CN109629379A - 一种基于手机传感器数据的路面检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及路面检测技术领域，具体涉及一种基于手机传感器数据的路面检测方法，包括如下步骤：获取物体运动数据；融合处理物体运动数据；获取加速度数据集：包括将手机坐标系三个方向的线性加速度在车辆行驶的坐标系中进行坐标变换，结合车辆的行驶速度，获取在车辆行驶坐标系中三个方向的加速度数据集；计算舒适值：根据车辆行驶坐标系中的垂直方向加速度与用户GPS轨迹数据计算平整数指数，得到舒适值。本申请的技术方案能够实时地、低成本的准确估计出路面的损毁状况。

Description

一种基于手机传感器数据的路面检测方法

技术领域

本发明涉及路面检测技术领域，具体涉及手机传感器数据处理、路面检测、大数据分析处理，详细地涉及一种基于手机传感器数据的路面检测方法。

背景技术

随着我国经济的飞速发展和现代化建设步伐的加快，汽车越来越普及，已经成为人们不可或缺的代步工具。然而由于汽车数量的快速增加，以及道路未及时养护，产生了大量严重损毁的道路。而这些损毁状况严重的路面对驾驶安全、驾驶舒适度以及车辆本身都产生了严重影响。如何能够实时、准确获取道路路面的损毁状况，特别是那些危害到行车安全的危险坑洼地方，这对驾驶员的行驶安全与政府的道路养护都是至关重要的。因此为了获取路面损毁状况信息，路面损毁状况监测技术也逐渐成为当前的研究热点。

现有技术主要采用获取路况图像对应的V视差图，对V视差图进行检测校正确定路面。但如何获取准备的路况图像，去除检测中的路面虚假干扰，使得障碍检测的结果更可靠，常规辅助技术手段：一是将深度传感器坐标系下的深度图转换为世界坐标系下的深度图，确认世界坐标系下深度图的行均值，根据行均值确定图像中是否包括路面，并给出路面坡度；二是通过漫反射型激光距离传感器按固定频率和固定倾斜角向路面发射多路位于同一平面且相邻光束之间夹角相同的激光束，实现测量沟道尺寸和障碍物尺寸。

上述方案在用于各种情况行车时均是实时测量，测量方法较为单一，且在不同天气下测量的精准的也不相同。

发明内容

为了能够实时地、低成本的准确估计出路面的损毁状况，本申请提出一种基于手机传感器数据处理的路面检测方法。

为了实现上述技术目的，本申请采取的技术方案为，一种基于手机传感器数据的路面检测方法，包括如下步骤：

获取物体运动数据：采用手机传感器实时获取物体的三轴运动情况数据、物体的运动状态数据以及物体与四个方位间的夹角数据；四个方位为东方、南方、西方和北方；

融合处理物体运动数据：包括消除物体运动状态数据的误差与物体的三轴运动情况数据归一化；还包括通过滤波器对手机传感器采集的数据进行处理，得到更新的手机姿态四元素、得到重力加速度在手机坐标系三个方向的分量，并将线性加速度统一转换到手机坐标系上，计算手机坐标系三个方向的线性加速度；

获取加速度数据集：包括将手机坐标系三个方向的线性加速度在车辆行驶的坐标系中进行坐标变换，结合车辆的行驶速度，获取在车辆行驶坐标系中三个方向的加速度数据集；

计算舒适值：根据车辆行驶坐标系中的垂直方向加速度与用户GPS轨迹数据计算平整数指数，得到舒适值。

作为本发明改进的技术方案，融合物体运动数据是在在手机传感器获取的数据与车辆GPS轨迹数据一致时进行。

作为本发明改进的技术方案，物体的运动状态数据是采用陀螺仪传感器检测。

作为本发明改进的技术方案，物体运动状态数据误差消除方法，包括在陀螺仪传感器检测数据的累积时间小于20秒时，物体运动状态数据为当前检测数据；在陀螺仪传感器检测数据的累计时间大于20秒小于60秒时，物体运动状态数据为当前陀螺仪传感器检测的数据减去陀螺仪传感器检测数据的平均值；在陀螺仪传感器检测数据的时间大于60秒，物体运动状态数据减去在最近60秒时间段内陀螺仪传感器检测数据的平均值。

作为本发明改进的技术方案，物体三轴运动情况数据是采用加速度传感器检测。

作为本发明改进的技术方案，物体三轴运动情况数据归一化是将物体在运动状态下三个方向的加速度值按照其模长进行归一化。

作为本发明改进的技术方案，获取加速度数据集包括根据四元素确定的手机姿态，获取转换矩阵；

获取加速度数据集具体包括：如果手机近似垂直放置，则重力加速度在车辆坐标系中z轴上的投影分量的绝对值＜0.5，得到线性加速度在世界坐标系中x轴、y轴和z轴三个方向的加速度分量；

若手机以其他方式放置，则将手机坐标系三个方向的线性加速度转换到世界坐标系中x轴、y轴和z轴三个方向的加速度，根据车辆行驶方向旋转重新得到行驶方向y和垂直车辆行驶方向的x方向的加速度，并将转动角速度投影到世界坐标系，获得x、y、z三个方向的转动角速度；世界坐标系中东为x，北为y，天为z。

作为本发明改进的技术方案，在计算加速度数据集过程中还包括对线性加速度进行高通滤波器处理以去除车辆行驶坐标系中z方向的噪声。

作为本发明改进的技术方案，计算舒适度值采用1分钟计算一次，每隔5秒进行时间窗口循环移动，计算线性加速度三个方向的平方和的算术平均值，同时计算5秒内的GPS轨迹的平均速度；对于平均速度低于10Km/s时不计算道路舒适度数据，当平均速度大于10Km/s时，根据平整度指数IRI计算，得到舒适度值。

作为本发明改进的技术方案，在计算舒适值时还包括设置时间窗，分段计算并进行合并处理；

若在小于1分钟计时，直接获取道路舒适度值，并记录GPS位置的索引，组织数据等待外部递归调用该数据；

若时间超过1分钟，按照设定时长获取分段个数，通过递归方法，每次计算两段的舒适度误差绝对值和最小为准进行切割，直到分段数达到需要分段的次数为止；最后根据每段的舒适度大小进行合并处理，将较为接近的舒适度值的连续分段进行合并；同时记录每段舒适度的开始和结束GPS位置的索引，组织数据等待外部递归调用该数据。

有益效果

本申请利用手机传感器收集汽车在行驶过程中的多种数据，检测路面坑洼地方的位置和坑洼程度，同时利用大量用户的信息进行聚类并优化路面坑洼检测的准确度。

综上，本申请的技术方案成本低廉、数据实时性强，而且不受车辆品种与环境因素的影响，对道路养护带来了极大的方便，同时辅助车辆行驶路径规划和导航中实时提醒，减少不必要的交通事故。

附图说明

图1道路舒适性计算整体流程图；

图2获取加速度数据集流程图；

图3道路舒适值计算流程图。

具体实施方案

为使本发明实施例的目的和技术方案更加清楚，下面将结合本发明实施例的附图，对本发明实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于所描述的本发明的实施例，本领域普通技术人员在无需创造性劳动的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。

图1中，轨迹数据：就是手机移动过程中产生的一系列GPS数据；速度数据：用户行驶中手机获得的一系列行驶速度；加速度数据：用户行驶中手机获得的一系列行驶加速度。

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于手机传感器数据的路面检测方法，如图1所示，包括如下步骤：

S1、获取物体运动数据：采用手机传感器实时获取物体的三轴运动情况数据、物体的运动状态数据以及物体与四个方位间的夹角数据；四个方位为东方、南方、西方和北方；其中，物体的三轴运动情况数据通过手机内置的加速度传感器检测；物体的运动状态数据是通过陀螺仪传感器检测，物体与四个方位间的夹角是通过磁力计检测。

S2、融合处理物体运动数据，实际应用中，由于应用、误差修正、误差补偿需要，需要对数据进行融合处理，以获取每个检测仪最精准的数据值。为了保证数据的有效性、精准性，融合物体运动数据是在在手机传感器获取的数据与车辆GPS轨迹数据一致时进行。

融合处理物体运动数据包括如下步骤：

消除物体运动状态数据的误差：物体运动状态数据误差消除方法，包括在陀螺仪传感器检测数据的累积时间小于20秒时，物体运动状态数据为当前检测数据；在陀螺仪传感器检测数据的累计时间大于20秒小于60秒时，物体运动状态数据为当前陀螺仪传感器检测的数据减去陀螺仪传感器检测数据的平均值；在陀螺仪传感器检测数据的时间大于60秒，物体运动状态数据减去在最近60秒时间段内陀螺仪传感器检测数据的平均值。

物体的三轴运动情况数据归一化：物体三轴运动情况数据归一化是将物体在运动状态下三个方向的加速度值按照其模长进行归一化。

通过滤波器对手机传感器采集的数据进行处理，得到更新的手机姿态四元素、得到重力加速度在手机坐标系三个方向的分量，并将线性加速度统一转换到手机坐标系上，计算手机坐标系三个方向的线性加速度；

S3、获取加速度数据集：如图2所示，包括将手机坐标系三个方向的线性加速度在车辆行驶的坐标系中进行坐标变换，结合车辆的行驶速度，获取在车辆行驶坐标系中三个方向的加速度数据集。

图2中，转动角速度是车辆在行驶时方向盘的转动角速度，也就是车辆的转动角速度。获取车辆在Y方向(行驶方向)的加速度，主要是计算车辆在Y方向上的加速和减速状态，判断其是急加速或急减速，为后面的道路舒适性值计算准备数据。获取车辆在X方向(与车辆行驶方向垂直)的加速度，主要是计算车辆相对于行驶方向的转弯程度，判断是否有急转弯，为后面的道路舒适性值计算准备数据。

具体为：获取加速度数据集包括根据四元素确定的手机姿态，获取转换矩阵。

获取加速度数据集具体包括：如果手机近似垂直放置，则重力加速度在车辆坐标系中z轴上的投影分量的绝对值＜0.5，得到线性加速度在世界坐标系中x轴、y轴和z轴三个方向的加速度分量；

若手机以其他方式放置，则将手机坐标系三个方向的线性加速度转换到世界坐标系中x轴、y轴和z轴三个方向的加速度，根据车辆行驶方向旋转重新得到行驶方向y和垂直车辆行驶方向的x方向的加速度，并将转动角速度投影到世界坐标系，获得x、y、z三个方向的转动角速度；世界坐标系中东为x，北为y，天为z。

由于线性加速度存在长期的温度漂移，可能造成误差，因此需要设计高通滤波器，滤除掉缓慢变化的温度漂移误差。在计算加速度数据集过程中还包括对线性加速度进行高通滤波器处理以去除车辆行驶坐标系中z方向的噪声。

定义3通道的巴特沃斯滤波器，设置为3阶滤波，25Hz，截止频率为2。通过高通滤波，去掉z方向上的噪声。

S4、计算舒适值：根据车辆行驶坐标系中的垂直方向加速度与用户GPS轨迹数据计算平整数指数，得到舒适值。

计算舒适度值采用1分钟计算一次，每隔5秒进行时间窗口循环移动，计算线性加速度三个方向的平方和的算术平均值，同时计算5秒内的GPS轨迹的平均速度；对于平均速度低于10Km/s时不计算道路舒适度数据，当平均速度大于10Km/s时，根据平整度指数IRI计算，得到舒适度值。

在计算舒适值时还包括设置时间窗，分段计算并进行合并处理；若在小于1分钟计时，直接获取道路舒适度值，并记录GPS位置的索引，组织数据等待外部递归调用该数据；若时间超过1分钟，按照设定时长获取分段个数，通过递归方法，每次计算两段的舒适度误差绝对值和最小为准进行切割，直到分段数达到需要分段的次数为止；最后根据每段的舒适度大小进行合并处理，将较为接近的舒适度值的连续分段进行合并；同时记录每段舒适度的开始和结束GPS位置的索引，组织数据等待外部递归调用该数据。

如图3所示，舒适度值计算方法包括：设置高通滤波器去噪音，对融合处理物体运动数据与获取的加速度数据集进行高通滤波处理，对处理后的数据进行计算，计算步骤为：对1分钟内的数据按照5s间隔进行循环，计算section个数(40s一个section)，计算1分钟内的所有IRI的算术平均值，保存一个section的舒适度和其实结束索引。如果有多个section就分段计算，最后将连续舒适度值相近的数据进行合并。便利舒适度数据，和GPS数据关联，获取每段舒适度数据的GPS关联索引。

对5s内的加速度数据计算其三个方向的平方和，计算其加速度平均值Var，计算5s内的用户GPS轨迹的平均速度V。若V≤10km/h则重新进行该步骤；若V＞10km/h则通过Var和V按照公式计算道理平整度指数IRI，并保存数据。

S5、为了实现信息共享，还包括通过海量用户数据进行挖掘分析和自学习，获取道路舒适度的判别标准，从而得到每条道路的舒适度。

对大量用户轨迹数据进行地图匹配，还原其真实的行驶路线，获取其行驶过程所对应的地图数据中的每一条道路及其相关数据，同时将手机终端实时计算的道路舒适性数据赋值到对应道路上。

由于用户比较多，同一条道路上在一段时间范围内(比如一月)的道路舒适度数据就比较多。对这些数据进行排序，考虑到误差因素，去掉两端各5％的异常值样本，对剩余的验本进行算术平均，求得每条道路的舒适性数值。最后根据道路舒适性判断定义，计算每条道路的舒适程度，分为三档：舒适、颠簸和坑洼。

上面的道路舒适度判断标准是根据海量用户数据的深入挖掘分析得到，同时结合机器自学习，将新得到的结果加入训练库进行训练和调整，得到一个比较合适的判断标准。比如：0-3表示舒适、3-6表示颠簸、6以上表示坑洼。

因此，本方法与传统的路面检测方法相比，能够提供精度更高、实时性更好、成本更低的路面检测服务，极大地方便了驾驶员的开车路径选择，降低了交通事故的发生概率，对道路养护带来了极大的方便，节省了大量成本，具有广阔的应用前景。

以上仅为本发明的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些均属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于手机传感器数据的路面检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取物体运动数据：采用手机传感器实时获取物体的三轴运动情况数据、物体的运动状态数据以及物体与四个方位间的夹角数据；四个方位为东方、南方、西方和北方；

融合处理物体运动数据：包括消除物体运动状态数据的误差与物体的三轴运动情况数据归一化；还包括通过滤波器对手机传感器采集的数据进行处理，得到更新的手机姿态四元素、得到重力加速度在手机坐标系三个方向的分量，并将线性加速度统一转换到手机坐标系上，计算手机坐标系三个方向的线性加速度；

获取加速度数据集：包括将手机坐标系三个方向的线性加速度在车辆行驶的坐标系中进行坐标变换，结合车辆的行驶速度，获取在车辆行驶坐标系中三个方向的加速度数据集；

计算舒适值：根据车辆行驶坐标系中的垂直方向加速度与用户GPS轨迹数据计算平整数指数，得到舒适值。

2.根据权利要求1所述的一种基于手机传感器数据的路面检测方法，其特征在于，融合物体运动数据是在在手机传感器获取的数据与车辆GPS轨迹数据一致时进行。

3.根据权利要求1所述的一种基于手机传感器数据的路面检测方法，其特征在于，物体的运动状态数据是采用陀螺仪传感器检测。

4.根据权利要求3所述的一种基于手机传感器数据的路面检测方法，物体运动状态数据误差消除方法，包括在陀螺仪传感器检测数据的累积时间小于20秒时，物体运动状态数据为当前检测数据；在陀螺仪传感器检测数据的累计时间大于20秒小于60秒时，物体运动状态数据为当前陀螺仪传感器检测的数据减去陀螺仪传感器检测数据的平均值；在陀螺仪传感器检测数据的时间大于60秒，物体运动状态数据减去在最近60秒时间段内陀螺仪传感器检测数据的平均值。

5.根据权利要求1所述的一种基于手机传感器数据的路面检测方法，其特征在于，物体三轴运动情况数据是采用加速度传感器检测。

6.根据权利要求5所述的一种基于手机传感器数据的路面检测方法，其特征在于，物体三轴运动情况数据归一化是将物体在运动状态下三个方向的加速度值按照其模长进行归一化。

7.根据权利要求1所述的一种基于手机传感器数据的路面检测方法，其特征在于，获取加速度数据集包括根据四元素确定的手机姿态，获取转换矩阵；

获取加速度数据集具体包括：如果手机近似垂直放置，则重力加速度在车辆坐标系中z轴上的投影分量的绝对值＜0.5，得到线性加速度在世界坐标系中x轴、y轴和z轴三个方向的加速度分量；

若手机以其他方式放置，则将手机坐标系三个方向的线性加速度转换到世界坐标系中x轴、y轴和z轴三个方向的加速度，根据车辆行驶方向旋转重新得到行驶方向y和垂直车辆行驶方向的x方向的加速度，并将转动角速度投影到世界坐标系，获得x、y、z三个方向的转动角速度；世界坐标系中东为x，北为y，天为z。

8.根据权利要求1或7所述的一种基于手机传感器数据的路面检测方法，其特征在于，在计算加速度数据集过程中还包括对线性加速度进行高通滤波器处理以去除车辆行驶坐标系中z方向的噪声。

9.根据权利要求1所述的一种基于手机传感器数据的路面检测方法，其特征在于，计算舒适度值采用1分钟计算一次，每隔5秒进行时间窗口循环移动，计算线性加速度三个方向的平方和的算术平均值，同时计算5秒内的GPS轨迹的平均速度；对于平均速度低于10Km/s时不计算道路舒适度数据，当平均速度大于10Km/s时，根据平整度指数IRI计算，得到舒适度值。

10.根据权利要求1所述的一种基于手机传感器数据的路面检测方法，其特征在于，在计算舒适值时还包括设置时间窗，分段计算并进行合并处理；

若在小于1分钟计时，直接获取道路舒适度值，并记录GPS位置的索引，组织数据等待外部递归调用该数据；

若时间超过1分钟，按照设定时长获取分段个数，通过递归方法，每次计算两段的舒适度误差绝对值和最小为准进行切割，直到分段数达到需要分段的次数为止；最后根据每段的舒适度大小进行合并处理，将较为接近的舒适度值的连续分段进行合并；同时记录每段舒适度的开始和结束GPS位置的索引，组织数据等待外部递归调用该数据。