Abstract-För närvarande finns det många forskning som fokuserar på att använda smartphone som en datainsamlingsenhet. Många har visat sina sensorer förmåga att ersätta en labb testbädd. Dessa tröghetssensorer kan användas för att segmentera och klassificera körhändelser ganska exakt. I denna forskning undersöker vi möjligheten att använda fordonets tröghetssensorer från CAN-bussen för att bygga en profil av föraren för att i slutändan ge korrekt feedback för att minska antalet farliga bilmanövrer. Bromsning och svängning händelser är bättre på att karakterisera en individ jämfört med acceleration händelser. Att histogramma tid-seriens värden för sensordata hjälper inte prestanda. Dessutom bidrar kombinationen av sväng- och bromshändelser till att bättre skilja mellan två liknande förare vid användning av övervakad inlärningsteknik jämfört med separata händelser enbart, om än med anemisk prestanda.
Van Ly Ref undersöker möjligheten att använda fordonets tröghetssensorer från CAN-bussen för att bygga en profil av föraren som observerar broms- och vridhändelser för att karakterisera en individ jämfört med accelerationshändelser.
Driver classification and driving style recognition using inertial sensors
{'venue': '2013 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)', 'journal': '2013 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}