CN114440866A - 一种传感器数据校准方法及校准系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种传感器数据校准方法及校准系统，校准方法包括：根据历史不同时间点对应的传感器的温度数据，分别建立温度梯度算子与时间之间的第一函数关系式；以及传感器数据误差与温度数据和温度梯度算子之间的第二函数关系式；根据当前时刻的温度数据，基于第一函数关系式计算出当前时刻的温度梯度算子，以及根据当前温度数据和温度梯度算子，基于第二函数关系式，计算当前时刻的传感器数据误差；基于当前时刻的传感器数据的误差，对当前时刻的传感器数据进行校准。本发明通过引入温度梯度作为传感器温度相关误差的拟合量，可以用最简单的方式将温度变化路径相关的信息考虑进来，从而有效地对传感器的温度“滞回”效应进行补偿。

Description

一种传感器数据校准方法及校准系统
技术领域
本发明涉及传感器领域，更具体地，涉及一种传感器数据校准方法及校准系统。
背景技术
当前许多传感器(特别是惯性传感器，包含陀螺仪和加速度计)一般都会对温度敏感，需要提升传感器的性能则需要进行温度补偿。常规的补偿方法为多项式拟合。
这种传统方法可以标定大部分惯性传感器的温度性能。然而，当惯性传感器存在“滞回”现象(如图1所示)的时候，这种标定方法则会无能为力。
“滞回”现象的特征是误差与温度的关系不是简单的一一对应的关系，而是与温度变化的“路径”相关，因此传统温度校准方法是无法消除“滞回”现象的。
发明内容
本发明针对现有技术中传感器数据存在的滞回现象，提供一种传感器数据校准方法及校准系统。
根据本发明的第一方面，提供了一种传感器数据校准方法，包括：
根据历史不同时间点对应的传感器的温度数据，建立温度梯度算子与时间之间的第一函数关系式；
根据不同时间点的传感器的温度数据和梯度算子，建立传感器数据误差与温度数据和温度梯度算子之间的第二函数关系式；
根据当前时刻的温度数据，基于所述第一函数关系式计算出当前时刻的温度梯度算子，以及根据当前温度数据和温度梯度算子，基于所述第二函数关系式，计算当前时刻的传感器数据误差；
基于当前时刻的传感器数据的误差，对当前时刻的传感器数据进行校准，获取校准后的传感器数据。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以作出如下改进。
可选的，所述根据历史不同时间点对应的传感器的温度数据，建立温度梯度算子与时间之间的第一函数关系式，包括：
根据历史不同时间点对应的传感器的温度数据，利用多项式最小二乘法拟合得到温度数据与时间之间的第三函数关系式；
基于所述第三函数关系式，对其进行求导，获取温度梯度算子与时间之间的第一函数关系式。
可选的，所述根据历史不同时间点对应的传感器的温度数据，利用多项式最小二乘法拟合得到温度数据与时间之间的第三函数关系式，包括：
temperature＝q0+q1·time+q2·time2；
其中，temperature为温度数据，time为时间点，q0,q1和q2为各项系数；
相应的，所述基于所述第三函数关系式，对其进行求导，获取温度梯度算子与时间之间的第一函数关系式，包括：
Figure BDA0003418962840000021
其中，
Figure BDA0003418962840000022
为温度梯度算子。
可选的，所述根据不同时间点的传感器的温度数据和梯度算子，建立传感器数据误差与温度数据和温度梯度算子之间的第二函数关系式，包括：
Figure BDA0003418962840000031
其中，ERROR为传感器数据与温度数据相关的误差，t为温度数据。
可选的，所述传感器数据误差包括传感器数据温度漂移误差和传感器数据标度因数温度误差，当传感器数据误差为传感器数据温度漂移误差时，所述根据不同时间点的传感器的温度数据和梯度算子，建立传感器数据误差与温度数据和温度梯度算子之间的第二函数关系式，包括：
Figure BDA0003418962840000032
其中，BIAStemperature为传感器数据的温度漂移误差，属于ERROR中的一种，p0、p1、p3和p4为各项系数，可通过数据拟合得到。
可选的，所述基于当前时刻的传感器数据的误差，对当前时刻的传感器数据进行校准，获取校准后的传感器数据，包括：
SENSORcalibrated＝SENSORoriginal-BIAStemperature；
其中，SENSORcalibrated为校准后的传感器数据，SENSORoriginal为校准前的传感器数据。
根据本发明的第二方面，提供一种传感器数据校准系统，包括：
建立模块，用于根据历史不同时间点对应的传感器的温度数据，建立温度梯度算子与时间之间的第一函数关系式；以及根据不同时间点的传感器的温度数据和梯度算子，建立传感器数据误差与温度数据和温度梯度算子之间的第二函数关系式；
计算模块，用于根据当前时刻的温度数据，基于所述第一函数关系式计算出当前时刻的温度梯度算子，以及根据当前温度数据和温度梯度算子，基于所述第二函数关系式，计算当前时刻的传感器数据误差；
校准模块，用于基于当前时刻的传感器数据的误差，对当前时刻的传感器数据进行校准，获取校准后的传感器数据。
本发明提供的一种传感器数据校准方法及校准系统，通过引入温度梯度作为零点温漂的拟合量，可以用最简单的方式将温度变化路径相关的信息考虑进来，从而有效地对传感器的温度“滞回”效应进行补偿。
附图说明
图1为传感器滞回现象示意图；
图2为本发明提供的一种传感器数据校准方法流程图；
图3为温度梯度算子计算示意图；
图4为传感器数据校准的数据处理示意图；
图5为传感器数据校准结果示意图；
图6为传感器数据校准方法流程示意图；
图7为本发明提供的一种传感器数据校准系统的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
基于上述提出的滞回现象，本发明提出一种简单易实现的温度校准方法，可以对温度“滞回”现象有明显的改善效果。解决传统温度校准无法优化温度“滞回”的问题。
实施例一
一种传感器数据校准方法，参见图1，该校准方法主要包括以下步骤：
S1，根据历史不同时间点对应的传感器的温度数据，建立温度梯度算子与时间之间的第一函数关系式。
可以理解的是，将传感器的温度数据按一定时间间隔(本实施例中用1秒时间为间隔)，进行一段时间的数据缓存(本实施例中缓存1分钟时长的数据)，然后对缓存数据建立温度梯度算子与时间之间的第一函数关系式。
作为实施例，所述根据历史不同时间点对应的传感器的温度数据，建立温度梯度算子与时间之间的第一函数关系式，包括：根据历史不同时间点对应的传感器的温度数据，利用多项式最小二乘法拟合得到温度数据与时间之间的第三函数关系式；基于所述第三函数关系式，对其进行求导，获取温度梯度算子与时间之间的第一函数关系式。
其中，所述根据历史不同时间点对应的传感器的温度数据，利用多项式最小二乘法拟合得到温度数据与时间之间的第三函数关系式，包括：
temperature＝q0+q1·time+q2·time2 (1)；
其中，temperature为温度数据，time为时间点，q0,q1和q2为各项系数，可经过缓存数据可以拟合得到q0,q1和q2，进而得到第三函数关系式。
相应的，所述基于所述第三函数关系式，对其进行求导，获取温度梯度算子与时间之间的第一函数关系式，包括：
Figure BDA0003418962840000051
其中，
Figure BDA0003418962840000061
为温度梯度算子。
可以理解的是，将公式(1)进行求导，即可得到温度梯度算子与时间之间的第一函数关系式，后续，根据时间点，即可求得对应的温度梯度算子，参见图3，为温度梯度算子计算的示意图。
S2，根据不同时间点的传感器的温度数据和梯度算子，建立传感器数据误差与温度数据和温度梯度算子之间的第二函数关系式。
作为实施例，所述根据不同时间点的传感器的温度数据和梯度算子，建立传感器数据误差与温度数据和温度梯度算子之间的第二函数关系式，包括：
Figure BDA0003418962840000062
其中，ERROR为传感器数据与温度数据相关的误差，t为温度数据。
具体的，构建有关温度和温度梯度的相关函数
Figure BDA0003418962840000063
计算传感器数据与温度相关的误差(简称为传感器数据误差)，比如包含传感器温度漂移误差、标度因数温度误差等，将传感器原始数据利用温度误差进行补偿，即得到校准后的传感器值。本实施例中，仅以温度漂移的补偿为例进行说明：
构建传感器温度漂移模型(第二函数关系式)如下：
Figure BDA0003418962840000064
其中，BIAStemperature为传感器数据的温度漂移误差，是ERROR中的一种，p0、p1、p3和p4为各项系数。该第二函数关系式可根据在理想状态下测量得到的BIAStemperature、温度数据以及温度梯度算子拟合而来。
S3，根据当前时刻的温度数据，基于所述第一函数关系式计算出当前时刻的温度梯度算子，以及根据当前温度数据和温度梯度算子，基于所述第二函数关系式，计算当前时刻的传感器数据误差。
在确定模型中的参数后，实时读取温度传感器的数据t以及实时计算温度梯度算子
Figure BDA0003418962840000071
则可以实时得到当前时刻的温度漂移数据BIAStemperature。
S4，基于当前时刻的传感器数据的误差，对当前时刻的传感器数据进行校准，获取校准后的传感器数据。
可以理解的是，将传感器原始输出减去温度漂移数据即可得到校准后的传感器数值：
SENSORcalibrated＝SENSORoriginal-BIAStemperature (5)；
其中，SENSORcalibrated为校准后的传感器数据，SENSORoriginal为校准前的传感器数据。
对于本发明提供的传感器数据校准方法，参见图4，向处理器输出当前时刻的传感器数据和当前时刻的温度数据，即可输出校准后的传感器数据。最后传感器数据校准后的结果示意图可参见图5，其中曲线中，1表示未校准的传感器输出，2表示利用传统校准方法校准的传感器输出，3表示利用本发明方法校准的传感器输出。可以看到，在整个温度循环区间，本发明的方法对温度漂移误差，特别是“滞回”效应有明显的改善效果。
实施例二
一种传感器数据校准方法，参见图6，该校准方法按一定的时间间隔和时间长度存储历史温度数据，通过最小二乘方式拟合得到温度梯度数值
Figure BDA0003418962840000072
将传感器的温度漂移建模为与绝对温度t和温度梯度
Figure BDA0003418962840000073
的函数
Figure BDA0003418962840000081
一般地，可以将传感器温度漂移误差按如下公式建模：
Figure BDA0003418962840000082
建立了传感器温度漂移误差模型后，实时读取温度传感器的数据t以及实时计算温度梯度算子
Figure BDA0003418962840000083
则可以实时得到当前时刻的温度漂移数据BIAStemperature，将传感器原始输出减去温度漂移数据即可得到校准后的传感器数值。
实施例三
一种传感器数据校准系统，参见图7，该校准系统包括建立模块701、计算模块702和校准模块703。
其中，建立模块701，用于根据历史不同时间点对应的传感器的温度数据，建立温度梯度算子与时间之间的第一函数关系式；以及根据不同时间点的传感器的温度数据和梯度算子，建立传感器数据误差与温度数据和温度梯度算子之间的第二函数关系式；计算模块702，用于根据当前时刻的温度数据，基于所述第一函数关系式计算出当前时刻的温度梯度算子，以及根据当前温度数据和温度梯度算子，基于所述第二函数关系式，计算当前时刻的传感器数据误差；校准模块703，用于基于当前时刻的传感器数据的误差，对当前时刻的传感器数据进行校准，获取校准后的传感器数据。
可以理解的是，本发明提供的一种传感器数据校准系统与前述各实施例提供的传感器数据校准方法相对应，传感器数据校准系统的相关技术特征可参考传感器数据校准方法的相关技术特征，在此不再赘述。
本发明实施例提供的一种传感器数据校准方法及校准系统，通过引入温度梯度作为零点温漂的拟合量，可以用最简单的方式将温度变化路径相关的信息考虑进来，从而有效地对传感器的温度“滞回”效应进行补偿。
需要说明的是，在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详细描述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式计算机或者其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包括这些改动和变型在内。

Claims (9)

1.一种传感器数据校准方法，其特征在于，包括：
根据历史不同时间点对应的传感器的温度数据，建立温度梯度算子与时间之间的第一函数关系式；
根据不同时间点的传感器的温度数据和梯度算子，建立传感器数据误差与温度数据和温度梯度算子之间的第二函数关系式；
根据当前时刻的温度数据，基于所述第一函数关系式计算出当前时刻的温度梯度算子，以及根据当前温度数据和温度梯度算子，基于所述第二函数关系式，计算当前时刻的传感器数据误差；
基于当前时刻的传感器数据的误差，对当前时刻的传感器数据进行校准，获取校准后的传感器数据。
2.根据权利要求1所述的传感器数据校准方法，其特征在于，所述根据历史不同时间点对应的传感器的温度数据，建立温度梯度算子与时间之间的第一函数关系式，包括：
根据历史不同时间点对应的传感器的温度数据，利用多项式最小二乘法拟合得到温度数据与时间之间的第三函数关系式；
基于所述第三函数关系式，对其进行求导，获取温度梯度算子与时间之间的第一函数关系式。
3.根据权利要求2所述的传感器数据校准方法，其特征在于，所述根据历史不同时间点对应的传感器的温度数据，利用多项式最小二乘法拟合得到温度数据与时间之间的第三函数关系式，包括：
temperature＝q0+q1·time+q2·time2；
其中，temperature为温度数据，time为时间点，q0,q1和q2为各项系数；
相应的，所述基于所述第三函数关系式，对其进行求导，获取温度梯度算子与时间之间的第一函数关系式，包括：
Figure FDA0003418962830000021
其中，
Figure FDA0003418962830000022
为温度梯度算子。
4.根据权利要求1所述的传感器数据校准方法，其特征在于，所述根据不同时间点的传感器的温度数据和梯度算子，建立传感器数据误差与温度数据和温度梯度算子之间的第二函数关系式，包括：
Figure FDA0003418962830000023
其中，ERROR为传感器数据与温度数据相关的误差，t为温度数据。
5.根据权利要求4所述的传感器数据校准方法，其特征在于，所述传感器数据误差包括传感器数据温度漂移误差和传感器数据标度因数温度误差，当传感器数据误差为传感器数据温度漂移误差时，所述根据不同时间点的传感器的温度数据和梯度算子，建立传感器数据误差与温度数据和温度梯度算子之间的第二函数关系式，包括：
Figure FDA0003418962830000024
其中，BIAStemperature为传感器数据的温度漂移误，ERROR中的一种，p0、p1、p3和p4为各项系数，可通过数据拟合得到。
6.根据权利要求5所述的传感器数据校准方法，其特征在于，所述基于当前时刻的传感器数据的误差，对当前时刻的传感器数据进行校准，获取校准后的传感器数据，包括：
SENSORcalibrated＝SENSORoriginal-BIAStemperature；
其中，SENSORcalibrated为校准后的传感器数据，SENSORoriginal为校准前的传感器数据。
7.一种传感器数据校准系统，其特征在于，包括：
建立模块，用于根据历史不同时间点对应的传感器的温度数据，建立温度梯度算子与时间之间的第一函数关系式；以及根据不同时间点的传感器的温度数据和梯度算子，建立传感器数据误差与温度数据和温度梯度算子之间的第二函数关系式；
计算模块，用于根据当前时刻的温度数据，基于所述第一函数关系式计算出当前时刻的温度梯度算子，以及根据当前温度数据和温度梯度算子，基于所述第二函数关系式，计算当前时刻的传感器数据误差；
校准模块，用于基于当前时刻的传感器数据的误差，对当前时刻的传感器数据进行校准，获取校准后的传感器数据。
8.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机管理类程序时实现如权利要求1-6任一项所述的传感器数据校准方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机管理类程序，所述计算机管理类程序被处理器执行时实现如权利要求1-6任一项所述的传感器数据校准方法的步骤。
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