CN109413571B - 一种基于自动解锁的汽车车门蓝牙ble定位方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于自动解锁的汽车车门蓝牙BLE定位方法，包括的步骤有：以汽车为原点建立平面直角坐标系；检测人持有的蓝牙设备与各个车门上的蓝牙设备之间的信号强度RSSI，选取信号强度RSSI最好的点，假设人所在点与该选取的车门点象限相同；利用除选择车门点以外的其他三个车门点与人的位置进行三角定位计算，确定该人所在点的坐标；将计算出的人所在点坐标的象限与之前假设的象限进行比较，如果相符这说明定位准确，本发明通过蓝牙定位以及相应的算法处理，能够保证人手持的蓝牙设备靠近对应的车门时，能够准确定位此时想要开启的车门，而不局限于目前只能通过车钥匙开启前车门的问题，便捷性大大提高，更符合目前所追求的智能化与简洁化。

Description

一种基于自动解锁的汽车车门蓝牙BLE定位方法
技术领域
本发明涉及蓝牙定位技术领域，具体为一种基于自动解锁的汽车车门蓝牙BLE定位方法。
背景技术
目前汽车的开关门大多是由车钥匙控制，当人手持车钥匙靠近车体时，通过按动钥匙上的按钮，车的前门便会对应的打开，然后人进入车内需要在按动开启后车门的相关按钮，后车门才会打开，这种技术的局限性在于：智能由手持钥匙的人控制，而且只能够对应打开前车门，后车门的开启需要人上车后进行进一步的操作才能打开，整个过程比较繁琐。
发明内容
针对背景技术中存在的问题，本发明提供了一种基于自动解锁的汽车车门蓝牙BLE定位方法。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于自动解锁的汽车车门蓝牙BLE定位方法，包括以下步骤：
以汽车为原点建立平面直角坐标系；
检测人持有的蓝牙设备与各个车门上的蓝牙设备之间的信号强度RSSI，选取信号强度RSSI最好的点，假设人所在点与该选取的车门点象限相同；
利用除选择车门点以外的其他三个车门点与人的位置进行三角定位计算，确定该人所在点的坐标；
将计算出的人所在点坐标的象限与之前假设的象限进行比较，如果相符这说明定位准确，如果不相符则选取下一个车门点进行重新定位计算。
作为本发明一种优选的技术方案，其他三个车门点与人所在点的三角定位计算公式为：
(xa-x0)2+(ya-y0)2＝da 2；
(xb-x0)2+(yb-y0)2＝db 2；
(xc-x0)2+(yc-y0)2＝dc 2；
其中(xa，ya)为车门点A的坐标，da为车门点A与人所在点的距离；
(xb，yb)为车门点B的坐标，db为车门点B与人所在点的距离；
(xc，yc)为车门点C的坐标，dc为车门点C与人所在点的距离。
作为本发明一种优选的技术方案，通过蓝牙信号强度RSSI进行距离计算的公式为：
d＝10(ABS(RSSI)-A)/(10×η)；
其中d为距离，单位是m；RSSI为rssi信号强度，为负数；A为距离探测设备1m时的rssi值的绝对值，η为环境衰减因子，值A与η需要按照不同象限进行矫正，具体的系数需要通过大量实验进行采集计算得到。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明通过蓝牙定位以及相应的算法处理，能够保证人手持的蓝牙设备靠近对应的车门时，能够准确定位此时想要开启的车门，而不局限于目前只能通过车钥匙开启前车门的问题，便捷性大大提高，更符合目前所追求的智能化与简洁化，该设计具有较为广阔的市场前景，便于推广。
附图说明
图1为本发明提供的一种基于自动解锁的汽车车门蓝牙BLE定位方法流程图；
图2为本发明以汽车为原点建立平面直角坐标系示意图；
图3为为本发明以汽车为原点建立平面直角坐标系后分配象限示意图；
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例：
请参阅图1，本发明提供一种基于自动解锁的汽车车门蓝牙BLE定位方法，包括以下步骤：
以汽车为原点建立平面直角坐标系；
检测人持有的蓝牙设备(如手机)与各个车门上的蓝牙设备之间的信号强度RSSI，选取信号强度RSSI最好的点，假设人所在点与该选取的车门点象限相同；
利用除选择车门点以外的其他三个车门点与人的位置进行三角定位计算，确定该人所在点的坐标；
将计算出的人所在点坐标的象限与之前假设的象限进行比较，如果相符这说明定位准确，如果不相符则选取下一个车门点进行重新定位计算。
默认为空旷环境，首先以汽车为原点建立直角坐标系，如图2所示，按照坐标系将A、B、C、D分配在4个象限，如图3所示，通过测试人到A、B、C、D四个点的RSSI值，选择RSSI最好的那个点，首先假设该点为人所在点，及人与该车门位于相同的象限，紧接着利用其他三个车门点与人所在点的三角定位计算公式为：
(xa-x0)2+(ya-y0)2＝da 2；
(xb-x0)2+(yb-y0)2＝db 2；
(xc-x0)2+(yc-y0)2＝dc 2；
其中(xa，ya)为车门点A的坐标，da为车门点A与人所在点的距离；
(xb，yb)为车门点B的坐标，db为车门点B与人所在点的距离；
(xc，yc)为车门点C的坐标，dc为车门点C与人所在点的距离。
进一步的蓝牙信号强度RSSI进行距离计算的公式为：
d＝10(ABS(RSSI)-A)/(10×η)；
其中d为距离，单位是m；RSSI为rssi信号强度，为负数；A为距离探测设备1m时的rssi值的绝对值，η为环境衰减因子，值A与η需要按照不同象限进行矫正，具体的系数需要通过大量实验进行采集计算得到，具体的矫正优化A值方式为：
选取距离蓝牙设备1m处位置，测得多个该位置蓝牙信号强度；
将该组的蓝牙信号强度数据进行方差计算，其中方差公式为：
Figure BDA0001840666510000041
式中μ为该组数据的平均值，X为每个蓝牙信号轻度，Η为该种数据的样本个数；
单独计算每个测量数据的方差，该个体方差与之前得到的整体方差进行对比，当差异较大时该数值舍弃，保留下来的数据的方差均在预期方差内，最后测得保留下来的数据平均值为最终的优化A。
具体矫正优化衰减因子η值的方式为：在上述优化之后的1m参考量A的基础上，测量蓝牙设备间的距离A以及蓝牙设备间的信号强度RSSI，带入公式
Figure BDA0001840666510000051
计算出每组数据对应的衰退因子η；
测量计算出多个衰退因子η，将该组的衰退因子η进行方差计算，其中方差公式为：
Figure BDA0001840666510000052
式中μ为该组数据的平均值，X为每个衰退因子η，Η为该种数据的样本个数；
单独计算每个衰退因子的方差，该个体方差与之前得到的整体方差进行对比，当差异较大时该数值舍弃，保留下来的数据的方差均在预期方差内，最后测得保留下来的数据平均值为最终优化的衰退因子η。
通过三角定位最终获得人所在位置N(x0,y0)的坐标，用该计算出的点所在的象限与之前假设所在的象限进行比较，如果相符则说明该假设是正确的，有车内控制系统控制对应的车门打开；如果不相符，则选取下一个点作假设点；如果4个点的计算结果都不符合，说明该次测量不满足需要重新测量。
由于环境不确定的因素，为了增加精度，可以多次测量取轨迹进行判断结果是否合理，在计算获取到人所在位置的距离和方向后，根据所在象限判断开哪扇门，根据距离判断是否要开门。
另外值得注意的是：通过该方法可以利用不同位置的BLE设备获取到的RSSI值进行定位方向和距离，需要注意车的种类，尺寸不同都会影响到计算结果，所以需要对不同的车辆进行适配，达到最佳的效果。
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 (3)

1.一种基于自动解锁的汽车车门蓝牙BLE定位方法，其特征在于包括以下步骤：
以汽车为原点建立平面直角坐标系；
检测人持有的蓝牙设备与各个车门上的蓝牙设备之间的信号强度RSSI，选取信号强度RSSI最好的点，假设人所在点与该选取的车门点象限相同；
利用除选择车门点以外的其他三个车门点与人的位置进行三角定位计算，确定该人所在点的坐标；
将计算出的人所在点坐标的象限与之前假设的象限进行比较，如果相符这说明定位准确，如果不相符则选取下一个车门点进行重新定位计算。
2.根据权利要求1所述的一种基于自动解锁的汽车车门蓝牙BLE定位方法，其特征在于：其他三个车门点与人所在点的三角定位计算公式为：
(xa-x0)2+(ya-y0)2＝da 2；
(xb-x0)2+(yb-y0)2＝db 2；
(xc-x0)2+(yc-y0)2＝dc 2；
其中(xa，ya)为车门点A的坐标，da为车门点A与人所在点的距离；
(xb，yb)为车门点B的坐标，db为车门点B与人所在点的距离；
(xc，yc)为车门点C的坐标，dc为车门点C与人所在点的距离；
(x0 ，y0)为人所在位置的坐标。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于自动解锁的汽车车门蓝牙BLE定位方法，其特征在于：通过蓝牙信号强度RSSI进行距离计算的公式为：
Figure FDA0002689709440000011
其中d为距离，单位是m；RSSI为rssi信号强度，为负数；A为距离探测设备1m时的rssi值的绝对值，η为环境衰减因子，值A与η需要按照不同象限进行矫正，具体的系数需要通过大量实验进行采集计算得到。
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