【摘要】：隨著綠色出行概念的提出,越來(lái)越多的人選擇自行車作為出行方式,騎行過(guò)程中騎行人不良的行為習(xí)慣和復(fù)雜的路況都能導(dǎo)致事故發(fā)生,因而對(duì)人們騎行行為進(jìn)行識(shí)別和監(jiān)測(cè)有著非常重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文目標(biāo)是通過(guò)手機(jī)傳感器采集自行車騎行過(guò)程中的人體行為數(shù)據(jù),對(duì)采集的四種傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,然后運(yùn)用閾值法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法聯(lián)合來(lái)設(shè)計(jì)分類器,實(shí)現(xiàn)對(duì)自行車騎行中五種行為的識(shí)別。騎行行為的識(shí)別不僅有助于分析居民騎行行為的數(shù)據(jù)和特征,形成交通大數(shù)據(jù),也能在騎行過(guò)程發(fā)生的意外發(fā)送預(yù)警信號(hào),既能保障出行安全,又有利于路面交通的監(jiān)測(cè)管理。研究主要內(nèi)容如下:(1)數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理。針對(duì)手機(jī)上各種豐富的傳感器,為了獲得騎行行為的姿態(tài)和速度信息,選取了智能手機(jī)上加速度傳感器、陀螺儀傳感器、磁力計(jì)傳感器及GPS(Global Positioning System,全球定位系統(tǒng))定位傳感器等作為數(shù)據(jù)來(lái)源,通過(guò)手機(jī)端數(shù)據(jù)采集APP將原始數(shù)據(jù)發(fā)送至PC端網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)。采集的數(shù)據(jù)存在各種缺失值和噪聲,在PC端對(duì)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行完整的預(yù)處理流程:為了數(shù)據(jù)的完整性,采用拉格朗日插值法處理缺失值;同時(shí)選用采用2s的窗口滑動(dòng)均值濾波對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行去噪處理,實(shí)驗(yàn)表明,滑動(dòng)均值濾波達(dá)到了較為理想的效果。(2)多傳感器數(shù)據(jù)融合算法。針對(duì)實(shí)際應(yīng)用中手機(jī)的擺放位置隨意,導(dǎo)致手機(jī)坐標(biāo)系與自行車坐標(biāo)系不一致的問題,采用基于磁力計(jì)和加速度計(jì)結(jié)合的初始相對(duì)姿態(tài)測(cè)定方法,實(shí)驗(yàn)證明,初始相對(duì)姿態(tài)矩陣的測(cè)定能快速實(shí)時(shí)地將手機(jī)坐標(biāo)系的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到所在自行車載體坐標(biāo)系中。然后采用基于四元數(shù)的擴(kuò)展卡爾曼濾波算法進(jìn)行SINS(Strap-down Inertial Navigation System,捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng))/GPS姿態(tài)和軌跡數(shù)據(jù)融合,實(shí)時(shí)更新得到載體的姿態(tài)角、速度、軌跡、加速度、角速度數(shù)據(jù)。(3)基于閾值和支持向量機(jī)結(jié)合的行為識(shí)別�，F(xiàn)實(shí)中模式識(shí)別行為檢測(cè)算法實(shí)時(shí)性低、誤報(bào)率高的問題,本文通過(guò)信息融合所得到的運(yùn)動(dòng)學(xué)數(shù)據(jù),利用兩次判定進(jìn)行行為檢測(cè)。首先根據(jù)設(shè)定的閾值初步判定騎行過(guò)程中的正常行為和危險(xiǎn)行為,根據(jù)速度、加速度、角速度、姿態(tài)角的統(tǒng)計(jì)量和變化趨勢(shì)來(lái)構(gòu)建特征空間,使用分裂法來(lái)優(yōu)選特征空間并最終構(gòu)建最優(yōu)的特征空間,最終獲取五種行為分類模型,其中,閾值法對(duì)危險(xiǎn)速度的識(shí)別率達(dá)到100%,支持向量機(jī)模型對(duì)左/右轉(zhuǎn)、急變速行為、危險(xiǎn)碰撞行為和跌倒行為等總體準(zhǔn)確率分別達(dá)到94.2%、90.8%、96.3%、95.4%。
【學(xué)位授予單位】：西北農(nóng)林科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：U491.225;TP181
【圖文】：

西北農(nóng)林科技大學(xué)碩士學(xué)位論文1 MEMS 傳感器圖 2-1 所示，以智能手機(jī)的正面朝上，記手機(jī)屏幕的水平向右為正方向手機(jī)正面屏幕的豎直向上為正方向，為 Y 軸；手機(jī)屏幕垂直手機(jī)正面向?yàn)?Z 軸，X、Y、Z 軸兩兩垂直。速度計(jì)傳感器是一種三維加速度測(cè)量，它比其他運(yùn)動(dòng)傳感器的功耗低 10 測(cè)量 X，Y，Z 軸的加速度。在這個(gè)系統(tǒng)中，坐標(biāo)在單位后面有負(fù)值，單位為在軸在設(shè)備的屏幕方向改變時(shí)不會(huì)交換，也就是說(shuō)，這個(gè)傳感器的坐標(biāo)設(shè)備移動(dòng)而改變。加速度傳感器的初始姿態(tài)角與當(dāng)前值的解算比較可以態(tài)角，當(dāng)載體不是靜止或勻速直線運(yùn)動(dòng)，說(shuō)明系統(tǒng)中存在有害加速度，速度會(huì)造成系統(tǒng)誤差。所以加速度計(jì)計(jì)算姿態(tài)時(shí)容易受到有害加速度的性無(wú)法求得航向角。

低數(shù)學(xué)建模難度，選取騎行過(guò)程中左/右轉(zhuǎn)、急變速、危險(xiǎn)速度、危險(xiǎn)碰行為作為行為特征。/右轉(zhuǎn)行為是騎行中的正常行為，自行車轉(zhuǎn)彎過(guò)程中載體的加速度、角速變化是其主要特征。變速是騎行中的正常行為，自行車急變速主要是根據(jù)加速度來(lái)識(shí)別的，的角速度變化可以區(qū)分上下坡和急變速的區(qū)別，故俯仰角也是其主要特險(xiǎn)速度、危險(xiǎn)碰撞、跌倒屬于騎行中比較劇烈的危險(xiǎn)行為，這三種行為速度和合姿態(tài)角變化是其主要特征。文選取了 4 名實(shí)驗(yàn)者（3 男 1 女）的行為數(shù)據(jù)，以 Android 系統(tǒng)為實(shí)驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)與技術(shù)也可移植到其他系統(tǒng)。所用手機(jī)選定魅藍(lán) note5 和華為 P10傳感器，Android 系統(tǒng)版本號(hào)均在 4.1 以上，使用開發(fā)的 Android 智能手采集程序，配合使用 Android 應(yīng)用程序開發(fā)調(diào)試工具：) 采集時(shí)間地點(diǎn)：數(shù)據(jù)采集時(shí)間為 2018 年 10 月-2018 年 11 月，西北農(nóng)校區(qū)內(nèi)，根據(jù)騎行自行車模擬各種騎行行為下人體姿態(tài)。) 采集設(shè)備：智能手機(jī)兩部，筆記本一臺(tái)，自行車兩輛。

西北農(nóng)林科技大學(xué)碩士學(xué)位論文(3)采集方法：手機(jī)設(shè)備在進(jìn)行了傳感器校正之后，將安裝傳感器采集程序在智能手機(jī)上。考慮到佩戴的舒適性、穩(wěn)定性和合理性，本文選擇腰部為特征部位，在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中將手機(jī)固定于騎行人腰部位置，模擬和記錄車輛在在各種環(huán)境下進(jìn)行的各種行為數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)保存格式為 TXT 格式。如圖 2-2 為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集路線圖。加速度計(jì)、陀螺儀、磁力計(jì)三種傳感器數(shù)據(jù)采集頻率為 50Hz，GPS 數(shù)據(jù)采集為頻率 1Hz，并在 MATLAB 環(huán)境下處理、仿真。如圖 2-3 所示為數(shù)據(jù)采集，圖 2-4 為 PC端網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)。

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本文編號(hào)：2767472