The invention provides a calibration method for multi-sensor of automobile, which includes: obtaining the speed of output shaft, linear speed, triaxial angular speed and triaxial acceleration of automobile; calibrating the linear speed according to the speed of output shaft to obtain the calibration value of linear speed; obtaining the acceleration of automobile containing gravity acceleration according to the triaxial acceleration; and obtaining the acceleration of automobile containing gravity acceleration according to the three-axis acceleration; The angular velocity of the shaft obtains the rotation angle of the first axis; the acceleration of the vehicle without gravity acceleration is calculated according to the rotation angle of the first axis and the calibration value of the linear velocity; the acceleration of gravity is obtained according to the acceleration of the vehicle containing gravity acceleration and the acceleration of the vehicle without gravity acceleration; and the second rotation is obtained according to the gravity acceleration. The first axis rotation angle and the second axis rotation angle are fused to get the axis rotation angle correction value and the triaxial angular velocity calibration value. The linear velocity calibration value and the axis rotation angle correction value are calculated to get the triaxial acceleration calibration value.
【技术实现步骤摘要】
汽车多传感器的校准方法
本专利技术涉及汽车数据处理
,尤其涉及一种汽车多传感器的校准方法。
技术介绍
随着科学技术的迅猛发展与安全意识的不断增强,汽车用户在注重驾驶舒适性的同时,更加追求行车的安全性与智能化,这使得基于驾驶行为的疲劳程度检测系统具有宽阔的市场前景。汽车用户驾驶行为的判断,需要依托多种传感器对实时速度、方向控制、加速情况等数据的采集,并通过数据特性对用户的疲劳程度进行准确地检测。但是,现实中如三轴加速度计、GPS、陀螺仪等传感器所采集的数据往往带有噪声;尤其在欠采样情况下,会造成信号的频率发生混叠现象,噪声也难以得到有效的去除。当面临汽车发动机等噪声源振动频率较高时,一般考虑到设备对数据的存储与处理能力,传感器采样频率会被设置得相对较低,因而所采集到的数据通常是欠采样情况下的。此时,高斯滤波器等时域方法与傅里叶变换、小波变换等频域方法都无法很有效地进行去噪处理。如果传感器测量数据的噪声得不到有效去除,则系统对疲劳程度检测的准确性也就无法得到保证。因此,寻求一种可靠、简便且低成本的数据校准方法是十分有必要的。鉴于卡尔曼滤波器在数据融合方面的优异表现,相关邻域研究人员在进行多传感器数据的校准时,一般都会优先考虑使用卡尔曼滤波器。如公开号为CN102252689A的中国专利就提出一种利用卡尔曼滤波器对三轴加速度计数据、两轴陀螺仪数据、三轴磁传感器数据进行处理,从而校准航向角。但采用卡尔曼滤波器进行数据融合的前提是,其数据必须是多种传感器对同一物理量的测量值,或者测量值能够通过计算转化成同一物理量。然而,对于三轴加速度计和陀螺仪测量的数据却很难 ...
【技术保护点】
1.一种汽车多传感器的校准方法,其特征在于,包括:获取汽车的输出轴转速、线速度、三轴角速度和三轴加速度;依据所述输出轴转速对线速度进行校准得到线速度校准值;依据所述三轴加速度得到包含重力加速度的汽车加速度;依据所述三轴角速度得到第一轴旋转角度;依据第一轴旋转角度计算捷联矩阵,对线速度校准值导出的列向量进行旋转轴变换;对变换后的结果采用中心差商公式进行计算得到不含重力加速度的汽车加速度;依据包含重力加速度的汽车加速度和不含重力加速度的汽车加速度得到重力加速度;依据所述重力加速度得到第二轴旋转角度;对第一轴旋转角度和第二轴旋转角度进行融合处理,得到轴旋转角度修正值和三轴角速度校准值;依据轴旋转角度修正值计算捷联矩阵,对线速度校准值导出的列向量进行旋转轴变换;对变换后的结果采用中心差商公式进行计算得到三轴加速度校准值。
【技术特征摘要】
1.一种汽车多传感器的校准方法,其特征在于,包括:获取汽车的输出轴转速、线速度、三轴角速度和三轴加速度;依据所述输出轴转速对线速度进行校准得到线速度校准值;依据所述三轴加速度得到包含重力加速度的汽车加速度;依据所述三轴角速度得到第一轴旋转角度;依据第一轴旋转角度计算捷联矩阵,对线速度校准值导出的列向量进行旋转轴变换;对变换后的结果采用中心差商公式进行计算得到不含重力加速度的汽车加速度;依据包含重力加速度的汽车加速度和不含重力加速度的汽车加速度得到重力加速度;依据所述重力加速度得到第二轴旋转角度;对第一轴旋转角度和第二轴旋转角度进行融合处理,得到轴旋转角度修正值和三轴角速度校准值;依据轴旋转角度修正值计算捷联矩阵,对线速度校准值导出的列向量进行旋转轴变换;对变换后的结果采用中心差商公式进行计算得到三轴加速度校准值。2.根据权利要求1所述的汽车多传感器的校准方法,其特征在于,依据所述三轴加速度得到包含重力加速度的汽车加速度具体包括:设定汽车的前进方向为左侧方向为和垂直向上方向为依据和建立汽车坐标系;对所述三轴加速度进行投射变换,得到其中为包含重力加速度的汽车加速度,为第i时刻的三轴加速度,t表示向量矩阵的转置。3.根据权利要求2所述的汽车多传感器的校准方法,其特征在于,依据第一轴旋转角度计算捷联矩阵,对线速度校准值导出的列向量进行旋转轴变换,对变换后的结果采用中心差商公式进行计算得到不含重力加速度的汽车加速度具体包括:依据第i-1时刻和第i时刻的三轴角速度,得到第i-1时刻到第i时刻的第一轴旋转角度,计算捷联矩阵依据第i时刻和第i+1时刻的三轴角速度,得到第i时刻到第i+1时刻的第一轴旋转角度,计算捷联矩阵对第i-1时刻的线速度校准值vi-1采用公式导出列向量进行旋转轴变换得到对第i+1时刻的线速度校准值vi+1采用公式导出列向量进行旋转轴逆变换得到采用公式计算出不含重力加速度的汽车加速度,其中为不含重力加速度的汽车加速度,Δt为采样时间间隔。4.根据权利要求3所述的汽车多传感器的校准方法,其特征在于,依据包含重力加速度的汽车加速度和不含重力加速度的汽车加速度得到重力加速度具体为:采用公式计算第i时刻的重力加速度5.根据权利要求3所述的汽车多传感器的校准方法,其特征在于,依据所述重力加速度得到第二轴旋转角度具体包括:对第i时刻的重力加速度进行单位化处理得到对和进行求解得到:其中,f1,i为第i时刻所述重力加速度在汽车的前进方向的值,l1,i为第i时刻所述重力加速度在汽车的左侧方向的值,h1,i为第i时刻所述重力加速度在汽车的垂直方向的值,为第i-1时刻到第i时刻汽车坐标系下前进方向轴的旋转角度,为第i-1时刻到第i时刻汽车坐标系左侧方向轴的旋转角度,...
【专利技术属性】
技术研发人员:阮志毅,洪志新,
申请(专利权)人:厦门雅迅网络股份有限公司,
类型:发明
国别省市:福建,35
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