CN104773178A - 基于mems传感器的驾驶姿态检测系统 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种基于MEMS传感器的驾驶姿态检测系统，其特征是包括驾驶姿态信息采集模块、驾驶姿态信息处理模块和驾驶姿态显示模块；驾驶姿态信息采集模块通过多个MEMS传感器完成对驾驶员驾驶姿态的实时检测并将数据传输至驾驶姿态信息处理模块；驾驶姿态信息处理模块完成对各传感器数据的预处理及多传感器数据的同步处理，实现多传感器数据的同步，并将同步后数据传输至驾驶姿态显示模块；驾驶姿态显示模块根据所接收到的同步数据进行驾驶员驾驶姿态的实时显示。本发明能直接、稳定地检测驾驶员驾驶姿态并实时显示驾驶员驾驶姿态，从而提高驾驶员驾驶姿态检测的抗干扰性和准确性。

Description

基于MEMS传感器的驾驶姿态检测系统

技术领域

本发明属于汽车驾驶行为检测分析领域，具体为一种基于MEMS传感器的驾驶姿态检测系统。

背景技术

目前，很多驾驶行为检测研究是通过传感器采集车辆的实时位置、操纵装置状态(如方向盘、踏板、操纵杆)和车辆状态信息来监测驾驶员的驾驶行为，同时通过固定的判断方法评判驾驶员驾驶姿态。传感器信息获取则比较简单、自由且受外界影响较小，算法也相对简便，实时性好。但是此方法并没有对驾驶员的驾驶姿态进行直接监测研究，而是通过方向盘、踏板、操纵杆的状态反向推导出驾驶员的驾驶姿态，从而导致检测结果不够直接精确。申请号为CN201120567056的中国专利申请“一种疲劳驾驶预警装置”以及申请号为CN201110029010的中国专利申请“不安全驾驶行为的识别与监控系统及方法”都属于上述情况。而申请号为CN201110211193的中国专利“一种基于手部姿态跟踪的违规驾驶行为检测方法”以及申请号为CN201010244609的中国专利“驾驶员踏板操作行为的测量装置及其监测方法”是基于视频图像分析法对驾驶姿态进行检测，虽然这类方法可以直观检测驾驶员的驾驶姿态，但是易受环境、光线的影响，且视角单一，算法复杂，实时性差。

发明内容

本发明是针对现有技术中的不足之处，提出一种基于MEMS传感器的驾驶姿态检测系统，以期能直接、稳定地检测驾驶员驾驶姿态并实时显示驾驶员驾驶姿态，从而提高驾驶员驾驶姿态检测的抗干扰性和准确性。

本发明为解决技术问题采用如下技术方案：

本发明一种基于MEMS传感器的驾驶姿态检测系统的特点是包括：驾驶姿态信息采集模块、驾驶姿态信息处理模块和驾驶姿态显示模块；

所述驾驶姿态信息采集模块包括n个MEMS传感器，用于对驾驶员的驾驶姿态进行实时采样，获得n个传感器数据组，记为Data＝{data₁,data₂,…,data_i,…,data_n}；1≤i≤n；data_i表示第i个传感器数据组；并有1≤j_i≤m_i；m_i表示第i个传感器数据组共有m_i个传感器数据；表示所述第i个传感器数据组data_i中第j_i个传感器数据；

对所述第j_i个传感器数据以数据帧格式进行封装；获得包含第j_i个帧头和第j_i个数据的第j_i帧传感器数据后发送给所述驾驶姿态信息处理模块；所述第j_i个帧头包含第j_i帧传感器数据的控制信息，用以表明所述第j_i帧传感器数据的来源；从而获得m_i个传感器数据的m_i帧传感器数据；进而获得n个传感器数据组的帧传感器数据并分别发送给所述驾驶姿态信息处理模块；

所述驾驶姿态信息处理模块接收所述帧传感器数据进行预处理后获得帧校准数据，并对所述帧校准数据进行多传感器数据同步处理，获得同步数据后传输至所述驾驶姿态显示模块；

所述驾驶姿态显示模块根据所接收到的同步数据进行驾驶员驾驶动作的实时显示。

本发明所述的基于MEMS传感器的驾驶姿态检测系统的特点也在于：

所述MEMS传感器包括三轴陀螺仪和三轴加速度计；所述三轴陀螺仪用于实时检测驾驶员驾驶动作的角速度值；所述三轴加速度计用于实时检测驾驶员驾驶动作的加速度值。

所述多传感器数据同步方法是按如下步骤进行：

步骤1、所述驾驶姿态信息处理模块根据所述帧校准数据中每帧校准数据的接收时间点，依次获得个时间点数据；将所述个时间点数据分别添加到相应的帧校准数据的帧头中；

步骤2、对所述帧校准数据的帧头中的控制信息和时间点数据进行读取，获得每帧校准数据的来源，从而将同一来源的校准数据归为一个数组，分别形成n个数组，记为Z＝{Z₁,Z₂,…,Z_i,…,Z_n}；Z_i表示第i个传感器数据组所对应的第i个数组；

步骤3、根据所述时间点数据对第i个数组Z_i中的所有元素进行升序排序，从而获得排序后的数组 表示所述第j_i个传感器数据所对应的第j_i帧校准数据；从而排序后的数组Z′＝{Z₁′,Z₂′,…,Z_i′,…,Z_n′}；

步骤4、设置同步时刻t和同步周期T；

步骤5、在所述排序后的数组Z′的每个数组中分别选取在所述同步时刻t之后的第一帧校准数据；从而获得n帧预同步数据；

步骤6、获得所述n帧预同步数据中每帧预同步数据的时间点数据，从而获得n个时间点数据；

步骤7、选取所述n个时间点数据中的最大值作为参考值；

步骤8、将其余n-1个时间点数据分别与所述参考值进行求差和绝对值运算，获得n-1个时间差；

步骤9、设定一个指针l；1≤l≤n-1；初始化l＝1；

步骤10、判断第l个时间差是否小于所设定的同步阈值，若小于，则将l+1赋值给l，并执行步骤11；若不小于，则执行步骤12；

步骤11、判断l＝n是否成立，若成立，则表示完成多传感器数据同步处理，从而获得同步数据；并将T+t赋值给t后，返回步骤5执行，否则，返回步骤10；

步骤12、第l个时间差来源于第l帧预同步数据与参考值之间的求差和绝对值运算，从第l帧预同步数据所在的数组中，选取第l帧预同步数据的下一帧校准数据替换所述第l帧预同步数据，从而得到新的第l帧预同步数据的时间点数据；并返回步骤8执行。

与已有技术相比，本发明有益效果体现在：

1、本发明通过驾驶姿态信息采集模块和驾驶姿态信息处理模块能够直接、稳定地检测驾驶过程中驾驶员驾驶姿态，从而提高驾驶员驾驶姿态检测的抗干扰性和准确性；通过驾驶姿态显示模块实时动态显示驾驶员驾驶姿态，从而提高驾驶员驾驶姿态显示的实时性和稳定性。

2、本发明通过运用驾驶姿态信息采集模块中的多个MEMS传感器，直接检测驾驶员驾驶姿态变化的角速度值和加速度值，具有便携化、集成化的特点，受环境影响小，抗干扰性强，适用于车载狭小复杂的空间环境，提高了驾驶员驾驶姿态检测的准确性。

3、本发明通过运用多传感器同步方法对多传感器数据进行同步运算，解决了多传感器数据传输过程中的不同步问题，从而有效避免信号延迟、误差累计问题，提高了多传感器数据的准确性和同步性，为驾驶姿态的实时显示提供稳定有效的数据支持。

4、本发明通过驾驶姿态显示模块，根据多传感器同步处理后的数据，实时显示与之相对应的驾驶员驾驶姿态，从而能够实时、动态、直观的观察到驾驶员的驾驶姿态。

附图说明

图1为本发明驾驶姿态检测系统结构图；

图2为本发明驾驶姿态检测系统的实施例图；

图3为本发明中多传感器数据同步方法流程图；

附图标号：1任务主机、2第一显示器、3第二显示器、4 MEMS传感器、5方向盘、6座椅、7操纵杆、8踏板。

具体实施方式

如图1所示，本实施例中，一种基于MEMS传感器的驾驶姿态检测系统，包括：驾驶姿态信息采集模块、驾驶姿态信息处理模块和驾驶姿态显示模块；

具体实施中，在模拟驾驶平台进行实施试验，如图2所示，该平台提供仿真的驾驶室环境用于进行模拟驾驶实验。模拟驾驶平台包含1任务主机、2第一显示器、3第二显示器、4MEMS传感器、5方向盘、6座椅、7操纵杆、8踏板。其中，第一显示器2用于显示模拟驾驶路况，多个MEMS传感器4即驾驶姿态信息采集模块，驾驶姿态信息处理模块运行于任务主机1，第二显示器3用于显示驾驶姿态即驾驶姿态显示模块。方向盘5、座椅6、操纵杆7、踏板位置8可实现自由调节。实验过程中，驾驶员佩戴多个MEMS传感器，坐于模拟驾驶平台，调整座椅6、方向盘5、换挡杆7、踏板8至舒适位置后，按照驾驶姿态，根据第一显示器2显示的模拟驾驶环境，进行模拟转向实验。

MEMS传感器包括三轴陀螺仪和三轴加速度计；三轴陀螺仪用于实时检测驾驶员驾驶动作的角速度值；三轴加速度计用于实时检测驾驶员驾驶动作的加速度值。

驾驶姿态信息采集模块包括n个采样频率为H的MEMS传感器，用于对驾驶员的驾驶姿态进行实时采样，本实施例中，对驾驶员转向操纵过程中右手臂姿态进行检测，采用三个采样频率为20HZ的MEMS传感器，分别佩戴在驾驶员右臂的腕关节部、肘关节部和肩关节部，如图2中驾驶员腕关节部、肘关节部和肩关节部黑色圆点所示，采集驾驶过程中右手臂三个关节部位运动的加速度值和角速度值。

通过n个传感器采样获得n个传感器数据组，记为Data＝{data₁,data₂,…,data_i,…,data_n}；1≤i≤n；data_i表示第i个传感器数据组；并有1≤j_i≤m_i；m_i表示第i个传感器数据组共有m_i个传感器数据；表示第i个传感器数据组data_i中第j_i个传感器数据；

对第j_i个传感器数据以十六进制数据帧格式进行封装；获得包含第j_i个帧头和第j_i个数据的第j_i帧传感器数据后发送给驾驶姿态信息处理模块；第j_i个帧头包含第j_i帧传感器数据的控制信息，用以表明第j_i帧传感器数据的来源和类别；数据帧类别包含加速度值数据帧及角速度值数据帧；数据为加速度数据或角速度数据；从而获得m_i个传感器数据的m_i帧传感器数据；进而获得n个传感器数据组的帧传感器数据并分别通过蓝牙无线传输至发送给驾驶姿态信息处理模块；

驾驶姿态信息处理模块接收帧传感器数据进行预处理后获得帧校准数据，并对帧校准数据进行多传感器数据同步处理，获得同步数据后传输至驾驶姿态显示模块；

驾驶姿态信息采集过程中，由于传感器的灵敏度过高，容易受到外界信号干扰，进而影响测量数据准确性，通过卡尔曼滤波对传感器数据进行预处理，能够有效滤除外界干扰信号，提高传感器数据的准确度和可靠性。

同时，MEMS传感器打开后立即开始采集并发送数据，驾驶姿态信息采集模块采用多个MEMS传感器，各MEMS传感器打开时间不同，导致不同传感器发送给驾驶姿态信息处理模块的数据存在时间差，造成各传感器数据不同步，进而导致驾驶姿态显示的不准确性，而且，数据传输的不同步会使不准确性积累，可能造成驾驶姿态显示出现延迟和失真。因此，需要对多传感器数据进行同步处理，将同步处理后的数据发送到驾驶姿态显示模块。

驾驶姿态显示模块包含通过SolidWorks软件建立的三维人体模型。在进行模拟驾驶实验前，对驾驶员进行人体上肢基本尺寸测量，主要为上臂尺寸，前臂尺寸，同时运用人体关节测量仪，测量驾驶员坐于模拟驾驶平台，以驾驶姿态双手握住方向盘时，肩关节角度以及肘关节角度。根据人体上肢基本尺寸调整三维人体模型比例，根据静态驾驶姿态时肩关节角度以及肘关节角度，调整三维人体模型的初始姿态。

随后进行模拟驾驶试验，试验过程中驾驶姿态显示模块根据所接收到的同步数据，通过四元素姿态更新算法，进行驾驶员驾驶姿态的三维图像实时显示。

传感器采集到的数据为加速度数据和角速度数据，同步处理后，需要通过一定的算法将其转化为肢体的姿态信息。在肢体运动过程中，姿态信息是不断变化的，运用姿态更新算法能够实现姿态的动态显示。姿态更新算法主要有方向余弦、欧拉角和四元素，由于四元素姿态更新算法具有计算量小、精度高的优点，驾驶姿态显示模块采用四元素姿态更新算法。

如图3所示，多传感器数据同步方法是按如下步骤进行：

步骤1、驾驶姿态信息处理模块根据帧校准数据中每帧校准数据的接收时间点，依次获得个时间点数据；将个时间点数据分别添加到相应的帧校准数据的帧头中；

步骤2、对帧校准数据的帧头中的控制信息和时间点数据进行读取，获得每帧校准数据的来源，从而将同一来源的校准数据归为一个数组，分别形成n个数组，记为Z＝{Z₁,Z₂,…,Z_i,…,Z_n}；Z_i表示第i个传感器数据组所对应的第i个数组；本实例中，共使用三个传感器，即形成n＝3个数组，记为Z＝{Z₁,Z₂,Z₃}；

步骤3、根据时间点数据对第i个数组Z_i中的所有元素进行升序排序，从而获得排序后的数组 表示第j_i个传感器数据所对应的第j_i帧校准数据；从而排序后的数组Z′＝{Z₁′,Z₂′,…,Z_i′,…,Z_n′}；设为排序后的数组Z_i′中第帧数据的时间点数据，T_i′为排序后的数组Z_i′所对应的时间点数据数组，T′为排序后的数组Z′所对应的时间点数据数组；即排序后的数组所对应的时间点数据数组为排序后的数组Z′＝{Z₁′,Z₂′,Z₃′}，所对应的时间点数据数组为T′＝{T₁′,T₂′,T₃′}；

设 ${T_1}^{\′}=\{t_{1_1}^{\left(1\right)},t_{2_1}^{\left(1\right)},\·\·\·,t_{j_1}^{\left(1\right)},\·\·\·,t_{m_1}^{\left(1\right)}\}=\{\mathrm{0.010,0.060,0.110},\·\·\·,t_{j_1}^{\left(1\right)},\·\·\·,t_{m_1}^{\left(1\right)}\};$

${T_2}^{\′}=\{t_{1_2}^{\left(2\right)},t_{2_2}^{\left(2\right)},\·\·\·,t_{j_2}^{\left(2\right)},\·\·\·,t_{m_2}^{\left(2\right)}\}=\{\mathrm{0.020,0.070,0.120},\·\·\·,t_{j_2}^{\left(2\right)},\·\·\·,t_{m_2}^{\left(2\right)}\};$

${T_3}^{\′}=\{t_{1_3}^{\left(3\right)},t_{2_3}^{\left(3\right)},\·\·\·,t_{j_3}^{\left(3\right)},\·\·\·,t_{m_3}^{\left(3\right)}\}=\{\mathrm{0.040,0.090,0.140},\·\·\·,t_{j_3}^{\left(3\right)},\·\·\·,t_{m_3}^{\left(3\right)}\};$

步骤4、设置同步时刻t和同步周期T；本实例中，设置同步时刻t为0.080s和同步周期T为5s；

步骤5、在排序后的数组Z′的每个数组中分别选取在同步时刻t之后的第一帧校准数据；从而获得n帧预同步数据；即Z₁′中时间点数据所对应的第帧校准数据；Z₂′中时间点数据所对应的第帧校准数据；Z₃′中时间点数据所对应的第帧校准数据；从而获得n＝3帧预同步数据，包括：第帧校准数据、第帧校准数据和第帧校准数据；

步骤6、获得n帧预同步数据中每帧预同步数据的时间点数据，从而获得n个时间点数据；即获得3个时间点数据，分别为：0.110s、0.120s和0.090s；

步骤7、选取n个时间点数据中的最大值作为参考值；即选取3个时间点数据中的最大值0.120s作为参考值；

步骤8、将其余n-1个时间点数据分别与参考值进行求差和绝对值运算，获得n-1个时间差；将其余2个时间点数据分别与0.120s进行求差和绝对值运算，即|0.110-0.120|＝0.010s、|0.090-0.120|＝0.030s，获得2个时间差，分别为0.010s和0.030s；

由步骤12返回时，将其余2个时间点数据分别与0.120s进行求差和绝对值运算，即|0.110-0.120|＝0.010s、|0.140-0.120|＝0.020s，获得2个时间差，分别为0.010s和0.020s；随后，依次执行步骤9、步骤10、步骤11，最终得到l＝n成立，完成多传感器数据同步处理，从而获得同步数据；并将T+t＝5.080赋值给t后，返回步骤5执行；

步骤9、设定一个指针l；1≤l≤n-1；初始化l＝1；

步骤10、判断第l个时间差是否小于所设定的同步阈值，若小于，则将l+1赋值给l，并执行步骤11；若不小于，则执行步骤12；本实例中，同步阈值设置为25ms，即0.025s；当l＝1时，第一个时间差为0.010s，小于所设定的同步阈值，则将l+1赋值给l即l＝2，并执行步骤11；

由步骤11返回时，l＝2，第二个时间差为0.030s，不小于所设定的同步阈值，则执行步骤12；

步骤11、判断l＝n是否成立，若成立，则表示完成多传感器数据同步处理，从而获得同步数据；并将T+t赋值给t后，返回步骤5执行，否则，返回步骤10；当l＝2时，由于n＝3，故l＝n不成立，返回步骤10执行；

步骤12、第l个时间差来源于第l帧预同步数据与参考值之间的求差和绝对值运算，从第l帧预同步数据所在的数组中，选取第l帧预同步数据的下一帧校准数据替换所述第l帧预同步数据，从而得到新的第l帧预同步数据的时间点数据；并返回步骤8执行。第l＝2帧预同步数据即为时间点数据为的第帧校准数据，从第l＝2帧预同步数据所在的数组，即排序后的数组Z₃′中，选取第l＝2帧预同步数据的下一帧数据，即时间点数据为的第帧校准数据，替换第l＝2帧预同步数据，从而得到新的第l＝2帧预同步数据的时间点数据即0.140s；并返回步骤8执行。

Claims (3)

1.一种基于MEMS传感器的驾驶姿态检测系统，其特征是包括：驾驶姿态信息采集模块、驾驶姿态信息处理模块和驾驶姿态显示模块；

所述驾驶姿态信息采集模块包括n个MEMS传感器，用于对驾驶员的驾驶姿态进行实时采样，获得n个传感器数据组，记为Data＝{data₁,data₂,…,data_i,…,data_n}；1≤i≤n；data_i表示第i个传感器数据组；并有1≤j_i≤m_i；m_i表示第i个传感器数据组共有m_i个传感器数据；表示所述第i个传感器数据组data_i中第j_i个传感器数据；

对所述第j_i个传感器数据以数据帧格式进行封装；获得包含第j_i个帧头和第j_i个数据的第j_i帧传感器数据后发送给所述驾驶姿态信息处理模块；所述第j_i个帧头包含第j_i帧传感器数据的控制信息，用以表明所述第j_i帧传感器数据的来源；从而获得m_i个传感器数据的m_i帧传感器数据；进而获得n个传感器数据组的帧传感器数据并分别发送给所述驾驶姿态信息处理模块；

所述驾驶姿态信息处理模块接收所述帧传感器数据进行预处理后获得帧校准数据，并对所述帧校准数据进行多传感器数据同步处理，获得同步数据后传输至所述驾驶姿态显示模块；

所述驾驶姿态显示模块根据所接收到的同步数据进行驾驶员驾驶动作的实时显示。

2.根据权利要求1所述的基于MEMS传感器的驾驶姿态检测系统，其特征是：所述MEMS传感器包括三轴陀螺仪和三轴加速度计；所述三轴陀螺仪用于实时检测驾驶员驾驶动作的角速度值；所述三轴加速度计用于实时检测驾驶员驾驶动作的加速度值。

3.根据权利要求1所述的MEMS传感器的驾驶姿态检测系统，其特征是：所述多传感器数据同步方法是按如下步骤进行：

步骤1、所述驾驶姿态信息处理模块根据所述帧校准数据中每帧校准数据的接收时间点，依次获得个时间点数据；将所述个时间点数据分别添加到相应的帧校准数据的帧头中；

步骤2、对所述帧校准数据的帧头中的控制信息和时间点数据进行读取，获得每帧校准数据的来源，从而将同一来源的校准数据归为一个数组，分别形成n个数组，记为Z＝{Z₁,Z₂,…,Z_i,…,Z_n}；Z_i表示第i个传感器数据组所对应的第i个数组；

步骤3、根据所述时间点数据对第i个数组Z_i中的所有元素进行升序排序，从而获得排序后的数组 表示所述第j_i个传感器数据所对应的第j_i帧校准数据；从而排序后的数组Z′＝{Z₁′,Z₂′,…,Z_i′,…,Z_n′}；

步骤4、设置同步时刻t和同步周期T；

步骤5、在所述排序后的数组Z′的每个数组中分别选取在所述同步时刻t之后的第一帧校准数据；从而获得n帧预同步数据；

步骤6、获得所述n帧预同步数据中每帧预同步数据的时间点数据，从而获得n个时间点数据；

步骤7、选取所述n个时间点数据中的最大值作为参考值；

步骤8、将其余n-1个时间点数据分别与所述参考值进行求差和绝对值运算，获得n-1个时间差；

步骤9、设定一个指针l；1≤l≤n-1；初始化l＝1；

步骤10、判断第l个时间差是否小于所设定的同步阈值，若小于，则将l+1赋值给l，并执行步骤11；若不小于，则执行步骤12；

步骤11、判断l＝n是否成立，若成立，则表示完成多传感器数据同步处理，从而获得同步数据；并将T+t赋值给t后，返回步骤5执行，否则，返回步骤10；

步骤12、第l个时间差来源于第l帧预同步数据与参考值之间的求差和绝对值运算，从第l帧预同步数据所在的数组中，选取第l帧预同步数据的下一帧校准数据替换所述第l帧预同步数据，从而得到新的第l帧预同步数据的时间点数据；并返回步骤8执行。