使用智能手机传感器的驾驶风格检测

为了能够分析驾驶行为/风格,我想使用智能手机设备来测量加速度(分别向前和向外)。

我的做法如下:

1.alignment坐标系统

校准(无运动/第一次运动):当汽车静止时,我将使用Sensor.TYPE_GRAVITY计算重力的大小,并将其直接旋转到z轴(假设平坦的表面朝下)。 这样, 俯仰angular和侧倾angular应该接近于零,并等于汽车相对于世界的angular度。

在此之后,我将开始直接向前移动,使用Sensor.TYPE_ACCELEROMETER获得第一个动作指示,并将此大小直接旋转到x轴(向前指示)。 这样, 偏航angular应该等于车辆相对于世界的航向。

更新方向(驾驶时):为了能够在驾驶时保持坐标系alignment,我将使用Sensor.TYPE_GRAVITY来维持系统的滚转和俯仰

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其中A_x,y,z是重力加速度。

通常,通过Sensor.ROTATION_VECTORSensor.MAGNETIC_FIELD保持偏航angular度。 但是,不使用它们的原因是因为我打算在电动车中使用这个应用程序。 由发动机产生的大量的电压和安培大概会使这些传感器值的准确性受到影响。 因此,我所知道的最好的select(虽然不是最佳的)是使用GPS航向保持偏航angular。

2.测量

通过应用所有上述的旋转,应该可以保持智能手机和车辆坐标系统之间的alignment,并因此给我在x轴和y轴上的纯正向和横向加速度值。

问题:

  • 这种方法适用还是我错过了一些至关重要的东西?
  • 有一个更容易/替代方法呢?

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在寻找加速度方面,如果您有权访问GPS的源代码,您是否可以通过计算GPS的距离/时间来find向前的运动?

如果目标是find驾驶行为和风格,我会想象收集一个大型数据集,然后使用ak平均聚类algorithm对数据进行sorting,然后用lstmRNN(做出预测)可能是另一种方法。 (虽然这要求你从一个大集合中获取数据,但是我不知道这是否可能,也不知道你想在数据集合中包含哪些因素)。

听起来像一个有趣的问题,但。