学习攻击性驾驶行为 - Android 应用程序

Question

我是初学者，因此请帮帮我。
我正在开发一个 android 应用程序，它将学习驾驶员的攻击性行为，并在学习后对驾驶员进行相应的评分。
我已修复 acceleration 和 deceleration 值，一旦超过，就会报告为错误操作。但是转弯是棘手的部分。
直到我已经实施，我得到了司机开始转弯的位置和转弯完成的位置，也得到了转弯的程度。转弯度数将帮助我对转弯类型进行分类（U 形转弯或简单）。另外，我可以获得进入和退出转弯的速度。这将帮助我评估所采取的转变。

• 但问题是长弯路，我该如何处理它们？
• 或者在平滑曲线过程中如何处理急转弯？
• 或者我应该如何处理这两种情况？

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可能有模式匹配技术，但我认为它非常复杂，我对此一无所知。
谢谢:)

Answer 1

我想您可以使用手机内置的加速度计来测量转弯时的加速度。 这可能不会导致高于 0.8/1g（一辆 F1 赛车轮流达到 5/6g 才有想法）。问题主要在于定义可接受的重力值的阈值，这可能应该通过物理测试传感器来定义，以及传感器本身的准确性。事实上，我坚信传感器必须安装在某个固定位置才能获得一致的值。

尽管如此，即使用这种设备来衡量转弯的“舒适度”似乎很难，但我认为这将是正确的方法，因为 g 力是向我们提供反馈的方式转弯。

这也将解决平滑曲线期间急转弯的问题，其中 g 力将添加到已经生效的 g 力。 所有这一切都假设设备可以持续跟踪 g 力，而无需在发生变化检测的一段时间后重置它。