CN109001488B - 一种车辆位置监控的静止运动的检测方法及检测系统 - Google Patents

Abstract

本发明适用于车辆位置监控系统，提供了一种车辆位置监控的静止运动的检测方法及检测系统，该车辆位置监控的静止运动的检测方法包括以下步骤：获取车辆的测量加速度；对所述测量加速度进行误差值消除、重力加速度分量消除得到真实加速度；根据预设算法并结合所述真实加速度判断车辆是否处于静止状态。本发明的车辆位置监控的静止运动的检测方法可以准确地判断车辆是否真实处于静止状态。

Description

一种车辆位置监控的静止运动的检测方法及检测系统

技术领域

本发明属于车辆无线监控技术，尤其涉及一种车辆位置监控的静止运动的检测方法及检测系统。

背景技术

卫星定位系统包括三大部分：空间卫星、地面监控系统和用户卫星信号接收机。卫星定位的基本原理为：卫星不断的发射自身的星历参数和时间信息，用户卫星信号接收机接收到信号后，根据三角公式计算可以得到接收机的位置。三颗卫星可进行2D定位，即经度和纬度的定位；四颗卫星则可进行3D定位，即经度、纬度及高度的定位。通过接收机不断地更新接收信息，就可以计算出移动方向和速度。

目前，在国内用于车辆监控的卫星定位系统主要有：北斗卫星定位系统、美国GPS卫星定位系统。在理想情况下，通过卫星定位系统可以获得所在位置的精确经纬度。但在实际使用当中，在车辆静止时会在监控屏幕上显示监控车辆左右摇摆的情况。出现车辆左右摇摆是由于卫星定位漂移，卫星的定位漂移导致了对车辆的监控情况不准确。

卫星定位漂移对于车辆监控应用方面的不利影响有：

影响电子围栏功能。电子围栏是车辆监控应用中的重要功能，通过在电子地图上圈定行程路线、停车场和作业面等范围，一旦车辆驶出和驶入范围时将触发车辆监控平台相应功能。卫星定位漂移情况会严重影响系统电子围栏功能的正常判断。比如车辆停在电子围栏边界处时出现漂移会触发系统上车辆移动出电子围栏的判断。

影响轨迹连续性分析。轨迹分析是车辆监控系统上对驾驶员驾驶行为分析的重要方式，卫星定位漂移情况会给轨迹数据带来负面影响，降低了系统对驾驶员驾驶行为的评判值。

影响基于卫星定位数据的里程统计。系统会依据车辆定位系统上传的卫星定位数据来计算车辆行驶里程，而卫星定位飘移会影响到计算结果的正确性，从而导致计算出的行驶里程超出实际的行驶里程。

影响到GPS定位精度的因素主要有：大气层的影响，主要是指电离层和对流层对GPS信号的延迟；卫星时钟误差；星历误差，即卫星轨道误差；人为因素。从以上因素可以看出，从卫星定位系统本身是解决不了卫星定位漂移的问题。因此对卫星定位漂移的问题只能通过其它途径去解决。

车辆的定位监控系统中，一般需要测量被监控车辆的加速度，而加速度传感器是比较常见的一种测量加速度的传感器。以往单独使用加速度传感器的方法大多是在良好的测试环境下进行，没有考虑到路面颠簸和车辆点火未启动时车身的抖动，如风扇开启、发动机振动等，从而导致加速度传感器用于车辆状态判断上效果不佳。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于提供一种车辆位置监控的静止运动的检测方法及检测系统，旨在解决车辆无线监控中卫星定位漂移的问题。

本发明是这样实现的，一种车辆位置监控的静止运动的检测方法，包括以下步骤：

获取车辆的测量加速度；

对所述测量加速度进行误差值消除、重力加速度分量消除得到真实加速度；

根据预设算法并结合所述真实加速度判断车辆是否处于静止状态。

在上述技术方案的基础上，获取车辆的加速度值具体包括以下步骤：

采用三轴加速度传感器获取车辆的x、y、z三轴的加速度值。

结合上述各技术方案，所述误差值包括累计误差值、器件误差值和随机误差值，对所述测量加速度进行误差值消除、重力加速度分量消除得到真实加速度包括如下步骤：

对测量加速度分别进行累计误差值消除、器件误差值消除和随机误差值消除；

对重力加速度沿x、y、z三轴进行分解，得到三轴上的重力加速度分量；

所述真实加速度采用公式a_out＝f(a_in-A_error)-gcosθ计算得到，其中，a_out表示真实加速度，a_in表示测量加速度，A_error表示器件误差值，g表示重力加速度，cosθ表示重力加速度与相应的x、y、z轴的夹角的余弦，f表示卡尔曼滤波处理函数。

结合上述各个技术方案，所述器件误差值消除包括以下步骤：

将测量器件水平放置，使静态情况下零输入；

在所述静态情况下采集三轴加速度值以及采样的次数；

根据所述三轴加速度值和所述采样的次数计算测量器件的器件误差；

将所述测量加速度减去所述器件误差；

所述随机误差值消除采用卡尔曼滤波的方式消除。

与上述各个技术方案相结合，所述根据预设算法并结合所述真实加速度判断车辆是否处于静止状态具体包括以下步骤：

计算真实加速度在x、y、z三个轴上各轴的相邻两次加速度变化值，设为Ax、Ay、Az；

判断三个轴上的加速度变化值Ax、Ay、Az是否同时小于预设的阈值，若是，则为静止状态，若否，则为运动状态。

与上述各个技术方案相结合，所述根据预设算法并结合所述真实加速度判断车辆是否处于静止状态还包括以下步骤：

判断三个轴上的加速度变化值Ax、Ay、Az同时小于预设的阈值的持续次数是否达到预设次数，若是则为静止状态，若否则为运动状态。

与上述各个技术方案相结合，当判断为运动状态时，所述检测方法还包括以下步骤：

若z轴的加速度变化值Az在预设次数满足预设值，则为振动状态；

若y轴的加速度变化值Ay的预设次数满足预设值，则为运动振动，否则为静止振动。

本发明还提供一种车辆位置监控的静止运动的检测系统，该检测系统包括：

采集模块，用于获取车辆的测量加速度；

预处理模块，对所述测量加速度进行误差值消除、重力加速度分量消除得到真实加速度；

判断模块，根据预设算法并结合所述真实加速度判断车辆是否处于静止状态。

在上述技术方案的基础上，所述采集模块为三轴加速度传感器，所述三轴加速度传感器用于获取车辆的x、y、z三轴的加速度值。

与上述技术方案相结合，所述误差值包括累计误差值、器件误差值和随机误差值，所述预处理模块包括：

第一预处理子单元，对测量加速度分别进行累计误差值消除、器件误差值消除和随机误差值消除；

第二预处理子单元，对重力加速度沿x、y、z三轴进行分解，得到三轴上的重力加速度分量；所述真实加速度采用公式a_out＝f(a_in-A_error)-gcosθ计算得到，其中，a_out表示真实加速度，a_in表示测量加速度，A_error表示器件误差值，g表示重力加速度，cosθ表示重力加速度与相应的x、y、z轴的夹角的余弦，f表示卡尔曼滤波处理函数。

与上述各个技术方案相结合，所述判断模块包括：

加速度计算子单元，计算真实加速度在x、y、z三个轴上各轴的相邻两次加速度变化值，设为Ax、Ay、Az；

第一判断子单元，判断三个轴上的加速度变化值Ax、Ay、Az是否同时小于预设的阈值，若是，则为静止状态，若否，则为运动状态。

与上述各个技术方案相结合，所述判断模块还包括：

第二判断子单元，判断三个轴上的加速度变化值Ax、Ay、Az同时小于预设的阈值的持续次数是否达到预设次数，若是则为静止状态，若否则为运动状态。

与上述各个技术方案相结合，所述检测系统还包括：

第三判断子单元，判断z轴的加速度变化值Az在预设次数是否满足预设值，是则为振动状态，否则为静止状态；

第四判断子单元，判断y轴的加速度变化值Ay的预设次数满足预设值，是则为运动振动，否则为静止振动。

本发明与现有技术相比，有益效果在于：本发明的车辆位置监控的静止运动的检测方法车辆位置监控的静止运动的检测方法及检测系统通过对采集到的测量加速度进行误差值消除和重力加速度分量消除，使得真实加速度没有受到外界因素的影响，对车辆是处于静止状态还是处于运动状态的判断更加准确；同时，在进行运动状态的判断过程中，采用了统计特性，根据连续多次的梯度变化来判断是静止还是运动，判断更加精确。

附图说明

图1是测量加速度与真实加速度之间的关系的示意图；

图2是本发明实施例提供的车辆位置监控的静止运动的检测方法的流程示意图；

图3是本发明静止运动检测的整体方案框图；

图4是传感器倾斜放置时的角度示意图；

图5是满足静止运动算法的流程图；

图6是实施例中部分跑车的振动状态数据图；

图7是加速度传感器在车内摆放方位的示意图；

图8是车辆处于振动状态和稳定状态的流程示意图；

图9是车辆运动状态判断的流程示意图；

图10是本发明实施例提供的车辆位置监控的静止运动的检测系统的模块示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

近年来随着汽车行驶记录仪硬件性能的提升，开始逐步在汽车行驶记录仪上应用先进算法对加速度传感器生成的原始数据进行处理和分析，从而得到满足车辆监控要求的结果，提升了监控系统的测量精度和提高了用户的满意度。本发明采用算法对加速度进行误差消除得到真实加速度，以及通过预设的算法根据真实加速度来判断车辆的运动状态，提高了判断的精度。

如图2所示，为本发明实施例提供的车辆位置监控的静止运动的检测方法的流程示意图。一种车辆位置监控的静止运动的检测方法，包括以下步骤：

S1、获取车辆的测量加速度。

车辆为监控平台需要监控的车辆，测量加速度一般通过安装在车辆内的器件来实时测量车辆的测量加速度，并对测量加速度实时上传到监控平台。

S2、对所述测量加速度进行误差值消除、重力加速度分量消除得到真实加速度。

由于器件本身的原因，测量加速度会存在各种误差，比如，测量误差、累计误差等。因此，为了使判断结果更加准确，需要对测量加速度进行误差处理。

S3、根据预设算法并结合所述真实加速度判断车辆是否处于静止状态。

由于采用单次的真实加速度判断车辆的运动状态会存在误差。比如，车辆真实处于静止状态，由于振动会误判为处于运动状态。在判断车辆的运动状态时，一般会进行多次加速度数据的采集，然后对采集到的测量加速度进行误差消除，以进一步判断车辆的运动状态。也就是说，预设算法根据连续多次采集到的加速度进行计算。

本发明的车辆位置监控的静止运动的检测方法通过采集车辆的加速度，并对加速度进行预处理，消除外界的影响，然后对预处理后的真实加速度按预设算法进行计算，即计算相邻的两个真实加速度的差值，将差值与预设的阈值进行比较，并在比较的持续次数都达到预设次数时，判断出车辆是处于运动状态还是处于静止状态。该方法能够排除外界因素的干扰，判断准确，为车辆的监控系统提供了可靠的数据，提高了监控系统的监控精度。

如图3所示是本发明静止运动检测的整体方案框图，从整体上来讲，加速度数据采集可以实时获取车辆前后、左右、上下三个方向的加速度值，在实时测量到的加速度值中包括了误差值。在数据预处理的过程中需要进行测量误差消除和重力分量消除，然后对预处理后的真实加速度按照预设算法对车辆的运动状态进行判断，也就是判断车辆是处于静止状态还是处于运动状态，监控平台再将判断车辆静止/运动进行反馈。

在上述实施例的基础上，获取车辆的加速度值具体包括以下步骤：采用三轴加速度传感器获取车辆的x、y、z三轴的加速度值。可以做如下定义：x轴为车辆的前后方向，y轴为车辆的左右方向，z轴为车辆的上下方向。采用加速度传感器测量加速度仅仅是其中的一个实施例，还可以使用其它的器件测量加速度。

加速度传感器基本上都是基于“比力”的原理，也就是重力加速度和运动加速度的和。因此实际测得的三轴x、y、z加速度值会受到重力加速度分量的影响，同时还存在一定的误差，如图1所示，测量加速度与真实加速度之间存在一定的关系，测量的三轴加速度值包括了真实的三轴加速度值、误差值和重力加速度分量。其中，误差值又包括测量误差和累计误差，测量误差又包括随机误差和器件误差。

由图1可知，所述误差值包括累计误差值、器件误差值和随机误差值，在计算真实加速度时，需要对累计误差值、器件误差值和随机误差值进行消除。累计误差一方面是由于采样损失引起的，由于在实际的工程，进行采样都是离散的，受限于采样精度，因此必然存在采样损失的问题，直接通过积分运算，会造成累计误差，一直向后传播；另一方面是对静止、运动状态处理不合理引起的，导致误差前向传播。测量误差主要是基于传感器读到的x、y、z三轴的加速度，受重力加速度分量、器件误差、随机误差等因素的影响。

对所述测量加速度进行误差值消除、重力加速度分量消除得到真实加速度包括如下步骤：

S21、对测量加速度分别进行累计误差值消除、器件误差值消除和随机误差值消除。

S22、对重力加速度沿x、y、z三轴进行分解，得到三轴上的重力加速度分量。

S23、所述真实加速度采用公式a_out＝f(a_in-A_error)-gcosθ计算得到，其中，a_out表示真实加速度，a_in表示测量加速度，A_error表示器件误差值，g表示重力加速度，cosθ表示重力加速度与相应的x、y、z轴的夹角的余弦，f表示卡尔曼滤波处理函数，卡尔曼滤波函数可以用以消除随机误差。a_in是传感器测量到的加速度值，当传感器测量的是x轴的加速度时，a_in表示x轴加速度；同理，当传感器测量的是y轴的加速度时，a_in表示y轴加速度；当传感器测量的是z轴的加速度时，a_in表示z轴加速度。具体地，真实加速度公式可以细分为x轴上为a_out-x＝f(a_in-x-A_error)-g_x，y轴上为a_out-y＝f(a_in-y-A_error)-g_y，z轴上为a_out-z＝f(a_in-z-A_error)-g_z。

具体地，累计误差值消除通过加快采样频率，减小误差。采样频率越高，数据量越大，损失越小，对后续处理的精度越高。采样频率需要根据系统来调整优化，在不影响整体性能的情况下找到一个合适的值。本发明采样频率为每秒5次。

器件误差和随机误差都属于测量误差。加速度传感器本身的误差称为器件误差。产生原因是由于构造和设计的不合理，导致在输入为0的情况下产生的输出不为0的加速度值。这会影响测量的精度，考虑到随机噪声的存在，这一个值会围绕某个值上下波动，经过测试标定即可得出这个值，从而可以对器件误差进行消除。

器件误差值消除包括以下步骤：

S211、将测量器件水平放置，使静态情况下零输入。

S212、在所述静态情况下采集三轴加速度值以及采样的次数。在进行采样时，需要采集足够样本的三轴加速度值，再对所有该状态下的样本求平均值。设三轴加速度值为a_i，采样次数为N。

S213、根据所述三轴加速度值和所述采样的次数计算测量器件的器件误差。设平均的器件误差为A_error，

S214、将所述测量加速度减去所述器件误差。即在实际算法的处理过程中，获取的加速度每次都要减去A_error这个值。

随机误差，主要是传感器在测量过程中许多未知或无法控制的因素，比如磁场、温度变化等。会使实际值跟真实值产生差距，加速度传感器对振动比较敏感，影响比较大的是抖动产生的随机误差。

随机误差可以通过卡尔曼滤波的方式消除。利用预测方程和修正方程，进行最优值的估计及下一时刻值的预测。

下面以x轴加速度值(即车辆前后方向)为例进行说明，y轴加速度值和z轴加速度值的计算与x轴的计算相同。

预测方程：mid_x＝Last_Acce_X，P_mid＝P_last+Q，其中，mid_x代表上一时刻x轴最后计算得到的加速度值Last_Acce_X；P_mid代表上一时刻计算得到的误差协方差P_last与过程噪声Q的和。

修正方程：K＝P_mid/(P_mid+R)，x_now＝mid_x+K*(Acce_X-mid_x)，P_now＝(1-K)*P_mid，其中，K代表卡尔曼增益；R代表测量噪声；Acce_X为此刻传感器测量的加速度值；P_mid,mid_x由预测方程得出；最后计算得到这一刻最优加速度值x_now和误差协方差P_now。

首次计算Last_Acce_X值默认为0，P_last为1。过程噪声Q和测量噪声R的值是通过对大量的数据测量，选取滤波效果最好的情况。本发明选取R为0.0005，Q为0.09。

使用加速度传感器得到的测量加速度，本身包含有重力加速度分量和运动加速度，因此在实际的工程中，需要消除重力加速度分量的干扰。重力加速度分量需要计算重力加速度与x、y、z三轴的夹角，传感器倾斜放置时的角度示意图如图4所示。

根据图4，对重力加速度进行分解，x、y、z三轴上的分量为：g_x＝g cosα，g_y＝g cosβ，g_z＝g cosγ，其中，g_x为x轴重力加速度分量，α为重力加速度与x轴的夹角，g_y为y轴重力加速度分量，β为重力加速度与y轴的夹角，g_z为z轴重力加速度分量，γ为重力加速度与z轴的夹角。

在上述各实施例的基础上，所述根据所述真实加速度判断车辆是否处于静止状态具体包括以下步骤：

S31、计算真实加速度在x、y、z三个轴上各轴的相邻两次加速度变化值，设为Ax、Ay、Az。

S32、判断三个轴上的加速度变化值Ax、Ay、Az是否同时小于预设的阈值，若是，则为静止状态，若否，则为运动状态。

也就是设定x、y、z三个轴方向上的梯度阈值，梯度表示本次采集到的数据与上一次采集到的数据之差，根据连续多次梯度变化来判断静止还是运动。

具体地，当车辆处于静止状态时，加速度的前后变化会很小。当三个轴上加速度前后的变化值同时小于对应轴的阈值，视为达到静止的条件。

在上述各实施例的基础上，所述根据所述真实加速度判断车辆是否处于静止状态还包括以下步骤：

判断三个轴上的加速度变化值Ax、Ay、Az同时小于预设的阈值的持续次数是否达到预设次数，若是则为静止状态，若否则为运动状态。预设的次数根据实际需要设计，例如，预设次数设为3次、4次、5次等。

根据实际车辆测试，做为其中的一个实施例数据，Ax的值设定为0.03，Ay的值设定为0.01，Az的值设定为0.2，即(|Ax|<0.03)&&(|Ay|<0.01)&&(|Az|<0.2)为静止条件。

如图5所示为满足静止运动算法的流程图，设定满足静止条件的计数次数Conut_Static，满足运动条件的计数次数Conut_Sport。为确保当前状态的稳定性，防止误判，增加下列条件：

(1)达到静止条件的持续次数超过2次，静止计数，静止次数Conut_static加1次；

(2)若低于2次，则继续维持上一次的状态计数：前一次为静止计数，静止次数Conut_static继续加1次；前一次为运动计数，运动次数Conut_Sport继续加1次。

也就是在预设算法中通过计算持续加速度差值，并将差值满足条件的次数进行累计计数来判断车辆的运动状态，以增加判断的准确性。

当判断为运动状态时，所述检测方法还包括以下步骤：

若z轴的加速度变化值Az在预设次数满足预设值，则为振动状态；

若y轴的加速度变化值Ay的预设次数满足预设值，则为运动振动，否则为静止振动。

具体地，加速度传感器对振动比较敏感，比如，车辆点火或者行驶中途停车等红绿灯时，发动机产生的振动会使三轴加速度阈值变化很大，而达不到静止的条件，误报成运动状态。因此，当不满足静止条件的时候，还需要判断一下是否为振动状态，再区分是静止状态下的振动，还是运动状态下的振动。

当车辆在振动时，影响最为显著的是车辆上下方向，即z轴的加速度值。随着车辆的上下振动，z轴加速度值会在正负之间频繁变化且持续时间短，同时阈值Az会出现短暂激增，因此，当z轴加速度值每次保持正值或负值的持续次数小于3次，即z轴加速度正负变化频率过快时，判定为振动状态；当z轴阈值|Az|大于静止条件设定值0.2的持续次数小于3，同样判定为振动状态。如图6所示为实施例中部分跑车的振动状态数据图。

如图7所示为加速度传感器在车内摆放方位的示意图，车辆在运动的情况下车身难免会左右晃动，会造成y轴加速度的变化幅度增大，因此在确定车辆当前处于振动状态后，还可以根据y轴区分当前状态，为确保状态的稳定，对持续次数可以进行进一步的要求：

(1)当y轴阈值大于设定的静止条件，即|Ay|>＝0.01，且持续次数超过2次，视为运动振动，运动计数，运动次数Conut_Sport加1次；

(2)当|Ay|<0.01，且持续次数超过2次，视为静止振动，静止计数，静止次数Conut_static加1次；

(3)若持续次数均未达到2次以上，则继续维持前一次的状态：前一次为静止状态，静止计数；前一次为运动状态，运动计数。

如图8所示，为车辆处于振动状态和稳定状态的流程示意图，在上述判断的基础上，当静止和振动条件都不满足时，视为稳定状态。在稳定状态下，以下三种情况均视为达到运动条件，运动次数Conut_Sport加1次：

(1)当x、y轴阈值任一满足静止条件，且持续次数超过2次；

(2)y、z轴同时满足静止条件；

(3)当仅有z轴阈值满足静止条件设定值，且持续次数超过2次。

其余情况静止计数、运动计数均不作改变，维持上一次的状态。

如图9所示，为车辆运动状态判断的流程示意图。在上述各实施例的基础上，根据上述计数条件，当运动次数Conut_Sport达到m次时，判定为运动状态；当静止次数Conut_static达到n次时，判定为静止状态。

为减少偶然的误判而造成的积累误差，静止次数每计数count次，对运动计数执行一次清零操作，减少运动累积误差。根据实际跑车测试，m值设为14，n值设为23，count值设定为40。

如图10所示，为本发明实施例提供的车辆位置监控的静止运动的检测系统的模块示意图，一种车辆位置监控的静止运动的检测系统，包括：采集模块201、预处理模块202和判断模块203。各模块的详细说明如下：

采集模块201用于获取车辆的测量加速度。采集模块201可以采用硬件来实现，比如，采用加速度传感器。采集模块201可以采用硬件结合软件的方式实现，使用硬件器件实时获取车辆的测量加速度，再使用软件对测量到的加速度进行预处理，软件可以置于硬件器件内部，也可以置于监控平台上。当置于监控平台上时，硬件器件将实时采集到的加速度数据上传到监控平台，然后再进行数据的预处理。

预处理模块202对所述测量加速度进行误差值消除、重力加速度分量消除得到真实加速度。由于测量器件本身的原因，测量加速度会存在各种误差，比如，测量误差、累计误差等。因此，为了使判断结果更加准确，需要设置预处理模块202对测量加速度进行误差处理。做为其中的一个实施例，预处理模块202可以置于监控平台上。

判断模块203根据预设算法并结合所述真实加速度判断车辆是否处于静止状态。预设算法根据加速度传感器对振动的统计特性来设计，计算各轴上加速度的梯度阈值，即当前采集到的数据与上一次采集到的数据之差，再根据连续多次的梯度变化来判断车辆是处于运动状态还是处于静止状态。

本发明的车辆位置监控的静止运动的检测系统通过采集模块201采集车辆的加速度，预处理模块202对加速度进行预处理，消除外界的影响，然后使用判断模块203对预处理后的真实加速度按预设算法进行计算，即计算相邻的两个真实加速度的差值，将差值与预设的阈值进行比较，并在比较的持续次数都达到预设次数时，判断出车辆是处于运动状态还是处于静止状态。该检测系统能够排除外界因素的干扰，判断准确，为车辆的监控系统提供了可靠的数据，提高了监控系统的监控精度。

在上述实施例的基础上，所述采集模块201为三轴加速度传感器，所述三轴加速度传感器用于获取车辆的x、y、z三轴的加速度值。

预处理模块202包括第一预处理子单元2021和第二预处理子单元2022。

具体地，第一预处理子单元2021对测量加速度分别进行累计误差值消除、器件误差值消除和随机误差值消除。第二预处理子单元2022对重力加速度沿x、y、z三轴进行分解，得到三轴上的重力加速度分量。所述真实加速度采用公式a_out＝f(a_in-A_error)-gcosθ计算得到，其中，a_out表示真实加速度，a_in表示测量加速度，A_error表示器件误差值，g表示重力加速度，cosθ表示重力加速度与相应的x、y、z轴的夹角的余弦，f表示卡尔曼滤波处理函数。卡尔曼滤波函数可以用以消除随机误差。a_in是传感器测量到的加速度值，当传感器测量的是x轴的加速度时，a_in表示x轴加速度；同理，当传感器测量的是y轴的加速度时，a_in表示y轴加速度；当传感器测量的是z轴的加速度时，a_in表示z轴加速度。具体地，真实加速度公式可以细分为x轴上为a_out-x＝f(a_in-x-A_error)-g_x，y轴上为a_out-y＝f(a_in-y-A_error)-g_y，z轴上为a_out-z＝f(a_in-z-A_error)-g_z。

判断模块203包括：加速度计算子单元2031、第一判断子单元2032和第二判断子单元2033。各判断单元的详细说明如下：

加速度计算子单元2031用于计算真实加速度在x、y、z三个轴上各轴的相邻两次加速度变化值，设为Ax、Ay、Az。

第一判断子单元2032用于判断三个轴上的加速度变化值Ax、Ay、Az是否同时小于预设的阈值，若是，则为静止状态，若否，则为运动状态。

第二判断子单元2033用于判断三个轴上的加速度变化值Ax、Ay、Az同时小于预设的阈值的持续次数是否达到预设次数，若是则为静止状态，若否则为运动状态。

在上述各实施例的基础上，检测系统还包括第三判断子单元和第四判断子单元。其中，第三判断子单元，判断z轴的加速度变化值Az在预设次数是否满足预设值，是则为振动状态，否则为静止状态。第四判断子单元，判断y轴的加速度变化值Ay的预设次数满足预设值，是则为运动振动，否则为静止振动。

上述各实施例中各模块及各单元的相关功能可以参照车辆位置监控的静止运动的检测方法中相关的功能说明，在此不再赘述。

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，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (11)

1.一种车辆位置监控的静止运动的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取车辆的测量加速度；

对所述测量加速度进行误差值消除、重力加速度分量消除得到真实加速度，所述误差值包括累计误差值、器件误差值和随机误差值，所述累计误差采用加快采样频率的方法进行消除误差；

根据预设算法并结合所述真实加速度判断车辆是否处于静止状态；

其中，对所述测量加速度进行误差值消除、重力加速度分量消除得到真实加速度包括如下步骤：

对测量加速度分别进行累计误差值消除、器件误差值消除和随机误差值消除；

对重力加速度沿x、y、z三轴进行分解，得到三轴上的重力加速度分量；

所述真实加速度采用公式a_out＝f(a_in-A_error)-gcosθ计算得到，其中，a_out表示真实加速度，a_in表示测量加速度，A_error表示器件误差值，g表示重力加速度，cosθ表示重力加速度与相应的x、y、z轴的夹角的余弦，f表示卡尔曼滤波处理函数。

2.根据权利要求1所述的车辆位置监控的静止运动的检测方法，其特征在于，获取车辆的加速度值具体包括以下步骤：

采用三轴加速度传感器获取车辆的x、y、z三轴的加速度值。

3.根据权利要求2所述的车辆位置监控的静止运动的检测方法，其特征在于，所述器件误差值消除包括以下步骤：

将测量器件水平放置，使静态情况下零输入；

在所述静态情况下采集三轴加速度值以及采样的次数；

根据所述三轴加速度值和所述采样的次数计算测量器件的器件误差；

将所述测量加速度减去所述器件误差；

所述随机误差值消除采用卡尔曼滤波的方式消除。

4.根据权利要求1所述的车辆位置监控的静止运动的检测方法，其特征在于，所述根据预设算法并结合所述真实加速度判断车辆是否处于静止状态具体包括以下步骤：

计算真实加速度在x、y、z三个轴上各轴的相邻两次加速度变化值，设为Ax、Ay、Az；

判断三个轴上的加速度变化值Ax、Ay、Az是否同时小于预设的阈值，若是，则为静止状态，若否，则为运动状态。

5.根据权利要求4所述的车辆位置监控的静止运动的检测方法，其特征在于，所述根据预设算法并结合所述真实加速度判断车辆是否处于静止状态还包括以下步骤：

判断三个轴上的加速度变化值Ax、Ay、Az同时小于预设的阈值的持续次数是否达到预设次数，若是则为静止状态，若否则为运动状态。

6.根据权利要求5所述的车辆位置监控的静止运动的检测方法，其特征在于，当判断为运动状态时，所述检测方法还包括以下步骤：

若z轴的加速度变化值Az在预设次数满足预设值，则为振动状态；

若y轴的加速度变化值Ay的预设次数满足预设值，则为运动振动，否则为静止振动。

7.一种车辆位置监控的静止运动的检测系统，其特征在于，包括：

采集模块，用于获取车辆的测量加速度；

预处理模块，对所述测量加速度进行误差值消除、重力加速度分量消除得到真实加速度，所述误差值包括累计误差值、器件误差值和随机误差值，所述累计误差采用加快采样频率的方法进行消除误差，所述预处理模块包括：

第一预处理子单元，对测量加速度分别进行累计误差值消除、器件误差值消除和随机误差值消除；

第二预处理子单元，对重力加速度沿x、y、z三轴进行分解，得到三轴上的重力加速度分量；所述真实加速度采用公式a_out＝f(a_in-A_error)-gcosθ计算得到，其中，a_out表示真实加速度，a_in表示测量加速度，A_error表示器件误差值，g表示重力加速度，cosθ表示重力加速度与相应的x、y、z轴的夹角的余弦，f表示卡尔曼滤波处理函数；

判断模块，根据预设算法并结合所述真实加速度判断车辆是否处于静止状态。

8.根据权利要求7所述的车辆位置监控的静止运动的检测系统，其特征在于，所述采集模块为三轴加速度传感器，所述三轴加速度传感器用于获取车辆的x、y、z三轴的加速度值。

9.根据权利要求7所述的车辆位置监控的静止运动的检测系统，其特征在于，所述判断模块包括：

加速度计算子单元，计算真实加速度在x、y、z三个轴上各轴的相邻两次加速度变化值，设为Ax、Ay、Az；

第一判断子单元，判断三个轴上的加速度变化值Ax、Ay、Az是否同时小于预设的阈值，若是，则为静止状态，若否，则为运动状态。

10.根据权利要求9所述的车辆位置监控的静止运动的检测系统，其特征在于，所述判断模块还包括：

第二判断子单元，判断三个轴上的加速度变化值Ax、Ay、Az同时小于预设的阈值的持续次数是否达到预设次数，若是则为静止状态，若否则为运动状态。

11.根据权利要求10所述的车辆位置监控的静止运动的检测系统，其特征在于，所述检测系统还包括：

第三判断子单元，判断z轴的加速度变化值Az在预设次数是否满足预设值，是则为振动状态，否则为静止状态；

第四判断子单元，判断y轴的加速度变化值Ay的预设次数满足预设值，是则为运动振动，否则为静止振动。

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