CN102313535B - 坡度检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及坡度检测方法，包括步骤：利用加速度传感器得到加速度信号，利用速度信号模块得到速度信号；在速度值达到预设速度时对加速度信号的校正值进行校正；根据速度信号获得机动车加速度值；根据经过校正的校正值、加速度信号、机动车加速度值和地球重力加速度获得坡度值；以及输出坡度值。本发明坡度检测方法能客观精确地测量路面坡度，不受机动车加、减速或是否运动的影响，通过持续不断地对加速度信号的校正值进行校正，能自动适应安装工差、自动适应和处理加速度传感器的温漂效应、中值漂移效应和安装角度偏移效应。本发明可应用于道路坡度数据采集系统、导航仪定位系统等领域。
Description
技术领域
本发明涉及检测装置和方法，特别是涉及一种坡度检测方法。
背景技术
目前，机动车驾驶员一般都是依靠经验判断机动车是在上坡还是下坡，然后进行机动车变速操作，非常不方便。申请号为200910103424.x，申请日为2009年3月23日的发明专利申请《机动车用道路坡度检测装置》公开了一种使用霍尔元件与单摆结构的坡度检测装置，它采用霍尔元件以及与之相对并可沿机动车纵向摆动的单摆结构，在机动车上下坡时利用重力分力作用，使单摆结构的磁钢相对霍尔元件摆动，霍尔元件检测磁力变化并将信号传至一个控制单元，控制单元通过计算得出机动车所行驶道路的坡度以及机动车是在上坡还是下坡。但该技术存在以下不足：该装置在静止或平滑路面匀速行驶时检测到的坡度值很准确，在机动车加速或减速时，机动车纵向加速度和重力分量共同作用于单摆结构，造成检测输出的坡度值中包含纵向加速度作用的结果，不准确。在崎岖不平的道路上，机动车的振动对单摆的检测干扰很大，输出的坡度值不准确。另外，该装置没有实施坡度值校正，长时间使用后坡度值可行度低。
发明内容
基于此，有必要提供一种高精度坡度检测方法。
一种高精度坡度检测方法，包括步骤：利用加速度传感器得到加速度信号，利用速度信号模块得到速度信号；在所述速度信号的速度值达到预设速度时对所述加速度信号的校正值进行校正，该校正值代表机动车位于水平地面且静止时加速度传感器输出的信号值；根据所述速度信号获得机动车加速度值；根据经过校正的校正值、加速度信号、机动车加速度值和地球重力加速度获得坡度值；以及输出所述坡度值。
在优选的实施例中，所述对所述校正值进行校正的方法包括：设置一个初始值为0的校正程度指标，所述校正值每被校正一次，所述校正程度指标的值加1；计算设定时间片段的加速度传感器输出的均值 
；计算当前校正值与所述均值
之间的偏差量
；根据校正程度指标查询预设容差表获得一个预设容差，所述预设容差表为校正程度指标与预设容差的对应关系表；如果所述偏差量
小于或等于所述预设容差，所述均值
作为校准观测变量，否则丢弃该均值，重新计算另一个设定时间片段的加速度传感器输出的均值
；以及利用一个校正卡尔曼滤波器根据所述校准观测变量和校准过程激励噪声协方差对所述校正值进行校正，其中所述校准过程激励噪声协方差受所述校正程度指标控制。
在优选的实施例中，在所述校正程度指标小于或等于预设值时，所述校准过程激励噪声协方差随校正程度指标值的增大降低。在所述校正程度指标大于预设值时，所述校准过程激励噪声协方差基本保持不变。
在优选的实施例中，在所述校正程度指标小于或等于预设值时，所述预设容差随校正程度指标值的增大降低。在所述校正程度指标大于预设值时，所述预设容差基本保持不变。
在优选的实施例中，利用滤波器对所述加速度传感器和速度信号模块输出的加速度信号和速度信号进行滤波去噪。
在优选的实施例中，所述坡度检测方法还包括步骤：根据加速度传感器水平放置时的信号量及经过校正的校正值获得所述加速度传感器的安装倾角；在所述获得坡度值的步骤中还要考虑所述安装倾角。
在优选的实施例中，所述安装倾角通过如下公式获得：
，其中
为当前校正值，
为加速度传感器水平放置时的信号量。
在优选的实施例中，所述坡度值的获得步骤包括：
计算机动车加速度效应作用于所述加速度传感器上的信号分量:
推算因加速度传感器的检测轴与水平面倾斜所产生的信号分量
：
，其中为经过滤波去噪处理的加速度信号，为加速度传感器水平放置时的信号量；
计算机动车纵向倾斜角度值，即坡度值
：
在优选的实施例中，所述滤波器为离散卡尔曼滤波器。
在优选的实施例中，所述滤波器的滤波去噪方法包括：
向前推算第k（k为整数）次迭代的先验估计误差协方差
：
，其中Q为设定的过程激励噪声协方差，
为第k-1次迭代后更新的误差协方差；
计算第k次迭代的卡尔曼增益
：
，其中R为设定的测量噪声协方差；
计算得到第k次滤波后的输出信号
:
，其中
为第k次输入的校准观测变量，如所述加速度传感器输出的加速度信号或速度信号模块输出的速度信号；以及
更新第k次迭代的误差协方差
：
。
利用本发明坡度检测方法能客观精确地测量路面坡度，不受机动车加、减速或是否运动的影响，通过持续不断地对加速度信号的校正值进行校正，能自动适应安装工差、自动适应和处理加速度传感器的温漂效应、中值漂移效应和安装角度偏移效应。本发明为传感器信号推算式发明，通过合理选取相应指标的传感器，能达到相应传感器的最佳检测指标精度。本发明可应用于道路坡度数据采集系统、导航仪定位系统等领域。
附图说明
图1为一实施例的坡度检测系统的原理框图。
图2为一实施例的坡度检测方法的流程图。
图3为校正程度指标
与预设容差
及校准过程激励噪声协方差Q的关系图。
具体实施方式
下面将结合具体实施例及附图对本发明坡度检测方法作进一步详细描述。
本发明坡度检测方法是基于如图1所示的坡度检测系统。该坡度检测系统可设置在道路坡度数据采集系统、导航仪定位系统等需要使用汽车纵向倾斜度检测手段的各种汽车电子仪器中。
该坡度检测系统包括加速度传感器、速度信号模块和处理器模块。其中，加速度传感器用于检测加速度信号，可以是单轴加速度传感器，也可以是多轴加速度传感器。当采用多轴加速度传感器时，可选其中一个轴作为主检测轴，对该主检测轴如单轴加速度传感器的检测轴一样处理。加速度传感器在安装时，其检测轴与机动车纵向轴走向大方向接近，允许有一定的安装倾角，使用十分方便。
速度信号模块用于获得机动车当前的速度值（以下简称速度信号），其可以是现有机动车中各种可获得速度信号的模块。例如，该速度信号可来自机动车的速度脉冲信号线，通过接收速度脉冲计数，然后乘上转换系数即可得机动车的当前速度值。不同的车型，其速度转换因子可能会不一样。该速度信号也可来自汽车CAN总线或MOST总线等汽车总线，机动车的当前速度值可方便地从总线协议中解析和转换得到。而速度脉冲信号线、CAN总线或MOST总线的信号可能来自安装在轮轴上的霍尔传感器：霍尔传感器的霍尔脉冲信号送入ABS（防锁死刹车系统），经ABS处理后，该霍尔脉冲信号有的转换成总线信息(CAN总线、MOST总线等)供需要的电子仪器使用，有的则接到速度脉冲信号线输出速度脉冲。当然，有的速度脉冲信号线可能来自于里程仪。
处理器模块用于根据上述加速度信号、速度信号及设定参数计算坡度及修正系统安装倾斜度及在使用过程中发生的倾斜。处理器模块可包括处理器及其外围电路。整个坡度检测系统体积小巧，较容易整合进汽车电子设备中。
本实施例中，系统模块至少包括以下功能模块：对加速度传感器和速度信号模块输出的加速度信号和速度信号进行滤波去噪处理的滤波器，参数校正模块，用于存储参数和程序的存储模块，加速度传感器的安装倾角推算模块，加速度推算模块，坡度推算模块和显示输出模块。处理器模块在计算坡度值时对速度信号和加速度信号先进行了滤波去噪处理，在计算坡度时还考虑了加速度传感器的安装倾角，具有较高的检测推算精度和实施体积。
请参照图2，一实施例中，坡度检测系统的坡度检测方法包括：
步骤S101，利用滤波器对加速度传感器输出的加速度信号和速度信号模块输出的速度信号进行滤波去噪处理。本实施例中，采用两个离散卡尔曼滤波器分别对速度信号和加速度传感器信号进行滤波去噪，从而得到良好的信号进行后续步骤的校正与推算处理。鉴于这里是分别对加速度信号、速度信号进行噪声滤除的简易目的，设计了原理相同的两个简单的离散卡尔曼滤波器，其滤波去噪过程为：
首先，向前推算第k（k为整数）次迭代的先验估计误差协方差
：
，其中Q为设定的过程激励噪声协方差，为第k-1次迭代后更新的误差协方差。
然后，计算第k次迭代的卡尔曼增益：
，其中R为设定的测量噪声协方差。
然后，计算得到第k次滤波后的输出信号
:
，其中
为第k次输入的观测变量，在此为加速度传感器输出的加速度信号或速度信号模块输出的速度信号。输出信号
为经过滤波去噪处理后的加速度信号或速度信号，在此经过滤波去噪处理后的加速度信号标记为
，经过滤波去噪处理后的速度信号标记为。
最后，更新第k次迭代的误差协方差
:，以用于下一次的滤波去噪处理。
步骤S102，在速度信号
的速度值达到预设速度（比如5m/s）时，参数校正模块每隔预设时间段对加速度信号
的校正值进行一次校正。其中，校正值
代表机动车在水平地面且静止时加速度传感器输出的信号值。通过对校正值
进行不断地校正，可使系统中存储的数据更接近真实值。本实施例中，采用离散卡尔曼滤波技术对校正过程进行控制，设计了一个校正卡尔曼滤波器。该校正卡尔曼滤波器的原理与前述用于滤波去噪处理的离散卡尔曼滤波器的原理类似，不同的是，其过程激励噪声协方差Q为变量，不再是预设定值。可按照校准过程的需求，设置校准卡尔曼滤波器的其他参数，在此不再赘述。
为了使坡度检测系统在使用的前期可以以较短的时间得到较好的校准数据、在后期长期使用中可以以轻微的方式影响校正值
，达到在校正过程中校正时间和校正精度之间的平衡，系统引入一个初始值为0的校正程度指标（以下标记为
）。加速度信号每被成功校正一次，校正程度指标
的值加1。在校正程度指标小于一个预设值（例如20）时，系统容许有较大的校正观测变量偏差输入参数校正模块，且使用稍大的校准过程激励噪声协方差Q以达到快速接近真实值的目的，在此称这一阶段为初始校正。当校正程度指标
大于该预设值时，考虑到参数已达到一定的校正程度，系统即降低对校正观测量偏差的容许度，使得对校准观测变量的控制更严格，同时减小校准过程激励噪声协方差Q，以达到更精确地逼近真实值的目的，在此称这一阶段为持续校正。
具体的校正过程为：
首先，计算设定时间片段的加速度信号
的均值
。该设定时间片段优选为进行本次校正之前的一个固定长度时间片段。
再计算当前校正值与该均值
之间的偏差量：
。
然后，根据当前的校正程度指标
查询预设容差表获得一个预设容差
。其中，预设容差表为校正程度指标与预设容差
的对应关系表，该表用曲线表示如图3中实线表示的曲线。可以看出，在校正程度指标
小于或等于预设值N时（初始校正阶段），预设容差随校正程度指标值的增大而降低，在校正程度指标
大于预设值时（持续校正阶段），预设容差
基本保持不变。
然后，比较偏差量
与查询到的预设容差
，如果偏差量小于或等于预设容差
，均值
可以作为校正卡尔曼滤波器的校准观测变量，否则偏差过大，丢弃该均值
，接着继续进行下一个时间片段的均值的计算，再次重复校正过程的相关判断、控制、和校准过程。原因是，在系统刚安装使用、校准执行还不多的阶段，当前校正值
本身就可能与客观真值有较大偏差(初始安装倾斜角偏差所致)，因此在校正程度指标
小时可以允许较大的容差。然后随着校正的推进，校正值越来越靠近真实值，因此对输入校正卡尔曼滤波器的均值
的要求增大，即预设容差就要小点，从而另中长期的校正更精确。形象化来说，一开始，包容度大，为了找到方向、找到好的标准，接着，标准的质量提高了，要求严格点，不能偏离标准太远。
最后，利用校正卡尔曼滤波器，将作为校准观测变量的均值
作为输入信号来得到当前的校正值
。该校正卡尔曼滤波器用于控制校准的真值逼近过程，这里通过校正程度指标
控制校准过程激励噪声协方差Q，从而达到控制校准的真值逼近过程的目的。校正程度指标
与校准过程激励噪声协方差Q的一一对应关系如图3中虚线表示的曲线所示。可以看出，在校正程度指标
小于或等于预设值N时（初始校正阶段），校准过程激励噪声协方差Q随校正程度指标
值的增大而降低，在校正程度指标大于预设值时（持续校正阶段），校准过程激励噪声协方差Q基本保持不变。原因是：伴随着校正过程的进行，校正值越来越接近真实值，模型越来越稳定，此时要逐渐降低输入校正卡尔曼滤波器的单次校准观测变量对校正结果的影响程度，通过减小数学模型中的校准过程激励噪声协方差来实现该目的。
本步骤中，校正卡尔曼滤波器输出的结果作为当前的校准值
，并保存在存储模块中。
步骤S103，安装倾角推算模块根据加速度传感器水平放置时的信号量
及当前校准值
获得加速度传感器的安装倾角
。公式表示为：
其中信号量
可通过加速度传感器指标及实际测试综合而得。
步骤S104，加速度推算模块根据经过滤波去噪处理的速度信号
获得机动车加速度值
。
步骤S105，坡度推算模块根据经过校正的加速度信号
、机动车加速度值、加速度传感器的安装倾角和地球重力加速度
获得坡度值。具体步骤包括：
首先，计算机动车加速度效应作用于所述加速度传感器上的信号分量
：
然后，推算因加速度传感器的检测轴与水平面倾斜所产生的信号分量
：
最后，计算机动车纵向倾斜角度值，即坡度值
：
步骤S106，利用显示输出模块输出所述坡度值。显示输出模块可包括显示器和音频输出模块，音频输出模块仅在坡度值打到一定值时输出一个提醒信号。
综上，本发明坡度检测方法能客观精确地通过测量机动车纵向倾斜度的方法来测量路面坡度，不受机动车加减速或是否运动的影响；通过校正过程的引入，对加速度传感器的安装倾角进行自动校正，能自动适应安装工差；引入校正程度指标，从校正时间、校正精度两个维度分别把对加速度信号的校正过程划分为两个阶段：初始校正、持续校正；通过持续校正过程，能自动适应和处理加速度传感器的温漂效应、中值漂移效应和安装角度偏移效应；通过合理选取相应指标的传感器，能达到相应传感器的最佳检测指标精度。另外还具有体积小巧，较容易整合进汽车电子设备中的优点。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (9)
1.一种坡度检测方法，其特征在于：
利用加速度传感器得到加速度信号，利用速度信号模块得到速度信号；
在所述速度信号的速度值达到预设速度时对所述加速度信号的校正值进行校正，该校正值代表机动车位于水平地面且静止时加速度传感器输出的信号值；
根据所述速度信号获得机动车加速度值；
根据经过校正的校正值、加速度信号、机动车加速度值和地球重力加速度获得坡度值；以及输出所述坡度值；
所述对所述校正值进行校正的方法包括：
设置一个初始值为0的校正程度指标，所述校正值每被校正一次，所述校正程度指标的值加1；
计算设定时间片段的加速度传感器输出的均值 
；
计算当前校正值与所述均值之间的偏差量
；
根据校正程度指标查询预设容差表获得一个预设容差，所述预设容差表为校正程度指标与预设容差的对应关系表；
如果所述偏差量小于或等于所述预设容差，所述均值
作为校准观测变量，否则丢弃该均值，重新计算另一个设定时间片段的加速度传感器输出的均值
；以及
利用一个校正卡尔曼滤波器根据所述校准观测变量和校准过程激励噪声协方差对所述校正值进行校正，其中所述校准过程激励噪声协方差受所述校正程度指标控制。
2.根据权利要求1所述的坡度检测方法，其特征在于，在所述校正程度指标小于或等于预设值时，所述校准过程激励噪声协方差随校正程度指标值的增大降低；在所述校正程度指标大于预设值时，所述校准过程激励噪声协方差基本保持不变。
3.根据权利要求1所述的坡度检测方法，其特征在于，在所述校正程度指标小于或等于预设值时，所述预设容差随校正程度指标值的增大降低；在所述校正程度指标大于预设值时，所述预设容差基本保持不变。
4.根据权利要求1至3项中任意一项所述的坡度检测方法，其特征在于，利用滤波器对所述加速度传感器和速度信号模块输出的加速度信号和速度信号进行滤波去噪。
5.根据权利要求4所述的坡度检测方法，其特征在于，还包括步骤：根据加速度传感器水平放置时的信号量及经过校正的校正值获得所述加速度传感器的安装倾角；在所述获得坡度值的步骤中还要考虑所述安装倾角。
6.根据权利要求5所述的坡度检测方法，其特征在于，所述安装倾角通过如下公式获得：
，其中
为当前校正值，为加速度传感器水平放置时的信号量。
7.根据权利要求6所述的坡度检测方法，其特征在于，所述坡度值的获得步骤包括：
计算机动车加速度效应作用于所述加速度传感器上的信号分量:
推算因加速度传感器的检测轴与水平面倾斜所产生的信号分量
：
计算机动车纵向倾斜角度值，即坡度值
：
8.根据权利要求4所述的坡度检测方法，其特征在于，所述滤波器为离散卡尔曼滤波器。
9.根据权利要求8所述的坡度检测方法，其特征在于，所述滤波器的滤波去噪方法包括：
向前推算第k（k为整数）次迭代的先验估计误差协方差
:
，其中Q为设定的过程激励噪声协方差，
为第k-1次迭代后更新的误差协方差；
计算第k次迭代的卡尔曼增益
：
，其中R为设定的测量噪声协方差；
计算得到第k次滤波后的输出信号:
，其中
为第k次输入的校准观测变量，如所述加速度传感器输出的加速度信号或速度信号模块输出的速度信号；以及更新第k次迭代的误差协方差:。
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| CN101598549A (zh) * | 2009-07-06 | 2009-12-09 | 北京航空航天大学 | 一种车辆行驶坡度与相对高度动态估计方法 |
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