30、利用智能手机识别驾驶行为

利用智能手机识别驾驶行为

在现代交通环境中，利用智能手机的传感器来识别驾驶行为是一个具有创新性和实用性的研究方向。本文将详细介绍相关的研究内容，包括不同的研究方法、设备校准、传感器融合以及驾驶行为的检测方法等。

1. 不同研究方法概述

• 智能手机测量偏差 ：智能手机与车辆固定惯性测量单元（IMU）的参考测量结果对比显示，智能手机的测量结果往往会高估关键驾驶事件。这主要是由于校准后的初始设备姿态存在偏差。并且，该研究仅使用了一种模型，为实现高分辨率模型，阈值设置较低。
• Magana的研究方法 ：
  • 利用手机的光线传感器获取车辆行驶环境的信息，因为亮度直接影响驾驶员的视线，进而影响其预判能力。
  • 将天气信息纳入驾驶行为估计中，这些信息通过智能手机的互联网连接获取。
• Araujo等人的研究 ：开发了一款智能手机应用程序，该应用利用嵌入式传感器的数据以及从车辆CAN总线获取的车辆状态信息（如速度、油耗、GPS等）。收集到的数据被传递到一个基于模糊逻辑的模块，该模块对数据进行分析和分类，然后为驾驶员提供优化燃油能耗和驾驶行为的建议。
• Murphey等人的研究 ：根据驾驶员加速和减速的速度对不同的驾驶风格进行分类。开发的算法在短时间窗口内从当前车辆速度中提取急动特征，并通过将提取的急动特征与当前道路上的驾驶风格统计数据进行比较，将当前驾驶风格分为三类：冷静型、正常型和激进型。