CN116506800B - 一种基于超宽带的车内外判断及车内位置判断方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于超宽带的车内外判断及车内位置判断方法，属于超宽带通信技术领域，包括以下步骤：步骤1、数据预处理：对于车内外判断算法，输入信息包括每个基站的测距结果和每个基站的接收信号强度；步骤2、特征提取与计算：提取五个基站输出的能量信息与测距信息，计算车内外判断与车中位置判断算法需要的特征；步骤3、使用步骤2输出的数据，对钥匙在车内或者车外进行判断；步骤4、当判断钥匙在车内后，进一步判断钥匙在车内的具体位置。本发明提供的一种基于超宽带的车内外判断及车内位置判断方法，对车载定位基站数量以及位置分布要求较低，算法鲁棒性高，对一些位置判断困难的场景也能准确判断。
Description
技术领域
本发明属于超宽带通信技术领域，尤其是涉及一种基于超宽带的车内外判断及车内位置判断方法。
背景技术
随着用户对用车体验的提高，汽车数字钥匙的装配量越来越多，成为提高舒适和便利性的重要组成部分。汽车钥匙经历了机械钥匙、遥控钥匙、无钥匙进入启动系统和数字钥匙等几个阶段。2021年7月，CCC全球车联联盟发布了汽车数字秘钥3.0版规范，明确了第三代数字钥匙是基于UWB/BLE(蓝牙)+NFC的互联方案。UWB作为数字钥匙的标准正式公布，自此开始，UWB技术因其更高的安全性、更快的响应速度和厘米级的定位精度，日益成为车企产品创新团队所关注的焦点，并主动推动技术落地。同时，从2019年开始，手机厂商相继推出搭载UWB技术的手机。最先应用UWB技术的是2019年苹果发布的iPhone11。加装UWB主要是为了增强空间感知能力，比如在隔空投送时会识别投送设备的距离，越近越优先。2021年，小米发布IMX4时展示的“一指连”功能主要就是依赖UWB技术实现，而BLE和NFC则早已成为手机自带的最基本功能。在上述因素的推动下，2022年1月上市的宝马iX M60和iXxDrive40是全球第一款应用UWB数字钥匙的车型。2022年3月，蔚来ET7成为国内首款搭载UWB技术的车型。此外，特斯拉、大众、福特、奥迪、现代、长城等车厂也开始布局UWB技术。
根据汽车数字钥匙所处的位置和距离远近，实现更加智能的操作。例如，当距离汽车80米以内时，车内的蓝牙模块将扫描手机进行蓝牙连接和身份认证，同时进行蓝牙粗略测距，并唤醒UWB功能。当距离汽车在10-20米范围内时，UWB将启动定位和测距功能。当距离汽车在3-10米范围内时，汽车将设置为迎宾区，触发车辆迎宾功能的车灯打开或喇叭提示，方便车主找到车辆；当距离汽车6米时，车内照明将自动开启。当距离汽车在1-3米范围内时，汽车将设置为解锁区，自动解锁车门，调节座椅高度和自动折叠后视镜。当车主进入汽车并且车内UWB锚点扫描到手机UWB信号时，按下启动键可以启动车辆(如果无法扫描到，则无法启动车辆)。在数字钥匙的工作过程中，车辆自动落锁和汽车一键启动等功能需要准确判断数字钥匙当前是否在车外或车内，因此，车内外位置的定位对于数字钥匙的工作是非常重要的一环。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于超宽带的车内外判断及车内位置判断方法，解决上述技术中存在的传统的技术无法准确地判断数字钥匙在车外或车内的问题。
为实现上述目的，本发明提供一种基于超宽带的车内外判断及车内位置判断方法，包括以下步骤：
步骤1、数据预处理，对于车内外判断算法，输入信息包括每个基站的测距结果和每个基站的接收信号强度；
步骤2、特征提取与计算，提取五个基站输出的能量信息与测距信息，计算车内外判断与车中位置判断算法需要的特征；
步骤3、车内外判断，使用步骤2输出的数据，对钥匙在车内或者车外进行判断；
步骤4、车内定位，当判断钥匙在车内后，进一步判断钥匙在车内的具体位置。
优选的，所述步骤1中数据预处理的具体步骤如下：
S11、进行数据保护与数据预处理，获取基站的测距结果，并对测距结果进行数据预处理，剔除数据中的异常值；
S12、对测距结果数据进行滤波提高测距结果的稳定性；
S13、根据基站标定信息进行测距结果修正。
优选的，所述步骤2中需要计算的特征包含基站最大接收能量、基站A5接收信号能量与最强接收信号强度差值、对角线定位基站接收能量差和基站间接收能量差的总和。
优选的，所述步骤3中对钥匙在车内外判断的过程如下：
S31、通过主基站的测量结果进行初步判断，将基站A5的接收信号强度和测距结果分别与接收信号强度阈值和测距结果范围阈值进行比较，初步判断车内外情况；
S32、对基站间接收信号强度差进行对比，并划分等级，根据不同的等级选择不同的阈值进行判断，得到当前的车内外判断；
S33、结合历史判断数据，通过当前的判断结果更新判断在车内外的计数器，通过计数器与阈值进行比较判断在车内还是车外，并输出判断结果获得综合的判断结果。
优选的，所述步骤4中判断钥匙在车内的具体位置包括以下步骤：
S41、对每个基站的测距结果滤波，减少测距波动对车内定位的影响；
S42、根据测距结果、接收信号能量判断车中的具体位置，
S43、对输出结果进行评价，输出对当前判断的置信度。
优选的，所述步骤S12中采用递归滤波器与卡尔曼滤波器相结合的方法对测距结果数据进行滤波。
优选的，所述步骤S13中修正后的测距结果为：
其中，d'1为修正后的测距结果，为经过卡尔曼滤波器后的结果，/>为递归滤波器的测距结果，α和β分别为卡尔曼滤波法和递归滤波法滤波结果的权重。
优选的，所述步骤S12中对测距数据进行滤波的具体过程如下：首先判断数字钥匙是否为首次测距，若为首次测距则保留测距结果不进行滤波，若不是首次测距则开始判断测距结果是否超过设定的测距距离阈值，若超过设定的测距距离阈值则剔除该数据，将上次的滤波后的测距结果作为本次测距结果，若没有超过设定的测距距离阈值则开始判断本次测距与上次测距结果的差值是否满足设定的条件，最后根据判断结果进行测距结果修正。
因此，本发明采用上述一种基于超宽带的车内外判断及车内位置判断方法，具有以下有益效果：
(1)仅需使用测距距离和基站接收信号能量信息，就可以准确判断出钥匙在车内还是在车外；当判断出数字钥匙在车内后，进一步根据测距距离和基站接收信号能量，对车中位置进行判断。
(2)提出的基于UWB的车内外位置判断算法，对车载定位基站数量以及位置分布要求较低，算法鲁棒性高，一些位置判断困难的场景也能准确判断。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
图1为本发明定位基站与标签分布示意图；
图2为本发明测距数据滤波系统流程图；
图3为本发明初步判断车内外位置的系统流程图；
图4为本发明具体判断车内位置的系统流程图。
具体实施方式
实施例
以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作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。
一种基于超宽带的车内外判断及车内位置判断方法，如图1所示，Tag为汽车数字钥匙，基站A1、基站A2、基站A3、基站A4、基站A5为汽车定位基站，其中基站A1、基站A2、基站A3、基站A4为从基站位于汽车外侧，基站A5为主机站位于汽车内部。汽车数字钥匙到达基站基站A1、基站A2、基站A3、基站A4、基站A5的测距距离分别为d1、d2、d3、d4、d5，定位基站接收信号能量分别为p1、p2、p3、p4、p5。一种基于超宽带的车内外判断及车内位置判断方法，具体包括以下步骤：
步骤1、数据预处理：算法需要的输入信息包括每个基站的测距结果和接收信号强度。为此，首先进行数据保护和预处理，获取基站的测距结果，并对其进行数据预处理，如剔除数据中的异常值、对数据进行滤波提高测距结果的稳定性以及根据基站标定信息进行测距结果修正，数据预处理步骤具体如下：
(1)对测距结果进行数据预处理，剔除数据中的异常值；采用阈值判定法，通过设置最大测距距离和最小测距距离，若当前测距距离小于最小测距距离阈值或者大于最大测距距离阈值，则判定为异常值，进行剔除，后续判定车内外位置时则不使用该数据；
(2)对数据进行滤波提高测距结果的稳定性；采用递归滤波器与卡尔曼滤波器相结合的方法对测距结果数据进行滤波，所使用方法的工作流程图如图2所示。数字钥匙首次测距时，保留测距结果不进行滤波。接着判断测距结果是否超过设定的测距距离阈值，若超过则剔除该数据，将上次的滤波后的测距结果作为本次测距结果。然后判断本次测距与上次测距结果的差值是否满足设定的条件，根据判断结果选择使用图2中的两种方法进行测距结果修正；
(3)根据基站标定信息进行测距结果修正。根据标定的天线延时等信息，对测距结果进行修正，去除天线延时等因素的干扰，获得更准确的测距结果，修正后的测距结果为：
其中，d'1为修正后的测距结果，为经过卡尔曼滤波器后的结果，/>为递归滤波器的测距结果，α和β分别为卡尔曼滤波法和递归滤波法滤波结果的权重。
步骤2、特征提取和计算：提取五个基站输出的能量信息和测距信息，并计算车内外判断和车内位置判断所需的特征，需要计算的特征包括：
(1)基站最大接收能量；
pmax＝max(p1,p2,p3,p4,p5)
(2)基站A5接收信号能量与最强接收信号强度差值；
pmaxA5＝p5-pmax
(3)对角线定位基站接收能量差；
pA1A3＝p1-p3
pA2A4＝p2-p4
(4)基站间接收能量差的总和；
psum＝pA2A4+pA1A3
步骤3、车内外判断：使用步骤2输出的数据，对钥匙在车内或车外进行判断，该判断主要分为三步：
(1)使用主基站的测量结果进行初步判断：将基站A5的接收信号强度和测距结果分别于接收信号强度阈值和测距结果范围阈值进行比较，初步判断车内外情况；
(2)对基站间接收信号强度差等特征进行对比，并划分等级，根据不同的等级选择不同的阈值进行判断，得到当前的车内外判断结果；钥匙在车内或者车外初步判断的流程图3所示；
(3)结合历史判断数据，利用当前的判断结果更新判断在车内还是车外的计数器，通过计数器与阈值进行比较判断当前是在车内还是车外，并输出判断结果获得综合的判断结果。
步骤4、车内定位：在判断钥匙在车内后，进一步判断钥匙在车内的具体位置，具体工作流程图如图4所示。车内的具体位置主要通过四个从基站的测距结果和接收信号能量为主，主基站的测距结果和接收信号能量为辅，进行综合判断。首先，我们对每个基站的测距结果进行进一步滤波，以减少测距波动对车内定位的影响；接着，我们根据测距结果判断车内位置(包括左前、左后、右前、右后四个结果)，并对输出结果进行评价，输出当前判断的置信度。
判断车内位置时，首先通过钥匙到基站A1、基站A2、基站A3、基站A4的测距距离和接收信号强度，判断数字钥匙位于车内左侧还是右侧:
A.当测距距离的d1或者d2为四个测距距离的最小值时，并且接收信号强度p1或者p2为四个接收信号强度最大值时，则认为当前在车内左侧。
B.当测距距离的d3或者d4为四个测距距离的最小值时，并且接收信号强度p3或者p4为四个接收信号强度最大值时，则认为当前在车内右侧。
接着，通过钥匙到A5基站的测距距离进一步判断位于车内前侧还是后侧。
(1)假设已经判断出当前钥匙位于车辆左侧。当满足以下两个条件时，认为当前钥匙位于车辆前侧。
A.测距距离d5小于设置的前后侧判断的阈值；
B.测距距离d2与测距距离d1的差值小于设置的阈值；
(2)假设已经判断出当前钥匙位于车辆左侧。当满足以下两个条件时，认为当前钥匙位于车辆后侧。
A.测距距离d5大于设置的前后侧判断的阈值；
B.测距距离d2与测距距离d1的差值大于设置的阈值；
(3)假设已经判断出当前钥匙位于车辆右侧。当满足以下两个条件时，认为当前钥匙位于车辆后侧。
A.测距距离d5小于设置的前后侧判断的阈值；
B.测距距离d3与测距距离d4的差值小于设置的阈值；
(4)假设已经判断出当前钥匙位于车辆右侧。当满足以下两个条件时，认为当前钥匙位于车辆后侧。
A.测距距离d5大于设置的前后侧判断的阈值；
B.测距距离d3与测距距离d4的差值大于设置的阈值。
因此，本发明采用上述一种基于超宽带的车内外判断及车内位置判断方法，以解决现有技术存在的传统的技术无法准确地判断数字钥匙在车外或车内的问题。本发明仅需使用测距距离和基站接收信号能量信息，就可以准确判断出钥匙在车内还是在车外；当判断出数字钥匙在车内后，进一步根据测距距离和基站接收信号能量，对车中位置进行判断,该方法对车载定位基站数量以及位置分布要求较低，算法鲁棒性高，对一些位置判断困难的场景也能准确判断。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其进行限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而这些修改或者等同替换亦不能使修改后的技术方案脱离本发明技术方案的精神和范围。
Claims (5)
1.一种基于超宽带的车内外判断及车内位置判断方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、数据预处理，对于车内外判断算法，输入信息包括每个基站的测距结果和每个基站的接收信号强度；
步骤2、特征提取与计算，提取五个基站输出的能量信息与测距信息，计算车内外判断与车中位置判断算法需要的特征；
步骤3、车内外判断，使用步骤2输出的数据，对钥匙在车内或者车外进行判断；
步骤4、车内定位，当判断钥匙在车内后，进一步判断钥匙在车内的具体位置；所述步骤1中数据预处理的具体步骤如下：
S11、进行数据保护与数据预处理，获取基站的测距结果，并对测距结果进行数据预处理，剔除数据中的异常值；
S12、对测距结果数据进行滤波提高测距结果的稳定性；
S13、根据基站标定信息进行测距结果修正；
所述步骤4中判断钥匙在车内的具体位置包括以下步骤：
S41、对每个基站的测距结果滤波，减少测距波动对车内定位的影响；
S42、根据测距结果、接收信号能量判断车中的具体位置，
S43、对输出结果进行评价，输出对当前判断的置信度；
所述步骤S12中对测距数据进行滤波的具体过程如下：首先判断数字钥匙是否为首次测距，若为首次测距则保留测距结果不进行滤波，若不是首次测距则开始判断测距结果是否超过设定的测距距离阈值，若超过设定的测距距离阈值则剔除该数据，将上次的滤波后的测距结果作为本次测距结果，若没有超过设定的测距距离阈值则开始判断本次测距与上次测距结果的差值是否满足设定的条件，最后根据判断结果进行测距结果修正。
2.根据权利要求1所述的一种基于超宽带的车内外判断及车内位置判断方法，其特征在于：所述步骤2中需要计算的特征包含基站最大接收能量、基站A5接收信号能量与最强接收信号强度差值、对角线定位基站接收能量差和基站间接收能量差的总和。
3.根据权利要求1所述的一种基于超宽带的车内外判断及车内位置判断方法，其特征在于，所述步骤3中对钥匙在车内外判断的过程如下：
S31、通过主基站的测量结果进行初步判断，将基站A5的接收信号强度和测距结果分别与接收信号强度阈值和测距结果范围阈值进行比较，初步判断车内外情况；
S32、对基站间接收信号强度差进行对比，并划分等级，根据不同的等级选择不同的阈值进行判断，得到当前的车内外判断；
S33、结合历史判断数据，通过当前的判断结果更新判断在车内外的计数器，通过计数器与阈值进行比较判断在车内还是车外，并输出判断结果获得综合的判断结果。
4.根据权利要求1所述的一种基于超宽带的车内外判断及车内位置判断方法，其特征在于：所述步骤S12中采用递归滤波器与卡尔曼滤波器相结合的方法对测距结果数据进行滤波。
5.根据权利要求1所述的一种基于超宽带的车内外判断及车内位置判断方法，其特征在于，所述步骤S13中修正后的测距结果为：
其中，d′1为修正后的测距结果，为经过卡尔曼滤波器后的结果，/>为递归滤波器的测距结果，α和β分别为卡尔曼滤波法和递归滤波法滤波结果的权重。
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