CN109631881A - 一种基于Gsensor的里程优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于Gsensor的里程优化方法,其特征在于,包括:S1:采集三轴加速度、三轴角速度和GNSS原始数据;S2:通过三轴加速度方差计算离散程度,通过离散程度判断汽车运动状态;S3:通过三轴加速度积分计算速度;S4:通过三轴角速度积分计算转弯角速度;S5:初步过滤GNSS中的HDOP;S6:将输出数据进行整合,并再次过滤GNSS;S7:判断汽车是否处于运动状态;S8:判断GNSS是否定位;S9:计算定位下的里程;S10:计算未定位下的里程;S11:输出里程;本发明通过Gsensor采集的数据分析和积分,结合GNSS定位信息计算出精准的里程,解决GNSS定位点点位计算里程误差大的问题;通过对里程的精准计算,使GNSS在导航过程中更加精准和详细。
Description
技术领域
本发明涉及导航领域,尤其是一种基于Gsensor的里程优化方法。
背景技术
Gsensor中文是加速度传感器的意思,它能够感知到加速力的变化,加速力就是当物体在加速过程中作用在物体上的力,比如晃动、跌落、上升、下降等各种移动变化都能被Gsensor转化为电信号,然后通过微处理器的计算分析后,就能够完成程序设计好的功能;而GNSS通过Gsensor采集的数据分析和积分,结合GNSS定位信息可以计算出精准的里程。
目前市面上的GNSS计算的里程由于不定位、距离计算算法、漂移等原因会造成计算出的里程误差比较大的问题,在实际导航中容易出现定位位置和当面汽车所在位置不符或者对剩余里程播报误差较大等问题。
发明内容
本发明的发明目的在于:针对上述存在的问题,提供一种基于Gsensor的里程优化方法;本法发明解决了GNSS计算出的里程误差较大的问题;还解决了GNSS定位不精准的问题。
本发明采用的技术方案如下:
一种基于Gsensor的里程优化方法,其特征在于,包括:
S1:采集汽车三轴加速度、汽车三轴角速度和GNSS原始数据;
S2:计算汽车三轴加速度方差并通过汽车三轴加速度方差计算离散程度,通过离散程度判断汽车运动状态;
S3:通过汽车三轴加速度积分计算速度;
S4:通过汽车三轴角速度积分计算转弯角速度;
S5:初步过滤GNSS中的HDOP;
S6:将S2-S5计算出的数据进行整合,并再次过滤GNSS;
S7:判断汽车是否处于运动状态,若为运动状态则进行步骤S8;若为非运动状态则跳至步骤S11;
S8:判断GNSS是否定位;若以定位,则跳至步骤S9;若未定位则跳至步骤S10;
S9:计算定位下的里程;
S10:计算未定位下的里程;
S11:输出里程。
进一步的,所述三轴加速度方差具体计算方法为:先计算平均数,具体公式为;在通过计算出的平均数计算方差,具体公式为:
;所述离散程度为三轴方差之和。
进一步的,所述离散程度小于100,汽车为静止状态,离散程度大于100汽车为运动状态。
进一步的,步骤S3中,所述计算速度具体方法为:通过三轴加速度,减去汽车静止状态下的三轴分量,积分得到ax、ay和az;再根据ax、ay和az计算加速度,具体公式为;将得到的加速度再次积分得到速度,具体公式为。
进一步的,步骤S4中,所述通过汽车三轴角速度积分计算转弯角速度包括:将三轴角速度减去三轴零漂值后积分得到gx、gy和gz;再通过gx、gy和gz计算转弯角速度,公式为。
进一步的,步骤S9中,所述计算定位下的里程的具体公式为:
;所述R为地球半径L1、L2为经纬度对应的弧度,a、b为弧度差。
进一步的,当汽车出现转弯里程时,需要对定位点点位做2%的补偿,其基础补偿公式为:s’=s+0.02s。
进一步的,步骤S10中,所述计算未定位下的里程的具体公式为:so=v·t。
进一步的,步骤S11中,所述输出里程具体为每秒计算的里程累加之和,其累加公式为:。
综上所述,由于采用了上述技术方案,本发明的有益效果是:
1、本发明通过Gsensor采集的数据分析和积分,结合GNSS定位信息计算出精准的里程,解决GNSS定位点点位计算里程误差大的问题。
2、本发明通过对里程的精准计算,使GNSS在导航过程中更加精准和详细。
附图说明
本发明将通过例子并参照附图的方式说明,其中:
图1是里程优化流程图。
具体实施方式
本说明书中公开的所有特征,或公开的所有方法或过程中的步骤,除了互相排斥的特征和/或步骤以外,均可以以任何方式组合。
本说明书(包括任何附加权利要求、摘要)中公开的任一特征,除非特别叙述,均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换。即,除非特别叙述,每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。
实施例1
一种基于Gsensor的里程优化方法,如图1所示,包括:
S1:采集汽车三轴加速度、汽车三轴角速度和GNSS原始数据;
上述步骤中,所述三轴加速度为汽车三个坐标上的加速度分量,三轴角速度为汽车三个坐标上的角速度分量。
S2:计算汽车三轴加速度方差并通过汽车三轴加速度方差计算离散程度,通过离散程度判断汽车运动状态;
上述步骤中,所述三轴加速度方差具体计算方法为:通过读取Gsensor采集到的5秒内的加速度共300组数据,实时计算三轴加速度方差值;先通过采集到的三轴加速度计算其平均数,具体公式为,其中,a1,a2…an为采集到的单组数据,n为采集的数据总组数;再通过计算出的平均数计算方差,具体公式为:
,其中M为平均数,a1,a2…an为采集到的单组数据,m为采集到的数据总组数;所述离散程度为三轴方差之和,当离散程度小于100时汽车为静止状态,当离散程度大于100时汽车为运动状态。
S3:通过汽车三轴加速度积分计算速度;
上述步骤中,所述计算速度具体方法为:通过Gsensor获取三轴加速度后,再减去汽车静止状态下的三轴分量,将减去三轴分量的数据积分,得到ax、ay和az;再根据ax、ay和az计算加速度,具体公式为其中,a为加速度,ax、ay和az分别为三轴加速度的积分值;将得到的加速度再次积分得到速度,具体公式为,其中v为速度,a为加速度。
S4:通过汽车三轴角速度积分计算转弯角速度;
上述步骤中,先通过Gsensor获取三轴角速度,再减去三轴零漂后,所述零漂为零点漂移,将减去三轴零漂的值进行积分,得到gx、gy和gz;再通过gx、gy和gz计算转弯角速度,公式为。
S5:初步过滤GNSS中的HDOP;
上述步骤中,所述HDOP为水平精度因子,当水平精度因子值较小时,GNSS定位信息精准,当水平精度因子值较大时,GNSS定位信号不准确;在本实施例中,优选的过滤HDOP大于5的定位点点位。
S6:将S2-S5计算出的数据进行整合,并再次过滤GNSS;
上述步骤中,将步骤S2-S5中计算和采集到汽车在行驶过程中的各项数据分类输出并将输出的各项数据进行整合,并再次将整合后的数据中,会干扰GNSS优化里程的因素过滤,具体为过滤输出数据中会造成误差的加速度值和角速度值。
S7:判断汽车是否处于运动状态,若为运动状态则进行步骤S8;若为非运动状态则跳至步骤S11;
上述步骤中,根据步骤S2判断汽车状态,若判断出汽车处于运动状态,则继续执行步骤S8,若判断出汽车处于静止状态,则跳至步骤S11,输出汽车里程数据。
S8:判断GNSS是否定位;若以定位,则跳至步骤S9;若未定位则跳至步骤S10;
上述步骤中,在判断出汽车处于运动状态后,继续判断GNSS是否正在进行定位,若GNSS已定位,则执行步骤S9对GNSS定位状态下的里程计算;若GNSS没有定位,则进行步骤S10对GNSS未定位状态下的里程计算。
S9:计算定位下的里程;
上述步骤中,计算定位状态下的里程的具体公式为:
,其中R为地球半径L1、L2为经纬度对应的弧度,a、b为弧度差。
当汽车出现转弯里程时,需要对定位点点位做2%的补偿,其基础补偿公式为:s’=s+0.02s,其中s为定位状态下的里程数,s’为弯道补偿后的里程数。
S10:计算未定位下的里程;
上述步骤中,所述计算未定位下的里程的具体公式为:so=v·t,其中so为未定位下的里程数,v为汽车速度,t为汽车行驶时间;在未定位状态时,其汽车行驶里程即为汽车行驶速度和行驶时间的积。
S11:输出里程;
上述步骤中,将步骤S9和/或S10中计算出的里程进行整合,将每秒计算的里程进行累加得到汽车行驶时间段里行驶过的总里程,其累加公式为:,其中,si为累加后里程数,s1,s2…sn为每秒计算出的里程,即之前步骤中计算出的定位下里程或未定位下里程数,在计算出总里程数后,将计算出的里程数输出,此时GNSS可以得到精确的里程数据;在本实施例中,GNSS可以为GPS。
本发明通过Gsensor采集的数据分析和积分,结合GNSS定位信息计算出精准的里程,解决GNSS定位点点位计算里程误差大的问题,使GNSS得到的里程数更加精确,同时因里程数更加精确后,在GNSS导航时,会使其导航也更加精确和详细。
本发明并不局限于前述的具体实施方式。本发明扩展到任何在本说明书中披露的新特征或任何新的组合,以及披露的任一新的方法或过程的步骤或任何新的组合。
Claims (9)
1.一种基于Gsensor的里程优化方法,其特征在于,包括:
S1:采集汽车三轴加速度、汽车三轴角速度和GNSS原始数据;
S2:计算汽车三轴加速度方差并通过汽车三轴加速度方差计算离散程度,通过离散程度判断汽车运动状态;
S3:通过汽车三轴加速度积分计算速度;
S4:通过汽车三轴角速度积分计算转弯角速度;
S5:初步过滤GNSS中的HDOP;
S6:将S2-S5计算出的数据进行整合,并再次过滤GNSS;
S7:判断汽车是否处于运动状态,若为运动状态则进行步骤S8;若为非运动状态则跳至步骤S11;
S8:判断GNSS是否定位;若已定位,则跳至步骤S9;若未定位则跳至步骤S10;
S9:计算定位下的里程;
S10:计算未定位下的里程;
S11:输出里程。
2.如权利要求1所述的基于Gsensor的里程优化方法,其特征在于,步骤S2中,所述三轴加速度方差具体计算方法为:先计算平均数,具体公式为;再通过计算出的平均数计算方差,具体公式为;所述离散程度为三轴方差之和。
3.如权利要求2所述的基于Gsensor的里程优化方法,其特征在于,所述离散程度小于100,汽车为静止状态,离散程度大于100汽车为运动状态。
4.如权利要求1所述的基于Gsensor的里程优化方法,其特征在于,步骤S3中,所述计算速度具体方法为:通过三轴加速度,减去汽车静止状态下的三轴分量,积分得到ax、ay和az;再根据ax、ay和az计算加速度,具体公式为;将得到的加速度再次积分得到速度,具体公式为。
5.如权利要求1所述的基于Gsensor的里程优化方法,其特征在于,步骤S4中,所述通过汽车三轴角速度积分计算转弯角速度包括:将三轴角速度减去三轴零漂值后积分得到gx、gy和gz;再通过gx、gy和gz计算转弯角速度,公式为。
6.如权利要求1所述的基于Gsensor的里程优化方法,其特征在于,步骤S9中,所述计算定位下的里程的具体公式为:;所述R为地球半径L1、L2为经纬度对应的弧度,a、b为弧度差。
7.如权利要求6所述的基于Gsensor的里程优化方法,其特征在于,当汽车出现转弯里程时,需要对定位点点位做2%的补偿,其基础补偿公式为:s’=s+0.02s。
8.如权利要求1所述的基于Gsensor的里程优化方法,其特征在于,步骤S10中,所述计算未定位下的里程的具体公式为:so=v·t。
9.如权利要求1所述的基于Gsensor的里程优化方法,其特征在于,步骤S11中,所述输出里程具体为每秒计算的里程累加之和,其累加公式为:。
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