CN105759078A - 车载加速传感器的三轴自校准方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种车载加速传感器的三轴自校准装置，包括：确定校准后的z轴方向；确定校准后的x?y平面；将原始加速度数据投影到校准后的x?y平面；删除密集区域；计算得到校准后的y轴负向；得到校准后的坐标系下的x?y坐标；计算得到加速度数据校准矩阵；得到校准后的加速度数据；本发明还公开了一种车载加速传感器的三轴自校准装置，包括：z轴校准模块，x?y平面确定模块，y轴校准模块，x轴校准模块，校准矩阵计算模块，校准数据计算模块。本发明提供的车载加速传感器的三轴自校准方法及装置，能够较为精确的提供实时车辆三轴方向的加速度变化。

Description

车载加速传感器的三轴自校准方法及装置

技术领域

本发明涉及加速传感器应用技术领域，特别是指一种车载加速传感器的三轴自校准方法及装置。

背景技术

车载终端需要准确提供车辆实时三轴方向受力情况，作为车辆碰撞事件识别、事故过程还原、驾驶行为评价的依据。目前市面上的加速度传感器只能提供传感器方向固定的三轴受力的大小，同时车载终端放置在车辆上的位置、水平角具有很多不确定因素，最终导致加速度传感器无法提供实时三轴(车辆行驶方向，与行驶方向水平平面垂直方向，垂直地面方向)的加速度变化。

传统的三轴加速度传感器校准算法一般采用让车辆进行特殊驾驶行为，当加速度传感器输出数值到达某一触发阈值时采集加速度数据作为校准数据对加速度传感器进行校准。但此种方法对于驾驶员的操作有一定要求，并且由于实际情况复杂易因路面平整度、他车干扰、车辆性能、车辆自身抖动等因素对校准参数引起误差，造成校准准确度较差。同时，因为此校准行为为一次性操作，对于上述原因所产生的误差无法进行多次操作进行修正，并且也无法确定校准后数据的准确性。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提出一种能够较为精确的提供实时车辆三轴方向的加速度变化的车载加速传感器的三轴自校准方法及装置。

基于上述目的本发明提供的车载加速传感器的三轴自校准方法，包括：

基于行程末尾车速为0时的原始加速度数据，确定校准后的z轴方向；

根据校准后的z轴方向及原点，确定校准后的x-y平面；

将原始加速度数据投影到校准后的x-y平面；

删除校准后的x-y平面上原始加速度数据的投影数据的密集区域；

基于剩余的原始加速度数据的投影数据，计算得到校准后的y轴负向；

根据校准后的y轴负向，得到校准后的坐标系下的x-y坐标；

计算得到加速度数据校准矩阵；

原始加速度数据乘以所述加速度数据校准矩阵，即为校准后的加速度数据。

在一些实施方式中，所述基于行程末尾车速为0时的原始加速度数据，确定校准后的z轴方向的步骤包括：

根据GPS数据里上传时间确定行程最后若干秒的原始加速度数据，并从中筛选出其中车速为0的数据点，将这些数据点的原始加速度数据做如下计算：

$\left\{\begin{array}{c}{c}_1=\underset{all}{\mathrm{\Σ}}{x}_i\\ c_2=\underset{all}{\mathrm{\Σ}}{y}_i\\ c_3=\underset{all}{\mathrm{\Σ}}{z}_i\end{array}\right.$

最终，校准后的z轴的方向向量为

在一些实施方式中，所述将原始加速度数据投影到校准后的x-y平面的步骤包括：

由于只确定了z轴的方向向量，因此对于原始的三维向量只能做z轴方向上的旋转变换，因此，在x-y平面上，设x轴的方向向量为，y轴的方向向量为，并且有如下关系成立：

此时，假定有下式成立：

即：

$\left\{\begin{array}{c}{b}_1-\frac{c_1}{c_3}{b}_3=0\\ c_1{b}_1+c_2{b}_2+c_3{b}_3=0\end{array}\right.,$

可得：

计算原始加速度数据在新的坐标系下的坐标：

P′＝P·R

其中，基于校准后的z轴的变换矩阵R：

并将基于校准后的z轴的变换矩阵R单位化得到基于校准后的z轴的单位化变换矩阵

基于所述基于校准后的z轴的单位化变换矩阵和原始加速度数据，即可得到在校准后的x-y平面上的原始加速度数据的投影数据。

在一些实施方式中，所述基于剩余的原始加速度数据的投影数据，计算得到校准后的y轴负向的步骤包括：

计算删除数据密集区域后的投影数据的重心，并以重心和原点的连线为初始切分直线，以第一弧度值为单位，将数据分为360度/第一弧度值个扇形区域；

计算每个扇形区域内的点的个数，其中分布最多的区域为y轴负向所在区域；

计算y轴负向所在区域内所有向量的和向量，拟合后并以此作为校准后的y轴方向。

在一些实施方式中，所述根据校准后的y轴负向，得到校准后的坐标系下的x-y坐标的步骤包括：

在得到y轴负向的斜率k后，将x-y平面的坐标轴进行旋转，得到原始加速度数据在校准后坐标系的x-y坐标，旋转变换公式如下：

$P_{(x,y)}^{\′}=P_{(x,y)}\·T_{(x,y)}=P_{(x,y)}\left[\begin{array}{cc}\frac{k}{\sqrt{1+k^2}}& \frac{1}{\sqrt{1+k^2}}\\ -\frac{1}{\sqrt{1+k^2}}& \frac{k}{\sqrt{1+k^2}}\end{array}\right].$

在一些实施方式中，所述计算得到加速度数据校准矩阵的步骤包括：

求出加速度数据校准矩阵中的变换矩阵R^* _(x,y)如下：

${R^{*}}_{(x,y)}={\stackrel{\‾}{R}}_{(x,y)}\·T_{(x,y)}=\left[\begin{array}{cc}\frac{1}{\sqrt{1+\frac{{c_1}^2}{{c_3}^2}}}& \frac{1}{\sqrt{1+\frac{{c_3}^2}{{c_1}^2}+\frac{{({c_1}^2+{c_3}^2)}^2}{{c_1}^2{c_2}^2}}}\\ 0& \frac{-\frac{{c_1}^2+{c_3}^2}{c_1{c}_2}}{\sqrt{1+\frac{{c_3}^2}{{c_1}^2}+\frac{{({c_1}^2+{c_3}^2)}^2}{{c_1}^2{c_2}^2}}}\\ \frac{-\frac{c_1}{c_3}}{\sqrt{1+\frac{{c_1}^2}{{c_3}^2}}}& \frac{\frac{c_3}{c_1}}{\sqrt{1+\frac{{c_3}^2}{{c_1}^2}+\frac{{({c_1}^2+{c_3}^2)}^2}{{c_1}^2{c_2}^2}}}\end{array}\right]\left[\begin{array}{cc}\frac{k}{\sqrt{1+k^2}}& \frac{1}{\sqrt{1+k^2}}\\ -\frac{1}{\sqrt{1+k^2}}& \frac{k}{\sqrt{1+k^2}}\end{array}\right]$

将变换矩阵R^* _(x,y)单位化得到单位化变换矩阵

最终的加速度数据校准矩阵为：

${R^{*}}_{(x,y,z)}=\left[\begin{array}{cc}& \frac{c_1}{\sqrt{{c_1}^2+{c_2}^2+{c_3}^2}}\\ {\stackrel{\‾}{R}}_{(x,y)}^{*}& \frac{c_2}{\sqrt{{c_1}^2+{c_2}^2+{c_3}^2}}\\ & \frac{c_3}{\sqrt{{c_1}^2+{c_2}^2+{c_3}^2}}\end{array}\right].$

本发明的另一方面还提供了一种车载加速传感器的三轴自校准装置，包括：

z轴校准模块，用于基于行程末尾车速为0时的原始加速度数据，确定校准后的z轴方向；

x-y平面确定模块，用于根据校准后的z轴方向及原点，确定校准后的x-y平面；

y轴校准模块，用于将原始加速度数据投影到校准后的x-y平面；删除校准后的x-y平面上原始加速度数据的投影数据的密集区域；基于剩余的原始加速度数据的投影数据，计算得到校准后的y轴负向；

x轴校准模块，用于根据校准后的y轴负向，得到校准后的坐标系下的x-y坐标；

校准矩阵计算模块，用于计算得到加速度数据校准矩阵；

校准数据计算模块，用于将原始加速度数据乘以所述加速度数据校准矩阵，得到校准后的加速度数据。

在一些实施方式中，所述z轴校准模块具体用于：

根据GPS数据里上传时间确定行程最后若干秒的原始加速度数据，并从中筛选出其中车速为0的数据点，将这些数据点的原始加速度数据做如下计算：

$\left\{\begin{array}{c}{c}_1=\underset{all}{\mathrm{\Σ}}{x}_i\\ c_2=\underset{all}{\mathrm{\Σ}}{y}_i\\ c_3=\underset{all}{\mathrm{\Σ}}{z}_i\end{array}\right.$

最终，校准后的z轴的方向向量为

在一些实施方式中，所述y轴校准模块具体用于：

由于只确定了z轴的方向向量，因此对于原始的三维向量只能做z轴方向上的旋转变换，因此，在x-y平面上，设x轴的方向向量为y轴的方向向量为并且有如下关系成立：

此时，假定有下式成立：

即：

$\left\{\begin{array}{c}{b}_1-\frac{c_1}{c_3}{b}_3=0\\ c_1{b}_1+c_2{b}_2+c_3{b}_3=0\end{array}\right.,$

可得：

计算原始加速度数据在新的坐标系下的坐标：

P′＝P·R

其中，基于校准后的z轴的变换矩阵R：

并将基于校准后的z轴的变换矩阵R单位化得到基于校准后的z轴的单位化变换矩阵

基于所述基于校准后的z轴的单位化变换矩阵和原始加速度数据，即可得到在校准后的x-y平面上的原始加速度数据的投影数据。

在一些实施方式中，所述y轴校准模块还具体用于：

计算删除数据密集区域后的投影数据的重心，并以重心和原点的连线为初始切分直线，以第一弧度值为单位，将数据分为360度/第一弧度值个扇形区域；

计算每个扇形区域内的点的个数，其中分布最多的区域为y轴负向所在区域；

计算y轴负向所在区域内所有向量的和向量，拟合后并以此作为校准后的y轴方向。

在一些实施方式中，所述x轴校准模块具体用于：

在得到y轴负向的斜率k后，将x-y平面的坐标轴进行旋转，得到原始加速度数据在校准后坐标系的x-y坐标，旋转变换公式如下：

$P_{(x,y)}^{\′}=P_{(x,y)}\·T_{(x,y)}=P_{(x,y)}\left[\begin{array}{cc}\frac{k}{\sqrt{1+k^2}}& \frac{1}{\sqrt{1+k^2}}\\ -\frac{1}{\sqrt{1+k^2}}& \frac{k}{\sqrt{1+k^2}}\end{array}\right].$

在一些实施方式中，所述校准矩阵计算模块具体用于：

求出加速度数据校准矩阵中的变换矩阵R^* _(x,y)如下：

${R^{*}}_{(x,y)}={\stackrel{\‾}{R}}_{(x,y)}\·T_{(x,y)}=\left[\begin{array}{cc}\frac{1}{\sqrt{1+\frac{{c_1}^2}{{c_3}^2}}}& \frac{1}{\sqrt{1+\frac{{c_3}^2}{{c_1}^2}+\frac{{({c_1}^2+{c_3}^2)}^2}{{c_1}^2{c_2}^2}}}\\ 0& \frac{-\frac{{c_1}^2+{c_3}^2}{c_1{c}_2}}{\sqrt{1+\frac{{c_3}^2}{{c_1}^2}+\frac{{({c_1}^2+{c_3}^2)}^2}{{c_1}^2{c_2}^2}}}\\ \frac{-\frac{c_1}{c_3}}{\sqrt{1+\frac{{c_1}^2}{{c_3}^2}}}& \frac{\frac{c_3}{c_1}}{\sqrt{1+\frac{{c_3}^2}{{c_1}^2}+\frac{{({c_1}^2+{c_3}^2)}^2}{{c_1}^2{c_2}^2}}}\end{array}\right]\left[\begin{array}{cc}\frac{k}{\sqrt{1+k^2}}& \frac{1}{\sqrt{1+k^2}}\\ -\frac{1}{\sqrt{1+k^2}}& \frac{k}{\sqrt{1+k^2}}\end{array}\right]$

将变换矩阵R^* _(x,y)单位化得到单位化变换矩阵

最终的加速度数据校准矩阵为：

${R^{*}}_{(x,y,z)}=\left[\begin{array}{cc}& \frac{c_1}{\sqrt{{c_1}^2+{c_2}^2+{c_3}^2}}\\ {\stackrel{\‾}{R}}_{(x,y)}^{*}& \frac{c_2}{\sqrt{{c_1}^2+{c_2}^2+{c_3}^2}}\\ & \frac{c_3}{\sqrt{{c_1}^2+{c_2}^2+{c_3}^2}}\end{array}\right].$

从上面所述可以看出，本发明提供的车载加速传感器的三轴自校准方法及装置，通过对加速度数据的坐标轴进行校准，可以实现当加速度传感器以任意方向固定时，依旧能提供较为精确的实时车辆三轴方向的加速度变化，从而能够对车辆的运行状态等通过校准后的加速度数据进行较为精准的辅助判断。

附图说明

图1为本发明提供的车载加速传感器的三轴自校准方法的实施例的流程示意图；

图2为本发明提供的车载加速传感器的三轴自校准装置的实施例的模块结构示意图；

图3为本发明提供的车载加速传感器的三轴自校准方法及装置实施例中原始加速度数据在校准后的x-y平面中的投影数据密度热力图；

图4为本发明提供的车载加速传感器的三轴自校准方法及装置实施例中选取区域内数据点及确定校准后的y轴方向的示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。

需要说明的是，本发明实施例中所有使用“第一”和“第二”的表述均是为了区分两个相同名称非相同的实体或者非相同的参量，可见“第一”“第二”仅为了表述的方便，不应理解为对本发明实施例的限定，后续实施例对此不再一一说明。

本发明的第一个方面，提供了一种能够较为精确的提供实时车辆三轴方向的加速度变化的车载加速传感器的三轴自校准方法。如图1所示，为本发明提供的车载加速传感器的三轴自校准方法的实施例的流程示意图。

所述车载加速传感器的三轴自校准方法，包括以下步骤：

步骤101：基于行程末尾车速为0时的原始加速度数据，确定校准后的z轴方向；

步骤102：根据校准后的z轴方向及原点，确定校准后的x-y平面；

步骤103：将原始加速度数据投影到校准后的x-y平面；

步骤104：删除校准后的x-y平面上原始加速度数据的投影数据的密集区域；

步骤105：基于剩余的原始加速度数据的投影数据，计算得到校准后的y轴负向；

步骤106：根据校准后的y轴负向，得到校准后的坐标系下的x-y坐标；

步骤107：计算得到加速度数据校准矩阵；

步骤108：原始加速度数据乘以所述加速度数据校准矩阵，即为校准后的加速度数据。

从上述实施例可以看出，本发明提供的车载加速传感器的三轴自校准方法，通过对加速度数据的坐标轴进行校准，可以实现当加速度传感器以任意方向固定时，依旧能提供较为精确的实时车辆三轴方向的加速度变化，从而能够对车辆的运行状态等通过校准后的加速度数据进行较为精准的辅助判断。

在所述基于行程末尾车速为0时的原始加速度数据，确定校准后的z轴方向的步骤101之前，首先需要收集车载终端上传的数据，数据包括(点\熄火信息、加速度传感器的原校准矩阵、GPS数据、OBD数据、加速度数据)，数据频率为1Hz。并且，根据加速度传感器的原校准矩阵对加速度数据进行原始值还原，得到原始加速度数据。

对于有GPS数据的行程来说，行程末尾车速为0的数据一般意味着车辆是静止的，此时加速度数据的z轴方向是指向地心的，因此，若将这部分数据提取出来，对于确定z轴方向很有必要。

因此，进一步的，在一些可选实施方式中，所述基于行程末尾车速为0时的原始加速度数据，确定校准后的z轴方向的步骤101可进一步包括以下步骤：

根据GPS数据里上传时间确定行程最后若干秒(具体秒数可以根据需要进行设置，例如5s、10s等)的原始加速度数据，并从中筛选出其中车速为0的数据点，将这些数据点的原始加速度数据做如下计算：

$\left\{\begin{array}{c}{c}_1=\underset{all}{\mathrm{\Σ}}{x}_i\\ c_2=\underset{all}{\mathrm{\Σ}}{y}_i\\ c_3=\underset{all}{\mathrm{\Σ}}{z}_i\end{array}\right.$

最终，得到校准后的z轴的方向向量为

确定z轴后，由于加速度传感器的原点固定，因此可以根据原点位置及校准后的z轴，确定校准后的x-y平面所在的位置，然后将数据投影到x-y平面并分析其规律，以此判断x轴或y轴的方向向量。

因此，更进一步的，在一些可选实施方式中，所述将原始加速度数据投影到校准后的x-y平面的步骤103还可进一步包括以下步骤：

由于只确定了z轴的方向向量，因此对于原始的三维向量只能做z轴方向上的旋转变换，因此，在x-y平面上，设x轴的方向向量为y轴的方向向量为并且有如下关系成立：

此时，假定有下式成立：

即：

$\left\{\begin{array}{c}{b}_1-\frac{c_1}{c_3}{b}_3=0\\ c_1{b}_1+c_2{b}_2+c_3{b}_3=0\end{array}\right.,$

可得：

计算原始加速度数据在新的坐标系下的坐标：

P′＝P·R

其中，基于校准后的z轴的变换矩阵R：

并将基于校准后的z轴的变换矩阵R单位化得到基于校准后的z轴的单位化变换矩阵

基于所述基于校准后的z轴的单位化变换矩阵和原始加速度数据，即可得到在校准后的x-y平面上的原始加速度数据的投影数据。

从校准后的x-y平面上的原始加速度数据的投影数据可以看出投影数据的分布规律及其现实意义。

绘出所有数据在校准后的x-y平面上的投影绘制数据密度热力图如图3所示。

结合实际用车习惯来分析图3的热力图像，可以判断出较为对称的方向为x轴方向，明显不对称的为y轴方向。由于在实际驾驶过程中，加速的过程是较为缓慢的，对应的加速度应较小且集中；而刹车的过程是较为迅速的，对应的加速度应较大且分散。同时由于“右侧通行”，故存在较多的加速左转。

在得到校准后的x-y平面上的投影数据分布后，由其重心所在位置以及数据密度热力图可以看出分布在中心的点较多，密度较大，而这些点有较多是由于车辆本身震动引起的，若能将这些不具有明显特征的数据去除，对于判断x轴或y轴的方向向量有很大帮助。

因此，所述删除校准后的x-y平面上原始加速度数据的投影数据的密集区域步骤104还可进一步采用以下步骤来完成：

计算校准后的x-y平面上所有点到原点的距离，即所有点到原点向量的模长；

以其中最大模长的比例阈值长度为半径画圆，将模长小于比例阈值长度的点删除，保留所有到原点的向量模长数值大于等于比例阈值长度的点；所述的最大模长为所有点到原点的向量模长中的最大值；所述比例阈值长度，是指占最大模长的阈值比例的长度，例如，阈值比例为1/4，最大模长为8，则比例阈值长度为2；所述阈值比例可以根据需要进行设定，以最终的校准数据更为精准为原则；得到用于计算y轴负向的数据组。

在删除x-y平面上数据密集区域后的数据分布规律中，只有y轴负向(刹车方向)数据分布对于判断y轴方向有明显作用，故在此基础上，通过数据分布的集中程度判断y轴负向。

因此，进一步的，在一些可选实施方式中，所述基于剩余的原始加速度数据的投影数据，计算得到校准后的y轴负向的步骤105包括：

计算删除数据密集区域后的投影数据的重心，并以重心和原点的连线为初始切分直线，以第一弧度值为单位，将数据分为360度/第一弧度值个扇形区域，所述第一弧度值可以根据需要进行选择，优选以保证数据更为精准的原则进行选择；

如图4所示，计算每个扇形区域内的点的个数，其中分布最多的区域为y轴负向所在区域；

计算y轴负向所在区域内所有向量的和向量(或所有点的重心)，拟合后并以此作为校准后的y轴方向。

在得到y轴负向的斜率(或y轴方向向量)后，将x-y平面的坐标轴进行旋转，可以得到在加速度数据在校准后坐标系的x-y坐标，从而得到加速度数据校准矩阵。

因此，进一步的，在一些实施方式中，所述根据校准后的y轴负向，得到校准后的坐标系下的x-y坐标的步骤106包括：

在得到y轴负向的斜率k后，将x-y平面的坐标轴进行旋转，得到原始加速度数据在校准后坐标系的x-y坐标，旋转变换公式如下：

$P_{(x,y)}^{\′}=P_{(x,y)}\·T_{(x,y)}=P_{(x,y)}\left[\begin{array}{cc}\frac{k}{\sqrt{1+k^2}}& \frac{1}{\sqrt{1+k^2}}\\ -\frac{1}{\sqrt{1+k^2}}& \frac{k}{\sqrt{1+k^2}}\end{array}\right].$

更进一步的，所述计算得到加速度数据校准矩阵的步骤107包括：

求出加速度数据校准矩阵中的变换矩阵R^* _(x,y)如下：

${R^{*}}_{(x,y)}={\stackrel{\‾}{R}}_{(x,y)}\·T_{(x,y)}=\left[\begin{array}{cc}\frac{1}{\sqrt{1+\frac{{c_1}^2}{{c_3}^2}}}& \frac{1}{\sqrt{1+\frac{{c_3}^2}{{c_1}^2}+\frac{{({c_1}^2+{c_3}^2)}^2}{{c_1}^2{c_2}^2}}}\\ 0& \frac{-\frac{{c_1}^2+{c_3}^2}{c_1{c}_2}}{\sqrt{1+\frac{{c_3}^2}{{c_1}^2}+\frac{{({c_1}^2+{c_3}^2)}^2}{{c_1}^2{c_2}^2}}}\\ \frac{-\frac{c_1}{c_3}}{\sqrt{1+\frac{{c_1}^2}{{c_3}^2}}}& \frac{\frac{c_3}{c_1}}{\sqrt{1+\frac{{c_3}^2}{{c_1}^2}+\frac{{({c_1}^2+{c_3}^2)}^2}{{c_1}^2{c_2}^2}}}\end{array}\right]\left[\begin{array}{cc}\frac{k}{\sqrt{1+k^2}}& \frac{1}{\sqrt{1+k^2}}\\ -\frac{1}{\sqrt{1+k^2}}& \frac{k}{\sqrt{1+k^2}}\end{array}\right]$

将变换矩阵R^* _(x,y)单位化得到单位化变换矩阵

最终的加速度数据校准矩阵为：

${R^{*}}_{(x,y,z)}=\left[\begin{array}{cc}& \frac{c_1}{\sqrt{{c_1}^2+{c_2}^2+{c_3}^2}}\\ {\stackrel{\‾}{R}}_{(x,y)}^{*}& \frac{c_2}{\sqrt{{c_1}^2+{c_2}^2+{c_3}^2}}\\ & \frac{c_3}{\sqrt{{c_1}^2+{c_2}^2+{c_3}^2}}\end{array}\right].$

将最终的加速度数据校准矩阵下发至车载终端，

得到车载终端中加速度数据校准公式如下：

P′_(x,y,z)＝P_(x,y,z)·R^* _(x,y,z)。

此外，本发明提供的车载加速传感器的三轴自校准装置，还可包括校准有效性检验的步骤，具体包括以下步骤：

使用更新的加速度校准矩阵校准车辆加速度数据；

将GPS速度变化数据分别与校准前/后的加速度数据进行皮尔森相关系数计算；

将GPS方向变化数据分别与校准前/后的加速度数据进行皮尔森相关系数计算；

若校准后的相关性指标优于校准前相关性指标，则说明校准有效。

本发明的第二个方面，提供了一种能够较为精确的提供实时车辆三轴方向的加速度变化的车载加速传感器的三轴自校准装置。如图2所示，为本发明提供的车载加速传感器的三轴自校准装置的实施例的模块结构示意图。

所述车载加速传感器的三轴自校准装置，包括：

z轴校准模块201，用于基于行程末尾车速为0时的原始加速度数据，确定校准后的z轴方向；

x-y平面确定模块202，用于根据校准后的z轴方向及原点，确定校准后的x-y平面；

y轴校准模块203，用于将原始加速度数据投影到校准后的x-y平面；删除校准后的x-y平面上原始加速度数据的投影数据的密集区域；基于剩余的原始加速度数据的投影数据，计算得到校准后的y轴负向；

x轴校准模块204，用于根据校准后的y轴负向，得到校准后的坐标系下的x-y坐标；

校准矩阵计算模块205，用于计算得到加速度数据校准矩阵；

校准数据计算模块206，用于将原始加速度数据乘以所述加速度数据校准矩阵，得到校准后的加速度数据。

从上述实施例可以看出，本发明提供的车载加速传感器的三轴自校准装置，通过对加速度数据的坐标轴进行校准，可以实现当加速度传感器以任意方向固定时，依旧能提供较为精确的实时车辆三轴方向的加速度变化，从而能够对车辆的运行状态等通过校准后的加速度数据进行较为精准的辅助判断。

对于有GPS数据的行程来说，行程末尾车速为0的数据一般意味着车辆是静止的，此时加速度数据的z轴方向是指向地心的，因此，若将这部分数据提取出来，对于确定z轴方向很有必要。

因此，进一步的，在一些可选实施方式中，所述z轴校准模块201具体用于：

根据GPS数据里上传时间确定行程最后若干秒(具体秒数可以根据需要进行设置，例如5s、10s等)的原始加速度数据，并从中筛选出其中车速为0的数据点，将这些数据点的原始加速度数据做如下计算：

$\left\{\begin{array}{c}{c}_1=\underset{all}{\mathrm{\Σ}}{x}_i\\ c_2=\underset{all}{\mathrm{\Σ}}{y}_i\\ c_3=\underset{all}{\mathrm{\Σ}}{z}_i\end{array}\right.$

最终，校准后的z轴的方向向量为

确定z轴后，由于加速度传感器的原点固定，因此可以根据原点位置及校准后的z轴，确定校准后的x-y平面所在的位置，然后将数据投影到x-y平面并分析其规律，以此判断x轴或y轴的方向向量。

因此，更进一步的，在一些可选实施方式中，所述y轴校准模块203具体用于：

由于只确定了z轴的方向向量，因此对于原始的三维向量只能做z轴方向上的旋转变换，因此，在x-y平面上，设x轴的方向向量为y轴的方向向量为并且有如下关系成立：

此时，假定有下式成立：

即：

$\left\{\begin{array}{c}{b}_1-\frac{c_1}{c_3}{b}_3=0\\ c_1{b}_1+c_2{b}_2+c_3{b}_3=0\end{array}\right.,$

可得：

计算原始加速度数据在新的坐标系下的坐标：

P′＝P·R

其中，基于校准后的z轴的变换矩阵R：

并将基于校准后的z轴的变换矩阵R单位化得到基于校准后的z轴的单位化变换矩阵

基于所述基于校准后的z轴的单位化变换矩阵和原始加速度数据，即可得到在校准后的x-y平面上的原始加速度数据的投影数据。

从校准后的x-y平面上的原始加速度数据的投影数据可以看出投影数据的分布规律及其现实意义。

绘出所有数据在校准后的x-y平面上的投影绘制数据密度热力图如图3所示。

结合实际用车习惯来分析图3的热力图像，可以判断出较为对称的方向为x轴方向，明显不对称的为y轴方向。由于在实际驾驶过程中，加速的过程是较为缓慢的，对应的加速度应较小且集中；而刹车的过程是较为迅速的，对应的加速度应较大且分散。同时由于“右侧通行”，故存在较多的加速左转。

在得到校准后的x-y平面上的投影数据分布后，由其重心所在位置以及数据密度热力图可以看出分布在中心的点较多，密度较大，而这些点有较多是由于车辆本身震动引起的，若能将这些不具有明显特征的数据去除，对于判断x轴或y轴的方向向量有很大帮助。

因此，所述y轴校准模块203还具体用于：

计算删除数据密集区域后的投影数据的重心，并以重心和原点的连线为初始切分直线，以第一弧度值为单位，将数据分为360度/第一弧度值个扇形区域，所述第一弧度值可以根据需要进行选择，优选以保证数据更为精准的原则进行选择；

计算每个扇形区域内的点的个数，其中分布最多的区域为y轴负向所在区域；

计算y轴负向所在区域内所有向量的和向量，拟合后并以此作为校准后的y轴方向。

在删除x-y平面上数据密集区域后的数据分布规律中，只有y轴负向(刹车方向)数据分布对于判断y轴方向有明显作用，故在此基础上，通过数据分布的集中程度判断y轴负向。

因此，进一步的，在一些可选实施方式中，所述x轴校准模块204具体用于：

在得到y轴负向的斜率k后，将x-y平面的坐标轴进行旋转，得到原始加速度数据在校准后坐标系的x-y坐标，旋转变换公式如下：

$P_{(x,y)}^{\′}=P_{(x,y)}\·T_{(x,y)}=P_{(x,y)}\left[\begin{array}{cc}\frac{k}{\sqrt{1+k^2}}& \frac{1}{\sqrt{1+k^2}}\\ -\frac{1}{\sqrt{1+k^2}}& \frac{k}{\sqrt{1+k^2}}\end{array}\right].$

因此，进一步的，在一些实施方式中，所述校准矩阵计算模块205具体用于：

求出加速度数据校准矩阵中的变换矩阵R^* _(x,y)如下：

${R^{*}}_{(x,y)}={\stackrel{\‾}{R}}_{(x,y)}\·T_{(x,y)}=\left[\begin{array}{cc}\frac{1}{\sqrt{1+\frac{{c_1}^2}{{c_3}^2}}}& \frac{1}{\sqrt{1+\frac{{c_3}^2}{{c_1}^2}+\frac{{({c_1}^2+{c_3}^2)}^2}{{c_1}^2{c_2}^2}}}\\ 0& \frac{-\frac{{c_1}^2+{c_3}^2}{c_1{c}_2}}{\sqrt{1+\frac{{c_3}^2}{{c_1}^2}+\frac{{({c_1}^2+{c_3}^2)}^2}{{c_1}^2{c_2}^2}}}\\ \frac{-\frac{c_1}{c_3}}{\sqrt{1+\frac{{c_1}^2}{{c_3}^2}}}& \frac{\frac{c_3}{c_1}}{\sqrt{1+\frac{{c_3}^2}{{c_1}^2}+\frac{{({c_1}^2+{c_3}^2)}^2}{{c_1}^2{c_2}^2}}}\end{array}\right]\left[\begin{array}{cc}\frac{k}{\sqrt{1+k^2}}& \frac{1}{\sqrt{1+k^2}}\\ -\frac{1}{\sqrt{1+k^2}}& \frac{k}{\sqrt{1+k^2}}\end{array}\right]$

将变换矩阵R^* _(x,y)单位化得到单位化变换矩阵

最终的加速度数据校准矩阵为：

${R^{*}}_{(x,y,z)}=\left[\begin{array}{cc}& \frac{c_1}{\sqrt{{c_1}^2+{c_2}^2+{c_3}^2}}\\ {\stackrel{\‾}{R}}_{(x,y)}^{*}& \frac{c_2}{\sqrt{{c_1}^2+{c_2}^2+{c_3}^2}}\\ & \frac{c_3}{\sqrt{{c_1}^2+{c_2}^2+{c_3}^2}}\end{array}\right].$

将最终的加速度数据校准矩阵下发至车载终端，

得到车载终端中加速度数据校准公式如下：

P′_(x,y,z)＝P_(x,y,z)·R^* _(x,y,z)。

此外，本发明提供的车载加速传感器的三轴自校准装置，还可包括校准有效性检验模块207，具体用于：

使用更新的加速度校准矩阵校准车辆加速度数据；

将GPS速度变化数据分别与校准前/后的加速度数据进行皮尔森相关系数计算；

将GPS方向变化数据分别与校准前/后的加速度数据进行皮尔森相关系数计算；

若校准后的相关性指标优于校准前相关性指标，则说明校准有效。

上述实施例中的车载加速传感器的三轴自校准装置，可以是服务器，其通过采集车载终端上传的车辆实时位置数据、车辆OBD数据(包括发动机转速、车辆传感器车速等)、加速度数据等并计算得到校准矩阵后下发到车载终端供其使用，也可以是车载终端内置的校准装置来自行进行校准计算，而无需使用到服务器，采用任意实施方式，均可达到本发明的目的，因此，不应用于限制本发明的保护范围。

当所述车载加速传感器的三轴自校准装置是服务器时，

所述服务器包括；

信息收集模块，用于接收由车载终端的通讯模块通过无线通讯网络发送来的车辆数据，

加速度校准模块，用于加速度校准向量的计算及有效性验证；

信息下发模块，用于将校准后的加速度校准向量通过无线通讯网络下发给车载终端；

而与其进行数据交互的所述车载终端则包括：

车辆位置采集模块，通过GPS定位芯片采集系统时间、车辆实时位置信息；

车辆OBD数据采集模块，通过车载OBD端口采集车辆发动机转速、车辆传感器车速等车辆数据；

加速度数据采集模块，通过加速度传感器采集车辆的三轴加速度数据，其三轴方向分别为：车辆垂直地面方向、车辆行驶方向、与车辆行驶方向水平面相垂直的方向；

通讯模块，将上述模块中采集的数据通过通讯模块发送给所述服务器。

所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本公开的范围(包括权利要求)被限于这些例子；在本发明的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，并存在如上所述的本发明的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。因此，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种车载加速传感器的三轴自校准方法，其特征在于，包括：

基于行程末尾车速为0时的原始加速度数据，确定校准后的z轴方向；

根据校准后的z轴方向及原点，确定校准后的x-y平面；

将原始加速度数据投影到校准后的x-y平面；

删除校准后的x-y平面上原始加速度数据的投影数据的密集区域；

基于剩余的原始加速度数据的投影数据，计算得到校准后的y轴负向；

根据校准后的y轴负向，得到校准后的坐标系下的x-y坐标；

计算得到加速度数据校准矩阵；

原始加速度数据乘以所述加速度数据校准矩阵，即为校准后的加速度数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于行程末尾车速为0时的原始加速度数据，确定校准后的z轴方向的步骤包括：

根据GPS数据里上传时间确定行程最后若干秒的原始加速度数据，并从中筛选出其中车速为0的数据点，将这些数据点的原始加速度数据做如下计算：

$\left\{\begin{array}{c}{c}_1=\underset{all}{\Σ}{x}_i\\ c_2=\underset{all}{\Σ}{y}_i\\ c_3=\underset{all}{\Σ}{z}_i\end{array}\right.$

最终，校准后的z轴的方向向量为

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将原始加速度数据投影到校准后的x-y平面的步骤包括：

由于只确定了z轴的方向向量，因此对于原始的三维向量只能做z轴方向上的旋转变换，因此，在x-y平面上，设x轴的方向向量为y轴的方向向量为并且有如下关系成立：

此时，假定有下式成立：

即：

$\{\begin{array}{c}{b}_1-\frac{c_1}{c_3}{b}_3=0\\ c_1{b}_1+c_2{b}_2+c_3{b}_3=0\end{array},$

可得：

计算原始加速度数据在新的坐标系下的坐标：

P′＝P·R

其中，基于校准后的z轴的变换矩阵R：

并将基于校准后的z轴的变换矩阵R单位化得到基于校准后的z轴的单位化变换矩阵

基于所述基于校准后的z轴的单位化变换矩阵和原始加速度数据，即可得到在校准后的x-y平面上的原始加速度数据的投影数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于剩余的原始加速度数据的投影数据，计算得到校准后的y轴负向的步骤包括：

计算删除数据密集区域后的投影数据的重心，并以重心和原点的连线为初始切分直线，以第一弧度值为单位，将数据分为360度/第一弧度值个扇形区域；

计算每个扇形区域内的点的个数，其中分布最多的区域为y轴负向所在区域；

计算y轴负向所在区域内所有向量的和向量，拟合后并以此作为校准后的y轴方向。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据校准后的y轴负向，得到校准后的坐标系下的x-y坐标的步骤包括：

在得到y轴负向的斜率k后，将x-y平面的坐标轴进行旋转，得到原始加速度数据在校准后坐标系的x-y坐标，旋转变换公式如下：

$P_{(x,y)}^{\′}=P_{(x,y)}\·T_{(x,y)}=P_{(x,y)}\left[\begin{array}{cc}\frac{k}{\sqrt{1+k^2}}& \frac{1}{\sqrt{1+k^2}}\\ -\frac{1}{\sqrt{1+k^2}}& \frac{k}{\sqrt{1+k^2}}\end{array}\right].$

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述计算得到加速度数据校准矩阵的步骤包括：

求出加速度数据校准矩阵中的变换矩阵R^* _(x,y)如下：

${R^{*}}_{(x,y)}={\stackrel{\‾}{R}}_{(x,y)}\·T_{(x,y)}=\left[\begin{array}{cc}\frac{1}{\sqrt{1+\frac{{c_1}^2}{{c_3}^2}}}& \frac{1}{\sqrt{1+\frac{{c_3}^2}{{c_1}^2}+\frac{{({c_1}^2+{c_3}^2)}^2}{{c_1}^2{c_2}^2}}}\\ 0& \frac{-\frac{{c_1}^2+{c_3}^2}{c_1{c}_2}}{\sqrt{1+\frac{{c_3}^2}{{c_1}^2}+\frac{{({c_1}^2+{c_3}^2)}^2}{{c_1}^2{c_2}^2}}}\\ \frac{-\frac{c_1}{c_3}}{\sqrt{1+\frac{{c_1}^2}{{c_3}^2}}}& \frac{\frac{c_3}{c_1}}{\sqrt{1+\frac{{c_3}^2}{{c_1}^2}+\frac{{({c_1}^2+{c_3}^2)}^2}{{c_1}^2{c_2}^2}}}\end{array}\right]\left[\begin{array}{cc}\frac{k}{\sqrt{1+k^2}}& \frac{1}{\sqrt{1+k^2}}\\ -\frac{1}{\sqrt{1+k^2}}& \frac{k}{\sqrt{1+k^2}}\end{array}\right]$

将变换矩阵R^* _(x,y)单位化得到单位化变换矩阵

最终的加速度数据校准矩阵为：

${R^{*}}_{(x,y,z)}=\left[\begin{array}{cc}& \frac{c_1}{\sqrt{{c_1}^2+{c_2}^2+{c_3}^2}}\\ {\stackrel{\‾}{R}}_{(x,y)}^{*}& \frac{c_2}{\sqrt{{c_1}^2+{c_2}^2+{c_3}^2}}\\ & \frac{c_3}{\sqrt{{c_1}^2+{c_2}^2+{c_3}^2}}\end{array}\right].$

7.一种车载加速传感器的三轴自校准装置，其特征在于，包括：

z轴校准模块，用于基于行程末尾车速为0时的原始加速度数据，确定校准后的z轴方向；

x-y平面确定模块，用于根据校准后的z轴方向及原点，确定校准后的x-y平面；

y轴校准模块，用于将原始加速度数据投影到校准后的x-y平面；删除校准后的x-y平面上原始加速度数据的投影数据的密集区域；基于剩余的原始加速度数据的投影数据，计算得到校准后的y轴负向；

x轴校准模块，用于根据校准后的y轴负向，得到校准后的坐标系下的x-y坐标；

校准矩阵计算模块，用于计算得到加速度数据校准矩阵；

校准数据计算模块，用于将原始加速度数据乘以所述加速度数据校准矩阵，得到校准后的加速度数据。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述z轴校准模块具体用于：

根据GPS数据里上传时间确定行程最后若干秒的原始加速度数据，并从中筛选出其中车速为0的数据点，将这些数据点的原始加速度数据做如下计算：

$\left\{\begin{array}{c}{c}_1=\underset{all}{\Σ}{x}_i\\ c_2=\underset{all}{\Σ}{y}_i\\ c_3=\underset{all}{\Σ}{z}_i\end{array}\right.$

最终，校准后的z轴的方向向量为

9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述y轴校准模块具体用于：

由于只确定了z轴的方向向量，因此对于原始的三维向量只能做z轴方向上的旋转变换，因此，在x-y平面上，设x轴的方向向量为y轴的方向向量为并且有如下关系成立：

此时，假定有下式成立：

即：

$\{\begin{array}{c}{b}_1-\frac{c_1}{c_3}{b}_3=0\\ c_1{b}_1+c_2{b}_2+c_3{b}_3=0\end{array},$

可得：

计算原始加速度数据在新的坐标系下的坐标：

P′＝P·R

其中，基于校准后的z轴的变换矩阵R：

并将基于校准后的z轴的变换矩阵R单位化得到基于校准后的z轴的单位化变换矩阵

基于所述基于校准后的z轴的单位化变换矩阵和原始加速度数据，即可得到在校准后的x-y平面上的原始加速度数据的投影数据。

10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述y轴校准模块还具体用于：

计算删除数据密集区域后的投影数据的重心，并以重心和原点的连线为初始切分直线，以第一弧度值为单位，将数据分为360度/第一弧度值个扇形区域；

计算每个扇形区域内的点的个数，其中分布最多的区域为y轴负向所在区域；

计算y轴负向所在区域内所有向量的和向量，拟合后并以此作为校准后的y轴方向；

和/或，

所述x轴校准模块具体用于：

在得到y轴负向的斜率k后，将x-y平面的坐标轴进行旋转，得到原始加速度数据在校准后坐标系的x-y坐标，旋转变换公式如下：

$P_{(x,y)}^{\′}=P_{(x,y)}\·T_{(x,y)}=P_{(x,y)}\left[\begin{array}{cc}\frac{k}{\sqrt{1+k^2}}& \frac{1}{\sqrt{1+k^2}}\\ -\frac{1}{\sqrt{1+k^2}}& \frac{k}{\sqrt{1+k^2}}\end{array}\right];$

和/或，

所述校准矩阵计算模块具体用于：

求出加速度数据校准矩阵中的变换矩阵R^* _(x,y)如下：

${R^{*}}_{(x,y)}={\stackrel{\‾}{R}}_{(x,y)}\·T_{(x,y)}=\left[\begin{array}{cc}\frac{1}{\sqrt{1+\frac{{c_1}^2}{{c_3}^2}}}& \frac{1}{\sqrt{1+\frac{{c_3}^2}{{c_1}^2}+\frac{{({c_1}^2+{c_3}^2)}^2}{{c_1}^2{c_2}^2}}}\\ 0& \frac{-\frac{{c_1}^2+{c_3}^2}{c_1{c}_2}}{\sqrt{1+\frac{{c_3}^2}{{c_1}^2}+\frac{{({c_1}^2+{c_3}^2)}^2}{{c_1}^2{c_2}^2}}}\\ \frac{-\frac{c_1}{c_3}}{\sqrt{1+\frac{{c_1}^2}{{c_3}^2}}}& \frac{\frac{c_3}{c_1}}{\sqrt{1+\frac{{c_3}^2}{{c_1}^2}+\frac{{({c_1}^2+{c_3}^2)}^2}{{c_1}^2{c_2}^2}}}\end{array}\right]\left[\begin{array}{cc}\frac{k}{\sqrt{1+k^2}}& \frac{1}{\sqrt{1+k^2}}\\ -\frac{1}{\sqrt{1+k^2}}& \frac{k}{\sqrt{1+k^2}}\end{array}\right]$

将变换矩阵R^* _(x,y)单位化得到单位化变换矩阵

最终的加速度数据校准矩阵为：

${R^{*}}_{(x,y,z)}=\left[\begin{array}{cc}& \frac{c_1}{\sqrt{{c_1}^2+{c_2}^2+{c_3}^2}}\\ {\stackrel{\‾}{R}}_{(x,y)}^{*}& \frac{c_2}{\sqrt{{c_1}^2+{c_2}^2+{c_3}^2}}\\ & \frac{c_3}{\sqrt{{c_1}^2+{c_2}^2+{c_3}^2}}\end{array}\right].$