並 通過駕駛路程區分累積風險。
[0013] 優選地，所述設備基於持續的時間，適於修正預設周期的累積風險。
[0014] 優選地，所述設備進一步地，基於環境數據，適於修正駕駛行為風險指標。
[0015] 在本例中，所述的環境數據包括路況數據、溫度數據、周圍天氣數據和地理位置數 據中的至少一種。
[0016] 優選地，所述預設類別包括急轉彎、過度轉向和規避操縱中的任意兩個或多個。
[0017] 優選地，所述設備可安裝在車輛內。
[0018] 在本例中，所述設備可以包含所述慣性單元，並優選地，進一步地，為了與遠程處 理實體連通，包括發射器和接收器。
[0019] 作為一種選擇，所述設備可以在車輛上遙控； 在車輛上檢測每一類別的事件； 所述設備適於獲得來自車輛的下述至少一個的數量： 有關每一事件的數據，以及 每一類別的事件數量。
[0020] 作為一種選擇，所述設備可以在車輛上遙控；以及通過接受和處理安裝在車輛上 的慣性單元輸入的數據，適於獲得所述數量。
[0021] 在這些例子中，優選地，適於獲得車隊中的多個不同車輛種的每個車輛的事件數 量，所述事件發生在多個預設類別中的每個中，並適於確定車隊的駕駛行為風險指標。
[0022] 在本例中，優選地，所述設備進一步地，適於與車隊駕駛行為風險指標和可選地， 獲得的相對的駕駛行為風險指標中的至少一個比較單一車輛駕駛行為風險指標。
[0023] 本發明的另一方面，進一步地，提供一系統，所述系統包含多個安裝在相應車輛上 的信息技術單元和遠程處理單元，其中： 所述的信息技術單元包括慣性傳感器單元； 基於慣性傳感器單元的輸入數據，所述的遠程處理實體和所述的信息技術單元中的至 少一個適於獲得事件的數量，所述的事件發生在多個預設類別中的每個中，所述事件的每 一事件代表危險駕駛和挑釁駕駛中的至少一種；以及 基於每一類別的事件數量，所述的遠程處理實體適於計算多個信息技術單元聯合的駕 駛行為風險指標。
[0024] 優選地，所述的慣性傳感器單元包括帶有3D旋轉功能的3D慣性傳感器。
[0025] 優選地，至少一個遠程處理實體和每一信息技術單元適於計算駕駛行為風險指 標。
[0026] 本發明的另一方面提供一種計算車輛駕駛員駕駛行為風險指標的方法，包括： 基於安裝在車輛上的慣性單元的輸入數據，檢測發生在多個預設類別中的每個的事 件，每一事件代表危險駕駛和挑釁駕駛中的至少一種； 基於每一類別的事件數量，計算駕駛行為風險指標。
[0027] 進一步地，本發明的另一方面提供一種為多臺車輛確定駕駛行為風險指標的方 法，所述方法包括： 基於安裝在車輛上的慣性單元的輸入數據，檢測發生在多個預設類別中的每個的事 件，每一事件代表危險駕駛和挑釁駕駛中的至少一種； 基於每一類別的事件數量，計算駕駛行為風險指標。
[0028] 這些方法的多個優選特徵與所述的設備和系統的優選特徵相似。
[0029] 進一步地，本發明另一方面，提供一種設備在重新規劃車輛路線上的使用，所述設 備包括：處理和控制單元；以及 存儲器， 所述設備適宜： 存儲第一預設事件的數據設置，每一數據設置包括在相應的第一預設時間從安裝在車 輛上的慣性單元輸出的數據，所述的慣性單元包含帶有3D旋轉功能的3D慣性傳感器； 基於外部數據和存儲多個傳感器錯誤模型，在第二預設時間更新傳感器錯誤模型數 據； 檢測事件；並 基於存儲在所述事件開始之前的大部分最近信息的存儲傳感器錯誤模型，在事件開始 之後，更新從所述事件開始至第三預設時間的每一數據設置； 優選地，所述設備進一步地，適於在更新數據設置的基礎上重新規劃車輛路線。
[0030] 優選地，所述事件為撞車事故。
[0031] 優選地，其中，所述的第三預設時間確定為其中一個事件發生後的固定周期和從 慣性單元輸出的信號仍然低於預設值的固定周期。
[0032] 優選地，其中，數據設置在第一預設時間內存儲在所述的波段，所述的波段在檢測 事故後進行調整。
[0033] 優選地，所述設備進一步地，適於基於外部數據在事件發生後，確定車輛的靜止位 置數據，基於更新的數據設置重新規劃路線，將確定的最終位置作為起點。
[0034] 優選地，所述的車輛靜止位置數據包括車輛的姿勢和衛星定位數據中的至少一 種。
[0035] 優選地，所述設備進一步地，適於： 確定計算後的平均位置，計算出的平均加速度矢量和在檢測到事故之後的一個固定的 周期用更新數據確定的平均最終航向的至少一種；和 基於更新的數據，重新規劃車輛路線。
[0036] 優選地，所述設備進一步地，適於： 測定計算出的最終傾斜、計算出的最終轉動和計算出的最終偏離度中的至少一種，這 是使用使用存儲在固定周期之間的更新的數據計算的；並且 基於測定結果重新規劃路線。
[0037] 優選地，所述設備適於適於多種第一預設周期，在使用更新的存儲數據設置之後， 通過計算車輛位置、速度和姿勢中的至少一種重新規劃路線。
[0038] 優選地，所述設備進一步地，適於在更新所述的傳感器錯誤模型設置之前，計算更 新的慣性數據設置。
[0039] 本發明進一步地，提供一種重新規劃車輛路線的方法，所述方法包括： 存儲第一預設事件的數據設置，每一數據設置包括在相應的第一預設時間從安裝在車 輛上的慣性單元輸出的數據，所述的慣性單元包含帶有3D旋轉功能的3D慣性傳感器； 基於外部數據和存儲多個傳感器錯誤模型，在第二預設時間更新傳感器錯誤模型數 據； 檢測事件； 基於存儲所述事件開始之前的最近的數據的存儲傳感器錯誤模型，在所述事件開始之 後，更新從所述事件開始至第三預設事件存儲的每一數據設置， 基於存儲在所述事件開始之前的大部分最近信息的存儲傳感器錯誤模型，在事件開始 之後，更新從所述事件開始至第三預設時間的每一數據設置；並 基於所述更新的數據設置，重新規劃車輛路線。
[0040] 這些方法的大量優選特徵與前所設備和系統的優選特徵相似。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0041] 現在將通過進一步的例子和相關的附圖對本發明做進一步的描述，其中： 圖1是本發明適於使用的一個信息技術單元的示意圖； 圖2是本發明適於使用的一個系統的示意圖； 圖3是本發明適於使用的信息技術的一個進一步的示意圖； 圖4是帶有3D旋轉功能的3D慣性傳感器的示意圖； 圖5是確定急加速事件的流程圖； 圖6是確定急剎車事件的流程圖； 圖7是確定急轉彎事件的流程圖； 圖8是確定過度轉向事件的流程圖； 圖9是確定躲避事件的流程圖； 圖10是確定速度變化事件的流程圖； 圖11是確定未間斷太長時間的駕駛事件的流程圖； 圖12是所述車輛的駕駛行為風險指標計算的簡要示意圖； 圖13是車輛的駕駛行為風險指標計算的更詳細的示意圖； 圖14是本發明包括車隊的系統的示意圖； 圖15是計算車輛車隊的駕駛行為風險指標計算的簡要示意圖； 圖16是計算車輛車隊的駕駛行為風險指標計算的更詳細的示意圖； 圖17是確定非嚴重撞車事件的流程圖； 圖18是確定嚴重撞車事件的流程圖； 圖19是對解釋重新規劃車輛路線有用的撞車的時間表； 圖20是修正所述慣性傳感器單元輸出的流程圖； 圖21是確定車輛路線的流程圖； 圖22是行駛數據記錄的流程圖。

【具體實施方式】
[0042] 本發明提供計算駕駛行為奉賢指標的一種設備、系統和方法。
[0043] 本發明的第一個實施方案包括一信息技術單元1000,如圖1所示，其可以安裝在 車輛內（未示出）。如圖1所示，所述單元1000 (以T-Box 1000表示）包含三個部分：中心 部分100,6個自由度慣性單元200和可選部件310-369。所述的中心部分100和所述的慣 性單元200 -起形成本實施方案的信息技術單元1000的關鍵部分。
[0044] 可以選擇安裝1個或多個信息技術單元1000安裝在車輛內。信息技術單元1000 可以在車輛的後市場環節時安裝(意思是在整車完全組裝之後)，或可以在組長過程中裝配 在車輛內。所述信息技術單元1000與車輛DC連接供電，可以但不需要與車輛控制和處理 系統連接。
[0045] 所述的信息技術單元1000的所述的中心部分100包括全球定位系統接收器110， 長距離無線電收發器120以及處理和控制單元130。全球定位系統接收器110接收衛星信 號以計算信息技術單元1000的位置，該過程使用衛星系統例如GPS、伽利略、全球導航衛星 系統（GLONASS)、指南針、準天頂衛星系統（QZSS)並可以包含具體的精確增強功能。所述的 總的位置可以來自於不同衛星定位系統的信息聯合。所述的接收系統110可以在所述的信 息技術單元1000內部完成，可以通過模塊提供的定位數據(地理坐標）或通過給處理單元 130提供信號完成，除了其他的獨立功能，其可以計算定位數據。全球定位接受系統110可 以通過多個技術來完成，並可以使用組合天線和或外部天線。這一外部天線可以放置在公 開的所述信息技術單元1000的內部(所述全球定位接收系統模塊110的外部）或公開的所 述信息技術單元1000的外部。
[0046] 長距離無線電收發器120包含接收和傳輸數據的功能(包括原始數據和/或音頻 信號和/或視頻信號)，所述數據帶或不帶壓縮，並帶固有的強加的和選擇加入的密碼。一 般地，長距離無線電收發器120通過一個或多個通信系統，使用手機(移動通信網絡）連接： a) 二代（2G)移動通信系統（GSM、GPRS) b) 2. 5 代（2. 5G) (EDGE) c) 3R(3G)(UMTS、WBCDMA、HDCPA) d) 4 代（4G) (LTE) 和/或系統，如WiMax，和/或衛星通信系統，和/或其它數據傳輸無線電系統。
[0047] 所述的全球定位接收系統110和所述的長距離無線電收發器120可以選擇性地在 所述的信息技術單元1000內，作為單一模塊完成和使用。
[0048] 處理和控制單元130由多個已知的CPU的任一個完成，優選地，通過一 32位中央 處理器，可選地，與DSP聯合完成。
[0049] 所述的CPU中央處理器可以不使用或使用任一作業系統（0S)，例如，基於Linux、 微軟作業系統或其它形式的作業系統，例如RT〇S、VX Works和Android。優選嵌入的Linux 方案。
[0050] 6個自由度慣性單元200是帶有3D旋轉功能的3D慣性傳感器。優選地，包含3D MEMS加速計210和3D MEMS旋轉儀220。3D MEMS加速計210可以基於MEMS加速計傳感 器，通過使用單一晶片、多個晶片(一般地，每個方向、每個軸一個晶片)或模塊完全實現。3D MEMS旋轉儀220可以基於MEMS技術，通過使用單一晶片、多個晶片(一般地，每個方向、每個 軸一個晶片）或模塊完全實現。通過MEMS技術(微型電動機械傳感器）或NEMS (納米電動 機械傳感器）完成的設備使用，這樣確保了設備尺寸小、重量輕和組裝簡單，組狀為目標信 息技術單元1000PCB組裝。所述的3D MEMS加速計210和3D MEMS旋轉儀220可以作為單 一晶片或單一模塊提供。
[0051] 存儲器310可以使用任一合適的技術完成，並且選擇性地，能成為處理和控制單 元130的存儲器的一部分。優選地，所述的存儲器310包含非易失性存儲器，在其中存儲處 理和控制單元130的設計和多種相關因素，並且，儀式存儲器可以為處理和控制單元130提 供工作存儲器。所述的存儲器310為一個或多個下述的資源提供存儲 ： ?傳輸遠程無線收發器12之前的數據 ?鑑定車輛的數據 ?入口數據、維護數據和服務數據 ?商務處理相關數據 ?在其中安裝信息技術單元1〇〇〇的相關車輛駕駛事件數據 ?需要檢測和應答特殊事件的事件數據概述 ?與車輛相關的帶有時間標誌的位置 ?帶有時間標誌的特殊的預設義事件或沒有時間標誌的統計學計算駕駛員行為數據 ?特殊的預設義事件的車輛動態數據(例如速度矢量和矢量加速度） 短程無線連接320允許短程無線數據在信息技術單元1000和遠程單元交換，例如，所 述的遠程單元小於500米，並且一般地，小於20米，遠離所述的信息技術單元1000。可以通 過多個已知短程無線方案完成，例如所述的一個或多個： ? 2. 4GHz帶寬的藍牙系統 ? 2. 4和5GHz帶寬的WLAN系統 ? 433MHz、866MHz、315MHz、915 MHz帶寬的ISM帶寬系統，在通信過程中，一般地，使用 有限責任周期的協議，一般地，原始數據傳輸速率最大為200kbit/s ? 3-10GHz範圍內的UWB系統 ? 60GHz-24GHz通信系統 ? 24GHz通信系統 ? 60-80GHZ雷達系統 ? 24GHz雷達系統 短程無線連接320允許： 無線連接至內車輛系統；信息技術單元可以包括來自車輛系統的內部信息，並為了，例 如與帶有時間標誌的時間檢測和相關的措施而使用它 ?附加傳感器的無線連接，例如無線相機連接或駕駛環境傳感器 ?無線連接至駕駛員自己的個人信息設備（PDA、智慧型手機或諸如此類的） ?由其自身提供感官活動，為了通過使用附加觸角系統的外部連接器計算距離或確認 目標。
[0052] 傳感器330的連接或規定允許有線方式連接到特殊的非慣性傳感器上，放置在所 述的信息技術1000自身內部或所述的信息技術1000自身外部，例如環境因素的傳感器。
[0053] 麥克風350用於視頻捕獲 連接到汽車系統的有線接口和附件340提供所述的信息技術單元1000的有線方式通 過下述至少一種方式連接到車輛系統或附件： ?車輛OBD連接器 ? CAN 接口 ? Linux 接口 ? FlexRay 接口 ? MOST 接口 ? SPI 接口 ? RS232 接口 ? USB 接口 如圖2所述，所述的信息技術單元1000可以通過長距離無線網絡3000連接到遠程處 理實體2000或後端，一般地，為移動手機網絡。這些部件一起形成本發明的另一實施例的 系統4000,下面將進一步討論。
[0054] 如圖3所示的示意圖，所述的信息技術單元1000可以接收大量的輸入數據並採取 多種措施。尤其，為了執行多個操作，所述的信息技術單元1〇〇〇可以接收輸入數據，提供給 所述的處理和控制單元130和所述的存儲器310,所述的執行操作包括如下的任一個或多 個： ?來自衛星定位系統的位置數據，一般地，由全球定位接收系統110提供 ?慣性單元數據(例如加速度和速度矢量)，一般地，由帶有3D旋轉功能200的3D慣性 傳感器提供 ?來自車輛系統的數據，其中安裝有信息技術單元，一般地，由有線接口 340提供 ?由附加傳感器(環境、附件）330提供的數據 ?控制數據(設置、程序)，一般地，由後端2000提供 ?維持和更新數據，一般地，由後端2000提供 基於收到的數據，所述的處理和控制單元130可以採取多種措施，包括如下所述的任 一種或多種： 計算實時位置數據11100 計算實時車輛的矢量路線11200 計算駕駛員和車輛11300的行為 計算時間檢測11400 事件發生後，計算車輛的矢量路線11500 可選地，將預設時間警告計算發給車輛系統(駕駛員）11600 可選地，實現加密和多媒體壓縮11700 可選地，初始化相關事件警告11800 本發明的一個核心方面是，基於帶有3D旋轉功能的3D慣性傳感器的輸入數據，檢測以 冒險和挑釁駕駛為特徵的事件11400,並因此計算駕駛行為風險指標11300,下面將進一步 介紹。
[0055] 如圖4所述，所述的慣性傳感器200能夠檢測矢量加速度"a"，其在車輛加速度的 方向上有一大小。特別地，所述的加速度矢量在每一三維直角坐標系（X、Y、Z)中有標量要 素 ax、aY、az，其由所述的慣性檢測器200測量。另外，所述的慣性傳感器200能夠檢測每個 軸的角加速度，其中α0，α0，αψ*別是軸X、Y、Z的角加速度。因此，使用所述的慣性傳 感器200,所述的信息技術單元1000能夠在預設的時間檢測標量加速度信息，並在相同的 周期改變加速度矢量。另外，初速度已知(在車輛移動之前為〇)，可以計算所述的速度(都是 以速度標量和速度矢量變化)、轉動度、傾斜和偏離度。α 0，α0，αψ分別是所述的信息技 術單元1000以及車輛的Χ、Υ、Ζ軸數據。另外，使用所述的包含6個自由度的慣性單元允許 確定車輛的實時矢量路線，以及任一時間的車輛位置(包括轉動、傾斜和偏離的程度)。
[0056] 相應地，通過確定所述的車輛矢量路線、所述的標量速度信息、所述的標量信息、 所述的速度矢量變化和所述的加速度矢量變化，可以建立或者代表不安全的事件或已經發 生的危險駕駛行為。這些事件可以包括，作為一個例子，突然的或急加速或急減速、不安全 的轉彎，例如轉向不足或轉向過度、突然轉向、急轉向、快速變道、側滑、避障、過度轉動、傾 斜和/或偏離，不安全的速度變化和速度。
[0057] 在本實施方案中，所述、處理和控制單元130從所述的慣性單元200接收數據並 同時運行多個運算法則，以檢測多個預設類別中的每一種的事件，計算並使用每一類別中 所述事件的數量，以建立駕駛行為風險指標。下面的表1是演算法的一個例子，所述例子可 以由本發明的信息技術單元使用。
[0058] 表 1

【權利要求】
1. 一種計算車輛駕駛員駕駛行為風險指標的設備，包括： 一處理和控制單元；以及 一存儲器； 該設備適用於： 獲得一事件計數，所述事件計數基於來自於安裝在車輛上的慣性單元的輸入，發生在 多個預設類別中的每一個，所述慣性單元包括帶有3D旋轉功能的3D慣性傳感器，每一事件 表示至少一次危險駕駛和挑釁駕駛；並且 基於每一類別的事件的數量計算駕駛行為風險指標。
2. 根據權利要求1所述的設備，將對應每一類別的各自的權重因數存儲在存儲器中， 所述設備通過將相應的權重因數應用到每一類別事件數量來計算駕駛行為風險指標。
3. 根據權利要求1或2所述的設備，基於發生在預設周期的事件數量，計算駕駛行為風 險指標。
4. 根據權利要求3所述的設備，基於預設周期的持續時間，計算駕駛行為風險計算。
5. 根據權利要求3或4所述的設備，基於預設周期的駕駛路程，計算駕駛行為風險指 標。
6. 根據權利要求1所述的設備，基於以下原因，計算駕駛行為風險指標： 獲得發生在每一類別中的預設周期的事件數量； 將相應的權重因數應用到發生在每一類別的預設周期的事件數量； 將所有類別的事件權重因數相加和以獲得預設周期的累積風險； 確定車輛在預設周期的駕駛路程；並 通過駕駛路程區分累積風險。
7. 根據權利要求6所述的設備，基於持續的時間，修正預設周期的累積風險。
8. 根據前述任一權利要求所述的設備，基於環境數據，修正駕駛行為風險指標。
9. 根據權利要求8所述的設備，所述的環境數據包括路況數據、溫度數據、周圍天氣數 據和地理位置數據中的至少一種。
10. 根據前述任一權利要求所述的設備，預設類別包括急轉彎、過度轉向和規避操縱中 的任意兩個或多個。
11. 根據前述任一權利要求所述的設備，所述設備可安裝在車輛內。
12. 根據權利要求11所述的設備，包括所述慣性單位。
13. 根據權利要求11或12所述的設備，進一步地，還包括用於與遠程處理實體連通的 發射器和接收器。
14. 根據權利要求1-10的任一設備， 在車輛上遙控所述設備； 在車輛上檢測每一類別的事件； 所述設備適於獲得來自車輛的下述至少一個的數量： 有關每一事件的數據，以及 每一類別的事件數量。
15. 根據權利要求1-10所述的任一設備，所述設備 在車輛上遙控；以及 通過接受和處理安裝在車輛上的慣性單元輸入的數據，獲得所述數量。
16. 根據權利要求14或15所述的設備，適於獲得車隊中的多個不同車輛種的每個車輛 的事件數量，所述事件發生在多個預設類別中的每個中，並確定車隊的駕駛行為風險指標。
17. 根據權利要求16所述的設備，進一步地，適於與車隊駕駛行為風險指標和可選地， 獲得的相對的駕駛行為風險指標中的至少一個比較單一車輛駕駛行為風險指標。
18. 根據權利要求16所述的設備，進一步地，可選地，獲得的相對的駕駛行為風險指標 比較單一車輛駕駛行為風險指標。
19. 根據權利要求11-13中的任一包含處理實體和多個設備的系統，所述的處理實體 依靠一長範圍的無線網絡與多個設備中的每一個連通。
20. 包括多個信息技術單元和遠程處理單元的系統，所述信息技術單元安裝在相應的 車輛上，其特徵在於： 所述的信息技術單元包括慣性傳感器單元； 基於慣性傳感器單元的輸入數據，所述的遠程處理實體和所述的信息技術單元中的至 少一個適於獲得事件的數量，所述的事件發生在多個預設類別中的每個中，所述事件的每 一事件代表危險駕駛和挑釁駕駛中的至少一種；以及 基於每一類別的事件數量，所述的遠程處理實體適於計算多個信息技術單元聯合的駕 駛行為風險指標。
21. 根據權利要求20所述的系統，所述的慣性傳感器單元包括帶有3D旋轉功能的3D 慣性傳感器。
22. 根據權利要求20或21所述的系統，至少一個遠程處理實體和每一信息技術單元適 於計算駕駛行為風險指標。
23. -種計算車輛駕駛員駕駛行為風險指標的方法，包括： 基於安裝在車輛上的慣性單元的輸入數據，檢測發生在多個預設類別中的每個的事 件，每一事件代表危險駕駛和挑釁駕駛中的至少一種； 基於每一類別的事件數量，計算駕駛行為風險指標。
24. 根據權利要求23所述的方法，進一步地包括，通過將每一類別的權重因素應用到 各自類別中的事件數量計算駕駛行為風險指標。
25. 根據權利要求23或24所述的方法，進一步地，包括，基於發生在預設周期的事件數 量，計算駕駛行為風險指標。
26. 根據權利要求25所述的方法，進一步地，包括，基於預設周期的持續時間，計算駕 駛行為風險指標。
27. 根據權利要求25或26所述的方法，進一步地，包括，基於預設周期的駕駛路程，計 算駕駛行為風險指標。
28. 根據權利要求23所述的方法，包括通過下述計算駕駛行為風險指標： 獲得事件的數量，所述事件發生在每一類別的預設周期； 將相應的權重因數應用到事件的數量，所述的事件發生在每一類別的預設周期； 將所有類別事件的加權數加和以獲得預設周期的累積風險； 確定車輛在預設周期的駕駛路程；並且 通過駕駛路程區分累積風險。
29. 根據權利要求28所述的方法，進一步地，包括，基於所述周期的所述持續時間，修 正預設周期的累積風險。
30. 根據權利要求23-29中的任一所述方法，進一步地，包括，基於環境數據修正所述 的駕駛行為風險指標。
31. 根據權利要求30所述的方法，所述的環境數據包括路況數據、溫度數據、周圍天氣 數據和地理位置數據中的至少一種。
32. 根據權利要求23-31中的任一所述方法，所述的預設類別包括急轉彎、過度轉向和 規避操縱中的任意兩個或多個。
33. 根據權利要求23-32中的任一所述方法， 在車輛上檢測每一類別的事件；並且 所述方法進一步地包括，通過接收車輛的下述至少一種數量： 關於每一事件的數據，以及 每一類別中的事件數量。
34. 根據權利要求23-32中的任一所述方法，包含通過接收和處理安裝在車輛上的慣 性單元的輸入數據獲得所述數量。
35. 根據權利要求33或34所述的方法，包含獲得車隊中的多個不同車輛種的每個車輛 的事件數量，所述事件發生在多個預設類別中的每個中，並確定車隊的駕駛行為風險指標。
36. 根據權利要求35所述的方法，進一步地，包括與車隊的駕駛行為風險指標和可選 地，獲得相對的駕駛行為風險指標中的至少一種比較單一車輛駕駛行為風險指標。
37. 根據權利要求35所述的方法，進一步地，包括與可選地，獲得相對的駕駛行為風險 指標比較單一車輛駕駛行為風險指標。
38. -種確定多個車輛駕駛行為風險指標的方法，所述方法包括： 基於安裝在每一所述車輛上的慣性單元，檢測發生在多個預設類別中的事件，每一事 件代表危險駕駛和挑釁駕駛的至少一種；並且 基於每一類別的事件數量，計算多個車輛的駕駛行為風險指標。
39. 根據權利要求38所述的方法，所述的慣性傳感器單元包括帶有3D旋轉功能的3D 慣性傳感器。
40. -種重新規劃車輛的路線的方法，包括： 在第一預設時間存儲數據，每一存儲數據包括在相應的第一存儲時間，自安裝在車輛 上的慣性單元輸出數據，所述的慣性單元包括帶有3D旋轉功能的3D慣性傳感器； 基於外部數據和存儲多個傳感器錯誤模型，在第二預設時間更新傳感器錯誤模型數 據； 檢測事件； 在所述事件開始之後，基於在所述事件開始前的近期，將存儲的傳感器錯誤模型存儲 在所述事件開始後，更新自所述事件開始至第三預設時間存儲每一數據設置；並且 基於更新的數據，重新規劃車輛路線。
41. 根據權利要求40所述的方法，其特徵在於，所述事件是撞車事故。
42. 根據權利要求40或41所述的方法，其特徵在於，所述的第三預設事件確定為所述 事件開始後的一個固定周期和來自慣性單元的、位於預設周期之下的輸出信號變化的固定 周期之間的一個周期。
43. 根據權利要求40-42任一所述方法，其特徵在於，在檢測所述事件之後，調整存儲 在在第一預設時間的數據的波段。
44. 根據權利要求40-43任一所述的方法，進一步地包括，基於外部數據確定車輛在事 件之後的靜止位置，其特徵在於，所述的重新規劃線路是基於將最終位置作為起始點更新 的數據。
45. 根據權利要求44所述的方法，其特徵在於，所述的靜止位置數據包括車輛的姿勢 和衛星定位數據中的至少一種數據。
46. 根據權利要求40-45所述的任一方法，進一步地，包括： 測定計算出的平均位置、計算出的平均加速度和平均最終朝向中的至少一種，所述位 置是在檢測所述事件之後，使用存儲在固定周期之間的更新的數據； 基於測定結果重新規劃路線。
47. 根據權利要求40-46所述的任一方法，進一步地，包括： 測定計算出的最終傾斜、計算出的最終轉動和計算出的最終偏離度中的至少一種，這 是使用使用存儲在固定周期之間的更新的數據計算的；並且 基於測定結果重新規劃路線。
48. 根據權利要求40-47所述的任一方法，其特徵在於，所述的重新規劃路線包括使用 更新的存儲數據計算多種第一預設周期的車輛位置、速度和姿勢中的至少一種。
49. 根據權利要求40-48所述的任一方法，進一步地，包括在更新所述傳感器錯誤模型 設置之前，計算更新的慣性傳感器數據。
50. -種實施權利要求40-49所述的方法的設備。
51. -種在重新規劃車輛路線中使用的設備，所述設備包括： 處理和控制單元；以及 存儲器， 所述設備適宜： 存儲第一預設事件的數據設置，每一數據設置包括在相應的第一預設時間從安裝在車 輛上的慣性單元輸出的數據，所述的慣性單元包含帶有3D旋轉功能的3D慣性傳感器； 基於外部數據和存儲多個傳感器錯誤模型，在第二預設時間更新傳感器錯誤模型數 據； 檢測事件；並 基於存儲在所述事件開始之前的大部分最近信息的存儲傳感器錯誤模型，在事件開始 之後，更新從所述事件開始至第三預設時間的每一數據設置；以及。
52. 根據權利要求51所述的設備，更適用於在數據更新基礎上車倆軌跡的重建。
53. 根據權利要求51或52所述的設備，其特徵在於，所述事件為撞車事故。
54. 根據權利要求51-53所述的任一設備，其特徵在於，所述的第三預設時間確定為其 中一個事件發生後的固定周期和從慣性單元輸出的信號仍然低於預設值的固定周期。
55. 根據權利要求51至54所述的任一設備，其特徵在於，在檢測所述事件之後，調整存 儲在在第一預設時間的數據的波段。
56. 根據權利要求51-55所述的任一設備，進一步地，適於基於外部數據在事件發生 後，確定車輛的靜止位置數據，基於更新的數據設置重新規劃路線，將確定的最終位置作為 起點。
57. 根據權利要求51-56所述的任一設備，其特徵在於，所述的車輛靜止位置數據包括 車輛的姿勢和衛星定位數據中的至少一種。
58. 根據權利要求51-57所述的任一設備，進一步地，適於： 確定計算後的平均位置，計算出的平均加速度矢量和在檢測到事故之後的一個固定的 周期用更新數據確定的平均最終航向的至少一種；和 基於更新的數據，重新規劃車輛路線。
59. 根據權利要求51-58所述的任一設備，進一步地，適於： 測定計算出的最終傾斜、計算出的最終轉動和計算出的最終偏離度中的至少一種，這 是使用使用存儲在固定周期之間的更新的數據計算的；並且 基於測定結果重新規劃路線。
60. 根據權利要求51-59所述的任一設備，適於多種第一預設周期，在使用更新的存儲 數據設置之後，通過計算車輛位置、速度和姿勢中的至少一種重新規劃路線。
61. 根據權利要求51-60所述的任一設備，進一步地，適於在更新所述的傳感器錯誤模 型設置之前，計算更新的慣性數據設置。
【文檔編號】B60W40/09GK104093618SQ201380005381
【公開日】2014年10月8日 申請日期:2013年1月14日 優先權日:2012年1月13日
【發明者】斯爾詹·塔迪奇, 巴米蘭·沃卡洛維克 申請人:脈衝函數F6有限公司