CN105629953B - 基于车辆辅助驾驶的杆体识别系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于车辆辅助驾驶的拨杆识别系统，通过采集模块直接对车辆的拨杆进行数据采集，并将采集的惯导信号输出给通信模块，由通信模块将惯导信号传输给处理模块。处理模块对惯导信号进行数据分析后，判断出惯导信号中指示杆体运动量的指数。最后由控制模块根据指示杆体运动量的指数判断拨杆是否产生了运动。在上述判断过程中，无需采集车辆的CAN总线数据，且数据采集过程简单，对用户安装使用没有技术要求，使得杆体识别更为简便快捷。

Description

基于车辆辅助驾驶的杆体识别系统
技术领域
本发明涉及车辆辅助驾驶，特别是涉及一种检测方便的基于车辆辅助驾驶的杆体识别系统。
背景技术
拨杆在汽车控制中应用广泛，在有些应用场景下，识别拨杆的运动有着重要意义。如在车道偏离预警系统中，在检测出车辆偏离车道时，需要判断当前是属于正常变道还是属于疲劳驾驶或注意力不集中等原因造成的危险偏离车道。而危险偏离车道的情景若不及时纠正，则可能会造成不可挽回的损失。传统的判断方式主要依靠从车辆的CAN总线中读取数据。但并不是所有的车辆都提供拨杆数据，且即使提供了拨杆数据的CAN总线协议是厂商私有的，需要经过破解才能读取。用户无法自行完成读取，破解私有协议需要对车体进行一定程度的破坏，这不仅导致操作复杂，且破解CAN总线有可能扰乱总线信号，导致重大隐患。
发明内容
基于此，有必要提供一种检测方便的基于车辆辅助驾驶的拨杆识别系统。
一种基于车辆辅助驾驶的杆体识别系统，包括采集模块、通信模块、处理模块及控制模块；
所述采集模块固定安装于车辆的拨杆上，并采集所述拨杆的惯导信号；所述通信模块用于将所述惯导信号传输给所述处理模块；所述处理模块用于对所述惯导信号进行数据分析，并判断出所述惯导信号中指示杆体运动量的指数；所述控制模块根据指示杆体运动量的指数判断所述拨杆是否产生了运动。
在其中一个实施例中，所述采集模块为运动传感器，所述运动传感器用于采集所述拨杆的惯导信号，其中，所述惯导信号包括三维坐标系中各个坐标轴方向的实时角速度和/或实时加速度。
在其中一个实施例中，所述采集模块安装于车辆的拨杆上，并采集所述拨杆的惯导信号，并采用线性叠加函数计算出所述惯导信号中指示杆体运动量的指数。
在其中一个实施例中，还包括系数调试模块，所述系数调试模块用于对所述线性叠加函数中的融合系数进行调试，并寻找出最优融合系数。
在其中一个实施例中，所述采集模块安装于所述拨杆上及车辆主体上，并分别采集所述拨杆的惯导信号及所述车辆主体的惯导信号，所述通信模块用于将所述拨杆及所述车辆主体的惯导信号传输给所述处理信号。
在其中一个实施例中，所述处理模块用于所述拨杆的惯导信号及所述车辆主体的惯导信号进行做差处理。
在其中一个实施例中，所述控制模块根据所述拨杆惯导信号及所述车辆主体惯导信号的差值判断所述拨杆是否产生了运动。
在其中一个实施例中，所述采集模块采用有线供电、电池供电或磁谐振式无线供电。
在其中一个实施例中，所述采集模块在车辆行驶时进行惯导信号采集，在车辆静止时进入休眠状态。
在其中一个实施例中，所述通信模块包括蓝牙模块，所述蓝牙模块在车辆行驶时开启，在车辆静止时关闭。
上述基于车辆辅助驾驶的拨杆识别系统通过采集模块直接对车辆的拨杆进行数据采集，并将采集的惯导信号输出给通信模块，由通信模块将惯导信号传输给处理模块。处理模块对惯导信号进行数据分析后，判断出惯导信号中指示杆体运动量的指数。最后由控制模块根据指示杆体运动量的指数判断拨杆是否产生了运动。在上述判断过程中，无需采集车辆的CAN总线数据，且数据采集过程简单，对用户安装使用没有技术要求，使得杆体识别更为简便快捷。
附图说明
图1为基于车辆辅助驾驶的拨杆识别系统的模块图；
图2为基于车辆辅助驾驶的拨杆识别系统的安装示意图。
具体实施方式
为了便于理解本发明，下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。附图中给出了本发明的较佳的实施例。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容的理解更加透彻全面。
需要说明的是，当元件被称为“固定于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
在本发明中，车辆的拨杆包括开启转向灯拨杆、刮水器、控制车灯及档位拨杆等。
在车道偏离预警系统(LDWS)中，在检测出车辆偏离车道时，需要判断哪些属于正常变道，哪些属于驾驶员疲劳瞌睡、注意力不集中等原因造成的危险的偏离车道，并针对后者发出警报。此时，唯一的判断依据就是司机是否开启了转向灯。如果能识别拨杆的运动，就能准确判断司机是否开启了转向灯。
惯性导航系统(INS)惯性导航系统是以陀螺仪和加速度计为敏感器件的导航参数解算系统。常用的惯导芯片可输出来自于陀螺仪的三个方向的角速度，以及来自于加速度计的三个方向的加速度。即惯导信号包括陀螺仪的三个方向的角速度及加速度计的三个方向的加速度。
如图1所示，为基于车辆辅助驾驶的杆体识别系统的模块图。
一种基于车辆辅助驾驶的杆体识别系统，包括采集模块101、通信模块102、处理模块103及控制模块104。
所述采集模块101固定安装于车辆的拨杆上，并采集所述拨杆的惯导信号；所述通信模块102用于将所述惯导信号传输给所述处理模块103；所述处理模块103用于对所述惯导信号进行数据分析，并判断出所述惯导信号中指示杆体运动量的指数；所述控制模块104根据指示杆体运动量的指数判断所述拨杆是否产生了运动。
在本实施例中，采集模块101为运动传感器，所述运动传感器用于采集所述拨杆的惯导信号，其中，所述惯导信号包括三维坐标系中各个坐标轴方向的实时角速度和/或实时加速度。
采集模块101用于采集拨杆的惯导信号，而在实际应用中，采集模块101可包括多个运动传感器，用来分别采集车辆多个位置的运动信号。
在本实施例中，采集模块101安装于所述拨杆上及车辆主体上，并分别采集所述拨杆的惯导信号及所述车辆主体的惯导信号，所述通信模块102用于将所述拨杆及所述车辆主体的惯导信号传输给所述处理信号。
即在拨杆和车辆主体上均安装运动传感器，分别对拨杆和车辆主体的惯导信号进行采集。
处理模块103用于所述拨杆的惯导信号及所述车辆主体的惯导信号进行做差处理。
请结合图2，第一运动传感器固定在车辆主体上；第二运动传感器(拨杆识别器)固定在拨杆上。第一运动传感器和第二运动传感器(拨杆识别器)内各含一个6轴惯导芯片MPU6500。
第二运动传感器(拨杆识别器)上还连接有通信模块102(通常使用蓝牙，也可用其它模块)，用于将惯导芯片的输出信号发送到处理模块103。
处理模块103，对第一运动传感器和第二运动传感器(拨杆识别器)的两个惯导芯片的输出信息进行计算并判断拨杆是否运动，然后将结果输出到其它设备或显示设备上。
判断拨杆是否运动的思路如下：
每个惯导芯片包含6路输出信号(由陀螺仪输出的3个方向的实时角速度ω1，ω2，ω3，，由加速度计输出的3个方向的实时加速度a1，a2，a3，)。根据两个惯导芯片的输出值之差判断拨杆是否产生了运动。具体公式如下：
上式中ω1，ω2，ω3，a1，a2，a3，为主机惯导芯片的输出，ω1'，ω2'，ω3'，a1'，a2'，a3'，为拨杆识别器内惯导芯片的输出。T为当前时刻，Δt为积分时间跨度，根据经验设定。K1、K2、K3、K4、K5、K6为融合系数，决定了各方向加速度和角速度分量对最后判定值的贡献程度。I为一个指示拨杆运动量的指数。当I大于设定的阈值时判断拨杆产生了运动。
使用两个惯导芯片的意义在于，由于汽车本身启动、刹车、转弯、上下坡等运动产生的角速度和加速度在上式中会被抵消，不会影响I的值。
控制模块104根据所述拨杆惯导信号及所述车辆主体惯导信号的差值判断所述拨杆是否产生了运动。具体的，控制模块104根据指示拨杆运动量的指数阈值判断拨杆是否产生了运动，当计算出的指示拨杆运动量的指数超过预设阈值时，则认为拨杆产生了运动。
在又一个实施例中，为降低系统复杂度，也可考虑只使用安装在拨杆上的单个惯导系统。
采集模块101安装于车辆的拨杆上，并采集所述拨杆的惯导信号，并采用线性叠加函数计算出所述惯导信号中指示杆体运动量的指数。
基于车辆辅助驾驶的杆体识别系统还包括系数调试模块105，所述系数调试模块105用于对所述线性叠加函数中的融合系数进行调试，并寻找出最优融合系数。
具体的，单惯导系统判断拨杆的计算方法如下：
I为一个指示拨杆运动量的指数。当I大于设定的阈值时判断拨杆产生了运动。使用单个惯导系统的问题在于汽车作较为剧烈的运动时(如急转弯、加减速、上下坡等)，I值也会有较大幅度变化，可能导致误报。因此需要较多地对融合系数进行调试，找到合适的值。
基于上述所有实施例，处理模块103、控制模块104通常是有线供电。
采集模块101采用有线供电、电池供电或磁谐振式无线供电。
采集模块101在车辆行驶时进行惯导信号采集，在车辆静止时进入休眠状态。
通信模块102包括蓝牙模块，所述蓝牙模块在车辆行驶时开启，在车辆静止时关闭。
在本实施例中，为了降低系统功耗，采集模块101采集的惯导信号中，只使用加速度计的输出，并采用低功耗蓝牙SOC BLE。采集模块101运行于休眠和开车两个模式。休眠模式下，蓝牙模块不启动，惯导芯片则以一个很低的频率运行(如MPU6500可工作在10Hz)，通过加速度检测车辆有没有发动。开车模式下，蓝牙模块启动，惯导芯片使用加速度信息判断拨杆运动，具体计算公式如下：
I为一个指示拨杆运动量的指数。当I大于设定的阈值时判断拨杆产生了运动。
基于上述所有实施例，惯导芯片型号仅为举例说明，可换用其它型号惯导芯片或类似功能的器件。
基于上述所有实施例，根据惯导系统输出信号计算指数I的公式仅是举例说明。可换用其它计算公式。
基于上述所有实施例，上述系统不仅用于车载拨杆(转向灯、刮水器、车灯调节等)的识别，也可用于其它非车载场景。
基于上述所有实施例，基于车辆辅助驾驶的拨杆识别系统还包括显示模块及报警模块。
控制模块104根据指示杆体运动量的指数判断所述拨杆是否产生了运动时，将判断结果发送给显示模块进行显示。
同时，在车道偏离，而用户又没有主动开启转向灯，即拨杆没有产生运动时，报警模块向用户发出报警信号，提示用户出现了危险偏离。
上述基于车辆辅助驾驶的拨杆识别系统不受车型限制，适用于任何车型的拨杆；无需破解协议就能够获取拨杆数据；无需破坏车体，因而对车体无影响，且安全实用，对实施者无专业技能要求。
基于上述所有实施例，基于车辆辅助驾驶的拨杆识别方法包括以下步骤：
步骤S110，采集拨杆的惯导信号，和/或采集车辆主体的惯导信号；
步骤S120，对拨杆的惯导信号进行数据分析，并判断出惯导信号中指示杆体运动量的指数。
或对拨杆的惯导信号及所述车辆主体的惯导信号进行做差处理。
步骤S130，根据指示杆体运动量的指数判断所述拨杆是否产生了运动。
惯导信号包括三维坐标系中各个坐标轴方向的实时角速度和/或实时加速度。
由于同时对拨杆及车辆主体的惯导信号进行处理时，会增加系统的计算复杂度，因此，一般仅采集拨杆的惯导信号，并采用线性叠加函数计算出所述惯导信号中指示杆体运动量的指数。由于单个惯导信号的处理会受外部因素的影响，因此，为了更为精确的结果，还会对线性叠加函数中的融合系数进行调试，并寻找出最优融合系数。
为了降低系统功耗，采集的惯导信号中，只使用加速度计的输出，并采用低功耗蓝牙SOC BLE。采集模块运行于休眠和开车两个模式。休眠模式下，蓝牙模块不启动，惯导芯片则以一个很低的频率运行(如MPU6500可工作在10Hz)，通过加速度检测车辆有没有发动。开车模式下，蓝牙模块启动，惯导芯片使用加速度信息判断拨杆运动，
上述基于车辆辅助驾驶的拨杆识别系统及方法通过采集模块101直接对车辆的拨杆进行数据采集，并将采集的惯导信号输出给通信模块102，由通信模块102将惯导信号传输给处理模块103。处理模块103对惯导信号进行数据分析后，判断出惯导信号中指示杆体运动量的指数。最后由控制模块104根据指示杆体运动量的指数判断拨杆是否产生了运动。在上述判断过程中，无需采集车辆的CAN总线数据，且数据采集过程简单，对用户安装使用没有技术要求，使得杆体识别更为简便快捷。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
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 (8)

1.一种基于车辆辅助驾驶的杆体识别系统，其特征在于，包括采集模块、通信模块、处理模块及控制模块；
所述采集模块固定安装于车辆的拨杆上，并采集所述拨杆的惯导信号；所述通信模块用于将所述惯导信号传输给所述处理模块；所述处理模块用于对所述惯导信号进行数据分析，并判断出所述惯导信号中指示杆体运动量的指数；所述控制模块根据所述指示杆体运动量的指数判断所述拨杆是否产生了运动；
所述采集模块安装于车辆的拨杆上，并采集所述拨杆的惯导信号，并采用线性叠加函数计算出所述惯导信号中指示杆体运动量的指数；
所述杆体识别系统还包括系数调试模块，所述系数调试模块用于对所述线性叠加函数中的融合系数进行调试，并寻找出最优融合系数。
2.根据权利要求1所述的基于车辆辅助驾驶的杆体识别系统，其特征在于，所述采集模块为运动传感器，所述运动传感器用于采集所述拨杆的惯导信号，其中，所述惯导信号包括三维坐标系中各个坐标轴方向的实时角速度和/或实时加速度。
3.根据权利要求1或2所述的基于车辆辅助驾驶的杆体识别系统，其特征在于，所述采集模块安装于所述拨杆上及车辆主体上，并分别采集所述拨杆的惯导信号及所述车辆主体的惯导信号，所述通信模块用于将所述拨杆及所述车辆主体的惯导信号传输给所述处理信号。
4.根据权利要求3所述的基于车辆辅助驾驶的杆体识别系统，其特征在于，所述处理模块用于所述拨杆的惯导信号及所述车辆主体的惯导信号进行做差处理。
5.根据权利要求4所述的基于车辆辅助驾驶的杆体识别系统，其特征在于，所述控制模块根据所述拨杆惯导信号及所述车辆主体惯导信号的差值判断所述拨杆是否产生了运动。
6.根据权利要求1所述的基于车辆辅助驾驶的杆体识别系统，其特征在于，所述采集模块采用有线供电、电池供电或磁谐振式无线供电。
7.根据权利要求1所述的基于车辆辅助驾驶的杆体识别系统，其特征在于，所述采集模块在车辆行驶时进行惯导信号采集，在车辆静止时进入休眠状态。
8.根据权利要求1所述的基于车辆辅助驾驶的杆体识别系统，其特征在于，所述通信模块包括蓝牙模块，所述蓝牙模块在车辆行驶时开启，在车辆静止时关闭。
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