CN115060257A - 一种基于民用级惯性测量单元的车辆变道检测方法 - Google Patents

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CN115060257A CN202210883271.0A CN202210883271A CN115060257A CN 115060257 A CN115060257 A CN 115060257A CN 202210883271 A CN202210883271 A CN 202210883271A CN 115060257 A CN115060257 A CN 115060257A
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Abstract

本发明提供一种基于民用级惯性测量单元的车辆变道检测方法，使用设置在车辆内部的IMU的信息建立车辆运动学模型，使用UFK算法结合车辆运动学模型进行车辆定位信息的计算，然后判断卫星信息量测是否有效，以及GPS量测是否处于先验状态的3σ误差范围内，使用GPS量测数据进行车辆定位信息的校正或者使用车辆定位信息的前验值进行校正，再根据校正后车辆定位信息进行车辆变道的判断并输出判断结果。本发明是基于自身的INS/GNSS组合的检测方法，使用民用级MIMU传感器，在不依赖外界路况和其他参考车辆的情况下，依靠自身车辆的运动学特点，设计无迹卡尔曼滤波准确判断车辆变道行驶的动作，在卫星信号有效时还可以进步提升判断的准确性，辅助完成自动驾驶。

Description

一种基于民用级惯性测量单元的车辆变道检测方法
技术领域
本发明涉及测量测试技术领域，具体涉及一种基于民用级惯性测量单元的车辆变道检测方法。
背景技术
无人驾驶和自动辅助驾驶技术正在高速发展阶段，这就要求车辆在公路行驶过程中能够采用低成本的方案准确的辨识行进车道的变化，目前的方案多是采用视觉识别和SLAM技术实现，但是由于上述两种技术都是测量自身车辆相对于路面的两对位置，在路况复杂、车辆较多的情况下容易受到干扰出现错判，严重时影响行驶安全。
现有技术一：《一种基于卡尔曼滤波器组的多车道线追踪方法》[专利申请]发明专利CN201110180895.8，该发明利用安装在道路固定位置的摄像机，通过图像处理的方法，判断摄像机前端一定范围内的车辆变道情况，该方法不能由车辆自主判断变道动作，无法应用于智能驾驶领域，而且只能判断一段路段的情况，无法在车辆行驶全过程实时对车辆变道动作进行准确判断。
现有技术二：《一种高性能的车道线识别感兴趣区域预测方法》[专利申请]发明专利CN202010575735.2，该发明利用安装在车辆前部的摄像头对行驶过程中的车辆变道进行识别，该方法有一定的自主性，但是容易受到路况的干扰，当地面道路导引线不清晰或缺失状况下，会丧失功能。
现有技术三：《面向多场景的智能驾驶自主车道变换性能测试方法》[专利申请]发明专利CN201911086483.0，该发明与现有技术二类似，但是该发明主要是依靠选择厘米级高精度差分GPS作为车辆运动的测量传感器，通过高精度的卫星信息测量车辆移动位置，结合惯性传感器来实现对车道变换的判断。
现有技术都是基于车载摄像头连续拍摄的图片和视频或者激光雷达，通过图像处理或SLAM技术，完成判断，无法避免当车道线稀少、缺损和遮挡情况下的变道识别错误，而且只能在道路级别较高的公路上使用，在无标识路段完全无法使用，因此，亟需一种辅助GPS并能自主判别车辆变道的方法。
发明内容
本发明是为了解决车辆变道检测的问题，提供一种基于民用级惯性测量单元的车辆变道检测方法，基于自身的INS/GNSS组合的检测方法，使用智能手机配备的民用级MIMU传感器，在不依赖外界路况和其他参考车辆的情况下，依靠自身车辆的运动学特点，设计无迹卡尔曼滤波准确判断车辆变道行驶的动作，在卫星信号有效时还可以进步提升判断的准确性，辅助完成自动驾驶。
本发明提供一种基于民用级惯性测量单元的车辆变道检测方法，包括以下步骤：
S1、使用设置在车辆内部的IMU的信息建立车辆运动学模型；
S2、使用UFK算法结合车辆运动学模型进行车辆定位信息的计算，然后判断卫星信息量测是否有效，以及GPS量测是否处于先验状态的3σ误差范围内，如果全是，使用GPS量测数据进行车辆定位信息的校正得到校正后车辆定位信息；如果一项为否，使用车辆定位信息的前验值进行车辆定位信息的校正得到校正后车辆定位信息；
S3、根据校正后车辆定位信息进行车辆变道的判断并输出判断结果，判断变道的标准为：车辆行进姿态前后稳定并且沿车体侧向产生超过2米以上的位置变化，同时变化过程中车辆航向发生改变；
S4、返回步骤S2，直至车辆停止行驶，车辆变道检测完成。
本发明所述的一种基于民用级惯性测量单元的车辆变道检测方法，作为优选方式，步骤S1中，车辆内部的IMU为放置在车辆内部的手机中的IMU或者车载IMU，车辆内部的IMU包括陀螺仪和加速度计。
本发明所述的一种基于民用级惯性测量单元的车辆变道检测方法，作为优选方式，步骤S1包括以下步骤：
S11、对设置在车辆内部的IMU的信息进行校准，将垂向减去地球的重力加速度，再沿着地轴方向减去地球自转角速度，然后整合传感器信息建立状态空间X；
S12、获得导航坐标系N与机体坐标系b的转换参数
Figure 462849DEST_PATH_IMAGE001
Figure 988509DEST_PATH_IMAGE001
；
S13、根据机体线速度和转换参数
Figure 427842DEST_PATH_IMAGE001
Figure 129082DEST_PATH_IMAGE001
得到位置更新方程；
S14、根据机体系角速度和姿态信息得到姿态更新方程，机体系角速度通过设置在车辆内部的陀螺仪测量获得；
S15、根据机体系角速度和机体系比力得到加速度更新方程，机体系比力通过设置在车辆内部的加速度计测量获得。
本发明所述的一种基于民用级惯性测量单元的车辆变道检测方法，作为优选方式，步骤S11中，状态空间X为：
Figure 494204DEST_PATH_IMAGE002
其中，
Figure 913684DEST_PATH_IMAGE003
为航向角、
Figure 389665DEST_PATH_IMAGE004
为俯仰角，
Figure 210991DEST_PATH_IMAGE005
为横滚角，N为导航坐标系，导航坐标系为东北天坐标系、分别为X-Y-Z，x、y、z为经纬高位置信息，
Figure 747014DEST_PATH_IMAGE006
为机体线速度；
步骤S12中，转换参数
Figure 653790DEST_PATH_IMAGE007
为：
Figure 74407DEST_PATH_IMAGE008
Figure 390986DEST_PATH_IMAGE008
Figure 973277DEST_PATH_IMAGE009
；
其中，b为机体坐标系，机体坐标系通过导航坐标系N系绕Z轴旋转航向角
Figure 491983DEST_PATH_IMAGE003
，绕X轴旋转俯仰角
Figure 450712DEST_PATH_IMAGE004
，绕Y轴旋转横滚角
Figure 371264DEST_PATH_IMAGE005
得到；
步骤S13中，位置更新方程为：
Figure 124456DEST_PATH_IMAGE010
步骤S14中，姿态更新方程为：
Figure 5824DEST_PATH_IMAGE011
；
其中，
Figure 627299DEST_PATH_IMAGE012
为机体系角速度；
步骤S15中，加速度更新方程为速度更新方程减去哥氏力引起的有害加速度：
Figure 277723DEST_PATH_IMAGE013
其中
Figure 93494DEST_PATH_IMAGE014
为机体系比力，向量
Figure 196580DEST_PATH_IMAGE015
为单位时间的旋转矢量。
本发明所述的一种基于民用级惯性测量单元的车辆变道检测方法，作为优选方式，步骤S2包括以下步骤：
S21、根据设置在车辆内部的IMU的性能参数设置初始协方差矩阵P0；
S22、使用UFK算法结合车辆运动学模型对卡尔曼滤波器建模进行车辆定位信息的计算，通过最优状态估计来选择sigma点，并沿着时间
Figure 356165DEST_PATH_IMAGE016
用状态方程传播sigma点
Figure 126675DEST_PATH_IMAGE017
，从传播的sigma点的平均值获得先验状态估计
Figure 487249DEST_PATH_IMAGE018
，获得先验协方差估计
Figure 202265DEST_PATH_IMAGE019
，其中x k 为上一时刻k时卡尔曼滤波的输出值，
Figure 40908DEST_PATH_IMAGE020
为第i种状态参数的上一时刻k的估计值，i=1,…,n， 或i=1,…,2n，n为状态空间X中的状态参数编号，状态参数使用车辆运动学模型解算；
S23、判断卫星信息量测是否有效，以及GPS量测是否处于先验状态的3σ误差范围内，如果全是，进入步骤S24；如果卫星信息量测无效或者GPS量测超先验状态的3σ误差范围，进入步骤S25；
S24、使用GPS量测数据进行车辆定位信息的校正得到校正后车辆定位信息，进入步骤S3；
S25、使用车辆定位信息的前验值进行车辆定位信息的校正得到校正后车辆定位信息，进入步骤S3。
本发明所述的一种基于民用级惯性测量单元的车辆变道检测方法，作为优选方式，步骤S21中，初始协方差矩阵P0为：P0=diag([10e-3,10e-3,10e-3,0.1,0.1,0.1,50,50,50])。
本发明所述的一种基于民用级惯性测量单元的车辆变道检测方法，作为优选方式，步骤S22中，系统的状态方程为：
Figure 56137DEST_PATH_IMAGE021
其中，
Figure 322033DEST_PATH_IMAGE022
为k+1时刻的真实值，
Figure 665290DEST_PATH_IMAGE023
为上一时刻k时卡尔曼滤波的输出值，u k 为上一次状态模型的输入,
Figure 665214DEST_PATH_IMAGE024
为状态方程，
Figure 144736DEST_PATH_IMAGE025
为服从高斯分布的噪声，
Figure 706168DEST_PATH_IMAGE025
为预测过程的噪声、对应
Figure 536721DEST_PATH_IMAGE022
中每个分量的噪声，
Figure 841800DEST_PATH_IMAGE025
的期望为0，协方差
Figure 175829DEST_PATH_IMAGE026
为过程激励噪声；
系统的观测方程为：
Figure 49107DEST_PATH_IMAGE027
Figure 226011DEST_PATH_IMAGE028
为观测的噪声、服从高斯分布，
Figure 210147DEST_PATH_IMAGE029
为测量噪声，
Figure 290361DEST_PATH_IMAGE030
为观测方程，
Figure 68961DEST_PATH_IMAGE031
为观测值；
对于系统进行最优状态估计来选择sigma点：
Figure 874106DEST_PATH_IMAGE032
；
其中，
Figure 520988DEST_PATH_IMAGE033
是k-1时刻的后验估计协方差，
Figure 829610DEST_PATH_IMAGE034
为第i种状态参数的观测值；
沿着时间
Figure 903745DEST_PATH_IMAGE035
用状态方程传播sigma点
Figure 196186DEST_PATH_IMAGE036
为：
Figure 381180DEST_PATH_IMAGE037
先验状态估计
Figure 809887DEST_PATH_IMAGE038
为：
Figure 195869DEST_PATH_IMAGE039
；
先验协方差估计
Figure 73476DEST_PATH_IMAGE040
为：
Figure 203106DEST_PATH_IMAGE041
。
本发明所述的一种基于民用级惯性测量单元的车辆变道检测方法，作为优选方式，步骤S24为：使用GPS量测数据从车辆定位信息的先验信息中选择sigma点，然后从sigma点获取测量值
Figure 610954DEST_PATH_IMAGE042
，并在时间t k 生成预测测量值
Figure 167837DEST_PATH_IMAGE043
，再生成测量方差P z 、估计
Figure 903712DEST_PATH_IMAGE044
的交叉方差P xz 后计算卡尔曼增益K k ，通过计算状态的测量更新得到校正后车辆定位信息
Figure 696087DEST_PATH_IMAGE045
和
Figure 99387DEST_PATH_IMAGE046
。
本发明所述的一种基于民用级惯性测量单元的车辆变道检测方法，作为优选方式，从先验信息中选择sigma点为：
Figure 686226DEST_PATH_IMAGE047
；
测量值
Figure 909397DEST_PATH_IMAGE048
为：
Figure 741349DEST_PATH_IMAGE049
预测测量值
Figure 999155DEST_PATH_IMAGE050
为：
Figure 897841DEST_PATH_IMAGE051
；
测量方差P z 为：
Figure 732942DEST_PATH_IMAGE052
；
交叉方差P xz 为：
Figure 742486DEST_PATH_IMAGE053
；
卡尔曼增益K k 为：
Figure 979432DEST_PATH_IMAGE054
状态的测量更新为:
Figure 783440DEST_PATH_IMAGE055
Figure 246783DEST_PATH_IMAGE056
。
本发明所述的一种基于民用级惯性测量单元的车辆变道检测方法，作为优选方式，步骤S25中，车辆定位信息的前验值包括状态均值和协方差的估计值，车辆定位信息的校正方法为使用车辆定位信息的前验值替代后验状态：
Figure 919072DEST_PATH_IMAGE057
。
本发明是依托民用级手机的GPS进行辅助，主要是依靠惯性传感器来识别车辆运动，自主的判别车辆变道的，具有一定的先进性。本发明利用民用级的IMU（通常智能手机配备的即可）结合车辆的运动学特性，设计了UKF的多传感器融合算法，能够准确判断车辆的变道动作，不依赖于外界的参考信息，但当卫星信号有效时可以进一步的提升判断准确性。因为本发明的自主性，因此不受路况与路标的影响，由于只使用了低成本的IMU传感器，使该技术可以广泛使用于智能驾驶和路面检测的领域。
本发明设计了融合无迹卡尔曼滤波器和3σ异常值忽略的算法。
对车辆的运动进行建模，描述了如何将手机的IMU姿态与车辆姿态的转换，在使用过程中，手机与车辆处于捷联状态，不能发生位置变化。本发明也可采用车载IMU。本发明通过使用民用级的IMU和GPS的信息对车辆变道进行估计，使该发明具有很强的推广性，应用成本很低。
本发明具有以下优点：
（1）本发明依托惯性器件结合车辆自身的运动学特点完成判断，不需要借助外部信息，本发明的方法不受当前路况的车道线数量、完整程度和是否遮挡的影响，可以克服路况不佳时车载摄像头无法连续拍摄的图片和雷达无法确定位置的问题。本发明的通过试验发现，无论在高速公路和普通公路都能够实现较高精度的识别。
（2）本发明只需要采用智能手机或者车辆内部设置的IMU器件即可，只需要对用户手机或者车载电脑进行APP安装即可实现，成本更低，推广性更强。
附图说明
图1为一种基于民用级惯性测量单元的车辆变道检测方法流程图；
图2为一种基于民用级惯性测量单元的车辆变道检测方法UKF算法流程图；
图3为一种基于民用级惯性测量单元的车辆变道检测方法实施例2第一路段（高速公路）轨迹图；
图4为一种基于民用级惯性测量单元的车辆变道检测方法实施例2高速度路段变道位置识别点效果图；
图5为一种基于民用级惯性测量单元的车辆变道检测方法实施例2第二路段（普通公路）轨迹图。
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。
实施例1
如图1所示，一种基于民用级惯性测量单元的车辆变道检测方法，包括以下步骤：
S1、使用设置在车辆内部的IMU的信息建立车辆运动学模型；
车辆内部的IMU为放置在车辆内部的手机中的IMU或者车载IMU，车辆内部的IMU包括陀螺仪和加速度计；
S11、对设置在车辆内部的IMU的信息进行校准，将垂向减去地球的重力加速度，再沿着地轴方向减去地球自转角速度，然后整合传感器信息建立状态空间X；
状态空间X为：
Figure 151471DEST_PATH_IMAGE058
其中，
Figure 15128DEST_PATH_IMAGE059
为航向角、
Figure 434608DEST_PATH_IMAGE060
为俯仰角，
Figure 51534DEST_PATH_IMAGE061
为横滚角，N为导航坐标系，导航坐标系为东北天坐标系、分别为X-Y-Z，x、y、z为经纬高位置信息，
Figure 997493DEST_PATH_IMAGE062
为机体线速度；
S12、获得导航坐标系N与机体坐标系b的转换参数
Figure 408883DEST_PATH_IMAGE063
；
转换参数
Figure 705872DEST_PATH_IMAGE063
为：
Figure 595331DEST_PATH_IMAGE064
其中，b为机体坐标系，机体坐标系通过导航坐标系N系绕Z轴旋转航向角
Figure 661376DEST_PATH_IMAGE059
，绕X轴旋转俯仰角
Figure 509246DEST_PATH_IMAGE060
，绕Y轴旋转横滚角
Figure 903318DEST_PATH_IMAGE061
得到；
S13、根据机体线速度和转换参数
Figure 222567DEST_PATH_IMAGE063
得到位置更新方程；
位置更新方程为：
Figure 18484DEST_PATH_IMAGE065
S14、根据机体系角速度和姿态信息得到姿态更新方程，机体系角速度通过设置在车辆内部的陀螺仪测量获得；
姿态更新方程为：
Figure 896310DEST_PATH_IMAGE011
；
其中，
Figure 777679DEST_PATH_IMAGE066
为机体系角速度；
S15、根据机体系角速度和机体系比力得到加速度更新方程，机体系比力通过设置在车辆内部的加速度计测量获得；
加速度更新方程为速度更新方程减去哥氏力引起的有害加速度：
Figure 540098DEST_PATH_IMAGE067
其中
Figure 315156DEST_PATH_IMAGE068
为机体系比力，向量
Figure 973671DEST_PATH_IMAGE069
为单位时间的旋转矢量；
S2、使用UFK算法结合车辆运动学模型进行车辆定位信息的计算，然后判断卫星信息量测是否有效，以及GPS量测是否处于先验状态的3σ误差范围内，如果全是，使用GPS量测数据进行车辆定位信息的校正得到校正后车辆定位信息；如果一项为否，使用车辆定位信息的前验值进行车辆定位信息的校正得到校正后车辆定位信息；
S21、根据设置在车辆内部的IMU的性能参数设置初始协方差矩阵P0；
初始协方差矩阵P0为：
P0=diag([10e-3,10e-3,10e-3,0.1,0.1,0.1,50,50,50])；
S22、使用UFK算法结合车辆运动学模型对卡尔曼滤波器建模进行车辆定位信息的计算，通过最优状态估计来选择sigma点，并沿着时间
Figure 466969DEST_PATH_IMAGE070
用状态方程传播sigma点
Figure 767500DEST_PATH_IMAGE071
，从传播的sigma点的平均值获得先验状态估计
Figure 155320DEST_PATH_IMAGE072
，获得先验协方差估计
Figure 984736DEST_PATH_IMAGE073
，其中x k 为上一时刻k时卡尔曼滤波的输出值，
Figure 106275DEST_PATH_IMAGE074
为第i种状态参数的上一时刻k的估计值，i=1,…,n， 或i=1,…,2n，n为状态空间X中的状态参数编号，状态参数使用车辆运动学模型解算；
系统的状态方程为：
Figure 69552DEST_PATH_IMAGE075
其中，
Figure 428989DEST_PATH_IMAGE076
为k+1时刻的真实值，
Figure 819519DEST_PATH_IMAGE077
为上一时刻k时卡尔曼滤波的输出值，u k 为上一次状态模型的输入,
Figure 162776DEST_PATH_IMAGE078
为状态方程，
Figure 664165DEST_PATH_IMAGE079
为服从高斯分布的噪声，
Figure 409267DEST_PATH_IMAGE079
为预测过程的噪声、对应
Figure 472163DEST_PATH_IMAGE076
中每个分量的噪声，
Figure 37136DEST_PATH_IMAGE079
的期望为0，协方差
Figure 483161DEST_PATH_IMAGE080
为过程激励噪声；
系统的观测方程为：
Figure 941824DEST_PATH_IMAGE081
Figure 549523DEST_PATH_IMAGE082
为观测的噪声、服从高斯分布，
Figure 992006DEST_PATH_IMAGE083
为测量噪声，
Figure 710563DEST_PATH_IMAGE084
为观测方程，
Figure 289312DEST_PATH_IMAGE085
为观测值；
对于系统进行最优状态估计来选择sigma点：
Figure 67912DEST_PATH_IMAGE086
；
其中，
Figure 873057DEST_PATH_IMAGE087
是k-1时刻的后验估计协方差，
Figure 18474DEST_PATH_IMAGE088
为第i种状态参数的观测值；
沿着时间
Figure 327096DEST_PATH_IMAGE089
用状态方程传播sigma点
Figure 666810DEST_PATH_IMAGE090
为：
Figure 428093DEST_PATH_IMAGE091
；
先验状态估计
Figure 239185DEST_PATH_IMAGE092
为：
Figure 995789DEST_PATH_IMAGE093
；
先验协方差估计
Figure 709667DEST_PATH_IMAGE094
为：
Figure 817300DEST_PATH_IMAGE095
；
S23、判断卫星信息量测是否有效，以及GPS量测是否处于先验状态的3σ误差范围内，如果全是，进入步骤S24；如果卫星信息量测无效或者GPS量测超先验状态的3σ误差范围，进入步骤S25；
S24、使用GPS量测数据进行车辆定位信息的校正得到校正后车辆定位信息，进入步骤S3；
使用GPS量测数据从车辆定位信息的先验信息中选择sigma点，然后从sigma点获取测量值
Figure 44800DEST_PATH_IMAGE096
，并在时间t k 生成预测测量值
Figure 62435DEST_PATH_IMAGE097
，再生成测量方差P z 、估计
Figure 743952DEST_PATH_IMAGE098
的交叉方差P xz 后计算卡尔曼增益K k ，通过计算状态的测量更新得到校正后车辆定位信息
Figure 479827DEST_PATH_IMAGE099
和
Figure 272202DEST_PATH_IMAGE100
；
从先验信息中选择sigma点为：
Figure 409922DEST_PATH_IMAGE101
；
测量值
Figure 137707DEST_PATH_IMAGE102
为：
Figure 485512DEST_PATH_IMAGE103
；
预测测量值
Figure 956944DEST_PATH_IMAGE104
为：
Figure 575270DEST_PATH_IMAGE051
；
测量方差P z 为：
Figure 473956DEST_PATH_IMAGE105
；
交叉方差P xz 为：
Figure 184423DEST_PATH_IMAGE106
；
卡尔曼增益K k 为：
Figure 318601DEST_PATH_IMAGE107
；
状态的测量更新为:
Figure 430913DEST_PATH_IMAGE108
；
Figure 625134DEST_PATH_IMAGE109
。
S25、使用车辆定位信息的前验值进行车辆定位信息的校正得到校正后车辆定位信息，进入步骤S3；
，车辆定位信息的前验值包括状态均值和协方差的估计值，车辆定位信息的校正方法为使用车辆定位信息的前验值替代后验状态：
Figure 822897DEST_PATH_IMAGE057
；
S3、根据校正后车辆定位信息进行车辆变道的判断并输出判断结果，判断变道的标准为：车辆行进姿态前后稳定并且沿车体侧向产生超过2米以上的位置变化，同时变化过程中车辆航向发生改变；
S4、返回步骤S2，直至车辆停止行驶，车辆变道检测完成。
实施例2
如图1~2所示，一种基于民用级惯性测量单元的车辆变道检测方法，包括以下步骤：
首先，对IMU的信息进行处理，该过程将陀螺与加速度计认为是线性器件，对器件进行校准，即减去偏值。其中包括在垂向减去地球的重力加速度，沿着地轴方向减去地球自转角速度，再利用动力学方程处理数据。
整合传感器信息，建立状态量为9的状态空间，其中导航坐标系N定义为东北天坐标系，分别为X-Y-Z。x、y、z代表经纬高位置信息，vx、vy、vz为机体线速度。
Figure 495187DEST_PATH_IMAGE110
(式1）
机体坐标系b可看作N系绕Z轴旋转航向角
Figure 727585DEST_PATH_IMAGE111
，绕X轴旋转俯仰角
Figure 702495DEST_PATH_IMAGE112
，绕Y轴旋转横滚角
Figure 10723DEST_PATH_IMAGE113
的结果，则N和
Figure 627649DEST_PATH_IMAGE114
之间的转换关系为：
Figure 573608DEST_PATH_IMAGE115
Figure 984998DEST_PATH_IMAGE116
（式2）
位置更新方程：
Figure 157353DEST_PATH_IMAGE117
（式3）
姿态更新方程：
Figure 171446DEST_PATH_IMAGE118
（式4）
其中，
Figure 112857DEST_PATH_IMAGE119
、
Figure 554202DEST_PATH_IMAGE120
、
Figure 948275DEST_PATH_IMAGE121
是机体系下角速度，由陀螺测量获得。速度更新方程减去哥氏力引起的有害加速度如下式，其中
Figure 267523DEST_PATH_IMAGE122
、
Figure 329020DEST_PATH_IMAGE123
、
Figure 206846DEST_PATH_IMAGE124
为机体系下的比力由加速度计测量给出，向量
Figure 88214DEST_PATH_IMAGE125
为单位时间的旋转矢量：
Figure 585055DEST_PATH_IMAGE126
（式5）
然后设计基于UKF的融合算法，首先依据传感器性能参数（表1）设置初始协方差矩阵P0如下：
P0=diag([10e-3,10e-3,10e-3,0.1,0.1,0.1,50,50,50])； （式6）
状态矩阵和量测矩阵与传感器的性能相关，我们采用的iphone12pro手机内置的博世的陀螺与加速度计，其性能参数如下表所示：
表1: 手机内置传感器性能参数表
Figure 360113DEST_PATH_IMAGE127
首先对卡尔曼滤波器建模，
Figure 549785DEST_PATH_IMAGE128
为k+1时刻的真实值，
Figure 43084DEST_PATH_IMAGE129
为上一时刻k时卡尔曼滤波的输出值，uk为上一次状态模型的输入，
Figure 78036DEST_PATH_IMAGE130
是服从高斯分布的噪声，是预测过程的噪声,它对应了
Figure 223714DEST_PATH_IMAGE128
中每个分量的噪声，期望为0，协方差为
Figure 318709DEST_PATH_IMAGE131
代表过程激励噪声。系统的状态方程如下：
Figure 440248DEST_PATH_IMAGE132
，
Figure 137946DEST_PATH_IMAGE133
（式7）
Figure 762962DEST_PATH_IMAGE134
是观测的噪声，服从高斯分布，
Figure 419072DEST_PATH_IMAGE135
代表测量噪声，系统的观测方程如下：
Figure 496749DEST_PATH_IMAGE136
（式8）
对于系统进行最优状态估计来选择sigma点（式9），其中n是状态参数编号，
Figure 263717DEST_PATH_IMAGE137
是k-1时刻的后验估计协方差。
Figure 8819DEST_PATH_IMAGE138
（式9）
沿着时间
Figure 445616DEST_PATH_IMAGE139
用状态方程传播sigma点：
Figure 902268DEST_PATH_IMAGE140
（式10）
从传播的sigma点的平均值获得先验状态估计
Figure 817134DEST_PATH_IMAGE141
（式11）
获得先验协方差估计：
Figure 541377DEST_PATH_IMAGE142
（式12）
对于量测不可用的时间（即在卫星信息间断的1秒钟的时间内），用状态均值和协方差的估计值替代后验状态：
Figure 149075DEST_PATH_IMAGE057
（式13）
然后，返回到（式9）进行下一次更新。此外，对于量测不可观或异常值的情况，不进行量测更新，而是只执行时间更新。异常值的检测基于协方差矩阵P，对矩阵P先验状态中代表位置的第7-9位求均方差，如果超出了的3σ时，忽略量测。
卫星信息量测有效，并且GPS量测处于先验状态的3sigma误差范围内。
对于量测可用的点，进行量测更新。首先从先验信息中选择sigma点：
Figure 325979DEST_PATH_IMAGE143
（式14）
从sigma点获取测量值：
Figure 310115DEST_PATH_IMAGE144
（式15）
在时间tk生成预测测量值：
Figure 764230DEST_PATH_IMAGE145
（式16）
生成测量方差：
Figure 933044DEST_PATH_IMAGE146
（式17）
估计
Figure 472609DEST_PATH_IMAGE147
的交叉方差：
Figure 618026DEST_PATH_IMAGE148
（式18）
计算卡尔曼增益：
Figure 926648DEST_PATH_IMAGE149
（式19）
计算状态的测量更新:
Figure 141729DEST_PATH_IMAGE150
（式20）
Figure 27645DEST_PATH_IMAGE151
（式21）
返回到（式9）进行下一次更新。
各公式中上标点为求导，三角号代表估计，波浪号代表量测，减号代表先验信息，加号代表后验信息。
经过UKF的算法修正，车辆的定位信息平滑且准确，当车辆行进姿态前后稳定，并沿车体侧向产生超过2米以上的位置变化时，同时变化过程中车辆航向发生改变，判定为一次变道。
为了验证算法的效果，我们进行了两次试驾，共108.3公里，进行了62次变道，前73.4公里为第一阶段行驶，主要为高速公路，后34.9公里为第二阶段，为普通公路。行驶轨迹图如图3~5所示。
对车道变换精度进行评估，从试驾记录的数据中，主动驾驶发生62次变道，其中有53次被正确识别（38次在高速公路，15次在普通公路），另外也发生了识别出17次错误识别（9次在高速公路，8次在普通公路）。对变道精度和车道保持精度进行评估，其统计结果如下表：
Figure 619164DEST_PATH_IMAGE152
从表2的分析数据来看，高速公路状况在变道和车道保持方面表现出更好的性能。也是由于卫星量测在高速公路上的性能优于普通公路，这影响了车辆在车道水平估计上的性能。
本发明中，运用智能手机对车辆的变道行驶进行估计。内置的民用级IMU传感器和GPS测量用于车辆位置的动态估计和传感器测量。使用UKF和3σ异常值忽略算法进行传感器融合，结果显示高速公路上的变道准确率为92.7%，车道保持准确率为78.0%，普通公路上的变道准确率为71.4%，车道保持准确率为61.9%。本方案后续也可以通过人工智能学习的方法进一步提升性能。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于民用级惯性测量单元的车辆变道检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、使用设置在车辆内部的IMU的信息建立车辆运动学模型；
S2、使用UFK算法结合所述车辆运动学模型进行车辆定位信息的计算，然后判断卫星信息量测是否有效，以及GPS量测是否处于先验状态的3σ误差范围内，如果全是，使用GPS量测数据进行车辆定位信息的校正得到校正后车辆定位信息；如果一项为否，使用车辆定位信息的前验值进行车辆定位信息的校正得到所述校正后车辆定位信息；
S3、根据所述校正后车辆定位信息进行车辆变道的判断并输出判断结果，判断变道的标准为：车辆行进姿态前后稳定并且沿车体侧向产生超过2米以上的位置变化，同时变化过程中车辆航向发生改变；
S4、返回步骤S2，直至车辆停止行驶，车辆变道检测完成。
2.根据权利要求1所述的一种基于民用级惯性测量单元的车辆变道检测方法，其特征在于：步骤S1中，车辆内部的IMU为放置在车辆内部手机中的IMU或者车载IMU，所述IMU包括陀螺仪和加速度计。
3.根据权利要求1所述的一种基于民用级惯性测量单元的车辆变道检测方法，其特征在于：步骤S1包括以下步骤：
S11、对设置在车辆内部的IMU的信息进行校准，将垂向减去地球的重力加速度，再沿着地轴方向减去地球自转角速度，然后整合传感器信息建立状态空间X；
S12、获得导航坐标系N与机体坐标系b的转换参数
Figure 716295DEST_PATH_IMAGE001
；
S13、根据机体线速度和所述转换参数
Figure 666540DEST_PATH_IMAGE001
得到位置更新方程；
S14、根据机体系角速度和姿态信息得到姿态更新方程，所述机体系角速度通过设置在车辆内部的陀螺仪测量获得；
S15、根据所述机体系角速度和机体系比力得到加速度更新方程，所述机体系比力通过设置在车辆内部的加速度计测量获得。
4.根据权利要求3所述的一种基于民用级惯性测量单元的车辆变道检测方法，其特征在于：步骤S11中，所述状态空间X为：
Figure 482050DEST_PATH_IMAGE002
；
其中，
Figure 301101DEST_PATH_IMAGE003
为航向角、
Figure 781630DEST_PATH_IMAGE004
为俯仰角，
Figure 494371DEST_PATH_IMAGE005
为横滚角，N为导航坐标系，所述导航坐标系为东北天坐标系、分别为X-Y-Z，x、y、z为经纬高位置信息，
Figure 90568DEST_PATH_IMAGE006
为所述机体线速度；
步骤S12中，所述转换参数
Figure 521550DEST_PATH_IMAGE007
为：
Figure 244917DEST_PATH_IMAGE008
Figure 77744DEST_PATH_IMAGE009
；
其中，b为机体坐标系，所述机体坐标系通过所述导航坐标系N系绕Z轴旋转航向角
Figure 844843DEST_PATH_IMAGE003
，绕X轴旋转俯仰角
Figure 763120DEST_PATH_IMAGE004
，绕Y轴旋转横滚角
Figure 788714DEST_PATH_IMAGE005
得到；
步骤S13中，所述位置更新方程为：
Figure 210468DEST_PATH_IMAGE010
；
步骤S14中，所述姿态更新方程为：
Figure 414048DEST_PATH_IMAGE011
；
其中，
Figure 554042DEST_PATH_IMAGE012
、
Figure 616282DEST_PATH_IMAGE013
、
Figure 158122DEST_PATH_IMAGE014
为所述机体系角速度；
步骤S15中，所述加速度更新方程为速度更新方程减去哥氏力引起的有害加速度：
Figure 798182DEST_PATH_IMAGE015
其中
Figure 425473DEST_PATH_IMAGE016
、
Figure 527290DEST_PATH_IMAGE017
、
Figure 189215DEST_PATH_IMAGE018
为所述机体系比力，向量
Figure 734597DEST_PATH_IMAGE019
为单位时间的旋转矢量。
5.根据权利要求1所述的一种基于民用级惯性测量单元的车辆变道检测方法，其特征在于：步骤S2包括以下步骤：
S21、根据设置在车辆内部的IMU的性能参数设置初始协方差矩阵P0；
S22、使用UFK算法结合所述车辆运动学模型对卡尔曼滤波器建模进行车辆定位信息的计算，通过最优状态估计来选择sigma点，并沿着时间
Figure DEST_PATH_IMAGE020
用状态方程传播sigma点
Figure 6441DEST_PATH_IMAGE021
，从传播的sigma点的平均值获得先验状态估计
Figure 787315DEST_PATH_IMAGE022
，获得先验协方差估计
Figure 179113DEST_PATH_IMAGE023
，其中x k 为上一时刻k时卡尔曼滤波的输出值，
Figure 754451DEST_PATH_IMAGE024
为第i种状态参数的上一时刻k的估计值，i=1,…,n，或i =1,…,2n，n为状态空间X中的状态参数编号，状态参数使用所述车辆运动学模型解算；
S23、判断卫星信息量测是否有效，以及GPS量测是否处于先验状态的3σ误差范围内，如果全是，进入步骤S24；如果卫星信息量测无效或者GPS量测超先验状态的3σ误差范围，进入步骤S25；
S24、使用GPS量测数据进行车辆定位信息的校正得到所述校正后车辆定位信息，进入步骤S3；
S25、使用所述车辆定位信息的前验值进行车辆定位信息的校正得到所述校正后车辆定位信息，进入步骤S3。
6.根据权利要求5所述的一种基于民用级惯性测量单元的车辆变道检测方法，其特征在于：步骤S21中，所述初始协方差矩阵P0为：P0=diag([10e-3,10e-3,10e-3,0.1,0.1,0.1,50,50,50])。
7.根据权利要求5所述的一种基于民用级惯性测量单元的车辆变道检测方法，其特征在于：步骤S22中，系统的状态方程为：
Figure 480967DEST_PATH_IMAGE025
；
其中，
Figure 331112DEST_PATH_IMAGE026
为k+1时刻的真实值，
Figure 577416DEST_PATH_IMAGE027
为上一时刻k时卡尔曼滤波的输出值，u k 为上一次状态模型的输入,
Figure 589235DEST_PATH_IMAGE028
为状态方程，
Figure 793861DEST_PATH_IMAGE029
为服从高斯分布的噪声，
Figure 182117DEST_PATH_IMAGE029
为预测过程的噪声、对应
Figure 282929DEST_PATH_IMAGE030
中每个分量的噪声，
Figure 465648DEST_PATH_IMAGE029
的期望为0，协方差
Figure 166757DEST_PATH_IMAGE031
为过程激励噪声；
系统的观测方程为：
Figure 358704DEST_PATH_IMAGE032
；
Figure 48442DEST_PATH_IMAGE033
为观测的噪声、服从高斯分布，
Figure 667642DEST_PATH_IMAGE034
为测量噪声，
Figure 91933DEST_PATH_IMAGE035
为观测方程，
Figure 821991DEST_PATH_IMAGE036
为观测值；
对于系统进行最优状态估计来选择sigma点：
Figure 631816DEST_PATH_IMAGE037
；
其中，
Figure 421917DEST_PATH_IMAGE038
是k-1时刻的后验估计协方差，
Figure 832039DEST_PATH_IMAGE039
为第i种状态参数的观测值；
沿着时间
Figure 100209DEST_PATH_IMAGE040
用状态方程传播sigma点
Figure 30119DEST_PATH_IMAGE041
为：
Figure 991122DEST_PATH_IMAGE042
；
先验状态估计
Figure 121495DEST_PATH_IMAGE043
为：
Figure 193357DEST_PATH_IMAGE044
；
先验协方差估计
Figure 243352DEST_PATH_IMAGE045
为：
Figure 109677DEST_PATH_IMAGE046
。
8.根据权利要求5所述的一种基于民用级惯性测量单元的车辆变道检测方法，其特征在于：步骤S24为：使用GPS量测数据从车辆定位信息的先验信息中选择sigma点，然后从sigma点获取测量值
Figure 494391DEST_PATH_IMAGE047
，并在时间t k 生成预测测量值
Figure 776468DEST_PATH_IMAGE048
，再生成测量方差P z 、估计
Figure 805603DEST_PATH_IMAGE049
的交叉方差P xz 后计算卡尔曼增益K k ，通过计算状态的测量更新得到所述校正后车辆定位信息
Figure 468928DEST_PATH_IMAGE050
和
Figure 216304DEST_PATH_IMAGE051
。
9.根据权利要求8所述的一种基于民用级惯性测量单元的车辆变道检测方法，其特征在于：从先验信息中选择sigma点为：
Figure 833230DEST_PATH_IMAGE052
；
测量值
Figure 388977DEST_PATH_IMAGE053
为：
Figure 987317DEST_PATH_IMAGE054
；
预测测量值
Figure 956410DEST_PATH_IMAGE055
为：
Figure 783552DEST_PATH_IMAGE056
；
测量方差P z 为：
Figure 787280DEST_PATH_IMAGE057
；
交叉方差P xz 为：
Figure 789478DEST_PATH_IMAGE058
；
卡尔曼增益K k 为：
Figure 245867DEST_PATH_IMAGE059
；
状态的测量更新为:
Figure DEST_PATH_IMAGE060
；
Figure 407858DEST_PATH_IMAGE061
。
10.根据权利要求5所述的一种基于民用级惯性测量单元的车辆变道检测方法，其特征在于：步骤S25中，所述车辆定位信息的前验值包括状态均值和协方差的估计值，车辆定位信息的校正方法为使用所述车辆定位信息的前验值替代后验状态：
Figure DEST_PATH_IMAGE062
。
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