CN116434381A - 一种无感入车方法以及无感入车系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种感入车方法及其装置。该方法包括：车辆与用户持有的移动终端建立蓝牙通信连接，基于蓝牙定位获取移动终端的位置信息；当根据所述移动终端的位置信息判断所述移动终端位于无感入车的感应区时唤醒车辆开始执行毫米波感知；车辆基于毫米波感知定位获取到所述感应区内的一个或多个行人的位置信息，将基于毫米波感知定位获取的一个或多个行人的位置信息与基于蓝牙定位获取的移动终端的位置信息进行匹配确定实际入车用户，获取该实际入车用户的点云子数据，基于所述点云子数据确定实际入车用户的身份信息；基于所述实际入车用户的身份信息判断是否执行车辆的开锁控制。

Description

一种无感入车方法以及无感入车系统
技术领域
本发明涉及计车联网技术，具体地涉及一种基于蓝牙定位和毫米波步态感知的无感入车方法以及无感入车系统。
背景技术
现有的无感入车技术方案主要包括以下三种类型：
一是基于蓝牙的数字钥匙技术方案，根据蓝牙RSSI定位原理实时获取移动终端位置，实现自动开锁落锁；
二是基于UWB的数字钥匙技术方案，利用UWB技术定位精度高的特点，实时获取移动终端数字钥匙基于汽车的位置，控制车辆开锁落锁；
三是基于NFC的数字钥匙技术方案，利用NFC通信技术实现车辆端对移动终端数字钥匙的认证识别，控制车辆自动开锁落锁。
但是，在现有技术中，基于蓝牙和UWB的无感入车方案仅依赖于车辆端对移动终端的定位，如果移动终端丢失、外借或移动终端与车辆端的通信遭遇中继攻击，则会出现车辆被盗的风险，而基于NFC的无感入车方案需要用户拿出移动终端在距离车辆比较近的位置完成刷卡识别，无法实现真正的无感入车。
发明内容
鉴于上述问题，本发明旨在提出一种能够提升无感入车的安全性的无感入车方法以及无感入车系统。
进一步，本发明还旨在提出一种能够融合蓝牙技术和毫米波技术并且同时能够降低毫米波多人步态感知的复杂度的无感入车的无感入车方法以及无感入车系统。
在进一步，本发明还旨在提出一种能够解决蓝牙定位和毫米波感知的匹配问题并且保证两者定位结果相同的无感入车方法以及无感入车系统。
本发明一方面的无感入车方法，其特征在于，包括：
定位步骤，车辆与用户持有的移动终端建立蓝牙通信连接，通过蓝牙通信基于蓝牙定位获取移动终端的位置信息；
唤醒步骤，在根据所述基于蓝牙定位获取的移动终端的位置信息判断所述移动终端进入无感入车的感应区时唤醒车辆开始执行毫米波感知，其中，所述无感入车的感应区位于车辆周围的预设范围；
感知步骤，车辆基于毫米波感知定位获取到所述感应区内的一个或多个行人的位置信息，将基于毫米波感知定位获取的一个或多个行人的位置信息与所述基于蓝牙定位获取的移动终端的位置信息进行匹配确定实际入车用户，获取该实际入车用户的点云子数据，基于所述点云子数据确定实际入车用户的身份信息；
开锁步骤，判断所述实际入车用户的身份信息是否与预先注册的解锁用户身份信息一致，在一致的情况下执行车辆的开锁动作。
可选地，所述定位步骤包括：
车辆与用户持有的移动终端之间完成安全认证，建立蓝牙通信连接；
实时获得移动终端的蓝牙信号强度；以及
基于蓝牙信号强度根据蓝牙RSSI定位实时获取所述移动终端的位置信息。
可选地，所述感知步骤中包括：
车辆通过毫米波感知探测到所述感应区内的一个或多个行人，获取一帧或多帧点云数据；
将基于蓝牙定位获取的所述移动终端的位置信息与基于毫米波探测获取点云数据中反射点的位置信息作匹配，将两者一致的行人作为实际入车用户；
获取所述实际入车用户的点云子数据；
匹配每一帧中实际入车用户的点云子数据，得到实际入车用户的步态点云序列；
将所述实际入车用户的步态点云序列输入到用于识别步态特征的步态识别模型，通过所述步态识别模型识别出步态特征，根据预选建立并存储的步态特征与用户的身份信息之间的对应关系得到识别出的步态特征所对应的实际入车用户的身份信息。
可选地，所述点云数据包括多个反射点数据，每个反射点数据包括反射点的三维坐标和速度信息。
可选地，所述将基于毫米波感知定位获取的一个或多个行人的位置信息与基于蓝牙定位获取的移动终端的位置信息进行匹配包括：
预先对于毫米波感知定位和蓝牙定位之间的误差进行估计，得到毫米波感知定位和蓝牙定位之间的误差估计值；以及
基于所述误差估计值对基于毫米波感知定位获取的一个或多个行人的位置信息或者基于蓝牙定位获取的移动终端的位置信息进行校准之后再进行两者的匹配。
可选地，所述毫米波感知定位和蓝牙定位之间的误差估计值通过以下步骤获得：
采集步骤，采集蓝牙定位和基于毫米波感知定位针对同一目标的位置数据；
坐标转换步骤，将所述位针对同一目标的位置数据转换到同一量测坐标系，
时间同步步骤，以蓝牙定位和基于毫米波感知定位中的一方的采集时间点为基准，对另一方的不对齐的时间点的采集数据通过最近两点线性插值的方式来进行时间同步；以及
系统误差估计步骤，基于斜距、方位角、俯仰角建立系统误差估计模型，基于所述系统误差估计模型得到所述毫米波感知定位和蓝牙定位之间的误差估计值。
可选地，所述时间同步步骤包括：
以基于毫米波感知定位为基准，假设毫米波感知定位的第n个数据项的时间戳是t1n；
寻找蓝牙定位的数据中时间上与所述时间戳t1n最接近的两个时间戳t2l、t2h，设蓝牙定位在这两个时间戳上的数据分别为X2l、X2h；
通过线性插值的方式获得蓝牙定位在所述时间戳t1n时刻的数据插值X2n为:
Figure BDA0003915094150000041
可选地，所述系统误差估计步骤包括：
假设毫米波感知定位和蓝牙定位在第t时刻观测到的目标位置分别为RA(t)和RB(t)，可以表示为：
Figure BDA0003915094150000042
Figure BDA0003915094150000043
其中，r、θ、
Figure BDA0003915094150000044
分别为斜距、方位角和俯仰角。
Figure BDA0003915094150000045
这里，
Figure BDA0003915094150000046
分别表示在没有误差的情况下毫米波雷达和蓝牙雷达观测到的真实位置信息，其中，ΔA、ΔB为固定偏差，σA、σB为随机噪声，
假设在公共坐标系中，毫米波雷达和蓝牙雷达在k时刻的位置坐标为XA(t)、XB(t)，分别表示为：
XA(t)＝[xA(t)，yA(t)，zA(t)]T
XB(t)＝[xB(t)，yB(t)，zB(t)]T
则可以建立起XA(t)与RA(t)、XB(t)与RB(t)之间的关系ZBA(t)，则表示为：
ZBA(t)＝XB(t)-XA(t)，
通过代入和转换，得到ZBA(t)关于ΔA、ΔB、σA(t)、σB(t)的关系，作为系统误差估计模型；
通过最小二乘法对固定误差进行估计，可得到固定偏差值的估计值。
可选地，在所述开锁步骤中，在判断所述实际入车用户的身份信息与所述预先注册的解锁用户身份信息一致的情况下并且判断所述实际入车用户位于所述感应区之内的开锁区时执行车辆的开锁动作。
本发明一方面的无感入车系统，其特征在于，包括：移动终端、车辆终端以及后台服务端，
其中，所述移动终端用于与车辆终端建立蓝牙通信连接，
所述车辆终端用于与所述移动终端建立蓝牙通信连接并且基于蓝牙定位获取移动终端的位置信息，并且将所述移动终端的位置信息上传到所述后台服务端，
所述后台服务端用于接收移动终端的位置信息并且当根据所述移动终端的位置信息判断所述移动终端位于无感入车的感应区时向车辆终端发出唤醒毫米波感知定位的唤醒指令，其中，所述无感入车的感应区位于车辆周围的预设范围，
所述车辆终端根据所述唤醒指令进行毫米波感知定位，基于毫米波感知定位获取到所述感应区内的一个或多个行人的位置信息并且获得对应的一个或多个行人点云子数据，将所述一个或多个行人点云子数据发送到所述后台服务端，
所述后台服务端将基于蓝牙定位获取的移动终端的位置信息与所述一个或多个行人点云子数进行匹配确定实际入车用户，获取该实际入车用户的点云子数据，匹配每一帧中实际入车用户的点云子数据，得到实际入车用户的步态点云序列并输入到用于识别步态特征的步态识别模型，通过所述步态识别模型识别出实际入车用户的步态特征，根据所述后台服务端预选建立并存储的步态特征与用户的身份信息之间的对应关系得到识别出的步态特征所对应的实际入车用户的身份信息，判断所述实际入车用户的身份信息是否与预先注册的解锁用户身份信息一致，在一致的情况下向车辆终端下发开锁指令，
所述车辆终端根据所述开锁指令执行车辆的开锁动作。
可选地，所述移动终端包括：
第一蓝牙模块，用于与车辆终端之间进行蓝牙通信连接；
数字钥匙模块，用于根据接收到的所述开锁指令执行车辆的开锁动作。
可选地，所述车辆终端包括：
第二蓝牙模块，用于与所述移动终端建立蓝牙通信连接并获取所述移动终端的所述第一蓝牙模块发送的蓝牙信号的强度并发送到后台服务端；以及
毫米波模块，用于根据所述唤醒指令进行毫米波感知定位，基于毫米波感知定位获取到所述感应区内的一个或多个行人的位置信息并且获取对应的一帧或多帧点云数据，将所述点云数据发送到后台服务端。
可选地，所述后台服务端包括：
唤醒模块，用于接收移动终端的位置信息并且当根据所述移动终端的位置信息判断所述移动终端位于无感入车的感应区时向车辆终端发出唤醒毫米波感知定位的唤醒指令；
匹配模块，将基于蓝牙定位获取的移动终端的位置信息与所述点云子数进行匹配确定实际入车用户，获取该实际入车用户的点云子数据，基于所述实际入车用户的点云子数据确定实际入车用户的身份信息；以及
判断模块，判断所述实际入车用户的身份信息是否与预先注册的解锁用户身份信息一致并且在一致的情况下向车辆终端下发开锁指令。
可选地，在所述匹配模块中，将基于蓝牙定位获取的移动终端的位置信息与所述一个或多个行人点云子数进行匹配确定实际入车用户，获取该实际入车用户的点云子数据，匹配每一帧中实际入车用户的点云子数据，得到实际入车用户的步态点云序列并输入到用于识别步态特征的步态识别模型，通过所述步态识别模型识别出实际入车用户的步态特征，根据所述后台服务端预选建立并存储的步态特征与用户的身份信息之间的对应关系得到识别出的步态特征所对应的实际入车用户的身份信息。
可选地，所述点云数据包括多个反射点数据，每个反射点数据包括反射点的三维坐标和速度信息。
可选地，所述将基于蓝牙定位获取的所述移动终端的位置信息与基于毫米波探测获取点云数据中反射点的位置信息进行匹配包括：
预先对于毫米波感知定位和蓝牙定位之间的误差进行估计，得到毫米波感知定位和蓝牙定位之间的误差估计值；以及
基于所述误差估计值对基于毫米波感知定位获取的一个或多个行人的位置信息或者基于蓝牙定位获取的移动终端的位置信息进行校准之后再进行两者的匹配。
可选地，所述毫米波感知定位和蓝牙定位之间的误差估计值通过以下方式获得：
采集蓝牙定位和基于毫米波感知定位针对同一目标的位置数据；
将所述位针对同一目标的位置数据转换到同一量测坐标系，
以蓝牙定位和基于毫米波感知定位中的一方的采集时间点为基准，对另一方的不对齐的时间点的采集数据通过最近两点线性插值的方式来进行时间同步；以及
基于斜距、方位角、俯仰角建立系统误差估计模型，基于所述系统误差估计模型得到所述毫米波感知定位和蓝牙定位之间的误差估计值。
可选地，在所述判断模块中，在判断所述实际入车用户的身份信息与所述移动终端的无感入车的解锁用户身份一致的情况下并且判断所述实际入车用户位于所述感应区之内的开锁区时执行下发开锁指令。
本发明一方面的计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现所述的无感入车方法。
本发明一方面的计算机设备，包括存储模块、处理器以及存储在存储模块上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述的无感入车方法。
附图说明
图1是表示本发明的无感入车系统的构造示意图。
图2是表示本发明的无感入车方法的概要流程示意图。
图3是表示车辆感应区的示意图。
图4是表示本发明的无感入车方法的一个具体实施方式的时序示意图。
具体实施方式
下面介绍的是本发明的多个实施例中的一些，旨在提供对本发明的基本了解。并不旨在确认本发明的关键或决定性的要素或限定所要保护的范围。
出于简洁和说明性目的，本文主要参考其示范实施例来描述本发明的原理。但是，本领域技术人员将容易地认识到，相同的原理可等效地应用于所有类型的无感入车方法以及无感入车系统并且可以在其中实施这些相同的原理，以及任何此类变化不背离本专利申请的真实精神和范围。
而且，在下文描述中，参考了附图，这些附图图示特定的示范实施例。在不背离本发明的精神和范围的前提下可以对这些实施例进行电、机械、逻辑和结构上的更改。此外，虽然本发明的特征是结合若干实施/实施例的仅其中之一来公开的，但是如针对任何给定或可识别的功能可能是期望和/或有利的，可以将此特征与其他实施/实施例的一个或多个其他特征进行组合。因此，下文描述不应视为在限制意义上的，并且本发明的范围由所附权利要求及其等效物来定义。
诸如“具备”和“包括”之类的用语表示除了具有在说明书和权利要求书中有直接和明确表述的单元(模块)和步骤以外，本发明的技术方案也不排除具有未被直接或明确表述的其它单元(模块)和步骤的情形。
图1是表示本发明的无感入车系统的构造示意图。
如图1所示，本发明的无感入车系统包括：移动终端100、车辆终端200以及后台服务端300。移动终端100包括：第一蓝牙模块110和数字钥匙模块120。车辆终端200包括：第二蓝牙模块210和毫米波模块220。后台服务端300包括：唤醒模块310、匹配模块320以及判断模块330。这些模块的具体功能将在后文进行说明，这里先对于本发明的无感入车方法进行说明。
图2是表示本发明的无感入车方法的概要流程示意图。
如图1所示，本发明的无感入车方法大致可以分为以下步骤：
(1)移动终端定位步骤S100
移动终端100的第一蓝牙模块110与车辆终端200的第二蓝牙模块210之间完成安全认证，建立蓝牙通信连接，第二蓝牙模块210实时获取移动终端100发送的蓝牙信号强度并发送至后台服务端300，后台服务端300基于蓝牙RSSI定位原理实时计算并获取移动终端100的位置。
其中，RSSI是Received Signal Strength Indication的简称，是接收的信号强度指示，无线发送层的可选部分，用来判定链接质量以及是否增大广播发送强度。通过接收到的信号强弱测定信号点与接收点的距离，进而根据相应数据进行定位计算的一种定位技术。蓝牙RSSI定位是指，利用蓝牙RSSI信号衰减与距离之间的相关性关系来计算出蓝牙终端所在位置的一种定位方式。
(2)毫米波感知唤醒步骤S200
当后台服务端300定位到移动终端100进入感应区(如图3所示)时，后台服务端300唤醒毫米波模块220，使其进入感知状态。图3是表示车辆感应区的示意图。图3中，在车辆周围圈出来的大面积的圆圈A表示是感应区(即，感应区位于车辆周围的预设范围)，在该感应区之内还能够进一步包括用小面积的圆圈B表示的开锁区。该感应区和开锁区的大小可以根据实际情况预先进行设定并且本发明中对于它们的大小并不做任何限定，只要开锁区位于感应区之内即可。
在步骤S200中，由于通过基于蓝牙定位的结果来唤醒毫米波模块220，这样，毫米波模块220无需一直处于工作状态，从而能够有效地减少功耗。
(3)毫米波步态感知步骤S300
该步骤S300主要包括以下子步骤：
毫米波模块220探测车辆感应区内的多个用户，获取多帧点云数据并且发送给后台服务端300；
后台服务端300将基于蓝牙定位获得的移动终端100的位置信息与点云数据中反射点位置信息作比对，锁定手持移动终端100的用户作为实际入车用户，获取其点云子数据；
匹配每一帧中实际入车用户的点云子数据，得到实际入车用户的步态点云序列；
将实际入车用户的步态点云序列输入到用于识别步态特征的步态识别模型，获取实际入车用户的步态特征，将该步态特征与后台服务端300存储的步态特征做比对，其中，后台服务端300预先存储有步态特征和用户身份之间的对应关系，根据该对应关系能够基于步态特征获取对应的用户身份即实际入车用户的身份信息。
在该步骤S300中，后台服务端300基于蓝牙定位获取的移动终端100的位置信息能够从毫米波模块220获取的多个用户的点云数据中识别出实际入车用户，从而获取实际入车用户步态点云数据，由此，能够降低毫米波多人步态感知的复杂度。
(4)自动开锁步骤S400
后台服务端300判断实际入车用户与移动终端100的数字钥匙模块120中的预先注册的解锁用户身份信息是否一致(例如，在后台服务端300中预先保存有数字钥匙模块120中预先注册的解锁用户身份信息，在判断时，后台服务端300比较毫米波步态感知步骤S300中获得的实际入车用户的身份信息与预先注册的解锁用户身份信息是否一致)，如果一致，并且定位到实际入车用户以及其移动终端100已经进入到开锁区的情况下，则后台服务端300则下发开锁指令到车辆终端200，车辆终端200根据所述开锁指令执行车辆的开锁。
接着，对于本发明的无感入车方法的一个具体实施方式进行说明。
图4是表示本发明的无感入车方法的一个具体实施方式的时序示意图。
如图4所示，本发明的无感入车方法的一个具体实施方式包括以下的具体步骤：
S1：用户持有的移动终端100的第一蓝牙模块110与车辆终端200的第二蓝牙模块120之间完成安全认证，建立蓝牙通信连接。
S2：车辆终端200的第二蓝牙模块120实时获取移动终端100的第一蓝牙模块110发送的蓝牙信号强度并发送至后台服务端300。
S3：后台服务端300根据蓝牙RSSI定位算法，计算得到移动终端100位置信息，并根据位置信息判断用户是否进入图3的感应区。
S4：当定位到用户进入感应区后，后台服务端300唤醒毫米波感知模块220，使其处于感知工作状态。
S5：毫米波感知模块220对感应区内的多个用户进行探测，获得多个用户的点云数据并发送到后台服务端300，其中，点云数据包含多个反射点数据，每个反射点数据包括反射点的三维坐标、速度等信息。
S6：后台服务端300将点云数据中反射点的位置信息与根据蓝牙RSSI定位算法获取的移动终端位置信息进行比对，锁定手持移动终端的用户作为实际入车用户，并获取其点云子数据。
该步骤中，蓝牙定位和毫米波感知技术的结合将会带来了一个新的技术问题：由于误差的存在，第二蓝牙模块210获取的移动终端位置数据与毫米波感知模块220获取的行人点云数据中的反射点位置数据无法匹配，导致无法利用移动终端位置快速锁定手持移动终端的实际入车用户。
为了解决该问题，在本发明中提出一种提前对第二蓝牙模块210和毫米波感知模块220的定位数据进行匹配的方法，具体步骤如下：
(1)原始数据采集
采集第二蓝牙模块210和毫米波感知模块220针对同一目标的位置数据，由于误差的存在，会导致得到的位置数据并不相同。
(2)坐标转换
将第二蓝牙模块210和毫米波感知模块220的量测数据转换到同一量测坐标系中。
(3)时间同步
这一步是为了避免由采样时刻不同步导致的位置偏差，仅有在同一采样时刻获取的位置信息才有对比意义。本发明中，选择毫米波感知模块220中的毫米波雷达的量测时间为基准，对第二蓝牙模块210(下文为了方便比对，也称为“蓝牙雷达”)不对齐的时间点的量测数据通过最近两点线性插值的方式来进行时间同步。
作为一个实施例，例如，以毫米波雷达为基准，毫米波雷达量测的第n个数据项的时间戳是t1n，寻找蓝牙雷达量测数据中时间上与t1n最接近的两个时间戳t2l、t2h，蓝牙雷达在这两个时间戳上的数据分别为X2l、X2h，则通过线性插值的方式获得蓝牙雷达在t1n时刻的数据插值X2n为:
Figure BDA0003915094150000121
(4)系统误差估计。
通过以上步骤，排除了坐标系不同和采样时刻不同所导致的误差，接下来进一步对系统本身误差进行估计，选取斜距r、方位角θ、俯仰角
Figure BDA0003915094150000131
三种对系统误差影响最大的因素进行估计。
首先，建立三种参数的系统误差估计模型。
假设毫米波雷达和蓝牙雷达在第t时刻观测到的目标位置分别为RA(t)和RB(t)，它们可以表示为：
Figure BDA0003915094150000132
Figure BDA0003915094150000133
其中，r、θ、
Figure BDA0003915094150000134
分别为斜距、方位角和俯仰角。
Figure BDA0003915094150000135
这里，
Figure BDA0003915094150000136
分别表示在没有误差的情况下毫米波雷达和蓝牙雷达观测到的真实位置信息，其中，ΔA、ΔB为固定偏差，σA、σB为随机噪声，其中，利用最小二乘法估计固定偏差，随机噪声可忽略不计。以上公式旨在表达传感器测量得到的目标位置信息与目标的真实位置信息之间的误差由固定偏差和随机噪声造成。
假设在公共坐标系中，毫米波雷达和蓝牙雷达在k时刻的位置坐标为XA(t)、XB(t)，它们可以分别表示为：
XA(t)＝[xA(t)，yA(t)，zA(t)]T
XB(t)＝[xB(t)，yB(t)，zB(t)]T25
则可以建立起XA(t)与RA(t)、XB(t)与RB(t)之间的关系ZBA(t)，它可以表示为：
ZBA(t)＝XB(t)-XA(t)，
通过代入和转换最终可以得到ZBA(t)关于ΔA、ΔB、σA(t)、σB(t)的关系，作为误差估计模型。
然后，通过最小二乘法对固定误差进行估计即可得到固定偏差值的估计值。
其中，通过代入和转换得到误差估计模型并且利用最小二乘法对固定误差进行估计固定偏差值的估计值的具体计算过程如下：
①毫米波传感器A在t时刻观测到的目标位置为
Figure BDA0003915094150000141
蓝牙传感器B在t时刻观测到的目标位置为/>
Figure BDA0003915094150000142
其中，r、θ、/>
Figure BDA0003915094150000143
分别为斜距、方位角和俯仰角；
②在没有误差的情况下，A和B在t时刻观测到的目标位置分别为
Figure BDA0003915094150000144
③A和B在t时刻观测到的固定偏差为
Figure BDA0003915094150000145
Figure BDA0003915094150000146
④A和B在t时刻观测到的随机噪声为
Figure BDA0003915094150000147
Figure BDA0003915094150000148
⑤则：
Figure BDA0003915094150000149
⑥将
Figure BDA00039150941500001410
转换到笛卡尔坐标系[xA(t)，yA(t)，zA(t)]、[xB(t)，yB(t)，zB(t)]，
则，
Figure BDA0003915094150000151
⑦将公式1代入公式2，得到：
xA(t)＝…，yA(t)＝…，zA(t)＝…，xB(t)＝…，yB(t)＝…，zB(t)＝…；
⑧令
Figure BDA0003915094150000152
对zBA(t)进行线性化处理，
利用一阶泰勒展开即可得到：
zBA(t)关于
Figure BDA0003915094150000153
的关系，即误差估计模型；
⑨利用最小二乘法对固定偏差ΔA和ΔB进行估计，随机噪声σA和σB忽略，目标函数为
Figure BDA0003915094150000154
即令误差的的平方和最小，求解求和，由此得到固定偏差值的估计值。
(5)位置校准。
利用误差估计得到的结果来对后续的量测数据进行调整补偿，以使第二蓝牙模块210和毫米波感知模块220对同一目标的量测数据能够匹配。
这里，还需要注意的是，上述固定偏差值的计算可以提前进行并将计算出来的估计值进行保存，在实际无感入车应用过程中，仅需要采用保存的固定偏差值的估计值对第二蓝牙模块210和毫米波感知模块220的定位数据进行修正即可，这样就不会影响实际无感入车应用过程中数据处理速度。
S7：后台服务端300将实际入车用户在每帧中的点云子数据进行匹配，确定其步态点云序列。
S8：后台服务端300将实际入车用户的步态点云序列输入到用于识别步态特征的步态识别模型，得到其步态识别结果即步态特征，同时，根据后台服务端300中预选建立并存储的步态特征与用户的身份信息之间的对应关系得到识别出的步态特征所对应的实际入车用户的身份信息。
S9：后台服务端300将S8中得到的实际入车用户的身份信息与与预先注册的解锁用户身份信息一致并且目标用户已进入图3的开锁区，则向车辆终端200发送开锁指令。
如上所述，根据本发明的无感入车方法，通过增加基于毫米波步态感知的用户身份信息验证，能够确保数字钥匙对应的用户身份信息与实际入车用户的身份信息一致，提升无感入车的安全性，而且，通过蓝牙技术与毫米波感知技术的融合，基于蓝牙技术对移动终端的定位结果，能够从毫米波感知到的多人数据中快速锁定实际入车用户的子数据，由此能够降低多人步态感知的复杂度。
以上对于本发明的无感入车方法进行了说明，最后，参照图1对于本发明的无感入车系统的具体构造进行说明。
如图1所示，本发明的无感入车系统包括：移动终端100、车辆终端200以及后台服务端300。
移动终端100用于与车辆终端建立蓝牙通信连接。
车辆终端200用于与移动终端100建立蓝牙通信连接并且基于蓝牙定位获取移动终端的位置信息，并且将移动终端100的位置信息上传到后台服务端300。
后台服务端300用于接收移动终端100的位置信息并且当根据移动终端100的位置信息判断移动终端100位于无感入车的感应区时向车辆终端200发出唤醒毫米波感知定位的唤醒指令。车辆终端200根据所述唤醒指令进行毫米波感知定位，基于毫米波感知定位获取到所述感应区内的一个或多个行人的位置信息并且获得对应的一个或多个行人点云子数据，将所述一个或多个行人点云子数据发送到后台服务端300。
后台服务端300将基于蓝牙定位获取的移动终端的位置信息与所述一个或多个行人点云子数进行匹配确定实际入车用户，获取该实际入车用户的点云子数据，基于所述实际入车用户的点云子数据确定实际入车用户的身份信息，判断所述实际入车用户的身份信息是否与预先注册的解锁用户身份信息的用户身份一致，在一致的情况下向车辆终端下发开锁指令。车辆终端200根据所述开锁指令打开车门。
具体地，移动终端100包括：
第一蓝牙模块110，用于与车辆终端之间进行蓝牙通信连接；
数字钥匙模块120，用于根据接收到的所述开锁指令执行车辆的开锁动作。
车辆终端200包括：
第二蓝牙模块210，用于与所述移动终端建立蓝牙通信连接并获取所述移动终端的所述第一蓝牙模块发送的蓝牙信号的强度并发送到后台服务端；以及
毫米波模块220，用于根据所述唤醒指令进行毫米波感知定位，基于毫米波感知定位获取到所述感应区内的一个或多个行人的位置信息并且获取对应的一帧或多帧点云数据，将所述点云数据发送到后台服务端。
后台服务端300包括：
唤醒模块310，用于接收移动终端的位置信息并且当根据移动终端100的位置信息判断移动终端100位于无感入车的感应区时向车辆终端200发出唤醒毫米波感知定位的唤醒指令；
匹配模块320，将基于蓝牙定位获取的移动终端100的位置信息与所述点云子数进行匹配确定实际入车用户，获取该实际入车用户的点云子数据，基于所述实际入车用户的点云子数据确定实际入车用户的身份信息；以及
判断模块330，判断实际入车用户的身份信息是否与预先注册的解锁用户身份信息一致，在一致的情况下向车辆终端200下发开锁指令。
其中，在匹配模块320中，将基于蓝牙定位获取的移动终端的位置信息与所述一个或多个行人点云子数进行匹配确定实际入车用户，获取该实际入车用户的点云子数据，匹配每一帧中实际入车用户的点云子数据，得到实际入车用户的步态点云序列并输入到用于识别步态特征的步态识别模型，通过所述步态识别模型识别出实际入车用户的步态特征，根据所述后台服务端预选建立并存储的步态特征与用户的身份信息之间的对应关系得到识别出的步态特征所对应的实际入车用户的身份信息。
如上所述，根据本发明的无感入车方法以及无感入车系统，能够得到以下技术效果：
通过在移动终端的数字钥匙定位的基础上增加了基于毫米波步态感知的身份信息验证环节，能够确保实际入车用户的身份信息(通过毫米波步态感知获取)与移动终端的数字钥匙对应的用户身份信息(蓝牙交互获取)一致，避免了智能终端丢失、外借或者智能终端与车辆端通信遭遇中继攻击情况下车辆被盗取的风险，提升了无感入车技术方案的安全性；
通过蓝牙与毫米波感知技术的融合，能够基于蓝牙对移动终端的数字钥匙的定位结果，从毫米波感知到的感应区内多个行人数据中快速锁定实际入车用户的子数据，降低了毫米波多人步态感知的复杂度；以及
针对蓝牙技术得到移动终端定位数据和毫米波模块感知到的行人数据可能没有重合、无法匹配的问题，本发明中提出了一种提前对蓝牙技术得到的定位数据和毫米波模块的定位数据进行匹配处理的方法，通过坐标转换、时间同步、系统误差估计、误差补偿修正等步骤确保两者对于同一目标的定位结果相同。
以上例子主要说明了无感入车方法以及无感入车系统。尽管只对其中一些本发明的具体实施方式进行了描述，但是本领域普通技术人员应当了解，本发明可以在不偏离其主旨与范围内以许多其他的形式实施。因此，所展示的例子与实施方式被视为示意性的而非限制性的，在不脱离如所附各权利要求所定义的本发明精神及范围的情况下，本发明可能涵盖各种的修改与替换。

Claims (20)

1.一种无感入车方法，其特征在于，包括：
定位步骤，车辆与用户持有的移动终端建立蓝牙通信连接，通过蓝牙通信基于蓝牙定位获取移动终端的位置信息；
唤醒步骤，在根据所述基于蓝牙定位获取的移动终端的位置信息判断所述移动终端进入无感入车的感应区时唤醒车辆开始执行毫米波感知，其中，所述无感入车的感应区位于车辆周围的预设范围；
感知步骤，车辆基于毫米波感知定位获取到所述感应区内的一个或多个行人的位置信息，将基于毫米波感知定位获取的一个或多个行人的位置信息与所述基于蓝牙定位获取的移动终端的位置信息进行匹配确定实际入车用户，获取该实际入车用户的点云子数据，基于所述点云子数据确定实际入车用户的身份信息；以及
开锁步骤，判断所述实际入车用户的身份信息是否与预先注册的解锁用户身份信息一致，在一致的情况下执行车辆的开锁动作。
2.如权利要求1所述的无感入车方法，其特征在于，所述定位步骤包括：
车辆与用户持有的移动终端之间完成安全认证，建立蓝牙通信连接；
实时获得移动终端的蓝牙信号强度；以及
基于蓝牙信号强度根据蓝牙RSSI定位实时获取所述移动终端的位置信息。
3.如权利要求1所述的无感入车方法，其特征在于，所述感知步骤中包括：
车辆通过毫米波感知探测到所述感应区内的一个或多个行人，获取一帧或多帧点云数据；
将基于蓝牙定位获取的所述移动终端的位置信息与基于毫米波探测获取点云数据中反射点的位置信息作匹配，将两者一致的行人作为实际入车用户；
获取所述实际入车用户的点云子数据；
匹配每一帧中实际入车用户的点云子数据，得到实际入车用户的步态点云序列；
将所述实际入车用户的步态点云序列输入到用于识别步态特征的步态识别模型，通过所述步态识别模型识别出步态特征，根据预选建立并存储的步态特征与用户的身份信息之间的对应关系得到识别出的步态特征所对应的实际入车用户的身份信息。
4.如权利要求3所述的无感入车方法，其特征在于，
所述点云数据包括多个反射点数据，每个反射点数据包括反射点的三维坐标和速度信息。
5.如权利要求1所述的无感入车方法，其特征在于，
所述将基于毫米波感知定位获取的一个或多个行人的位置信息与基于蓝牙定位获取的移动终端的位置信息进行匹配包括：
预先对于毫米波感知定位和蓝牙定位之间的误差进行估计，得到毫米波感知定位和蓝牙定位之间的误差估计值；以及
基于所述误差估计值对基于毫米波感知定位获取的一个或多个行人的位置信息或者基于蓝牙定位获取的移动终端的位置信息进行校准之后再进行两者的匹配。
6.如权利要求5所述的无感入车方法，其特征在于，
所述毫米波感知定位和蓝牙定位之间的误差估计值通过以下步骤获得：
采集步骤，采集蓝牙定位和基于毫米波感知定位针对同一目标的位置数据；
坐标转换步骤，将所述位针对同一目标的位置数据转换到同一量测坐标系，
时间同步步骤，以蓝牙定位和基于毫米波感知定位中的一方的采集时间点为基准，对另一方的不对齐的时间点的采集数据通过最近两点线性插值的方式来进行时间同步；以及
系统误差估计步骤，基于斜距、方位角、俯仰角建立系统误差估计模型，基于所述系统误差估计模型得到所述毫米波感知定位和蓝牙定位之间的误差估计值。
7.如权利要求6所述的无感入车方法，其特征在于，所述时间同步步骤包括：
以基于毫米波感知定位为基准，假设毫米波感知定位的第n个数据项的时间戳是t1n；
寻找蓝牙定位的数据中时间上与所述时间戳t1n最接近的两个时间戳t2l、t2h，设蓝牙定位在这两个时间戳上的数据分别为X2l、X2h；
通过线性插值的方式获得蓝牙定位在所述时间戳t1n时刻的数据插值X2n为:
Figure FDA0003915094140000031
8.如权利要求7所述的无感入车方法，其特征在于，所述系统误差估计步骤包括：
假设毫米波感知定位和蓝牙定位在第t时刻观测到的目标位置分别为RA(t)和RB(t)，可以表示为：
Figure FDA0003915094140000032
Figure FDA0003915094140000033
其中，r、θ、
Figure FDA0003915094140000034
分别为斜距、方位角和俯仰角。
Figure FDA0003915094140000035
这里，
Figure FDA0003915094140000041
分别表示在没有误差的情况下毫米波雷达和蓝牙雷达观测到的真实位置信息，其中，ΔA、ΔB为固定偏差，σA、σB为随机噪声，
假设在公共坐标系中，毫米波雷达和蓝牙雷达在k时刻的位置坐标为XA(t)、XB(t)，分别表示为：
XA(t)＝[xA(t)，yA(t)，zA(t)]T
XB(t)＝[xB(t)，yB(t)，zB(t)]T
则可以建立起XA(t)与RA(t)、XB(t)与RB(t)之间的关系ZBA(t)，则表示为：
ZBA(t)＝XB(t)-XA(t)，
通过代入和转换，得到ZBA(t)关于ΔA、ΔB、σA(t)、σB(t)的关系，作为系统误差估计模型；
通过最小二乘法对固定误差进行估计，可得到固定偏差值的估计值。
9.如权利要求1所述的无感入车方法，其特征在于，
在所述开锁步骤中，在判断所述实际入车用户的身份信息与所述预先注册的解锁用户身份信息一致的情况下并且判断所述实际入车用户位于所述感应区之内的开锁区时执行车辆的开锁动作。
10.一种无感入车系统，其特征在于，包括：移动终端、车辆终端以及后台服务端，
其中，所述移动终端用于与车辆终端建立蓝牙通信连接，
所述车辆终端用于与所述移动终端建立蓝牙通信连接并且基于蓝牙定位获取移动终端的位置信息，并且将所述移动终端的位置信息上传到所述后台服务端，
所述后台服务端用于接收移动终端的位置信息并且当根据所述移动终端的位置信息判断所述移动终端位于无感入车的感应区时向车辆终端发出唤醒毫米波感知定位的唤醒指令，其中，所述无感入车的感应区位于车辆周围的预设范围，
所述车辆终端根据所述唤醒指令进行毫米波感知定位，基于毫米波感知定位获取到所述感应区内的一个或多个行人的位置信息并且获得对应的一个或多个行人点云子数据，将所述一个或多个行人点云子数据发送到所述后台服务端，
所述后台服务端将基于蓝牙定位获取的移动终端的位置信息与所述一个或多个行人点云子数进行匹配确定实际入车用户，获取该实际入车用户的点云子数据，匹配每一帧中实际入车用户的点云子数据，得到实际入车用户的步态点云序列并输入到用于识别步态特征的步态识别模型，通过所述步态识别模型识别出实际入车用户的步态特征，根据所述后台服务端预选建立并存储的步态特征与用户的身份信息之间的对应关系得到识别出的步态特征所对应的实际入车用户的身份信息，判断所述实际入车用户的身份信息是否与预先注册的解锁用户身份信息一致，在一致的情况下向车辆终端下发开锁指令，
所述车辆终端根据所述开锁指令执行车辆的开锁动作。
11.如权利要求10所述的无感入车系统，其特征在于，所述移动终端包括：
第一蓝牙模块，用于与车辆终端之间进行蓝牙通信连接；
数字钥匙模块，用于根据接收到的所述开锁指令执行车辆的开锁动作。
12.如权利要求11所述的无感入车系统，其特征在于，所述车辆终端包括：
第二蓝牙模块，用于与所述移动终端建立蓝牙通信连接并获取所述移动终端的所述第一蓝牙模块发送的蓝牙信号的强度并发送到后台服务端；以及
毫米波模块，用于根据所述唤醒指令进行毫米波感知定位，基于毫米波感知定位获取到所述感应区内的一个或多个行人的位置信息并且获取对应的一帧或多帧点云数据，将所述点云数据发送到后台服务端。
13.如权利要求12所述的无感入车系统，其特征在于，所述后台服务端包括：
唤醒模块，用于接收移动终端的位置信息并且当根据所述移动终端的位置信息判断所述移动终端位于无感入车的感应区时向车辆终端发出唤醒毫米波感知定位的唤醒指令；
匹配模块，将基于蓝牙定位获取的移动终端的位置信息与所述点云子数进行匹配确定实际入车用户，获取该实际入车用户的点云子数据，基于所述实际入车用户的点云子数据确定实际入车用户的身份信息；以及
判断模块，判断所述实际入车用户的身份信息是否与预先注册的解锁用户身份信息一致并且在一致的情况下向车辆终端下发开锁指令。
14.如权利要求13所述的无感入车系统，其特征在于，
在所述匹配模块中，将基于蓝牙定位获取的移动终端的位置信息与所述一个或多个行人点云子数进行匹配确定实际入车用户，获取该实际入车用户的点云子数据，匹配每一帧中实际入车用户的点云子数据，得到实际入车用户的步态点云序列并输入到用于识别步态特征的步态识别模型，通过所述步态识别模型识别出实际入车用户的步态特征，根据所述后台服务端预选建立并存储的步态特征与用户的身份信息之间的对应关系得到识别出的步态特征所对应的实际入车用户的身份信息。
15.如权利要求14所述的无感入车系统，其特征在于，
所述点云数据包括多个反射点数据，每个反射点数据包括反射点的三维坐标和速度信息。
16.如权利要求14所述的无感入车系统，其特征在于，所述将基于蓝牙定位获取的所述移动终端的位置信息与基于毫米波探测获取点云数据中反射点的位置信息进行匹配包括：
预先对于毫米波感知定位和蓝牙定位之间的误差进行估计，得到毫米波感知定位和蓝牙定位之间的误差估计值；以及
基于所述误差估计值对基于毫米波感知定位获取的一个或多个行人的位置信息或者基于蓝牙定位获取的移动终端的位置信息进行校准之后再进行两者的匹配。
17.如权利要求16所述的无感入车系统，其特征在于，
所述毫米波感知定位和蓝牙定位之间的误差估计值通过以下方式获得：
采集蓝牙定位和基于毫米波感知定位针对同一目标的位置数据；
将所述位针对同一目标的位置数据转换到同一量测坐标系，
以蓝牙定位和基于毫米波感知定位中的一方的采集时间点为基准，对另一方的不对齐的时间点的采集数据通过最近两点线性插值的方式来进行时间同步；以及
基于斜距、方位角、俯仰角建立系统误差估计模型，基于所述系统误差估计模型得到所述毫米波感知定位和蓝牙定位之间的误差估计值。
18.如权利要求10所述的无感入车系统，其特征在于，
在所述判断模块中，在判断所述实际入车用户的身份信息与所述移动终端的无感入车的解锁用户身份一致的情况下并且判断所述实际入车用户位于所述感应区之内的开锁区时执行下发开锁指令。
19.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，
该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1～9任意一项所述的无感入车方法。
20.一种计算机设备，包括存储模块、处理器以及存储在存储模块上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，
所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1～9任意一项所述的无感入车方法。
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