CN117043549A - 用于监控车辆运行的方法和*** - Google Patents

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CN117043549A CN202280018406.5A CN202280018406A CN117043549A CN 117043549 A CN117043549 A CN 117043549A CN 202280018406 A CN202280018406 A CN 202280018406A CN 117043549 A CN117043549 A CN 117043549A
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吉琳·约翰逊
穆尼尔·阿比丁
鲍海涛
张勇超
黎妙军
林来仪
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Abstract

本公开的方面设计一种用于监控车辆运行的计算机实现方法和***，包括：提供包括时间数据和从加速度计获得的加速度计数据的行程数据集，该加速度计被配置为测量3个加速度轴上的加速度，其中，加速度计可包括在移动装置中，在行程数据集的数据获取期间，该移动装置被车辆运输，其中行程数据集对应于车辆轨迹；将行程数据集处理为均匀采样的数据集；通过确定重力矢量方向生成重力矢量方向数据，将行程数据集中的坐标从移动装置坐标转换为车辆坐标；将均匀采样的数据集划分为多个行程段；对多个行程段的每个行程段，通过将行程段的加速度数据与预定义的阈值进行比较，识别一个或多个加速事件；减少车辆的使用。

Description

用于监控车辆运行的方法和***
技术领域
本公开的一方面涉及一种用于监控车辆运行的计算机实现方法。本公开的另一方面涉及一种用于监控车辆运行的计算机***。
背景技术
对于叫车服务，用户对司机的反馈可以用来推断司机的驾驶是否良好，然而这种反馈对乘客来说是非常主观的。速度信息可用于以更客观的方式检测超速。然而，更详细的驾驶行为，如挑衅性驾驶，通常不太可能仅根据速度数据来确定。监控车辆并识别更详细的车辆运行可能需要对车辆进行复杂的修改以允许获取和处理数据，如安装专用硬件。因此，需要提供改进的用于监控车辆运行的方法和***。
发明内容
本公开的一方面涉及一种用于监控车辆(如车队)运行的计算机实现方法。该方法包括提供行程数据集。行程数据集包括从加速度计获得的加速度计数据，加速度计被配置为测量3个加速度轴上的加速度，其中，加速度计可包括在移动装置中，在行程数据集的数据获取期间，该移动装置被车辆运输，其中，行程数据集对应于车辆轨迹。行程数据集还可包括时间数据。该方法包括将行程数据集处理为均匀采样的数据集。该方法还包括通过确定重力矢量方向生成重力矢量方向数据。该方法还包括将坐标从移动装置坐标转换为车辆坐标。该方法包括将行程数据集划分为多个行程段。该方法还包括对于一个或多个行程段，例如对于多个行程段中的每个行程段，通过将行程段的加速度数据与预定义的阈值进行比较来识别一个或多个加速事件。划分可以在处理前执行，并且处理、生成、转换以及识别的步骤可以对多个行程段中的两个或多个，或者对每个行程段执行。行程数据集还可包括陀螺仪数据。该方法还包括从陀螺仪数据确定横向加速度的实例。该方法还包括当生成重力矢量方向数据时，忽略横向加速度的实例，换言之，在生成重力矢量方向数据时，横向加速度的实例可被忽略。
本公开的一方面涉及一种用于监控车辆运行的计算机***。***包括位于车辆中的移动装置，被配置为提供包括时间数据和加速度数据的行程数据集。***还包括加速度计，加速度计包括在移动装置中，且被配置为在移动装置被车辆运输期间，通过测量3个加速度轴上的加速度获得加速度计数据。该***包括存储在存储器中的计算机可执行代码，计算机可执行代码被配置为使一个或多个微处理器：将行程数据集处理为均匀采样的数据集；通过确定重力矢量方向生成重力矢量方向数据；将坐标从移动装置坐标转换为车辆坐标；将行程数据集划分为多个行程段；以及对于一个或多个行程段，例如，多个行程段中的每个行程段，通过将行程段的加速度数据与预定义的阈值进行比较来识别一个或多个加速事件。划分可以在处理前执行，并且处理、生成、转换以及识别的步骤可以对多个行程段中的两个或多个，或者对每个行程段执行。行程数据集还可包括陀螺仪数据。计算机可执行代码还可被配置为包括由陀螺仪数据确定横向加速度的实例。为生成重力矢量方向数据，可忽略横向加速度的实例。
本公开的一方面涉及一种计算机程序产品和/或一种计算机可读介质，包括程序指令，当程序指令被一个或多个处理器执行时，使一个或多个处理器执行根据各种实施例的方法。
附图说明
当结合非限制性示例和附图考虑时，参考详细描述将会更好地理解本发明，其中：
-图1A示出了根据一些实施例的计算机实现方法100的方法的示例性流程图；
-图1B示出了根据一些实施例的计算机实现方法100的方法的示例性流程图；
-图2示出了根据一些实施例的轴(x,y,z)相对于车辆(为了说明，使用汽车)的示例；
-图3示出了车辆加速的示例；
-图4示出了与制动事件相对应的车辆制动(沿车辆轨迹)的示例；
-图5示出了与转弯事件相对应的车辆转弯的示例；
-图6示出了车辆10中的移动装置20；
-图7示出了用于监控车辆运行的计算机***200；
-图8示出了原始加速度计数据的所有3个坐标(x，y，z)的示例，其中，纵轴表示多个样本的加速度；
-图9A至图9C示出了移动电话坐标系中的原始陀螺仪数据；
-图10A至图10C示出了车辆坐标系中的原始陀螺仪数据；
-图11示出了车辆坐标系中行程段的加速度计数据，加速度由纵轴表示，多个样本由每个曲线图的横轴示出。
具体实施方式
以下详细描述参考附图，附图以图解的方式示出了本公开可被实施的具体细节和实施例。对这些实施例的详细描述足以使本领域技术人员能够实施本公开。在不偏离本公开的范围的前提下，还可以利用其他实施例，并对其进行结构和逻辑上的更改。各种实施例并不一定是相互排斥的，如一些实施例可被与一个或多个其它实施例组合以构成新的实施例。
在***或方法之一的背景下所描述的实施例对其他***或方法是类似的或同样有效。
在一个实施例的上下文中所描述的特征可相应地适用于其他实施例中相同或类似的特征。在一个实施例的上下文中所描述的特征可相应地适用于其他实施例，即使没有在这些其他实施例中被明确描述。此外，针对一个实施例中的特征的如所描述的添加和/或组合和/或替代方案，可相应地适用于其他实施例中相同或类似的特征。
在各种实施例中，相对于特征或元素使用的冠词“一个(a)”、“一个(an)”和“该(the)”包括对一个或多个特征或元素的引用。
如本文所使用的，术语“和/或”包括一个或多个相关列出的项目的任何和所有组合。如本文所使用的，术语“用于”也可包括“的(of)”的含义。例如，用于监控的方法也可包括监控的方法的含义。
各种实施例涉及用于监控车辆运行的计算机实现方法。该方法包括提供包括加速度计数据的行程数据集。该方法包括提供包括时间数据的行程数据集，例如该方法可包括记录时间数据点，每个时间数据点与加速度计数据的每个加速度数据点相对应。加速度计可以被配置为测量3个加速度轴上的加速度，例如，加速度计可以是3轴加速度计(例如每个轴垂直于其他两个)，或者在另一示例中，加速度计可包括3个以上的轴，其中坐标可被转换至3个轴以用于进一步处理。在行程数据集的数据获取期间，加速度计可以被包括在由车辆运输的移动装置中。行程数据集可以对应于车辆轨迹。
该方法包括将行程数据集处理为均匀采样的数据集。例如，通过插值增加行程数据集的数据速率、使用过滤器过滤数据集，并将数据集抽取为均匀采样的数据集。
根据各种实施例，使用过滤器过滤数据集可以指应用以奈奎斯特频率作为截止频率的抗混叠过滤器。例如，加速度计和陀螺仪数据中的任何一个的数据速率范围可以从10Hz到100Hz的范围内选择。
该方法包括通过确定重力矢量方向来生成重力矢量方向数据。例如，确定重力矢量方向可包括确定行程数据集中对应于直线行进的部分的3个加速度轴上的中值。
该方法包括将行程数据集中的坐标从移动装置坐标转换为车辆坐标，例如使用重力矢量方向作为参考。
该方法包括将行程数据集划分为多个行程段，每个行程段可以具有预定义的固定长度。结尾段可以被填充以获得固定长度。
该方法包括对于多个行程段中的一个或多个，例如对两个或多个，或者对于每个行程段，通过将行程段的加速度数据与预定义的阈值进行比较来识别一个或多个加速度事件。如果行程段的加速度数据超过预定义的阈值，则识别结果为正。划分可以在处理前执行，并且处理、生成、转换以及识别的步骤可以针对多个行程段中的两个或多个，或者对每个行程段执行。每个待处理的行程段可以被存储在存储缓冲器中，例如存储在相同的存储缓冲器，并被依次处理。
根据各种实施例，预定义的阈值可包括预定义的加速度阈值。一个或多个加速事件可以是沿着车辆轨迹的车辆加速或制动事件，识别可包括将沿着跟随车辆轨迹的加速度轴的加速度与预定义的加速度阈值进行比较。例如，预定义的加速度阈值可包括用于识别加速事件的加速阈值和用于识别制动事件的制动阈值中的一个或两个。可替代地，预定义的加速度阈值可以是单个阈值，并且加速或加速度可以通过加速度的符号来区分。
根据各种实施例，预定义的阈值可包括预定义的横向加速度阈值。一个或多个加速事件可以是车辆转弯事件，例如，弯道、车道变更、车道更正，或者U形转弯。车辆转弯事件可以是在车辆轨迹中的横向移动，并且识别可包括将沿加速度轴的加速度与预定义的横向加速度阈值进行比较，加速度轴可以与车辆轨迹正交并与重力矢量方向正交。在识别之前，可以通过使用陀螺仪数据过滤数据集中的数据以去除例如来自转弯的车辆的横向加速度的实例，这样横向加速事件期间的加速度数据可以被忽略。
根据各种实施例，计算机实现方法可包括如果识别到的一个或多个加速事件的数量超过安全条件，则减少运输任务中车辆的使用。在一些实施例中，安全条件是预定义的安全限制，且该方法还包括确定识别到的一个或多个加速事件的数量超过预定义的安全限制。
根据一些实施例，计算机实现方法还可包括生成包括一个或多个加速事件的报告。一个或多个加速事件可包括相应的时间和/或位置数据。该方法还可包括基于报告生成安全得分。安全得分可与驾驶员相关联且针对该驾驶员而确定。根据一些实施例，当安全得分超过预定义的安全限制时，识别到的一个或多个加速事件的数量超过安全条件。
根据各种实施例，计算机实现方法还可包括向服务分配服务器发送安全得分，例如，基于安全得分将驾驶员分配至订单进行优先排序，例如，为较低安全得分的驾驶员少分配服务。本文公开的***和方法可监控车辆运行，并且可监控车队中的车辆运行，例如，***可监控车队中的每辆车的运行。
各种实施例涉及用于监控车辆运行的计算机***。该***包括位于车辆中的移动装置。行程数据集还可包括加速度计数据。移动装置被配置为提供包括时间数据的行程数据集，例如包括时间数据点，每个时间数据点与加速度计数据的每个加速度数据点相对应。行程数据集可与车辆轨迹相对应。
该***可包括加速度计，加速度即包括在移动装置中且被配置为在移动装置被车辆运输期间，通过测量3个加速度轴上的加速度以获得加速度计数据。加速度计可被配置为测量3个加速度轴上的加速度，例如，加速度计可为3轴加速度计(例如，每个轴垂直于其他两个)，或者在其他示例中，加速度计可包括3个以上的轴，其中，坐标可被转换至3个轴以用于进一步处理。
该***可包括存储在存储器中的计算机可执行代码，被配置为使一个或多个微处理器执行处理步骤。例如，存储器和一个或多个微处理器可包括在移动装置中，或者包括在外部服务器中。处理步骤可包括将行程数据集处理为均匀采样的数据集，并且计算机可执行代码可被相应配置。处理行程数据集可包括通过插值增加行程数据集的数据速率、使用过滤器过滤数据集，并将数据集抽取为均匀采样的数据集。
处理步骤可包括通过识别重力矢量方向来产生重力矢量方向数据，并且计算机可执行代码可被相应配置。识别可包括确定行程数据集中对应于直线行进的部分的3个加速度轴上的中值。该方法还可包括在产生重力矢量方向数据时忽略横向加速度的实例，换言之，在产生重力矢量方向数据时，横向加速度的实例可被忽略。
处理步骤可包括将行程数据集中的坐标从移动装置坐标转换为车辆坐标，并且计算机可执行代码可被相应配置。坐标转换可基于可被用于作参考的重力矢量方向。
处理步骤可包括将均匀采样的数据集划分为多个行程段，并且计算机可执行代码可被相应配置。每个行程段可以具有预定义的固定长度。结尾段可以被填充以获得固定长度。
处理步骤可包括对于多个行程段中的一个或多个、两个或多个，或者对每个行程段，通过将行程段的加速度数据与预定义的阈值进行比较来识别一个或多个加速事件，并且计算机可执行代码可被相应配置。
根据各种实施例，预定义的阈值可包括预定义的加速度阈值。一个或多个加速事件可以是沿着车辆轨迹的车辆加速或制动事件，并且识别可包括将沿着跟随车辆轨迹的加速度轴的加速度与预定义的加速度阈值进行比较。例如，预定义的加速度阈值可包括用于识别加速事件的加速阈值以及用于识别制动事件的制动阈值中的一个或两个。可替代地，预定义的加速度阈值可以是单个阈值，并且加速或加速度可以通过加速度的符号来区分。
根据各种实施例，预定义的阈值可包括预定义的横向加速度阈值。一个或多个加速事件可以是车辆转弯事件(例如，弯道、车道变更、车道更正、或者U形转弯)。车辆转弯事件可以是在车辆轨迹中的横向移动，并且识别可包括将沿加速度轴的加速度与预定义的横向加速度阈值进行比较，加速度轴可以与车辆轨迹正交并与重力矢量方向正交。
根据各种实施例，如果识别到的一个或多个加速事件的数量超过安全条件，则计算机可执行代码可进一步被配置为使一个或多个微处理器减少运输任务中车辆的使用。在一些实施例中，安全条件是预定义的安全限制，并且计算机可执行代码可进一步被配置为使一个或多个微处理器确定识别到的一个或多个加速事件的数量超过预定义的安全限制。
根据各种实施例，计算机可执行代码可进一步被配置为使一个或多个微处理器生成包括一个或多个加速事件的报告以及基于报告生成安全得分。报告可包括与加速事件相对应的时间和/或位置数据。根据一些实施例，当安全得分超过预定义的安全限制时，识别到的一个或多个加速事件的数量超过安全条件。
根据各种实施例，计算机可执行代码可进一步被配置为使一个或多个微处理器将安全得分发送至服务分配服务器，例如，基于安全得分将驾驶员分配至订单进行优先排序，如为较低安全得分的驾驶员少分配服务。
根据各种实施例，移动装置可被配置为发送行程数据至处理服务器，其中，处理服务器包括存储器和一个或多个微处理器中的一个、部分或者全部。
如本文中所使用的以及根据各种实施例，移动装置可以是手持式数字装置、智能手机或平板电脑。
如本文中所使用的以及根据各种实施例，插值可指应用插值过滤器。
图1A示出了根据一些实施例的计算机实现方法100的方法的示例性流程图。虽然流程图的步骤以特定的顺序示出，但是该顺序可以被改变，并且进一步的方法步骤可以根据需要被添加。用于监控车辆运行的计算机实现方法100包括提供行程数据集的步骤110，行程数据集例如包括时间数据和/或位置标记。方法100还可包括将行程数据集处理120为均匀采样的数据集，例如，通过插值(或者其他上采样方法)增加行程数据集的数据速率、使用过滤器过滤数据集，以及将数据集抽取为均匀采样的数据集的步骤120。方法100还可包括通过识别重力矢量方向来生成重力矢量方向数据的步骤130。方法100还可包括例如，通过使用先前计算的重力矢量方向作为参考将行程数据集中的坐标从移动装置坐标转换为车辆坐标的步骤140。方法100还可包括将均匀采样的数据集划分为多个行程段的步骤150。方法100还可包括步骤160，包括对于多个行程段中的一个或多个、两个或多个，或者对于每个行程段，通过将行程段的加速度数据与预定义的阈值进行比较来识别一个或多个加速事件。该方法还可包括在产生重力矢量方向数据时(例如，在步骤130之前)忽略横向加速度的实例，换言之，在产生重力矢量方向数据时，横向加速度的实例可被忽略。
图1B示出了根据一些实施例的计算机实现方法100的方法的示例性流程图。虽然流程图的步骤以特定的顺序示出，但是该顺序可以被改变，并且进一步的方法步骤可以根据需要被***。用于监控车辆运行的计算机实现方法100包括提供行程数据集的步骤110，行程数据集例如包括时间数据和/或位置标记。方法100还可包括将均匀采样的数据集划分为多个行程段的步骤150。方法100还可包括将行程数据集(对于一个或多个行程段，例如，两个或多个，例如，多个行程段中的每个行程段)处理120为均匀采样的数据集，例如，通过插值增加行程数据集的数据速率(或者其他上采样方法)、使用过滤器过滤数据集，以及将行程数据集抽取为均匀采样的数据集的步骤120。方法100还可包括对于一个或多个行程段，例如，两个或多个，例如，多个行程段中的每个行程段，通过识别重力矢量方向来产生重力矢量方向数据的步骤130。方法100还可包括(对于一个或多个行程段，例如，两个或多个，例如，多个行程段中的每个行程段)例如，通过使用先前计算的重力矢量方向作为参考，将行程数据集中的坐标从移动装置坐标转换为车辆坐标的步骤140。方法100还可包括对于一个或多个行程段，例如，两个或多个，例如，多个行程段中的每个行程段，通过将行程段的加速度数据与预定义的阈值进行比较来识别一个或多个加速事件的步骤160。该方法还可包括在产生重力矢量方向数据时(例如，在步骤130之前)忽略横向加速度的实例，换言之，在产生重力矢量方向数据时，横向加速度的实例可被忽略。
图2示出了轴(x,y,z)相对于车辆(为便于说明，使用汽车)的示例。轴x是跟随车辆轨迹(直行时)的加速度轴。轴y与车辆轨迹正交并与重力矢量方向(轴z)正交。图2所示的轴是车辆坐标的示例。坐标系的原点可以在车辆边界内或外部，但与车辆有固定关系。
图3示出了车辆加速的示例，即，对应于加速事件，沿车辆轨迹(x)具有正加速度。如图3所示，在时间t1，车辆具有第一速度(非零)vx1，在时间t2，车辆速度Vx2与vx1相同，表明在时间t1和t2之间没有任何净加速度，可表明车辆在这两个时间点之间速度一致。在时间t3，测量到的速度vx3高于vx1和vx2，表明在时间t2和t3之间存在加速度。尽管图3是为了说明的目的而呈现的，加速度计数据提供与时间点(例如，同一时刻)对应的加速度数据。如果加速度(例如，在行程数据集转换为均匀采样的数据集后)中的任何数据点(例如，在时间ti的axi)大于预定义的加速度阈值(axi>axth)，则可被识别为加速事件。加速事件可具有相关时间(ti)和/或相关地理位置，例如，格式为[纬度，经度]。
图4示出了与制动事件相对应的车辆制动(沿车辆轨迹)的示例。如图4所示，在时间t1，车辆具有第一速度(非零)vx1，在时间t2，车辆速度vx2与vx1相同，表明在时间t1和t2之间没有任何净加速度，可表明车辆在这两个时间点之间速度一致。在时间t3，测量到的速度vx3为零，表明在时间t2和t3之间存在负加速度(即，制动)。尽管图4是为了说明的目的而呈现的，加速度计数据提供与时间点(例如，同一时刻)对应的加速度数据。如果加速度(例如，在行程数据集转换为均匀采样的数据集后)中的任何数据点(例如，在时间ti的axi)大于预定义的制动阈值(axi>brakxth)，则可被识别为制动事件。比较可包括符号(正和负)或者以模数执行，例如，制动阈值可被设置为不带符号地(作为模数)，且如果axi<0，则比较可包括|axi|>brakxth，或者axi>brakxth，其中，制动阈值有符号(负)。制动事件可具有相关时间(ti)和/或相关地理位置，例如，格式为[纬度，经度]。
图5示出了与转弯事件相对应的车辆转弯的示例。其他转弯事件可以是，例如，转弯、车道变更、车道更正、U形转弯。如图5所示，在时间t1，车辆具有基本为零的横向速度vy1，在时间t2，车辆速度vy2与vy1一致，可表明车辆在这两个时间点之间直线行驶。在时间t3，测量到的横向速度vy3不为零，表明车辆在转弯(例如，在弯道中)。图5是为了说明的目的而呈现的，并且，如上所述，加速度计数据提供与时间点(例如，同一时刻)对应的加速度数据。如果横向加速度(例如，在行程数据集转换为均匀采样的数据集后)中的任何数据点(例如，在时间ti的ayi)大于预定义的横向加速度阈值(axi>turnyth)，则可被识别为转弯事件。例如，比较可用模数，或者比较可包括表明横向加速度是左还是右的符号。转弯事件可具有相关时间(ti)和/或相关地理位置，例如，格式为[纬度，经度]。
图6示出了车辆10中的移动装置20。移动装置具有其坐标系，例如(XM，yM，ZM)，车辆具有其自己的坐标系，例如(x，y，z)。在一些实施例中，移动装置20可包括加速度计并可被配置为执行行程数据集从移动装置的坐标到车辆坐标的转换140。示出的坐标系仅用于说明，也可采用不同的坐标系。
图7示出了用于监控车辆运行的计算机***200。该***200包括位于车辆中的移动装置210(例如，智能手机)，且移动装置被配置为提供包括时间数据和加速度数据的行程数据集。移动装置210包括被配置为获得加速度计数据的加速度计220。该***可包括存储在存储器中的计算机可执行代码，被配置为使一个或多个微处理器执行如本文中根据各种实施例所描述的处理步骤。
移动装置210还可包括以下的一个或多个：显示器226、陀螺仪222以及通信接口224。
处理步骤可由移动装置210或由处理服务器250来执行。在一些实施例中，一些处理步骤可由移动装置210来执行，其他部分处理步骤可由处理服务器250来执行。
例如，计算机可执行代码可被存储在移动装置210的存储器230中，且可被配置为使(移动装置210中的)微处理器240执行处理步骤。计算机可执行代码可进一步被配置为使微处理器240生成包括一个或多个加速事件(可选地，相应的时间和/或位置数据)的报告260以及基于报告260生成安全得分。计算机可执行代码可进一步被配置为使微处理器240将安全得分发送至服务分配服务器270，例如，经由通信接口224发送。
在另一示例中，移动装置210可被配置为将行程数据发送到处理服务器250。服务器可包括存储器230’和微处理器240’。计算机可执行代码可存储在处理服务器250的存储器230’中。存储缓冲器可以是(例如存储器230’中的)服务器存储器的已分配的部分。计算机可执行代码可被配置为使(处理服务器250中的)微处理器240’接收来自移动装置210(例如，通过服务器端的通信接口，未示出)的行程数据并执行处理步骤。计算机可执行代码可进一步被配置为使微处理器240’生成包括一个或多个加速事件(可选地，相应的时间和/或位置数据)的报告260以及基于报告260生成安全得分。计算机可执行代码可进一步被配置为使微处理器240’将安全得分发送至服务分配服务器270，例如，经由服务器端的通信接口发送。
将结合图8至图11对示例进行说明。
在一个示例中，从移动装置的加速度计收集原始传感器数据，作为行程数据集并上传至服务器，在本文中被称为后端。在将行程数据集上传至后端之前，可由移动电话执行数据预处理，例如，以确保数据的时间对齐。图8示出了原始加速度计数据的所有3个坐标(x，y，z)的示例，其中，相对于样本的数量，加速度由纵轴表示。样本的数量可对应于时间，和/或时间信息可作为时间戳包括在每个数据点上。例如，图9、图10和图11示出了持续时间为1分钟的数据曲线图，以清楚地说明峰值。根据各种实施例，行程段可具有选自从30秒到10分钟的持续时间，例如从1分钟到2分钟，如1分钟。
此外，在示例中，行程数据集被划分为多个行程段(也可被称为时间段)，且行程数据集(例如，加速度计和陀螺仪数据)在每个段中被分析。移动装置的方向被预估。且行程数据集通过坐标转换与车辆的坐标系对齐。例如，图9A至图9C示出了移动电话坐标系中的原始陀螺仪数据。纵轴表示单位时间的角度(例如，度/秒)，横轴表示样本的数量。XM方向在图9A中被示出，yM方向在图9B中被示出，ZM方向在图9C中被示出。图10A至图10C示出了车辆坐标系中的原始陀螺仪数据。纵轴表示单位时间的角度(例如，度/秒)，横轴表示样本的数量。x方向在图10A中被示出，y方向在图10B中被示出，z方向在图10C中被示出。
图11示出了车辆坐标系中行程段的加速度计数据，加速度由纵轴表示，样本的数量由每个曲线图的横轴示出。图11中的曲线图a)示出了车辆在前进方向(x)上的加速度分布图，其中，为便于说明，正值指加速(向前的加速度)，负值指制动。在样本550附近可观察到严重的制动事件。图11中的曲线图b)示出了车辆的纵向加速度(z)，可被视为地球引力常数的平均值。纵向加速度与重力加速度的平均值几乎相等。图11中的曲线图c)示出了车辆的横向(或侧向)加速度(y)。图11中的曲线图d)示出了窗口形式的示例性掩码，用于去除不期望的数据，并且将数据保留在(一个或多个)窗口内，例如，曲线图d)中的掩码可被用于阻止从所记录的不期望的加速度数据中检测到加速事件、制动事件或车辆转弯事件，例如，不期望的加速度数据为来自移动装置(例如手机)运动的非车辆的加速度。不期望的加速度数据可被标记为图11的d)中所示的掩码的窗口。对应于掩码上的预定义的无效数据值(Void-data value)(例如，10)的加速度数据的部分被表示为不期望的加速度。在行程处理结束时，创建行程报告，该报告可被保存，用于在驾驶员相应的地理区域对他们进行排名。
根据各种实施例，陀螺仪数据可被用于提高车辆转弯事件的检测精度，可选地，陀螺仪数据单独使用或与横向加速度数据结合使用。
根据一些实施例，陀螺仪数据可被用于检测车辆中的其他旋转，例如，摩托车驾驶员的倾斜。
本文示出了可以利用移动装置上常见的传感器，如加速度计、陀螺仪和GPS等，监控车辆运行。移动装置与车辆的定向并不固定，本文假定它们在行程期间也不一定是固定的。因此，利用这些传感器的每个的强度和信号处理算法，能够推断出移动装置的方向。利用移动装置的取向，移动装置的取向可被调整，使得能够监控车辆运行，包括根据本文各种实施例描述的参数，如严重的加速事件、严重的制动事件和严重的转弯事件等。
车辆运行的监控可被用于识别潜在的高碰撞风险驾驶员，以及可能无法提供积极乘车体验的驾驶员。这有助于提高网约车平台的安全性，例如，为不太安全的司机提供较低的分配优先级。
本公开的各方面允许在大型数据集上甚至近乎实时地监控车辆运行，例如，每天或每小时更新大型打车网络(可包括数百辆车的车队)中所有活跃的司机。
虽然已参照具体的实施例对所公开的内容进行了特别的展示和描述，但本领域的技术人员应该明白，在不脱离所附权利要求所定义的本发明的精神和范围的情况下，可以对其中的形式和细节进行各种更改。因此，本发明的范围由所附权利要求指示，并且在权利要求的等同含义和范围内的所有变化都将被包括在本发明范围内。

Claims (19)

1.一种用于监控车辆运行的计算机实现方法(100)，包括：
提供(110)包括时间数据和从加速度计获得的加速度计数据的行程数据集，所述加速度计被配置为测量3个加速度轴上的加速度，其中，所述加速度计包括在移动装置中，在所述行程数据集的数据获取期间，所述移动装置被所述车辆运输，其中，所述行程数据集对应于车辆轨迹；
将所述行程数据集划分(150)为多个行程段；以及
对于所述多个行程段的每个行程段，通过一个或多个微处理器中的任何一个：
将所述行程数据集处理(120)为均匀采样的数据集；
通过确定重力矢量方向产生(130)重力矢量方向数据；
将坐标从移动装置坐标转换(140)为车辆坐标；
通过将行程段的加速度数据与预定义的阈值进行比较，识别(160)一个或多个加速事件；以及
如果所识别的一个或多个加速事件的数量超过安全条件，减少运输任务中所述车辆的使用。
2.根据权利要求1所述的计算机实现方法(100)，其中，所述预定义的阈值包括预定义的加速度阈值，
其中，所述一个或多个加速事件为沿所述车辆轨迹的车辆加速事件或制动事件，并且识别包括将沿着跟随所述车辆轨迹的加速度轴的加速度与所述预定义的加速度阈值进行比较。
3.根据权利要求1或2所述的计算机实现方法(100)，其中，所述预定义的阈值包括预定义的横向加速度阈值；其中，所述一个或多个加速事件为在所述车辆轨迹中横向移动的车辆转弯事件，并且识别包括将沿加速度轴的加速度与所述预定义的横向加速度阈值进行比较，所述加速度轴与所述车辆轨迹正交并与所述重力矢量方向正交。
4.根据权利要求3所述的计算机实现方法(100)，其中，
所述安全条件为预定义的安全限制，并且所述方法(100)还包括：确定所识别的一个或多个加速事件的数量超过所述预定义的安全限制。
5.根据权利要求1至3中任一项所述的计算机实现方法(100)，还包括生成包括所述一个或多个加速事件的报告，以及基于所述报告生成安全得分。
6.根据权利要求5所述的计算机实现方法(100)，还包括将所述安全得分发送至服务分配服务器。
7.根据权利要求6所述的计算机实现方法(100)，其中，
当所述安全得分超过预定义的安全限制时，所识别的一个或多个加速事件的数量超过所述安全条件。
8.根据前述权利要求中任一项所述的计算机实现方法(100)，其中，所述行程数据集还包括陀螺仪数据；并且所述方法(100)还包括：
从所述陀螺仪数据确定横向加速度的实例。
9.根据权利要求8所述的计算机实现方法(100)，还包括：
当产生(130)所述重力矢量方向数据时，忽略所述横向加速度的实例。
10.一种用于监控车辆运行的计算机***(200)，包括：
移动装置(210)，位于所述车辆中，且被配置为提供包括时间数据和加速度数据的行程数据集，其中，所述行程数据集对应于车辆轨迹；
加速度计(220)，包括在所述移动装置(210)中，且被配置为在所述移动装置(210)被所述车辆运输期间，通过测量3个加速度轴上的加速度获得所述加速度计数据；
计算机可执行代码，存储在存储器(230，230’)中，且被配置为使一个或多个微处理器(240，240’)：
将所述行程数据集处理(120)为均匀采样的数据集；
将所述行程段划分(150)为多个行程段；以及
对于所述多个行程段的每个行程段：
通过确定重力矢量方向产生(130)重力矢量方向数据；
将所述坐标从移动装置坐标转换(140)为车辆坐标；
通过将行程段的加速度数据与预定义的阈值进行比较，识别(160)一个或多个加速事件；以及
如果所识别的一个或多个加速事件的数量超过安全条件，则减少运输任务中所述车辆的使用。
11.根据权利要求10所述的计算机***(200)，其中，所述预定义的阈值包括预定义的加速度阈值，
其中，所述一个或多个加速事件为沿所述车辆轨迹的车辆加速事件或制动事件，并且识别包括将沿着跟随所述车辆轨迹的加速度轴的加速度与所述预定义的加速度阈值进行比较。
12.根据权利要求10或11所述的计算机***(200)，其中，所述预定义的阈值包括预定义的横向加速度阈值；
其中，所述一个或多个加速事件为在所述车辆轨迹中横向移动的车辆转弯事件，并且识别包括将沿加速度轴的加速度与所述预定义的横向加速度阈值进行比较，所述加速度轴与所述车辆轨迹正交并与所述重力矢量方向正交。
13.根据权利要求10至12中任一项所述的计算机***(200)，其中，所述计算机可执行代码被进一步配置为使一个或多个微处理器(240，240’)生成包括所述一个或多个加速事件的报告，并基于所述报告生成安全得分。
14.根据权利要求13所述的计算机***(200)，其中，所述计算机可执行代码被进一步配置为使所述一个或多个微处理器(240，240’)将所述安全得分发送至服务分配服务器。
15.根据权利要求10至14中任一项所述的计算机***(200)，其中，所述移动装置被配置为将所述行程数据发送至处理服务器(250)，其中，所述处理服务器(250)包括所述存储器(230’)和所述一个或多个微处理器(240’)。
16.根据权利要求10至15中任一项所述的计算机***(200)，其中，所述行程数据集还包括陀螺仪数据；并且所述可执行代码被进一步配置为：
从所述陀螺仪数据确定横向加速度的实例。
17.根据权利要求16所述的计算机***(200)，其中，产生(13)重力矢量方向数据，忽略所述横向加速度的实例。
18.一种计算机程序产品，包括程序指令，当所述程序指令被一个或多个处理器执行时，使所述一个或多个处理器执行根据权利要求1至9中任一项所述的方法。
19.一种计算机可读介质，包括程序指令，当所述程序指令被一个或多个处理器执行时，使所述一个或多个处理器执行根据权利要求1至9中任一项所述的方法。
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