CN107650862B - 一种基于智能手机接近感知的汽车无钥匙进入***及控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于智能手机接近感知的汽车无钥匙进入***，包括：设置在智能手机上的信息请求模块、实时定位引擎模块、信息发送模块；所述信息请求模块用于向云平台请求信息；所述实时定位引擎模块用于实现精确可靠的手机相对车辆的空间定位；车载装置，包括车载iBeacon基站、车载蓝牙通讯模块、信息处理模块、车门控制器模块、发动机控制器模块；信息处理模块用于根据获得的用户相对车辆的空间位置信息的变化来分别对车载控制器进行指令控制；云平台，所述云平台用于预存每辆汽车的车载iBeacon基站的UUID和MAC地址信息，以及每种车型所对应的蓝牙指纹库和阈值信息。本发明通过高可靠性的人车相对定位进行无干预的车辆进入控制与位置服务。

Description

一种基于智能手机接近感知的汽车无钥匙进入***及控制 方法

技术领域

本发明涉及汽车自动化技术，尤其涉及一种基于智能手机接近感知的汽车无钥匙进入***及控制方法。

背景技术

现有的汽车开始大量的配备无钥匙进入***，主要利用车载设备和智能钥匙通过无线方式估算智能钥匙与汽车的相互距离，并实现鉴权，为驾乘人员提供便利。智能手机和移动互联网的普及，利用智能手机的通信能力、计算能力和内置的各种传感器，通过动态密码等方式实现安全可靠的汽车无钥匙进入***。CN106379273A公开了一种用于汽车无钥匙***的账户管理方法。汽车无钥匙进入***中另一项关键技术是估算智能钥匙与汽车的相互位置关系，CN103625426A，CN104618422A，CN104527576A，公开了利用卫星定位技术、Wi-Fi定位技术、蓝牙定位技术，得到空间绝对位置或者相对位置的方法。智能手机的计算能力、通信能力和各种传感器，为实现高可靠性的手机-车辆接近感知提供可能。CN104464040A提出了利用智能手机的蓝牙模块与汽车蓝牙模块通过密钥验证方法，实现无钥匙控制的方法。这些方法对于智能手机以及支撑的信号环境，定位误差控制在1米以下非常困难，限制了车内以及紧邻车外区域的精准位置服务。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种基于智能手机接近感知的汽车无钥匙进入***及控制方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于智能手机接近感知的汽车无钥匙进入***，包括：

设置在智能手机上的信息请求模块、实时定位引擎模块(由BLE蓝牙指纹定位子模块和IMU动作识别子模块融合组成)、信息发送模块；

所述信息请求模块用于通过智能手机上的蜂窝移动通讯模块向云平台请求车辆的车载iBeacon信息以及车辆所对应车型的蓝牙指纹信息库和阈值信息；

所述实时定位引擎模块由BLE蓝牙指纹定位子模块和IMU动作识别子模块融合组成，通过BLE蓝牙指纹定位与IMU动作识别的融合实现精确可靠的手机相对车辆的空间定位；

所述信息发送模块用于通过智能手机的蓝牙通讯模块和车载蓝牙通讯模块进行通信，将智能手机端实时定位引擎模块计算出的当前手机相对于车辆的空间位置发送给车辆的信息处理模块；

车载装置，包括车载iBeacon基站、车载蓝牙通讯模块、信息处理模块、车门控制器模块、发动机控制器模块；

所述车载iBeacon基站为两个功率相同的iBeacon，分别出厂前固定在汽车的仪表台部分和汽车的后备箱中间位置，主要用于向四周发射蓝牙无线信号，手机通过检测该车载iBeacon基站的信号强度从而实现用户的位置定位；

信息处理模块用于根据获得的用户(手机)相对车辆的空间位置信息的变化来分别对车门控制器和发动机控制器进行指令控制；

车门控制器，用于根据信息处理模块的指令控制车辆车门的关闭和打开；

发动机控制器，用于根据信息处理模块的指令控制车辆发动机的启动和关闭；

云平台，所述云平台用于预存每辆汽车的车载iBeacon基站的UUID和MAC地址信息，以及每种车型所对应的蓝牙指纹库和阈值信息(每款车型在出厂前就预先采集蓝牙数据建立指纹信息库和阈值数据，并上传云平台)。

按上述方案，所述实时定位引擎模块的具体工作方法如下：将人相对于车辆的空间位置设为三大区域，分别是IN区域(人位于车内)、NEAR区域(人位于车外离车5米范围内)、FAR区域(人位于车外离车5米范围外)；

首先，实时定位引擎模块中BLE蓝牙指纹定位子模块采用基于蓝牙信号阈值和指纹匹配的方法，粗粒度的计算手机与车辆的位置关系；

然后IMU动作识别子模块识别用户所处实时状态：从车外到车内(“上车”动作)，从车内到车外(“下车”动作)、行走状态、静止状态、以及车内活动状态(即用手机“处理业务”状态)，将这些动作状态的迁移与BLE蓝牙指纹定位结果相融合，实现精确可靠的定位出人在相对于车辆的IN区域、NEAR区域或者FAR区域。

具体为：根据IMU动作识别子模块检测到的用户最近时刻动作状态V来进一步证实当前用户的位置是否发生改变，如果证实发生改变则将蓝牙定位区域B作为用户当前位置输出，否则保持原有用户位置状态。

按上述方案，所述信息处理模块的指令判断具体如下：

当判断人由相对车辆FAR区域进入相对车辆NEAR区域时，向车门控制器发出“打开车门”指令；

当判断人由相对车辆NEAR区域进入车辆IN区域时，向发动机控制器发出“启动发动机”指令；

当判断人由车辆IN区域转换到NEAR区域时，向发动机控制器模块发出“关闭发动机”指令；

当判断人由车辆的NEAR区域转变到FAR区域时，可以向车门控制器模块发出“关闭车门”指令。

本发明还提供一种基于智能手机接近感知的汽车无钥匙进入控制方法，具体包括如下步骤：

S1，通过智能手机的蜂窝通信模块从云平台获取车辆的车载iBeacon基站UUID和MAC地址信息，以及该车型所对应的蓝牙指纹库信息、阈值信息；所述云平台预存每辆汽车的车载iBeacon基站的UUID和MAC地址信息，以及每种车型所对应的蓝牙指纹库和阈值信息；

S2，采集当前用户位置的iBeacon信号强度值(s₁,s₂)，根据S1中获取到的该车型的指纹库和阈值数据进行判断出用户当前所处的区域B(i)；所述区域包括IN区域：人位于车内，NEAR区域：人位于车外离车5米范围内，FAR区域：人位于车外离车5米范围外；

S3：对S2中得出的蓝牙定位区域B(i)进行有效性检查；具体方法为要求当前i时刻的蓝牙定位区域B(i)和前四次的蓝牙定位区域B(j)(j取值范围为i-1,i-2,i-3,i-4)中必须有2次相同则得出B(i)是有效的，否则无效；如果判断区域B(i)无效则直接结束，返回执行S2步骤；如果判断区域B有效则继续进行接下来流程；

S4：检查蓝牙定位区域B和用户上一个时刻的位置A(i-1)是否发生改变，如果没有发生改变，则直接得出结论B就是用户当前的位置A(i)，并结束接下来的流程；否则继续进行；

S5：利用智能手机中IMU动作识别模块检测用户动作状态的迁移，检测出用户最近时刻的动作状态为V；

S6：根据S5中检测到的用户最近时刻动作状态V来进一步证实当前用户的位置是否发生改变，如果证实发生改变则将蓝牙定位区域B(i)作为用户当前位置A(i)输出，否则保持原有用户位置状态，将A(i-1)作为A(i)输出；

S7：根据S6的结果获得的用户(手机)相对车辆的空间位置信息的变化来分别对车门控制器和发动机控制器进行指令控制。

按上述方案，所述步骤S1中，云平台中对应的BLE指纹数据库和阈值信息的建立过程为：

S1.1，利用能手机采集多组分别位于车辆外左前方，右前方，左边，右边，左后方，右后方；车内主驾驶位，副驾驶位，操纵杆，后座左边，后座中间，后座右边，一共12个参考点处的车载iBeacon信号强度向量值s＝(s₁,s₂)，其中，s₁代表位于车内仪表台iBeacon基站的信号值，s₂代表位于车辆后备箱中间iBeacon基站的信号值，每组数据采集时间相同，用于计算该车型在云平台中所对应的BLE指纹数据库；

S1.2，对于步骤S1.1中在12个参考点处采集到的车辆前后两个iBeacon基站的信号值分别求平均值，得到每个参考点处的BLE指纹数据

S1.3，利用智能手机在离车辆5米的地方绕车行走，采集多组车载iBeacon信号值，每组采集时间相同，用于训练云平台中区分该车型的FAR区域与NEAR或IN区域的阈值信息；

S1.4，对于S1.3中采集到的数据进行统计分析，求出在离车5米的地方所采集到的车载Ibeacon信号s₁和s₂的平均值，分别作为区分该车型的FAR区域与NEAR或IN区域的阈值θ₁和θ₂，使得距离汽车5米外的位置收到的车载iBeacon信号(s₁,s₂)满足s₁≤θ₁且s₂≤θ₂，最后将得到的阈值信息上传云平台。

进一步的，所述步骤S2中，判断用户当前所处的区域的工作流程为：

S2.1，根据从云平台获得的车辆的车载iBeacon基站UUID和MAC地址信息，从当前所接收到的信号中匹配出前后两个车载iBeacon基站；

S2.2，采集用户当前位置收到的车载iBeacon基站信号(s₁,s₂)，根据S2-1中从云平台获得到的阈值信息(θ₁,θ₂)进行判断，如果满足s₁≤θ₁且s₂≤θ₂，则可以判断用户当前在位于相对车辆的FAR区域，否则位于IN区域或者NEAR区域；

S2.3，如果S2.2中判断用户当前位置不处在FAR区域，则根据S2-2中从云平台获得到的蓝牙指纹库信息再进行判断，其中蓝牙指纹库信息为均匀分布在车内和车外的12个参考点(分别为车内：主驾驶位，副驾驶位，操纵杆，后座左边，后座中间，后座右边，车外：外左前方，右前方，左边，右边，左后方，右后方)的蓝牙指纹数据，分别计算用户当前位置的信号强度向量与12个参考点指纹数据的欧氏距离，找到距离最近的参考点P，如果点P位于车内，则判断用户当前处在IN区域，否则如果P是位于车外，则进一步判断用户当前处在NEAR区域中。

按上述方案，所述步骤S5中，检测用户动作状态的迁移的工作流程为：

S5.1，IMU动作识别子模块采集用户当前手机中线性加速度数据；

S5.2，将采集到的所有线性加速度数据由原来的相对手机屏幕的坐标系转换为相对大地的惯性坐标系；

S5.3，将由S5.2得到的转换坐标系后的数据进行滤波处理，采用均值滤波器的变体形式，且滤波窗长为3；

滤波公式如式(1)所示：

式中ori(i)表示i时刻的线性加速度采集值，processed(i)表示i时刻线性加速度经过预处理后的数据；

S5.4：对步骤S5.3中经过滤波处理后的数据再进行特征向量的提取，在一定的时间窗长范围内提取信号特征向量；

S5.5：对S5.4中提取到的特征向量，利用IMU动作识别模块中内置的决策树分类器模型(该分类器模型主要区分用户“上车”动作，“下车”动作、行走状态、静止状态、以及车内活动状态(即用手机“处理业务”状态))进行分类，得到用户当前的动作状态V。

按上述方案，所述步骤S6中，根据动作状态V来证实用户当前位置是否发生改变的流程为：

S6.1，如果检测用户位置由FAR区域变成NEAR或者NEAR区域变成FAR，则改变用户位置，直接将蓝牙定位区域B(i)作为用户当前A(i)输出；

S6.2，如果检测用户位置由NEAR区域转变为IN，则需要进一步证实S5中检测到的用户最近时刻动作状态V是否为“上车”动作，如果是则B(i)有效，则改变用户当前位置A(i)为B(i)，否则说明B(i)有误，保持原有用户位置状态，将A(i-1)作为A(i)输出；

S6.3，如果检测用户位置由IN区域变成NEAR，则需要进一步证实S5中检测到的用户最近时刻动作状态V是否为“下车”动作，如果是则B(i)有效，则改变用户当前位置A(i)为B(i)，否则说明B(i)有误，保持原有用户位置状态，将A(i-1)作为A(i)输出。

本发明产生的有益效果是：使用本发明，在车辆的车载设备中，增加iBeacon基站，利用智能手机的BLE模块，以及加速度传感器，结合BLE信号的传播特性和人体活动判断，实现高可靠性的人车相对定位，为无干预的车辆进入控制与位置服务提供保障，本发明非常容易集成到传统汽车上，与中控***等集成，具备成本低、结构简单的特点。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1是本发明中一种基于智能手机接近感知的汽车无钥匙进入的控制***结构框图。

图2是本发明中iBeacon基站部署及定位区域分类图。

图3是本发明中一种基于BLE指纹定位与IMU动作识别融合的人车临近感知方法流程图。

图4是本发明中BLE蓝牙指纹定位子模块判断流程图。

图5是本发明中IMU动作识别子模块流程图。

图6是IMU动作识别子模块中内置的决策树分类器图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示，本发明中一种基于智能手机接近感知的汽车无钥匙进入的控制***结构框图，该控制***主要分为云平台、移动终端部分和汽车部分，其中移动终端部分包括：蜂窝移动通讯模块、实时定位引擎模块(由BLE蓝牙指纹定位子模块和IMU动作识别子模块融合组成)、蓝牙通讯模块；汽车部分包括：车载iBeacon基站、蓝牙通讯模块、信息处理器模块、车门控制器模块、发动机控制器模块。

所述的云平台用于预存有每辆汽车的车载iBeacon基站的UUID和MAC地址信息，以及每种车型所对应的蓝牙指纹库和阈值信息(每款车型在出厂前就预先采集蓝牙数据建立指纹信息库和阈值数据，并上传云平台)。

所述移动端蜂窝通讯模块用于向云平台请求车辆的车载iBeacon信息以及车辆所对应车型的蓝牙指纹库和阈值信息。

所述移动端实时定位引擎模块由BLE蓝牙指纹定位子模块和IMU动作识别子模块融合组成，通过BLE蓝牙指纹定位技术与IMU动作识别技术的融合实现精确可靠的手机相对车辆的空间定位。

所述移动端蓝牙通讯模块用于和汽车部分蓝牙通讯模块进行通信，将移动端实时定位引擎模块计算出的当前手机相对于车辆的空间位置发生给汽车终端。

所述汽车部分车载iBeacon基站为两个功率相同的iBeacon，分别出厂前固定在汽车的仪表台部分和汽车的后备箱中间位置。

所述汽车部分蓝牙通讯模块用于接收来自移动终端蓝牙通讯模块的当前手机相对于车辆的空间位置信息，并将该信息传递给汽车部分的信息处理模块。

所述汽车部分信息处理器模块用于根据用户(手机)相对车辆的空间位置信息的变化来分别对车辆进行控制，例如：可以通过车门控制器模块来控制车辆车门的打开和关闭，或者通过控制车辆的发动机控制器模块来控制车辆发动机的启动和关闭。

所述汽车部分车门控制器模块用于控制车门的关闭和打开。

所述汽车部分发动机控制器模块用于控制发动机的启动和关闭。

将人相对于车辆的空间位置划分为三大区域，如图2所示，分别是IN区域(人位于车内)、NEAR区域(人位于车外离车5米范围内)、FAR区域(人位于车外离车5米范围外)；

首先，移动终端实时定位引擎模块中BLE蓝牙指纹定位子模块采用基于蓝牙信号阈值和指纹匹配的方法，粗粒度的计算手机与车辆的位置关系，然后IMU动作识别子模块识别用户从车外到车内(“上车”动作)，从车内到车外(“下车”动作)、行走状态、静止状态、以及车内活动状态(即用手机“处理业务”状态)，将这些动作状态的迁移与BLE蓝牙指纹定位结果相融合，实现精确可靠的定位出人在相对于车辆的IN区域、NEAR区域或者FAR区域。

同时车辆信息处理器模块在以蓝牙通讯方式从手机终端获得该可靠的用户区域位置信息后，可以根据用户(手机)相对车辆的空间位置信息的变化来分别对车辆进行控制；例如：当判断人由相对车辆FAR区域进入相对车辆NEAR区域时，可以向车门控制器模块发出“打开车门”指令；当判断人由相对车辆NEAR区域进入车辆IN区域时，可以向发动机控制器模块发出“启动发动机”指令。或者判断人由车辆IN区域转换到NEAR区域时，可以向发动机控制器模块发出“关闭发动机”指令。判断人由车辆的NEAR区域转变到FAR区域时，可以向车门控制器模块发出“关闭车门”指令。

本发明还公开了一种基于智能手机接近感知的汽车无钥匙进入控制方法，如图3所示，具体包括如下步骤：

S1：利用智能手机采集多组分别位于车辆外左前方，右前方，左边，右边，左后方，右后方；车内主驾驶位，副驾驶位，操纵杆，后座左边，后座中间，后座右边，一共12个参考点处的车载iBeacon信号强度向量值s＝(s₁,s₂)，其中s₁代表位于车内仪表台iBeacon基站的信号值，s₂代表位于车辆后备箱中间iBeacon基站的信号值，每组数据采集时间相同，用于计算该车型在云平台中所对应的BLE指纹数据库；

S2：对于步骤S1中在12个参考点处采集到的车辆前后两个iBeacon基站的信号值，分别求平均值，得到每个参考点处的BLE指纹数据

并上传到云平台；

S3：利用智能手机在离车辆5米的地方绕车行走，采集多组车载iBeacon信号值，每组采集时间相同，用于训练云平台中区分该车型的FAR区域与NEAR或IN区域的阈值信息；

S4：如图4，对于S3中采集到的数据进行统计分析，求出在离车5米的地方所采集到的车载Ibeacon信号s₁和s₂的平均值，分别作为区分该车型的FAR区域与NEAR或IN区域的阈值θ₁和θ₂，使得距离汽车5米外的位置收到的车载iBeacon信号(s₁,s₂)满足s₁≤θ₁且s₂≤θ₂，最后将得到的阈值信息上传云平台；

S5：移动端BLE指纹定位子模块根据从云平台获得的车辆的车载iBeacon基站UUID和MAC地址信息，从当前所接收到的信号中匹配出前后两个车载iBeacon基站；

S6：启动移动端BLE指纹定位子模块，采集用户当前位置收到的车载iBeacon基站信号(s₁,s₂)，首先根据S5中从云平台获得到的阈值信息(θ₁,θ₂)进行判断，如果满足s₁≤θ₁且s₂≤θ₂，则可以得出蓝牙定位区域B(i)等于FAR区域，并直接进行步骤S8，否则位于IN区域或者NEAR区域，并继续进行接下来的步骤；

S7：根据S5中从云平台获得到的蓝牙指纹库信息，分别计算当前信号强度向量(s₁,s₂)与所有参考点指纹数据的欧氏距离，找到距离最近的参考点P，如果点P位于车内，则得出蓝牙定位区域B(i)等于IN区域，否则如果P是位于车外，蓝牙定位区域B(i)等于NEAR区域；

S8：对得出的蓝牙定位区域B(i)进行有效性检查；其特征在于利用用户的位置状态变化具有连续性的原理，我们选择B(i)和前四次的位置判断B(j)(j取值范围为i-1,i-2,i-3,i-4)中必须有2次相同则得出B(i)是有效的，否则无效；如果得出B(i)无效则直接结束接下来的流程，重新采集iBeacon基站的信号执行S6步骤，如果得出B(i)有效则继续进行接下来流程。

S9：检查蓝牙定位区域B(i)和用户上一个时刻的位置A(i-1)是否发生改变，如果没有发生改变，则直接得出结论B(i)就是用户当前的位置A(i)，并结束本轮定位；否则继续进行接下来步骤。

S10：如果检测用户位置由FAR区域变成NEAR或者NEAR区域变成FAR，则改变用户位置，直接将蓝牙定位区域B(i)作为用户当前A(i)输出结束本轮定位，否则继续接下步骤；

S11：切换到IMU动作识别子模块，采集用户当前手机中线性加速度数据；

S12：如图5，将采集到的所有线性加速度数据由原来的相对手机屏幕的坐标系转换为相对大地的惯性坐标系，转换的过程主要是利用Android***内部算法先根据重力传感器和磁力计传感器得出旋转矩阵，再将旋转矩阵反转(求逆矩阵)后，用原线性加速度矢量乘以反转后的旋转矩阵即可将参考系转换为大地惯性参考系；

S13：将由S12得到的转换坐标系后的数据进行滤波处理，采用均值滤波器的变体形式，且滤波窗长为3；

滤波公式如式(1)所示：

式中ori(i)表示i时刻的线性加速度采集值，processed(i)表示i时刻线性加速度经过预处理后的数据；

S14：对步骤S13中经过滤波处理后的数据再进行特征向量的提取，在本模块中提取特征值的数据窗长为2.4s。并且在窗口的滑动过程中采用50％的重叠率。且采用的特征向量为[σ_y，σ_x,E_y,E_z,Cor_z,μ_x]。其中σ_y和σ_x分别代表了Y轴和X轴加速度信号的标准差，E_y和E_z分表代表了Y轴和Z轴加速度信号的能量，Cor_z和μ_x分别代表Z轴和X轴加速度数据的自相关系数和平均值；

S15：对S14中提取到的特征向量利用如图6中的决策树模型进行分类，得到用户当前的动作状态V。如图所示，圆圈节点表示判断节点，三角形节点表示叶子节点，其中每一个判断节点的左子树表示判断式为true，右子树表示判断式为false。叶子节点中动作状态V0到V4分别对应行走状态、“上车”动作、“下车”动作、静止状态、车内活动状态，判断节点1到24的具体判断式如下：

S16：如果检测用户位置由NEAR区域转变为IN，则需要进一步证实S15中检测到的用户最近时刻动作状态V是否为“上车”动作，如果是则B(i)有效，则改变用户当前位置A(i)为B(i)，否则说明B(i)有误，保持原有用户位置状态，将A(i-1)作为A(i)输出并结束本轮定位。

S17：如果检测用户位置由IN区域变成NEAR，则需要进一步证实S15中检测到的用户最近时刻动作状态V是否为“下车”动作，如果是则B(i)有效，则改变用户当前位置A(i)为B(i)，否则说明B(i)有误，保持原有用户位置状态，将A(i-1)作为A(i)输出并结束本轮定位；

S18：根据上述步骤的结果获得的用户(手机)相对车辆的空间位置信息的变化来分别对车门控制器和发动机控制器进行指令控制。

应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于智能手机接近感知的汽车无钥匙进入***，包括：

设置在智能手机上的信息请求模块、实时定位引擎模块、信息发送模块；

所述信息请求模块用于通过智能手机上的蜂窝移动通讯模块向云平台请求车辆的车载iBeacon信息以及车辆所对应车型的蓝牙指纹信息库和阈值信息；

所述实时定位引擎模块由BLE蓝牙指纹定位子模块和IMU动作识别子模块融合组成，通过BLE蓝牙指纹定位与IMU动作识别的融合实现精确可靠的手机相对车辆的空间定位；

所述信息发送模块用于通过智能手机的蓝牙通讯模块和车载蓝牙通讯模块进行通信，将智能手机端实时定位引擎模块计算出的当前手机相对于车辆的空间位置发送给车辆的信息处理模块；

车载装置，包括车载iBeacon基站、车载蓝牙通讯模块、信息处理模块、车门控制器模块、发动机控制器模块；

所述车载iBeacon基站为两个功率相同的iBeacon，分别出厂前固定在汽车的仪表台部分和汽车的后备箱中间位置，用于向四周发射蓝牙无线信号，通过检测所述车载iBeacon基站的信号强度实现用户的位置定位；

信息处理模块用于根据获得的用户相对车辆的空间位置信息的变化来分别对车载控制器进行指令控制；所述车载控制器包括车门控制器和发动机控制器；

车门控制器，用于根据信息处理模块的指令控制车辆车门的关闭和打开；

发动机控制器，用于根据信息处理模块的指令控制车辆发动机的启动和关闭；

云平台，所述云平台用于预存每辆汽车的车载iBeacon基站的UUID和MAC地址信息，以及每种车型所对应的蓝牙指纹信息库和阈值信息。

2.根据权利要求1所述的基于智能手机接近感知的汽车无钥匙进入***，其特征在于，所述实时定位引擎模块的工作方法如下：将人相对于车辆的空间位置设为三大区域，分别是IN区域：人位于车内、NEAR区域：人位于车外离车5米范围内、FAR区域：人位于车外离车5米范围外；

首先，实时定位引擎模块中BLE蓝牙指纹定位子模块采用基于蓝牙信号阈值和指纹匹配的方法，粗粒度的计算手机与车辆的位置关系；

然后IMU动作识别子模块识别用户所处实时状态：从车外到车内，从车内到车外、行走状态、静止状态、以及车内活动状态，将这些动作状态的迁移与BLE蓝牙指纹定位结果相融合，实现精确可靠的定位出人在相对于车辆的IN区域、NEAR区域或者FAR区域。

3.根据权利要求1所述的基于智能手机接近感知的汽车无钥匙进入***，其特征在于，所述信息处理模块的指令判断具体如下：

当判断人由相对车辆FAR区域进入相对车辆NEAR区域时，向车门控制器发出“打开车门”指令；

当判断人由相对车辆NEAR区域进入车辆IN区域时，向发动机控制器发出“启动发动机”指令；

当判断人由车辆IN区域转换到NEAR区域时，向发动机控制器模块发出“关闭发动机”指令；

当判断人由车辆的NEAR区域转变到FAR区域时，向车门控制器模块发出“关闭车门”指令。

4.根据权利要求1所述的基于智能手机接近感知的汽车无钥匙进入***，其特征在于，所述实时定位引擎模块的具体工作方法如下：

S1，通过智能手机的蜂窝通信模块从云平台获取车辆的车载iBeacon基站的UUID和MAC地址信息，以及该车辆车型所对应的蓝牙指纹信息库、阈值信息；所述云平台预存每辆汽车的车载iBeacon基站的UUID和MAC地址信息，以及每种车型所对应的蓝牙指纹信息库和阈值信息；

S2，采集当前用户位置的iBeacon信号强度向量值s＝(s₁,s₂)，其中，s₁代表位于车内仪表台iBeacon基站的信号值，s₂代表位于车辆后备箱中间iBeacon基站的信号值，根据S1中获取到的该车型的蓝牙指纹信息库和阈值数据判断出用户当前时刻i所处的区域B(i)；所述区域包括IN区域：人位于车内，NEAR区域：人位于车外离车5米范围内，FAR区域：人位于车外离车5米范围外；

S3：对步骤S2中得出的蓝牙定位区域B进行有效性检查；有效性检查的具体方法为：要求当前i时刻的蓝牙定位区域B(i)和前四次的蓝牙定位区域B(j)中至少有2次相同则得出B(i)是有效的，否则无效；如果判断区域B(i)无效则直接结束，返回执行S2步骤；如果判断区域B有效则继续进行接下来的流程；

S4：检查蓝牙定位区域B(i)和用户上一个时刻的位置A(i-1)是否发生改变，如果没有发生改变，则直接得出结论B就是用户当前的位置A(i)，并结束接下来的流程；否则继续进行；

S5：利用智能手机中IMU动作识别模块检测用户动作状态的迁移，检测出用户最近时刻的动作状态为V；

S6：根据S5中检测到的用户最近时刻动作状态V来进一步证实当前用户的位置是否发生改变，如果证实发生改变则将蓝牙定位区域B(i)作为用户当前位置A(i)输出，否则保持原有用户位置状态，将A(i-1)作为A(i)输出。

5.根据权利要求4所述的基于智能手机接近感知的汽车无钥匙进入***，其特征在于，所述S2中采集当前用户位置的iBeacon信号强度向量值(s₁,s₂)进行区域定位的间隔周期为20ms。

6.一种基于智能手机接近感知的汽车无钥匙进入控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1，通过智能手机的蜂窝通信模块从云平台获取车辆的车载iBeacon基站的UUID和MAC地址信息，以及车型所对应的蓝牙指纹信息库、阈值信息；所述云平台预存每辆汽车的车载iBeacon基站的UUID和MAC地址信息，以及每种车型所对应的蓝牙指纹信息库和阈值信息；

S2，采集当前用户位置的iBeacon信号强度向量值，根据S1中获取到的该车型的蓝牙指纹信息库和阈值数据进行判断出用户当前所处的区域B(i)；所述区域包括IN区域：人位于车内，NEAR区域：人位于车外离车5米范围内，FAR区域：人位于车外离车5米范围外；

S3：对S2中得出的蓝牙定位区域B(i)进行有效性检查；具体方法为要求当前i时刻的蓝牙定位区域B(i)和前四次的蓝牙定位区域B(j)中必须有2次相同则得出B(i)是有效的，否则无效；如果判断区域B(i)无效则直接结束，返回执行S2步骤；如果判断区域B有效则继续进行接下来流程；

S4：检查蓝牙定位区域B和用户上一个时刻的位置A(i-1)是否发生改变，如果没有发生改变，则直接得出结论B就是用户当前的位置A(i)，并结束接下来的流程；否则继续进行；

S5：利用智能手机中IMU动作识别模块检测用户动作状态的迁移，检测出用户最近时刻的动作状态为V；

S6：根据S5中检测到的用户最近时刻动作状态V来进一步证实当前用户的位置是否发生改变，如果证实发生改变则将蓝牙定位区域B(i)作为用户当前位置A(i)输出，否则保持原有用户位置状态，将A(i-1)作为A(i)输出；

S7：根据S6的结果获得的用户相对车辆的空间位置信息的变化来分别对车门控制器和发动机控制器进行指令控制。

7.根据权利要求6所述的基于智能手机接近感知的汽车无钥匙进入控制方法，其特征在于，所述步骤S1中，云平台中对应的BLE指纹数据库和阈值信息的建立过程为：

S1.1，利用能手机采集多组分别位于车辆外左前方，右前方，左边，右边，左后方，右后方；车内主驾驶位，副驾驶位，操纵杆，后座左边，后座中间，后座右边，一共12个参考点处的车载iBeacon信号强度向量值s＝(s₁,s₂)，其中，s₁代表位于车内仪表台iBeacon基站的信号值，s₂代表位于车辆后备箱中间iBeacon基站的信号值，每组数据采集时间相同，用于计算该车型在云平台中所对应的BLE指纹数据库；

S1.2，对于步骤S1.1中在12个参考点处采集到的车辆前后两个iBeacon基站的信号值分别求平均值，得到每个参考点处的BLE指纹数据

S1.3，利用智能手机在离车辆5米的地方绕车行走，采集多组车载iBeacon基站的信号值，每组采集时间相同，用于训练云平台中区分该车型的FAR区域与NEAR或IN区域的阈值信息；

S1.4，对于S1.3中采集到的数据进行统计分析，求出在离车5米的地方所采集到的车载iBeacon基站的信号值s₁和s₂的平均值，分别作为区分该车型的FAR区域与NEAR或IN区域的阈值θ₁和θ₂，使得距离汽车5米外的位置收到的车载iBeacon基站的信号值(s₁,s₂)满足s₁≤θ₁且s₂≤θ₂，最后将得到的阈值信息上传云平台。

8.根据权利要求6所述的基于智能手机接近感知的汽车无钥匙进入控制方法，其特征在于，所述步骤S2中，判断用户当前所处的区域的工作流程为：

S2.1，根据从云平台获得的车辆的车载iBeacon基站的UUID和MAC地址信息，从当前所接收到的信号中匹配出前后两个车载iBeacon基站；

S2.2，采集用户当前位置收到的车载iBeacon信号强度向量值(s₁,s₂)，根据S2.1中从云平台获得到的阈值信息(θ₁,θ₂)进行判断，如果满足s₁≤θ₁且s₂≤θ₂，则判断用户当前在位于相对车辆的FAR区域，否则位于IN区域或者NEAR区域；

S2.3，如果S2.2中判断用户当前位置不处在FAR区域，则根据中从云平台获得到的蓝牙指纹信息库再进行判断，其中蓝牙指纹信息库的信息为均匀分布在车内和车外的12个参考点，分别为车内：主驾驶位，副驾驶位，操纵杆，后座左边，后座中间，后座右边，车外：外左前方，右前方，左边，右边，左后方，右后方的蓝牙指纹数据，分别计算用户当前位置的信号强度向量与12个参考点指纹数据的欧氏距离，找到距离最近的参考点P，如果点P位于车内，则判断用户当前处在IN区域，否则如果P是位于车外，则进一步判断用户当前处在NEAR区域中。

9.根据权利要求6所述的基于智能手机接近感知的汽车无钥匙进入控制方法，其特征在于，所述步骤S5中，检测用户动作状态的迁移的工作流程为：

S5.1、IMU动作识别子模块采集用户当前手机中线性加速度数据；

S5.2、将采集到的所有线性加速度数据由原来的相对手机屏幕的坐标系转换为相对大地的惯性坐标系；

S5.3、将由S5.2得到的转换坐标系后的数据进行滤波处理，采用均值滤波器的变体形式，且滤波窗长为3；

滤波公式如式(1)所示：

式中ori(i)表示i时刻的线性加速度采集值，processed(i)表示i时刻线性加速度经过预处理后的数据；

S5.4、对步骤S5.3中经过滤波处理后的数据再进行特征向量的提取，在一定的时间窗长范围内提取信号特征向量；

S5.5、对S5.4中提取到的特征向量，利用IMU动作识别模块中内置的决策树分类器模型进行分类，得到用户当前的动作状态V。

10.根据权利要求6所述的基于智能手机接近感知的汽车无钥匙进入控制方法，其特征在于，所述步骤S6中，根据动作状态V来证实用户当前位置是否发生改变的流程为：

S6.1，如果检测用户位置由FAR区域变成NEAR或者NEAR区域变成FAR，则改变用户位置，直接将蓝牙定位区域B(i)作为用户当前A(i)输出；

S6.2，如果检测用户位置由NEAR区域转变为IN，则需要进一步证实S5中检测到的用户最近时刻动作状态V是否为“上车”动作，如果是则B(i)有效，则改变用户当前位置A(i)为B(i)，否则说明B(i)有误，保持原有用户位置状态，将A(i-1)作为A(i)输出；

S6.3，如果检测用户位置由IN区域变成NEAR，则需要进一步证实S5中检测到的用户最近时刻动作状态V是否为“下车”动作，如果是则B(i)有效，则改变用户当前位置A(i)为B(i)，否则说明B(i)有误，保持原有用户位置状态，将A(i-1)作为A(i)输出。

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