CN104359493B - 智能手机车载情况下的高精度方向校正方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种智能手机车载情况下的高精度方向校正方法。综合利用智能手机内嵌的加速度传感器、GPS传感器、方向传感器，测量车辆的启动加速行为，并用手机的内存对测得的数据进行处理，估计车辆行走方向和手机朝向的夹角。多次实验结果证明该方法的估计精度很高，具有很好的应用前景。

Description

智能手机车载情况下的高精度方向校正方法

技术领域:

本发明涉及一种智能手机车载情况下的高精度方向校正方法。

背景技术:

交通安全是社会的焦点问题。近年来我国汽车保有量急剧增多。据统计2013年底我国机动车保有量突破2.52.4亿余辆，驾驶机动车的人数达2.82.6亿。与此同时，也伴随着交通事故的大量出现。2013年全国交通事故近20万起，造成众多的人员伤亡，给家庭和社会造成了巨大损失。为改善这种状况，除了制定更加完善的交通管理办法和更加严格的驾驶员培训制度，还需对驾驶员的驾驶状态、驾驶路线以及路况信息进行实时跟踪，建立更加完善的管理体制，也可以为交通事故发生后的责任划定提供一定的依据。具体阐述如下：

驾驶状态跟踪。即对车辆的驾驶状态进行跟踪，尤其对于酒驾车辆的监测可有效减少交通事故的发生。对手机加速度传感器记录的值进行处理，并与典型的酒驾各状态值比较可以判定是否为酒驾行驶。这个过程需要对车辆的加速度进行分解包括车辆前进方向的加速度和侧方加速度值，而手机坐标系与车辆坐标系的校正精度尤其关键。

驾驶路线追踪。现在较为简单的驾驶路线追踪用GPS模块记录轨迹即可，然而其精确度有限。虽能够了解车辆所在的位置信息，但不能对车辆的朝向，停放情况进行准确判断，危险停车更容易引发交通事故，造成人员伤亡。本方法通过智能手机加速度传感器判断驾驶状态(刹车、转弯、启动、减速等)能够更加准确地估计车辆的停放位置、朝向、坡度等信息。这些都需要对车辆坐标系和手机坐标系进行准确的估计。

路况信息采集。传统的路况估计方法有无线射频技术、车牌识别技术等固定点采样。近几年新增了利用智能手机进行路况估计的方法，主要通过基站、WIFI、GPS进行定位，以此推断路况信息。然而，此方法有很多不足之处：一是在信号薄弱有遮挡的地方无法进行准确定位，甚至不能够进行定位；二是用定位的方法估计路况，忽略了对驾驶状态的监测(频繁的启动停车现象、加减速行为、变道情况、超车现象)，不能够对道路的拥堵情况做出准确判断；三是如果用加速度传感器辅助GPS测量车辆的驾驶习性，与GPS数据相结合能够更加准确的判断当前路况，实时性更高；四是加速度传感器能够通过测量车辆的颠簸程度对路面的平整度进行测试，帮助人们选择更合理的出行路线。与驾驶路线追踪方法相似，需要对车辆坐标系和手机坐标系进行准确的校正。

由于方向传感器易受车内电磁设备的影响，且有些地理位置设备的部署会对地磁场产生较大影响，如电视发射塔、广播电台、手机基站、雷达站、高压线、变电站等。因此，有人曾提出过利用加速度传感器进行方向校正，但没有对估计数据进行较严格的过滤，仅使用加速度传感器进行方向校正，会由于非直线刹车的状态带来严重误差甚至错误，其通过紧急刹车的方法进行方向校正即使能够取得较好的估计结果，也影响用户对车辆的正常使用。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术方法的不足，提供一种智能手机车载情况下的高精度方向校正方法。

为了实现上述的目的，本发明一种智能手机车载情况下的高精度方向校正方法采取如下技术方案，包括以下步骤：

(1)将智能手机固定在车上(手机坐标系表示为x',y',z'，车辆坐标系表示为x,y,z)，通过多次加速启动实验，利用智能手机内嵌的加速度传感器、GPS传感器和方向传感器采集车辆的加速度(a_x',a_y',a_z')、速度ν、经纬度、方向(w_x',w_y',w_z')和时间戳信息；

(2)对采集的海量数据通过速度和方向信息进行过滤，选出有效的直线加速启动的加速度信息；具体为：

(2.1)通过步骤(1)采集到的速度筛选车辆的启动状态：车辆在3s内速度ν从零达到1.5m/s的状态为启动状态；

(2.2)从步骤(2.1)筛选出的启动状态中进一步筛选出直线启动行驶状态：对车辆启动状态进行分析，对于方向波动值(启动过程中w_y′的最大值与最小值之差)在4度以内的为直线启动行驶状态；

(2.3)从步骤(2.3)筛选出的直线启动行驶状态中进一步筛选出有效的直线启动行驶状态：加速度≥0.2m/s²的时刻为车辆启动真实时刻，速度从零到非零变化的时刻与上述真实时刻的时间差为GPS延迟时间，选取GPS延迟时间≤3.5s时为有效的直线启动行驶状态；

(3)通过步骤(2)筛选出的直线启动行驶状态的方向计算得到x,y,z与x',y',z'之间的关系：具体为：

将车辆坐标系绕其Z轴顺时针旋转α角度后得到坐标系x₁,y₁,z₁，然后绕其X轴逆时针旋转β角度后得到x₂,y₂,z₂，最后绕其Y轴逆时针旋转γ角度，使得车辆坐标系经三次旋转后与手机坐标系重合，β角度等于步骤(2)筛选出的有效的直线启动行驶状态的w_y′的平均值；γ角度等于步骤(2)筛选出的有效的直线启动行驶状态的w_z′的平均值；根据水平面的加速度值求出手机朝向与车辆前进方向的α角度，由下式求得，

α＝arctan(a_y1/a_x1)+90，a_x1<0,a_y1<0或a_x1<0,a_y1>0

α＝arctan(a_y1/a_x1)+270，a_x1>0,a_y1<0或a_x1>0,a_y1>0

其中，a_x1表示在坐标系x₁,y₁,z₁中x₁方向的加速度，a_y1表示在坐标系x₁,y₁,z₁中y₁方向的加速度，通过以下公式得到：

为有效启动状态加速度a_x′的平均值；为有效启动状态a_y′的平均值；为有效启动状态a_z′的平均值；a_z1表示在坐标系x₁,y₁,z₁中z₁方向的加速度；

得到坐标校正关系式如下：

本发明的有益效果是，综合利用智能手机的加速度传感器、方向传感器和GPS通过测量车辆的启动状态实现了车辆坐标系和手机坐标系之间的转化和校正的方法。方向校正过程中操作简单、效率高，且有很高的估计精度，具有很好的应用前景。

附图说明

图1为车辆坐标系x,y,z与手机坐标系x',y',z'示意图；

图2为车辆坐标系与手机坐标系转换关系图解；

图3为方向校正流程图；

图4为方向波动值及样本数量的关系图；

图5为GPS数据延迟时间和方向校正精度；

图6为α多次方向校正结果示意图；

图7为β多次方向校正结果示意图；

图8为γ多次方向校正结果示意图；

图9为真实的车辆坐标系加速度信息和本发明方法校正得到的车辆坐标系加速度信息对比图。

具体实施方式

本发明公开了一种综合利用智能手机的加速度传感器、方向传感器和GPS，通过测量车辆的启动状态实现了车辆坐标系和手机坐标系之间的转化和校正的方法。方向校正过程中操作简单、效率高，且有很高的校正精度，具有很好的应用前景。由于方向传感器易受地理环境的影响，且车辆金属铁皮和车内的电子器件都会对手机周围的磁场产生影响，不同时刻不同位置不同的车辆磁场强度都会有不同，用方向传感器进行校正误差较大。本发明用加速度传感器进行方向校正，流程图如图3，主要包括以下步骤：

(1)车辆启动状态信息采集。如图1所示，将智能手机固定在车上，车辆坐标系表示为x,y,z；手机坐标系表示为x',y',z'。通过多次加速启动实验，利用智能手机内嵌的加速度传感器、GPS传感器和方向传感器采集车辆的加速度、速度、经纬度、方向和时间戳信息。本实施例中，我们与出租车公司合作，采集不同驾驶员的启动加速行为，数据采集任务由自己设计的APP完成，期间并不对出租车的驾驶轨迹、驾驶时间等进行限制。共用三部手机进行了4732次加速启动实验，手机测得的方向值为(w_x′,w_y′,w_z′)，加速度值为(a_x′,a_y′,a_z′)。

(2)对采集的海量数据通过速度和方向信息进行过滤，选出有效的直线加速启动的加速度信息。

(2.1)通过步骤(1)采集到的速度筛选车辆的启动状态：本发明利用速度检测车辆的启动状态，并利用手机的方向波动值判断是否为直线启动行驶状态。车辆启动过程中我们选取3s内速度从零达到1.5m/s的状态为启动状态；

(2.2)从步骤(2.1)筛选出的启动状态中进一步筛选出直线启动行驶状态：实验中，车辆停靠方式复杂，车辆侧方停车启动时会出现加速转弯启动状态，实验中应对此设计相应的过滤算法。实验中对车辆启动过程中手机朝向波动值(启动过程中w_y′的最大值与最小值之差)在10度以内的数据共2832次实验进行了统计，启动过程中朝向波动值与样本数量的关系，如图4。朝向波动值的大小与样本数量间成抛物线关系，为了能够在保证方向校正精度的同时获得比较高的有效样本量，实验中我们选取朝向波动值不大于4度(最大值和最小值之差)的情况为直线启动行驶状态的判定阈值。

(2.3)从步骤(2.3)筛选出的直线启动行驶状态中进一步筛选出有效的直线启动行驶状态：由于静止时，加速度值均小于0.2m/s²，车辆启动时，加速度值一般大于0.5m/s²，本实施例中选取加速度≥0.2m/s²的时刻为车辆启动真实时刻，速度从零到非零的时刻与上述真实时刻的时间差为GPS延迟时间。由于GPS数据采集信息有一定的时间延迟，实验中需要对GPS数据延迟时间进行测量。在朝向波动阈值为4度的情况下，GPS数据延迟时间与方向校正精度如图5。为了在保证精度的同时获得尽可能多的有效状态，选取GPS延迟时间为3.5s。本发明通过速度的变化情况、朝向波动值和GPS延迟时间过滤方向校正有效样本，将符合这三个条件的状态称为有效的启动状态。实验中共选出有效启动样本2117个。

(3)通过步骤2筛选出的直线启动行驶状态的方向计算得到x,y,z与x',y',z'之间的关系，具体为：

选取符合(2)的有效启动状态的加速度值进行方向校正。以直线加速启动的加速度作为车辆前进方向的加速度求取手机坐标系与车辆坐标系的夹角及其转换关系。将车辆坐标系绕其Z轴顺时针旋转α角度后得到坐标系x₁,y₁,z₁，然后绕其X轴逆时针旋转β角度后得到x₂,y₂,z₂，最后绕其Y轴逆时针旋转γ角度，使得车辆坐标系经三次旋转后与手机坐标系重合，如图2。

β角度等于步骤(2)筛选出的有效的直线启动行驶状态的w_y′的平均值；γ角度等于步骤(2)筛选出的有效的直线启动行驶状态的w_z′的平均值；根据水平面的加速度值求出手机朝向与车辆前进方向的α角度，由下式求得，

α＝arctan(a_y1/a_x1)+90，a_x1<0,a_y1<0或a_x1<0,a_y1>0

α＝arctan(a_y1/a_x1)+270，a_x1>0,a_y1<0或a_x1>0,a_y1>0

其中，a_x1表示在坐标系x₁,y₁,z₁中x₁方向的加速度，a_y1表示在坐标系x₁,y₁,z₁中y₁方向的加速度，通过以下公式得到：

为有效启动状态加速度a_x′的平均值；为有效启动状态a_y′的平均值；为有效启动状态a_z′的平均值；a_z1表示在坐标系x₁,y₁,z₁中z₁方向的加速度；

手机朝向和车辆前进方向夹角的α校正精度如图6，手机x轴逆时针旋转角度β的校正精度如图7，绕y轴逆时针旋转角度γ的校正精度如图8。α分布比较集中，最大值与最小值之差都均小于20度，且角度估计的标准偏差均小于4度，风险值和精准度都有很高的实用价值，β和γ的均方差均小于1，估计误差更小。

(4)建立车辆坐标系和手机坐标系之间的转换关系式如下：

(5)根据上式对车辆各方向加速度值进行验证，具体为：

根据(4)中的坐标转换关系式求取各个采样时刻车辆前进方向、竖直方向和侧向的加速度值，将手机坐标系转化为车辆坐标系。真实的车辆坐标系加速度信息和坐标转换后车辆坐标系加速度信息如图9。由图可以看出，坐标转换后加速度值与车辆坐标系的真实加速度值吻合程度很高，由于是不同的手机在同一时刻放在车辆不同位置对加速度进行测量，因此没有完全吻合，但却同样能够反映加速度值的动态变化趋势和相关信息，具有很高的实用价值。

Claims (1)

1.一种智能手机车载情况下的高精度方向校正方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

(1)将智能手机固定在车辆上，假设手机坐标系表示为x',y',z'，车辆坐标系表示为x,y,z，通过多次加速启动实验，利用智能手机内嵌的加速度传感器、GPS传感器和方向传感器采集车辆的加速度(a_x',a_y',a_z')、速度ν、经纬度、方向(w_x',w_y',w_z')和时间戳信息；

(2)对采集的数据通过速度和方向信息进行过滤，选出有效的直线加速启动的加速度信息；具体为：

(2.1)通过步骤(1)采集到的速度筛选车辆的启动状态：车辆在3s内速度ν从零达到1.5m/s的状态为启动状态；

(2.2)从步骤(2.1)筛选出的启动状态中进一步筛选出直线启动行驶状态：对车辆启动状态进行分析，对于方向波动值在4度以内的为直线启动行驶状态，所述方向波动值为启动过程中w_y′的最大值与最小值之差；

(2.3)从步骤(2.2)筛选出的直线启动行驶状态中进一步筛选出有效的直线启动行驶状态：加速度≥0.2m/s²的时刻为车辆启动真实时刻，速度从零到非零变化的时刻与上述真实时刻的时间差为GPS延迟时间，选取GPS延迟时间≤3.5s时为有效的直线启动行驶状态；

(3)通过步骤(2)筛选出的直线启动行驶状态的方向计算得到x,y,z与x',y',z'之间的关系：具体为：

将车辆坐标系绕其Z轴顺时针旋转α角度后得到坐标系x₁,y₁,z₁，然后绕其X轴逆时针旋转β角度后得到x₂,y₂,z₂，最后绕其Y轴逆时针旋转γ角度，使得车辆坐标系经三次旋转后与手机坐标系重合，β角度等于步骤(2)筛选出的有效的直线启动行驶状态的w_y′的平均值；γ角度等于步骤(2)筛选出的有效的直线启动行驶状态的w_z′的平均值；根据水平面的加速度值求出手机朝向与车辆前进方向的α角度，由下式求得，

α＝arctan(a_y1/a_x1)+90，a_x1<0,a_y1<0或a_x1<0,a_y1>0

α＝arctan(a_y1/a_x1)+270，a_x1>0,a_y1<0或a_x1>0,a_y1>0

其中，a_x1表示在坐标系x₁,y₁,z₁中x₁方向的加速度，a_y1表示在坐标系x₁,y₁,z₁中y₁方向的加速度，通过以下公式得到：

$\left[\begin{array}{c}{a}_{x1}\\ a_{y1}\\ a_{z1}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}\cos \mathrm{\&gamma;}& 0& -\sin \mathrm{\&gamma;}\\ \sin \mathrm{\&beta;}\sin \mathrm{\&gamma;}& \cos \mathrm{\&beta;}& \sin \mathrm{\&beta;}\cos \mathrm{\&gamma;}\\ \cos \mathrm{\&beta;}\sin \mathrm{\&gamma;}& -\sin \mathrm{\&beta;}& \cos \mathrm{\&beta;}\cos \mathrm{\&gamma;}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}\stackrel{\&OverBar;}{a_{x^{\&prime;}}}\\ \stackrel{\&OverBar;}{a_{y^{\&prime;}}}\\ \stackrel{\&OverBar;}{a_{z^{\&prime;}}}\end{array}\right]$

为有效启动状态加速度a_x′的平均值；为有效启动状态a_y′的平均值；为有效启动状态a_z′的平均值；a_z1表示在坐标系x₁,y₁,z₁中z₁方向的加速度；

得到坐标校正关系式如下：

$\left[\begin{array}{c}x\\ y\\ z\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}cos\mathrm{\&alpha;}& sin\mathrm{\&alpha;}& 0\\ -sin\mathrm{\&alpha;}& cos\mathrm{\&alpha;}& 0\\ 0& 0& 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{ccc}cos\mathrm{\&gamma;}& 0& -sin\mathrm{\&gamma;}\\ sin\mathrm{\&beta;}\sin \mathrm{\&gamma;}& \cos \mathrm{\&beta;}& sin\mathrm{\&beta;}cos\mathrm{\&gamma;}\\ cos\mathrm{\&beta;}\sin \mathrm{\&gamma;}& -\sin \mathrm{\&beta;}& \cos \mathrm{\&beta;}cos\mathrm{\&gamma;}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{x}^{\&prime;}\\ y^{\&prime;}\\ z^{\&prime;}\end{array}\right].$