Kuidas ma oma sõidukäitumist andmeteaduse abil analüüsisin

Sõidukite telemaatika andmed võivad teie sõiduoskuste kohta palju paljastada

Kas sa oled hea autojuht? Vastus sellisele küsimusele pole olnud kuigi objektiivne. Üks võimalus seda analüüsida on võtta endaga kaasa sõitvate reisijate arvamus või lihtsalt lugeda kokku sinu makstud kiiruseületamise piletid! Need on aga kõik väga primitiivsed viisid sõidukäitumise hindamiseks. Selles blogis näitan, kuidas olen andmeid kasutanud oma sõidukäitumise objektiivseks analüüsimiseks.

Sõidukäitumise analüüsi kasutavad ettevõtted ka selliste kasutusjuhtumite jaoks, nagu andmepõhise kindlustuspoliisi koostamine või sõidukipargi haldamine.

Selles ajaveebis käsitlen andmeteaduse tehnikaid, mis aitavad mõõta sõidukäitumist, näiteks

• Kiiruse ületamine
• Tugev kiirendus
• Ennetamine
• Masinõpe, et näha, kas halb sõit mõjutab sõiduki tingimusi

Esimene asi, mida tuleb analüüsida, kuidas sõita, on andmete kogumine. Enamikul sõidukitel on andurid, mis mõõdavad erinevaid asju, nagu kiirus, temperatuur, kiirendus ja palju muud. Seda tehakse kasutades a Sõiduki telemaatika seade. Selliseid seadmeid pakuvad erinevad müüjad.

See seade võtab andurite salvestatud andmed ja edastab need seejärel müüja andmebaasi. Seejärel saab andmeid kasutada sõidukäitumise mõistmiseks. Samuti võite paluda oma müüjal anda andmetele juurdepääs, et saaksite neid üksikasjalikumalt analüüsida.

Selles blogis kasutan näidet andmetest, mille kogusin India reisi ajal Karnataka osariigis. Kogutud andmed on 21. augusti 2022 seisuga. Püüame välja selgitada, kas minu juhtimine on hea või mitte. Kogutavatel andmetel on allpool näidatud teave.

Andmetel on seadme ID, mis tuvastab telemaatikaseadme. Sellel on andmekirje ajatempel ja erinevad asjad, mida mõõdetakse, näiteks sõiduki asukoht, mida mõõdetakse laius-, pikkus- ja kõrguskraadina. Sõiduki kiirust mõõdetakse KMPH või MPH

Analüüsime nüüd sõidukäitumist.

Kiiruse ületamine on üks esimesi asju, mida saab mõõta sõidukäitumise mõistmiseks. Siin on näidatud marsruut, mille läbisin 21. augustil 2022. Selle analüüsi tegemiseks kasutatud andmed põhinevad ajatempli, laius- ja pikkuskraadi telemaatilistel andmetel.

Reis on Udipist Holekattu. Läbitud marsruut on maantee number 66, mis kulgeb mööda India läänerannikut.

Samuti saate jälgida markerit, mis on koht, kus registreeriti maksimaalne kiirus 92 km/h. Riigimaanteel 66 on autole lubatud kiirus 100 km/h. Seega on sõiduk olnud lubatud kiiruse piires ja kiiruseületamise eest saame teha rohelise linnukese.

Tugev kiirendus on sündmus, kus sõiduki gaasi- või pidurisüsteemile rakendatakse tavapärasest rohkem jõudu. Mõned inimesed võivad seda nimetada "plii-jala" sündroomiks ja see võib olla agressiivse või ebaturvalise juhtimiskäitumise näitaja.

Mõõdame nüüd minu reisi ajal tugevat kiirendust. Siin on näidatud mõned muud markerid enne maksimaalse kiiruse 92 saavutamist, mis näitab kiirust 73 ja seejärel 85-ni ja seejärel maksimaalse kiiruse 92 saavutamist.

Allpool näidatud joondiagrammi abil saame need sõidukite kiirused ajaperspektiivi panna. Teil on aeg X-teljel ja sõiduki kiirus Y-teljel. See kõver vastab kiirendusele. Hakkasin kiirendama 14:43:21, kui kiirus oli 71 ja siis saavutasin maksimumkiiruse 92 kell 14:43:49. Seega suurendasin kiirust 21 sekundiga 28 km/h.

Et näha, kas see kiirendus on karm kiirendus või mitte, peame selle teisendama gravitatsioonijõuks, mida nimetatakse ka g-jõuks, mis kiirenduse tõttu autole rakendub. Kiiruse kasv 21 km/h 28 sekundiga vastab g-jõule 0.208 m/s2 kiirendusele. Allpool on kujutatud g-jõu ja kiirenduse tasemete vastendamist.

G-jõudu alates 0.28 peetakse ohutuks ja see ei ole kõva kiirendus. Seega võime tugeva kiirenduse jaoks teha rohelise linnukese.

Autojuhtimise ennetamine tähendab ümbritseva lugemist ja teadlikuks jäämist, hoides silmad ja kõrvad lahti. See tähendab ette planeerimist ja valmisolekut vajalike meetmete võtmiseks. Teiste tegevuste ennetamiseks ja planeerimiseks peaksite pidevalt jälgima, mis teie ümber toimub.

Kontrollime nüüd minu ootusoskusi. Et näha minu ootusoskusi, saame analüüsida, mida ma pärast kiirendust tegin. Vaadates allpool näidatud kõverat, võime täheldada, et kiirus on järsult vähenenud.

Alates kiirusest 92 km/h vähendasin 1 km/h-ni 24 sekundiga. See võrdub g-jõuga – 0.3 ja vastab tugevale pidurdamisele. Mis võiks olla põhjuseks?

Lubage mul avaldada saladus, sest ma tean täpselt, mis juhtus autoga sõites. Kui jälgime marsruuti pärast maksimumkiiruse punkti, näeme jõesilda nimega Heroor Bridge. Sellel sillal olid kiiruspiirangud vähendatud, mistõttu pidin kiirendama.

Suure kiiruse 92 km/h vähendamine väga madalale kiirusele 1 km/h on selge märk, mida ma ei osanud ette näha. Nii et andkem ootusärevuse eest punane!

Vaatame nüüd, kas sõidukäitumine mõjutab sõidukit või mitte? Telemaatikaseade kogub andmeid mis tahes sõiduki poolt tekitatud häire kohta. Null näitab, et probleeme pole, samas kui 1 näitab probleemi sõidukiga.

Samuti on rohkem kui 50 anduri väärtust, nagu sõiduki kiirus, kiirendus, hapnik, gaasihoob, õhutemperatuur ja palju muud.

Anduri väärtuste ja häirete vahelise seose leidmiseks saame kasutada masinõppe otsustuspuud. See aitab meil teada saada, millised tegurid mõjutavad sõiduki tervist.

Allpool on kujutatud otsustuspuu, millel on otsustussõlmedena erinevad andurid ja väljundsõlmedena häired. Näete, et peamised tegurid, mis sõiduki alarme põhjustavad, on AKU, KIIRENDUS ja KIIRUS.

Seega ei mõjuta halb sõidukäitumine mitte ainult juhi turvalisust, vaid mõjutab ka sõiduki tervist.

Nii et siin on mõned huvitavad järeldused

• Andmepõhise sõidukäitumise analüüsi võtmeks on andmete kogumine telemaatilisi seadmeid kasutades
• Kiiruseületamise analüüsimiseks peate integreerima sõiduki kiiruse andmed kiiruspiirangute andmetega
• Tugevat kiirendust ja ootust saab arvutada aegridade funktsioonide abil. Need tuleb aga marsruudi analüüsiga perspektiivi panna
• Halb sõidukäitumine ei ole nii juhile kui ka sõidukile ohutu

Kui teile meeldib minu miniprojekt minu enda sõidukäitumise analüüsimiseks andmete ja andmeteaduse tehnikate abil, palun liitu Mediumiga minu suunamislingiga.

Palun tellima et olla kursis alati, kui avaldan uue loo.

Nullkodeeringuga analüütika tegemiseks võite külastada minu veebisaiti. https://experiencedatascience.com

Veebilehel on võimalik osaleda ka tulevastel virtuaalsetel töötubadel, et saada huvitavat ja uuenduslikku andmeteaduse ja AI kogemust.

Siin on link minu YouTube'i kanalile
https://www.youtube.com/c/DataScienceDemonstrated

Kuidas ma oma sõidukäitumist andmeteaduse abil analüüsisin Avaldatud uuesti allikast https://towardsdatascience.com/how-i-analyzed-my-own-driving-behavior-using-data-science-d3a33efae3ec?source=rss—-7f60cf5620c9— 4 https://towardsdatascience.com/feed kaudu

<!–

->