CN105973234A - 一种汽车行驶状态预警方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种汽车行驶状态预警方法，包括步骤：依据所接收的传感器信息预判断汽车行驶状态；依据所述汽车行驶状态修正汽车行驶状态特征值；依据所修正的汽车行驶状态特征值输出预警信息。由上，通过解析传感器在汽车行驶过程中的所有采集的数据，计算出不同汽车在不同状态下的汽车行驶状态特征值，将所述汽车行驶状态特征值作为预警的判据，据此输出预警信息以提示驾驶员汽车的潜在危险。

Description

一种汽车行驶状态预警方法

技术领域

本发明涉及汽车安全领域，特别涉及一种汽车行驶状态预警方法。

背景技术

对于汽车运动姿态的实时准确测量是进行汽车底盘综合控制和对汽车操纵稳定性与主动安全性进行评价的前提和基础。由于传统的采用机械转子陀螺构成机械平台来测量汽车姿态的方法具有体积大、质量重、安装繁琐以及使用不便等缺陷，使其在汽车上的应用收到了很大限制。随着汽车电子技术的发展，军用传感器得到了迅猛发展，其中最为典型的就是集成微机电子系统传感器，其具有体积小、质量轻、响应快、灵敏度高、低能高、高功率等优势，在汽车上得到广泛使用。

而集成微机电子系统传感器大多以重力加速度计做为姿态传感器，测量汽车与水平面的俯仰和横滚角，这样测量汽车静态的夹角比较准确，而汽车载姿态有其特殊性，需要反映汽车运动物体的实时姿态，由于加速度计是敏感物体加速度的传感器，这导致汽车在加速启动或突然刹车时有一个较大的加速度，换算成俯仰角角度大概在10度左右，直接导致了汽车在启动和刹车时，不能真实的反映汽车姿态。图1和图2即反映了汽车在启动和刹车时俯仰角的瞬时变化。

发明内容

本申请提供一种汽车行驶状态预警方法，通过解析传感器在汽车行驶过程中的所有采集的数据，计算出不同汽车在不同状态下的汽车行驶状态特征值，将所述汽车行驶状态特征值作为预警的判据，据此输出预警信息以提示驾驶员汽车的潜在危险。

所述汽车行驶状态预警方法包括步骤：

依据所接收的传感器信息预判断汽车行驶状态；

依据所述汽车行驶状态修正汽车行驶状态特征值；

依据所修正的汽车行驶状态特征值输出预警信息。

由上，通过解析传感器在汽车行驶过程中的所有采集的数据，计算出不同汽车在不同状态下的汽车行驶状态特征值，将所述汽车行驶状态特征值作为预警的判据，据此输出预警信息以提示驾驶员汽车的潜在危险。

可选的，步骤A中，所述汽车行驶状态包括：低速行驶状态、颠簸行驶状态、频繁上下坡行驶状态或频繁加速减速行驶状态。

可选的，步骤B中，所述汽车行驶状态特征值包括：航向角Ψ、俯仰角γ、横滚角θ、左转加速度axj和右转加速度ayj。

可选的，当步骤A预判断为低速行驶状态时，

步骤B中修正汽车行驶状态特征值中的俯仰角γ和横滚角θ。

可选的，步骤B中，计算所述俯仰角和横滚角采用以下公式：Ex＝a(sinγ-cosθ)+m(Ey+Ez)；Ez＝a(sinθ-cosγ)+m(Ey+Ex)；

式中Ex、Ey、Ez分别表示X轴、Y轴、Z轴的磁偏量，a、m分别表示比例系数。

由上，由于低速行驶，加速度计所测量出的左转加速度和右转加速度有效，需对航向角Ψ、俯仰角γ和横滚角θ进行修正。进一步的，在低速行驶过程中，航向角Ψ为标准值，由此仅需计算俯仰角γ和横滚角θ，由于磁的低频率特性，波特率约为10帧/秒，故采信磁偏量计算俯仰角γ和横滚角θ。

可选的，当步骤A预判断为颠簸行驶状态时，

步骤B中修正汽车行驶状态特征值中的航向角Ψ、俯仰角γ和横滚角θ。

可选的，步骤B中，修正汽车行驶状态特征值中的航向角Ψ、俯仰角γ和横滚角θ采用以下公式

Gx1＝gx-Lyx*gy-Lzx*gz；

Gx1＝Gx1-(CCS[0][0]*cos(north_angle*PI/180.0)*cos(latitude*PI/180.0)*Wie/3600.0+CCS[1][0]*sin(latitude*PI/180.0)*Wie/3600.0+CCS[2][0]*sin(north_angle*PI/180.0)*cos(latitude*PI/180.0)*Wie/3600.0)；

Gy1＝gy-Lxy*gx-Lzy*gz；

Gy1＝Gy1-(CCS[0][1]*cos(north_angle*PI/180.0)*cos(latitude*PI/180.0)*Wie/3600.0+CCS[1][1]*sin(latitude*PI/180.0)*Wie/3600.0+CCS[2][1]*sin(north_angle*PI/180.0)*cos(latitude*PI/180.0)*Wie/3600.0)；

Gz1＝gz-Lxz*gx-Lyz*gy；

Gz1＝Gz1-(CCS[0][2]*cos(north_angle*PI/180.0)*cos(latitude*PI/180.0)*Wie/3600.0+CCS[1][2]*sin(latitude*PI/180.0)*Wie/3600.0+CCS[2][2]*sin(north_angle*PI/180.0)*cos(latitude*PI/180.0)*Wie/3600.0)；

式中CCS[][]表示陀螺姿态的方向余弦矩阵；

Gx1、Gy1、Gz1分别表示X轴、Y轴、Z轴的轴向角速率；

gx、gy、gz分别表示X轴、Y轴、Z轴的旋转角速率值；

Lyx*gy表示在机械安装中Y轴对X轴的动态影响、Lzx*gz表示在机械安装中Z轴对X轴的动态影响；

Lxy*gx表示在机械安装中X轴对Y轴的动态影响，Lzy*gz表示在机械安装中Z轴对Y轴的动态影响；

Lxz*gx表示在机械安装中X轴对Z轴的动态影响，Lzy*gz表示在机械安装中Y轴对Z轴的动态影响；

north_angle表示为对北向的夹角、latitude表示为纬度、Wie表示地球自转角速率、PI表示圆周率。

由上，速度较高时，采信陀螺姿态矩阵算法，其波特率更新达100帧/秒。进一步的，去除在机械安装中三轴间的动态影响，提高测量准确性。

可选的，当步骤A预判断为频繁上下坡行驶状态或频繁加速减速行驶状态时，

步骤B中修正汽车行驶状态特征值中的航向角、俯仰角、横滚角、左转加速度和右转加速度。

可选的，步骤B中，修正汽车行驶状态特征值中的航向角Ψ、俯仰角γ、横滚角θ、左转加速度axj和右转加速度ayj采用以下公式：

$\begin{array}{cc}T=\left[\begin{array}{ccc}{T}_{11}& T_{12}& T_{13}\\ T_{21}& T_{22}& T_{23}\\ T_{31}& T_{32}& T_{33}\end{array}\right]& \left\{\begin{array}{c}\mathrm{\Ψ}=t{g}^{-1}\left(\frac{T_{12}}{T_{22}}\right)\\ \mathrm{\θ}=\sin \left(T_{32}\right)\\ \mathrm{\γ}=t{g}^{-1}\left(\frac{T_{31}}{T_{T33}}\right)\end{array}\right.\end{array};$

cx*γ＝cx*ax*(0.5f-q2q2-q3q3)+ay*(q1q2-q0q3)+az(q1q3+q0q2)；

cy*θ＝cy*ax*(q1q2-q0q3)+ay*(q1q1-q3q3)+az(q2q3+q0q1)；

cz*Ψ＝cz*ax*(q1q3-q0q2)+az(q1q1+q2q3)；

$q_0=\frac{T22-T21}{T23};q_1=\frac{T33}{T31};q_2=\frac{T22+T23}{T31};q_3=\frac{T22}{T21};$

$axj=\arctan \left(\frac{ax}{\sqrt{ay*ay+az*az}}\right);ayj=\arctan \left(\frac{ay}{\sqrt{ax*ax+az*az}}\right);$

式中CCS[][]表示陀螺姿态的方向余弦矩阵；

cx、cy、cz分别表示X轴、Y轴、Z轴的标定系数；

ax、ay、az分别表示X轴、Y轴和Z轴方向的加速度；

f表示计算算法的过程量。

由上，当出现汽车是否频繁上下坡行驶或频繁加速减速行驶时，则属于最为复杂的路况，故传感器所采集的数据均无法采信，即对5个输出值分别进行修正。结合上述磁偏量计算公式和陀螺姿态矩阵修正上述5个输出值，由磁偏量计算公式提供初始值，由陀螺姿态矩阵提供积分。

可选的，步骤A包括：

依据所接收的汽车的对地行驶速度，当所述汽车的对地行驶速度小于汽车的对地行驶速阈值时，判断为低速行驶状态；

当所述汽车的对地行驶速度大于汽车的对地行驶速阈值时，依据所接收的X轴、Y轴和Z轴三个方向的加速度值，计算所述三个方向的加速度值均方根，当所述加速度值均方根小于加速度值均方根阈值时，判断为颠簸行驶状态；

当所述加速度值均方根小于加速度值均方根阈值时，依据所接收的俯仰角角速度值和横滚角速度值，计算俯仰角角速度值和横滚角速度值的角速度值均方根，当所述角速度值均方根小于角速度值均方根阈值时，判断为颠簸行驶状态；

当所述角速度值均方根大于角速度值均方根阈值时，判断为频繁上下坡行驶状态或频繁加速减速行驶状态。

由上，分别通过不同采集量判断汽车的行驶状态，从而分别修正不同汽车行驶状态特征值，已达到最佳预警。

附图说明

图1为未采用本发明方案时汽车在启动时俯仰角的瞬时变化；

图2为未采用本发明方案时汽车在刹车时俯仰角的瞬时变化；

图3为汽车行驶状态预警方法的流程图；

图4为采用本发明方案后汽车在启动时俯仰角的瞬时变化；

图5为采用本发明方案后汽车在刹车时俯仰角的瞬时变化。

具体实施方式

本发明所涉及的汽车行驶状态预警方法，通过解析传感器在汽车行驶过程中的所有采集的数据，计算出不同汽车在不同状态下的汽车行驶状态特征值，将所述汽车行驶状态特征值作为预警的判据，据此输出预警信息以提示驾驶员汽车的潜在危险。所述汽车行驶状态特征值包括：航向角Ψ、俯仰角γ、横滚角θ、左转加速度axj和右转加速度ayj。

本实施例中，设置于汽车上的各类传感器所采集的数据包括：加速度传感器所采集的X轴、Y轴和Z轴方向的加速度：ax、ay和az；

陀螺仪所采集的车辆围绕X轴、Y轴和Z轴轴向的旋转角速率值：gx、gy和gz；

磁阻传感器所采集的车辆与X轴、Y轴和Z轴的磁偏量：Ex、Ey和Ez；

上述坐标系的原点为汽车重心，X轴指向北，Y轴指向东，Z轴沿地垂线指向地，X轴、Y轴和Z轴构成右手坐标系。

如图1所述汽车行驶状态预警方法的流程图，具体包括：

步骤S10：预判断汽车是否低速行驶，若判断结果为否，则进入步骤S20，否则进入步骤S30。

当传感器采集到汽车的对地行驶速度是小于4.8km/h时，判定汽车为低速行驶，表明汽车的行驶姿态相对稳定，进入步骤S20。反之三个方向加计均方根是否大于设定值，汽车的对地行驶速度是高于4.8km/h时，汽车在较高速度下行驶，进入步骤S30。本步骤中，若以X轴方向的加速度ax为基准值，则X轴方向的加速度ax即为汽车的对地行驶速度。

步骤S20：修正计算俯仰角和横滚角。

由于速度小于4.8km/h时，则认为加速度计所测量出的左转加速度axj和右转加速度ayj有效。由此需对航向角Ψ、俯仰角γ和横滚角θ进行修正。

进一步的，在低速行驶过程中，航向角Ψ为标准值，由此仅需计算俯仰角γ和横滚角θ，由于磁的低频率特性，波特率约为10帧/秒，故采信磁偏量计算俯仰角γ和横滚角θ。

磁偏量计算公式为：Ex＝a(sinγ-cosθ)+m(Ey+Ez)、Ez＝a(sinθ-cosγ)+m(Ey+Ex)，式中a、m分别表示比例系数。最终通过上述两计算公式计算出俯仰角γ和横滚角θ，结合通过传感器检测到的左转加速度axj、右转加速度ayj和航向角Ψ一并输出，跳转至步骤S70。

步骤S30：在汽车非低速行驶状态下，预判断汽车行驶是否颠簸。

判断路面是否颠簸主要依据是X轴、Y轴和Z轴三个方向的加速度计均方根是否大于阈值，若大于阈值，则表示汽车行驶颠簸，进入步骤S50，否则进入步骤S40。

本步骤所采用的公式为即M大于阈值时，表示路面颠簸。

步骤S40：修正计算航向角Ψ、俯仰角γ和横滚角θ。

车速大于4.8km/h时，若仍采用磁偏量计算，则导致其更新数据无法适应高速情况，此时需采信陀螺姿态矩阵算法，其波特率更新达100帧/秒。

陀螺姿态的方向余弦矩阵表示为：

$\begin{array}{cc}T=\left[\begin{array}{ccc}{T}_{11}& T_{12}& T_{13}\\ T_{21}& T_{22}& T_{23}\\ T_{31}& T_{32}& T_{33}\end{array}\right]& \left\{\begin{array}{c}\mathrm{\Ψ}=t{g}^{-1}\left(\frac{T_{12}}{T_{22}}\right)\\ \mathrm{\θ}=\sin \left(T_{32}\right)\\ \mathrm{\γ}=t{g}^{-1}\left(\frac{T_{31}}{T_{T33}}\right)\end{array}\right.\end{array}.$

陀螺姿态矩阵算法表示为：Gx1＝gx-Lyx*gy-Lzx*gz，式中Gx1表示待求解的X轴向的角速率，gx表示传感器所检测的X旋转角速率值，Lyx*gy表示在机械安装中Y轴对X轴的动态影响，Lzx*gz表示在机械安装中Z轴对X轴的动态影响。

进一步的，还需去除纬度和北向分量对待求解的X轴向的角速率影响，计算式表示为：

Gx1＝Gx1-(CCS[0][0]*cos(north_angle*PI/180.0)*cos(latitude*PI/180.0)*Wie/3600.0+CCS[1][0]*sin(latitude*PI/180.0)*Wie/3600.0+CCS[2][0]*sin(north_angle*PI/180.0)*cos(latitude*PI/180.0)*Wie/3600.0)，式中north_angle表示为对北向的夹角、latitude表示为纬度、Wie表示地球自转角速率、PI表示圆周率。

通过上述两组计算式即可求出X轴向的角速率Gx1，通过对X轴向的角速率Gx1积分，即求得修正后的俯仰角γ。

采用公式Gy1＝gy-Lxy*gx-Lzy*gz，式中Gy1表示待求解的Y轴向的角速率，gy表示传感器所检测的Y轴旋转角速率值，Lxy*gx表示在机械安装中X轴对Y轴的动态影响，Lzy*gz表示在机械安装中Z轴对Y轴的动态影响。

去除纬度和北向分量对待求解的Y轴向的角速率影响，计算式表示为：

Gy1＝Gy1-(CCS[0][1]*cos(north_angle*PI/180.0)*cos(latitude*PI/180.0)*Wie/3600.0+CCS[1][1]*sin(latitude*PI/180.0)*Wie/3600.0+CCS[2][1]*sin(north_angle*PI/180.0)*cos(latitude*PI/180.0)*Wie/3600.0)。通过上述两组计算式即可求出Y轴向的角速率Gy1，通过对Y轴向的角速率Gy1积分，即求得修正后的横滚角θ。

同理，采用公式Gz1＝gz-Lxz*gx-Lyz*gy，式中Gz1表示待求解的Z轴向的角速率，gz表示传感器所检测的Z轴旋转角速率值，Lxz*gx表示在机械安装中X轴对Z轴的动态影响，Lzy*gz表示在机械安装中Y轴对Z轴的动态影响。

去除纬度和北向分量对待求解的Z轴向的角速率影响，计算式表示为：

Gz1＝Gz1-(CCS[0][2]*cos(north_angle*PI/180.0)*cos(latitude*PI/180.0)*Wie/3600.0+CCS[1][2]*sin(latitude*PI/180.0)*Wie/3600.0+CCS[2][2]*sin(north_angle*PI/180.0)*cos(latitude*PI/180.0)*Wie/3600.0)。通过上述两组计算式即可求出Z轴向的角速率Gz1，通过对Z轴向的角速率Gz1积分，即求得修正后的航向角Ψ。

将所修正后的俯仰角γ、横滚角θ和航向角Ψ，以及有传感器采集到的左转加速度axj、右转加速度ayj一并输出，跳转至步骤S70。

步骤S50：预判断汽车是否频繁上下坡行驶或频繁加速减速行驶。

判断频繁上下坡或加速减速主要依据是俯仰角角速度和横滚角速度的均方根是否大于设定值，若是，则表示汽车频繁上下坡或加速减速运行，进入步骤S60；否则返回步骤S40。

本步骤所采用的公式为即N大于阈值时，表示汽车是否频繁上下坡行驶或频繁加速减速行驶。

步骤S60：修正计算航向角Ψ、俯仰角γ、横滚角θ、左转加速度axj和右转加速度ayj。

当出现汽车是否频繁上下坡行驶或频繁加速减速行驶时，则属于最为复杂的路况，故传感器所采集的数据均无法采信，即对5个输出值分别进行修正。

本实施例中，采用结合四元素算法，采用组合姿态矩阵，结合上述磁偏量计算公式和陀螺姿态矩阵修正上述5个输出值，由磁偏量计算公式提供初始值，由陀螺姿态矩阵提供积分，其表达式为：

cx*γ＝cx*ax*(0.5f-q₂q₂-q₃q₃)+ay*(q₁q₂-q₀q₃)+az(q₁q₃+q₀q₂)；

cy*θ＝cy*ax*(q₁q₂-q₀q₃)+ay*(q₁q₁-q₃q₃)+az(q₂q₃+q₀q₁)；

cz*Ψ＝cz*ax*(q₁q₃-q₀q₂)+az(q₁q₁+q₂q₃)；

四元素的求解方程组表示为：

式中f表示计算算法的过程量，cx、cy、cz分别表示X轴、Y轴、Z轴的标定系数。

采用上述计算式分别求得俯仰角γ、横滚角θ和航向角Ψ，以及X轴、Y轴和Z轴方向的加速度ax、ay和az，进一步的，依据上述三个加速度值计算左转加速度axj和右转加速度ayj，

最终，将所修正后的俯仰角γ、横滚角θ、航向角Ψ、左转加速度axj和右转加速度ayj一并输出，跳转至步骤S70。

步骤S70：依据计算结果输出预警提示信息。

本步骤接收到步骤S20，步骤S40或步骤S60所输出的俯仰角γ、横滚角θ和航向角Ψ、左转加速度axj和右转加速度ayj，依据上述五个数据计算出汽车的实时姿态，并转换为语音信息输出。进一步的，还存储有不同情况下各项数据的标准值，某一数据超出标准值是，通过语音信息进行报警。所述将俯仰角γ、横滚角θ和航向角Ψ、左转加速度axj和右转加速度ayj计算汽车姿态属于现有技术，本实施例不再对其进行赘述。

进一步的，还可在驾驶舱内设置有空气质量传感器，以检测驾驶舱的空气质量，并通过语音输出。

图4和图5所示即为经过本实施例方案修正后的汽车启动时俯仰角的瞬时变化，可见，经过本实施例方案修正后，消除了汽车在加速启动或突然刹车时由于加速度导致的俯仰角角度变化。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，总之凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种汽车行驶状态预警方法，其特征在于，包括步骤：

A、依据所接收的传感器信息预判断汽车行驶状态；

B、依据所述汽车行驶状态修正汽车行驶状态特征值；

C、依据所修正的汽车行驶状态特征值输出预警信息；

步骤A中，所述汽车行驶状态包括：低速行驶状态、颠簸行驶状态、频繁上下坡行驶状态或频繁加速减速行驶状态；

步骤B中，所述汽车行驶状态特征值包括：航向角Ψ、俯仰角γ、横滚角θ、左转加速度axj和右转加速度ayj；

当步骤A预判断为低速行驶状态时，

步骤B中修正汽车行驶状态特征值中的俯仰角γ和横滚角θ；

步骤B中，计算所述俯仰角和横滚角采用以下公式：Ex＝a(sinγ-cosθ)+m(Ey+Ez)；Ez＝a(sinθ-cosγ)+m(Ey+Ex)；

式中Ex、Ey、Ez分别表示X轴、Y轴、Z轴的磁偏量，a、m分别表示比例系数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤A包括：

依据所接收的汽车的对地行驶速度，当所述汽车的对地行驶速度小于汽车的对地行驶速阈值时，判断为低速行驶状态；

当所述汽车的对地行驶速度大于汽车的对地行驶速阈值时，依据所接收的X轴、Y轴和Z轴三个方向的加速度值，计算所述三个方向的加速度值均方根，当所述加速度值均方根小于加速度值均方根阈值时，判断为颠簸行驶状态；

当所述加速度值均方根小于加速度值均方根阈值时，依据所接收的俯仰角角速度值和横滚角速度值，计算俯仰角角速度值和横滚角速度值的角速度值均方根，当所述角速度值均方根小于角速度值均方根阈值时，判断为颠簸行驶状态；

当所述角速度值均方根大于角速度值均方根阈值时，判断为频繁上下坡行驶状态或频繁加速减速行驶状态。