CN105912850B - 一种基于g-sensor的优化轨迹数据数据量的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明一种基于g‑sensor的优化轨迹数据数据量的方法，通过重力传感器，感知加速力的变化，通过判断加速度向量与偏移角度的变化的关系来判断车辆是否处于非直线行驶状态。本发明在终端行驶移动过程中，直线行驶时不需要频繁上报数据，只在每个转弯处上报数据，就完整地恢复了终端行驶轨迹。本发明判断方法简单，无需密集上报定位数据，节省了无线数据流量与资费。本发明判断简单、节省功耗。

Description

一种基于g-sensor的优化轨迹数据数据量的方法
技术领域
本发明涉及车辆智能控制领域，尤其涉及一种基于g-sensor的优化轨迹数据数据量的方法。
背景技术
随着科技进步，智能交通系统（Intelligent Transport System）与物联网技术正在飞速发展；现有的可实现震动报警、定位跟踪、轨迹查询等多功能为一体的车辆防盗定位，行车卫士等产品顺势而推出。
一般行车卫士的一项重要功能，就是对行车轨迹进行实时跟踪控制，它依靠车载传感器和控制算法选择，在直道路段上具有较高的规划精度和轨迹跟踪效果，达到了实时监控的目的。
然而，因为现有跟踪控制方法需要不断上报定位数据到服务器端。为了绘制连续的形式行驶轨迹，采集终端需要以比较密集的间隔上报定位数据，否则服务器端将很难恢复出完整连续的运动轨迹。
而目前存在一些关于汽车、人体的轨迹检测方。例如，公开号为CN 102495631 A的中国发明专利申请《一种无人驾驶车辆跟踪预定轨迹的智能控制方法》，公开号为CN103605362 A的中国发明专利申请《基于车辆轨迹多特征的运动模式学习及异常检测方法》都是关于汽车的轨迹检测方法，对于两轮车而言其算法过于复杂，并不适用。专利号为201410725027.7的中国专利《运动轨迹检测方法以及应用运动轨迹检测方法的相关设备》通过依据重力加速度传感器发送的三轴数据，计算得到矢量数据，由得到的矢量数据中提取用于表示用户迈步时所用力度大小和相邻两步所用的迈步时间的有效峰值，是用于测试人体运动轨迹的算法，也并不适用于两轮车的情形。
发明内容
本发明的发明目的是解决上述现有的行驶轨迹数据量的局限性，提供一种判断简单、节省功耗的基于g-sensor的优化轨迹数据量的方法。
本发明一种基于g-sensor的优化轨迹数据数据量的方法，包括以下步骤：
S1，设定加速度向量为G’，为重力加速向量和水平方向上的加速度向量的相加和， 重力加速向量为G，设减速加速度向量为ΔG，重力加速向量与减速加速度向量相加得到加 速度向量，即G’= G+ΔG，定义重力加速向量G与加速度向量G’空间上的夹角为ɵ；其中满足 |G’|= |G|/cosɵ. 符号|.|表示向量的幅值，读取重力传感器的读值为(x,y,z)，计算重力 加速向量G的幅值为|G| =；
S2，启动系统，矫正重力加速向量G的初始参数，记重力加速向量G的初始参数向量为 (,,)；则重力加速向量G与初始参数向量的夹角为ɵ’= arcos()；
S3，读取M+1次重力传感器的读值，计算得到M+1次的重力加速向量G，根据重力加 速向量G，计算|G’|与ɵ’ ，创建两组数列：W_|G’| = [，W_ɵ’ = [；其中，M<i，M和i属于正整数；表示计算得到的第i次加速度向量的幅 值；表示计算第i次重力传感器的读值得到的重力加速向量G与初始参数向量之间的向量 夹角；
S4，记录S3中所述的两组数列中最大值出现的位置为IndMax(|G’|)和IndMax(， 定义阈值Threshold ，当IndMax(|G’|)>IndMax(+Threshold，则判断车辆转弯；
S5，在S4中每个判断结果为转弯处上报数据。
采用以上结构后，本发明与现有技术相比，具有以下优点：
现有技术中为了绘制连续的形式行驶轨迹，采集终端需要以比较密集的间隔上报定位数据，每次移动终端上报定位数据，都需要消耗无线的数据流量、资费，同时需要消耗大量电量。本发明通过重力传感器，感知加速力的变化，通过判断加速度向量与偏移角度的变化的关系来判断车辆是否处于非直线行驶状态。本发明在终端行驶移动过程中，直线行驶时不需要频繁上报数据，只在每个转弯处上报数据，就完整地恢复了终端行驶轨迹。本发明判断方法简单，无需密集上报定位数据，节省了无线数据流量与资费。
附图说明
图1是本发明平面a加速度变化分析图。
图2是本发明平面b加速度变化分析图。
图3是本发明加速度向量幅值|G’|与加速度向量G’的夹角为ɵ’曲线变化图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明。
本发明一种基于g-sensor的优化轨迹数据数据量的方法，包括以下步骤：
S1，设定加速度向量为G’，为重力加速向量和水平方向上的加速度向量的相加和， 重力加速向量为G，设减速加速度向量为ΔG，重力加速向量与减速加速度向量相加得到加 速度向量，即G’= G+ΔG，定义重力加速向量G与加速度向量G’空间上的夹角为ɵ；其中满足 |G’|= |G|/cosɵ. 符号|.|表示向量的幅值，读取重力传感器的读值为(x,y,z)，计算重力 加速向量G的幅值为|G| = ；
S2，启动系统，矫正重力加速向量G的初始参数，记重力加速向量G的初始参数向量为(,,)；则重力加速向量G与初始参数向量的夹角为ɵ’= arcos()；
S3，读取M+1次重力传感器的读值，计算得到M+1次的重力加速向量G，根据重力加 速向量G，计算|G’|与ɵ’ ，创建两组数列：W_|G’| = [，W_ɵ’ = [；其中，M<i，M和i属于正整数；表示计算得到的第i次加速度向量的幅 值；表示计算第i次重力传感器的读值得到的重力加速向量G与初始参数向量之间的向量 夹角；
S4，记录S3中所述的两组数列中最大值出现的位置为IndMax(|G’|)和IndMax(， 定义阈值Threshold ，当IndMax(|G’|)>IndMax(+Threshold，则判断车辆转弯；
S5，在S4中每个判断结果为转弯处上报数据。
如图1-2所示，以直线行驶方向和重力方向建立平面a，垂直于直线行驶方向建立平面b。
在直线行驶过程中，加速度变化主要发生在平面a上。如上图示1所示，减速过程，设减速加速度向量为ΔG，重力加速向量与减速加速度向量相加得到加速度向量G’= G+ΔG; 其中满足|G’|= |G|/cosɵ. 符号|.|表示向量的幅值，ɵ表示在平面a内加速度向量G’与重力加速向量G之间的夹角。
在转弯过程中，加速度主要在平面b发生变化。由力学分析可知，同样满足|G’|=|G|/cosɵ。但是在转弯过程中，车辆会发生角度为ɵ’的倾斜,相当于重力传感器的坐标(x,y,z)发生了角度ɵ’的旋转。在稳定的转弯过程中，重力传感器并不容易发现G’向量的角度已经有了一个ɵ’的偏移。
如图3所示，在转弯过程中，从开始直线行驶到稳定转弯。G’由G值增加到G/cosɵ,直线行驶与稳定转弯都是稳定的过程，所以ɵ’在这两个状态下近似为0。选取ɵ’最大值位置与|G’|最大值位置来判断是否是转弯过程。当Max(ɵ’)位置与Max(|G’ |)趋势接近同步时，则认为是直线行驶。当Max(ɵ’)与Max(|G’ |)距离较大时则认为是转弯过程。
在系统第一次启动时，需要矫正G值，包括G值的数值与方向。存储为(), 后续每次G-sensor读值(),根据以上两公式计算G’与ɵ’。
当IndMax(|G’|)>IndMax(+Threshold，则判断车辆转弯。其他状态则认为车辆 近似直行。上层软件可根据车辆转弯信息调整定位信息的上报策略，进而优化数据传输流 量。
以上仅就本发明的最佳实施例作了说明，但不能理解为是对权利要求的限制。本发明不仅限于以上实施例，凡在本发明独立权利要求的保护范围内所作的各种变化均在本发明的保护范围内。

Claims (1)

1.一种基于g-sensor的优化轨迹数据数据量的方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1，设定加速度向量为G’，为重力加速向量和水平方向上的加速度向量的相加和，重力加速向量为G，设减速加速度向量为ΔG，重力加速向量与减速加速度向量相加得到加速度向量，即G’= G+ΔG，定义重力加速向量G与加速度向量G’空间上的夹角为ɵ；其中满足|G’|= |G|/cosɵ， 符号|.|表示向量的幅值，读取重力传感器的读值为(x,y,z)，计算重力加速向量G的幅值为|G| = ；
S2，启动系统，矫正重力加速向量G的初始参数，记重力加速向量G的初始参数向量为(,,)；则重力加速向量G与初始参数向量的夹角为ɵ’= arcos()；
S3，读取M+1次重力传感器的读值，计算得到M+1次的重力加速向量G，根据重力加速向量G，计算|G’|与ɵ’，创建两组数列：W_|G’| = [，W_ɵ’ = [；其中，M<i，M和i属于正整数；表示计算得到的第i次加速度向量的幅值；表示计算第i次重力传感器的读值得到的重力加速向量G与初始参数向量之间的向量夹角；
S4，记录S3中所述的两组数列中最大值出现的位置为IndMax(|G’|)和IndMax(，定义阈值Threshold ，当IndMax(|G’|)>IndMax(+Threshold，则判断车辆转弯；
S5，在S4中每个判断结果为转弯处上报数据。
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