一种物体位移监测方法技术

本发明专利技术公开了一种物体位移监测方法，其用于准确检测物体位置，且在物体上安装陀螺仪和加速度传感器，包括如下步骤：100、获取设备位移数据；101、服务器获取当前设备的位移距离；102、计算真实位移距离；103、服务器判断在设定时间外的位移距离超过报警参数；位移距离没有超过报警参数则返回步骤101；104、报警指令发出后，初始化坐标数据，当再次发生位移时，重复上述步骤。本发明专利技术有效地解决了实际物理传感器输出的量测值的线性组合问题。本发明专利技术降低了物理传感器输出的量测值中的随机随机误差问题。本发明专利技术采用最优估计的方式，避免单一方式的方向性错误问题。本发明专利技术解决了物品位移过程中的漂移所导致的误报问题。本发明专利技术解决了室内定位的精确问题。

A method of object displacement monitoring

【技术实现步骤摘要】
一种物体位移监测方法
本专利技术涉及物体位移监测、设备防搬动领域，特别是涉及一种通过陀螺仪、加速传感器逻辑来实现物体位移监测方法。
技术介绍
在生活中，有大量设备如无人售货机、啤酒柜、快递柜等，往往会被有意无意产生挪动或被盗，而资产拥有者很难对资产的状态实时掌握，经常通过人工巡检的方法了解，准确性和实时性差，成本又高。
技术实现思路
有鉴于现有技术的上述缺陷，本专利技术所要解决的技术问题是提供一种物体位移监测方法，其成本低且准确性和实时性高。为实现上述目的，本专利技术提供了一种物体位移监测方法，包括如下步骤：100、获取设备位移数据；101、服务器获取当前设备的位移距离；102、计算真实位移距离；103、服务器判断在设定时间外的位移距离超过报警参数；位移距离没有超过报警参数则返回步骤101；104、报警指令发出后，初始化坐标数据，当再次发生位移时，重复上述步骤。优选地，103中，在T周期大于等于设定参数时，位移距离超过报警距离时，发出报警指令。优选地，101、服务器获取当前设备的位移距离，包括如下步骤：初始位置的条件下，P0为初始时刻位置，随后的P1—P4各点在平面上的坐标可通过下列公式推算：其中X表示X轴位置，Y表示Y轴位置，θ表示偏向角，d为位移，ψ为角度偏差，根据以上的递推算法，在已知初值位置下，得到k时刻后的位移：在系统的采样周期T恒定并且较小时，可认为物体速度在采样周期内的变化趋近于零，则公式转变如下：其中，V为周期内移动速度，ψ为角度偏差，通过上述公式3获得物体当前的位移(XK，YK)。优选地，102、计算真实位移距离，包括如下步骤：1021、在测量过程，误差主要由外界环境的影响和器件本身的漂移引起，可表示为：αm＝αt+εa(公式4)αm为测量加速度，αt为真实加速度，εa为外界环境和器件本身的漂移所引起的误差；α在采样周期T内进行一次积分和二次积分，分别可得到速度V和距离D：而对于误差处理第一次处理采用扩展的卡尔曼滤波，离散卡尔曼状态方程和观测方程为：X(k)＝Φ(k，k-1)X(k-1)+Γ(k，k-1)W(k-1)Z(k)＝H(k)X(k)+V(k)(公式6)尔曼滤波要求系统的状态方程和观测方程都是线性的，但是实践中所遇到的一般都是非线性的，非线性滤波的线性化就是用近似方法来研究非线性滤波问题的重要途径之一，扩展卡尔曼滤波就是非线性滤波线性化的主要形式之一，非线性随机系统的状态方程和观测方程为：X(k)＝Φ[X(k-1)，k-1]+Γ[X(k-1)，k-1]W(k-1)Z(k)＝h[X(k)，k]+V(k)(公式7)其中首先将非线性函数离散化，将Φ[X(k-1)，k-1]在X(k-1)处展开成泰勒级数，只保留一阶小量，将非线性状态方程线性化；将非线性函数h[X(k)，k]在X(k，k-1)处展开成泰勒级数，略去二次项之后，也将非线性观测方程线性化，多次迭代，并不断修正回归系数。优选地，还包括1022、1021中公式7推导过程：加速度计和陀螺的漂移误差可用一阶马尔可夫过程来描述：w为加速度漂移误差，T为加速度的漂移误差的相关时间常数，由此系统的状态方程可写为：V为速度，T为周期；观测方程中观测量由实验测得，结合所取的观测量改写方程如下：优选地，还包括1023、观测量改写为公式10实现过程：卡尔曼滤波的五个方程中预测阶段由两个方程组成，在这两个方程中，将试图预测系统的当前状态即k时刻的状态，以及在k时刻的误差协方差矩阵；第一步，根据先前值预估当前值：计算可看出先验状态估计θ^k|k-1等于前一个状态估计θ^k-1|k-1加上速度与时间-Δt-Δt的乘积，因为偏差不能通过直接测量得到，可认为先验状态偏差等于它前一个状态的偏差；第二步，获得误差协方差矩阵：第三步，计算残差(实际测量值zk和先验状态即预测值xk|k-1的差别)：第四步，残差协方差：第五步，卡尔曼增益：第六步，获取预测值(加速值用于计算)：第七步，更新协方差矩阵：本专利技术通过加速度、陀螺仪逻辑来实现物体位移监测的算法，对MEMS加速计采集来的原始数据，通过步骤102的算法得出的真实位移距离；当设定时间外的位移距离超过规定距离，则发出报警信息。本专利技术的有益效果是：1、本专利技术有效地解决了实际物理传感器输出的量测值的线性组合问题。2、本专利技术降低了物理传感器(陀螺仪或加速度传感器)输出的量测值中的随机随机误差问题。3、本专利技术采用最优估计的方式，避免单一方式的方向性错误问题。4、本专利技术通过步骤102的算法解决了物品位移过程中的漂移所导致的误报问题。5、本专利技术解决了室内定位的精确问题，可以通过步骤101、步骤102的方式准确对物体进行定位。附图说明图1是本专利技术的流程示意图。图2是本专利技术的位移推算原理图。图3是本专利技术的具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。在本专利技术的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术的限制。本实施例的物体上安装有加速传感器和陀螺仪，加速传感器可以是MEMS加速计。参见图1-图3，一种物体位移监测方法，包括如下步骤：100、获取设备位移数据；101、服务器获取当前设备的位移距离；102、计算真实位移距离；103、服务器判断在设定时间外的位移距离超过报警参数；位移距离没有超过报警参数则返回步骤101；具体为在T周期大于等于设定参数时，位移距离超过报警距离时，发出报警指令。104、报警指令发出后，初始化坐标数据，当再次发生位移时，重复上述步骤。101、服务器获取当前设备的位移距离，包括如下步骤：初始位置的条件下，参见图2位移推算原理图，P0为初始时刻位置，随后的P1—P4各点在平面上的坐标可以通过下列公式推算：其中X表示X轴位置(水平方向位移)，Y表示Y轴位置(竖直方向上位移)，θ表示偏向角，d为位移，ψ为角度偏差，根据以上的递推算法，在已知初值位置下，得到k时刻后的位移：在系统的采样周期T恒定并且较小时，可以认为物体速度在采样周期内的变化趋近于零，则公式转变如下：其中，V为周期内移动速度，ψ为角度偏差，通过上述公式本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种物体位移监测方法，其特征在于，包括如下步骤：/n100、获取设备位移数据；/n101、服务器获取当前设备的位移距离；/n102、计算真实位移距离；/n103、服务器判断在设定时间外的位移距离超过报警参数；位移距离没有超过报警参数则返回步骤101；/n104、报警指令发出后，初始化坐标数据，当再次发生位移时，重复上述步骤。/n

【技术特征摘要】
1.一种物体位移监测方法，其特征在于，包括如下步骤：
100、获取设备位移数据；
101、服务器获取当前设备的位移距离；
102、计算真实位移距离；
103、服务器判断在设定时间外的位移距离超过报警参数；位移距离没有超过报警参数则返回步骤101；
104、报警指令发出后，初始化坐标数据，当再次发生位移时，重复上述步骤。


2.如权利要求1所述的物体位移监测方法，其特征在于，103中，在T周期大于等于设定参数时，位移距离超过报警距离时，发出报警指令。


3.如权利要求1所述的物体位移监测方法，其特征在于，101、服务器获取当前设备的位移距离，包括如下步骤：
初始位置的条件下，P0为初始时刻位置，随后的P1—P4各点在平面上的坐标可通过下列公式推算：



其中X表示X轴位置，Y表示Y轴位置，θ表示偏向角，d为位移，ψ为角度偏差，根据以上的递推算法，在已知初值位置下，得到k时刻后的位移：



在系统的采样周期T恒定并且较小时，可认为物体速度在采样周期内的变化趋近于零，则公式转变如下：



其中，V为周期内移动速度，ψ为角度偏差，通过上述公式3获得物体当前的位移(XK，YK)。


4.如权利要求1或3所述的物体位移监测方法，其特征在于，102、计算真实位移距离，包括如下步骤：
1021、在测量过程，误差主要由外界环境的影响和器件本身的漂移引起，可表示为：
αm＝αt+εa(公式4)
αm为测量加速度，αt为真实加速度，εa为外界环境和器件本身的漂移所引起的误差；α在采样周期T内进行一次积分和二次积分，分别可得到速度V和距离D：



而对于误差处理第一次处理采用扩展的卡尔曼滤波，离散卡尔曼状态方程和观测方程为：
X(k)＝Φ(k，k-1)X(k-1)+Γ(k，k-1)W(k-1)
Z(k)＝H(k)X(k)+V(k)(公式6)
尔曼滤波要求系统的状态方程和观测方程都是线性的，但是实践中所遇到的一般都是非线性的，非线性滤波的线性化就是用近似方法来研究非线性滤波...

【专利技术属性】
技术研发人员：石兴，
申请(专利权)人：上海凌泽信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31