趙宣懿， 許建新， 熊 智， 劉建業(yè)

(南京航空航天大學(xué) 導(dǎo)航研究中心，江蘇 南京 210016)

手機(jī)MEMS車載導(dǎo)航算法改進(jìn)技術(shù)*

趙宣懿， 許建新， 熊 智， 劉建業(yè)

(南京航空航天大學(xué) 導(dǎo)航研究中心，江蘇 南京 210016)

為了進(jìn)一步提高手機(jī)平臺航位遞推/全球定位系統(tǒng)(DR/GPS)車載組合導(dǎo)航算法的適應(yīng)性和導(dǎo)航性能，研究了手機(jī)平臺車載導(dǎo)航算法的改進(jìn)技術(shù)，就手機(jī)安裝模式辨識算法進(jìn)行了分析與設(shè)計，研究了汽車零速修正算法，設(shè)計了相關(guān)驗證實驗。實驗結(jié)果表明:基于手機(jī)平臺車載導(dǎo)航算法的改進(jìn)技術(shù)，可以有效提高DR/GPS車載組合導(dǎo)航算法的適應(yīng)性和導(dǎo)航性能。

手機(jī)平臺； 車載導(dǎo)航； 安裝模式辨識； 零速修正

0 引 言

目前，大部分智能手機(jī)平臺上都內(nèi)嵌了微機(jī)電系統(tǒng)(MEMS)慣性傳感器[1，2]和全球定位系統(tǒng)(GPS)接收機(jī)模塊，所以基于手機(jī)平臺研究車載組合導(dǎo)航關(guān)鍵技術(shù)，對實現(xiàn)車載模式下的實時準(zhǔn)確導(dǎo)航定位、解決GPS信號受到環(huán)境制約的問題具有重要意義。與市場上銷售的采用單一GPS導(dǎo)航的車載導(dǎo)航儀相比，基于手機(jī)平臺的車載導(dǎo)航系統(tǒng)具有成本低、便攜性好、可連續(xù)實時準(zhǔn)確定位等優(yōu)點，具有良好的經(jīng)濟(jì)價值和市場價值。

當(dāng)用戶處于車載導(dǎo)航環(huán)境時，需要固定安裝智能手機(jī)，采用航位推算(dead reckoning,DR)/GPS車載組合導(dǎo)航算法；當(dāng)用戶處于手持行走環(huán)境時，由于不滿足航位推算DR條件，必須退出DR/GPS組合導(dǎo)航算法，采用行人導(dǎo)航算法。因此,在手機(jī)平臺DR/GPS車載組合導(dǎo)航算法中，手機(jī)安裝模式辨識技術(shù)是非常重要的。利用MEMS原始輸出信息可以有效辨識手機(jī)固定及手持行走模式，從而可以實現(xiàn)導(dǎo)航算法在DR/GPS車載組合算法和行人導(dǎo)航算法之間進(jìn)行智能切換，改進(jìn)DR/GPS組合導(dǎo)航的適應(yīng)性。同時，利用MEMS原始輸出信息也可以有效辨識汽車零速狀態(tài)，進(jìn)行零速修正可以有效抑制無GPS環(huán)境下，由于MEMS慣性器件的漂移導(dǎo)致的速度和位置誤差發(fā)散，有效提升DR算法的性能。

本文研究了手機(jī)平臺車載導(dǎo)航算法的改進(jìn)技術(shù)，實驗結(jié)果表明，基于手機(jī)平臺車載導(dǎo)航算法的改進(jìn)技術(shù)，可以有效提高DR/GPS車載組合導(dǎo)航算法的適應(yīng)性和導(dǎo)航性能。

1 手機(jī)平臺DR/GPS組合導(dǎo)航算法

在車載導(dǎo)航中，由于汽車在絕大多數(shù)情況下進(jìn)行的是二維水平運動，因此，可以使用豎直方向的一個陀螺儀和水平方向兩個加速度計進(jìn)行二維DR，只要提供汽車的初始速度、位置和航向信息，便可以實時遞推出汽車的速度、位置和航向[3]。由于手機(jī)平臺的MEMS慣性傳感器屬于消費級芯片，所以單獨的DR系統(tǒng)會在一定時間內(nèi)誤差發(fā)散，為了保證系統(tǒng)具有較高的精度，需要將單獨的DR系統(tǒng)與其他系統(tǒng)進(jìn)行組合應(yīng)用。本文采用手機(jī)平臺內(nèi)嵌的MEMS慣性傳感器和GPS接收機(jī)模塊，構(gòu)成DR/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)[4，5]。

1.1 系統(tǒng)狀態(tài)方程

DR/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)的狀態(tài)方程形式如下

(1)

式中A(t)為系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣；G(t)為系統(tǒng)噪聲矩陣；W(t)為系統(tǒng)噪聲；X(t)為8維狀態(tài)矢量，定義為

X=[δPeδVxδaxδPnδVyδayδθδω]

(2)

式中δPe,δPn為東向和北向位置誤差;δVx,δVy為X軸方向和Y軸方向的速度誤差(X軸和Y軸是指其在載體坐標(biāo)下)；δax,δay為X軸和Y軸的加速度誤差(X軸和Y軸是指其在載體坐標(biāo)下)；δθ,δω為航向角和陀螺角速率誤差。

1.2 系統(tǒng)量測方程

DR/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)采用位置、速度、航向松組合的方式，取DR系統(tǒng)和GPS系統(tǒng)輸出的位置、速度和航向之間的差值作為觀測方程中觀測量。DR/GPS組合導(dǎo)航系統(tǒng)的量測方程形式如下

Z(t)5×1=H(t)5×8X(t)8×1+V(t)5×1

(3)

式中 Z(t)為DR系統(tǒng)和GPS輸出的位置、速度和航向之間的差值；H(t)為量測矩陣；V(t)為量測噪聲矩陣。

2 手機(jī)平臺DR/GPS組合導(dǎo)航算法改進(jìn)研究

在手機(jī)平臺車載組合導(dǎo)航算法中，手機(jī)安裝模式辨識技術(shù)是非常重要的，利用MEMS原始輸出信息可以有效辨識手機(jī)固定及手持行走模式，從而可以實現(xiàn)導(dǎo)航算法在DR/GPS車載組合算法和行人導(dǎo)航算法之間進(jìn)行智能切換，提高DR/GPS組合導(dǎo)航的適應(yīng)性。同時,利用MEMS原始輸出信息也可以有效辨識汽車零速狀態(tài)，當(dāng)汽車處于零速狀態(tài)時，進(jìn)行零速修正可以有效抑制無GPS環(huán)境下，由于MEMS慣性器件的漂移導(dǎo)致的速度和位置誤差發(fā)散，有效提高DR算法的性能[6]。

2.1 手機(jī)安裝模式辨識算法

2.1.1 水平方向陀螺每秒角度增量算法原理分析

圖1是本文采用的豎向垂直車載固定安裝方式下，對應(yīng)的手機(jī)內(nèi)部MEMS安裝示意圖。其中,X軸指向手機(jī)的側(cè)面方向，Y軸指向天向方向，Z軸指向汽車前進(jìn)方向的反方向。

圖1 豎向垂直安裝下手機(jī)內(nèi)部MEMS的安裝示意

當(dāng)手機(jī)處于車載固定安裝，進(jìn)行DR/GPS車載導(dǎo)航時，由于Y軸陀螺敏感航向角，同時,由于汽車在絕大多數(shù)情況下進(jìn)行的是二維水平運動，所以，水平方向的陀螺(X軸和Z軸)每秒的角度增量較小且穩(wěn)定；當(dāng)手機(jī)處于手持移動等非固定安裝時，水平方向的陀螺(X軸和Z軸)每秒的角度增量很大且不穩(wěn)定。通過實時檢測水平方向陀螺(即X軸和Z軸)每秒的角度增量并設(shè)置合適的辨識閾值，就可以實現(xiàn)辨識手機(jī)固定和手持模式。陀螺每秒角度增量計算公式為

(4)

式中 Δθk為第k秒時刻陀螺的角度增量，(°)；N為慣性傳感器數(shù)據(jù)輸出頻率，Hz；ω為陀螺原始輸出，rad/s。

2.1.2 手機(jī)安裝模式辨識算法方案設(shè)計

根據(jù)手機(jī)在固定及手持模式下的水平陀螺每秒角度增量的規(guī)律，設(shè)置合適的辨識閾值，如果水平陀螺每秒角度增量在閾值內(nèi)，則判定當(dāng)前時刻處于車載固定安裝模式，標(biāo)志位設(shè)置為1；如果處于閾值以外，則判定當(dāng)前時刻處于手持模式，標(biāo)志位設(shè)置為0。同時為了提高算法每秒辨識的準(zhǔn)確性和防止導(dǎo)航算法在不同模式下的頻繁切換，需要設(shè)置辨識窗口T，即,若連續(xù)出現(xiàn)T個標(biāo)志位1，則判定為處于車載固定安裝模式；若連續(xù)出現(xiàn)T個標(biāo)志位0，則判定為處于手持模式；否則,維持上一時刻的判定標(biāo)志不變。手機(jī)固定及手持模式辨識算法流程圖如圖2。

圖2 手機(jī)安裝模式辨識算法流程

2.2 零速修正算法研究

當(dāng)用戶處于車載導(dǎo)航環(huán)境時，利用手機(jī)MEMS傳感器原始信息可以有效辨識出汽車零速狀態(tài)。當(dāng)汽車處于零速狀態(tài)時，進(jìn)行零速修正可以有效抑制無GPS環(huán)境下，由于MEMS慣性器件的漂移導(dǎo)致的速度和位置誤差發(fā)散，有效提高DR算法的性能。

2.2.1 零速狀態(tài)辨識原理

當(dāng)汽車處于運動狀態(tài)時，由于發(fā)動機(jī)震動和路面狀況等因素，天向軸加速度計信號輸出的平穩(wěn)性會遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于汽車處于靜止?fàn)顟B(tài)。因此，可以通過檢測天向加速度計在1 s時間內(nèi)的最大值與最小值輸出之差來辨識零速狀態(tài)，加速度計輸出頻率是50 Hz。若最大值與最小值之差處于閾值內(nèi)，則判定為零速狀態(tài);否則,處于運動狀態(tài)。定義變量如下

(5)

式中A為1 s時間內(nèi)，天向加速度計最大值與最小值之差，加速度計輸出頻率為50 Hz。

2.2.2 零速修正算法方案設(shè)計

當(dāng)判定汽車處于零速狀態(tài)，在對汽車速度置零的同時，對陀螺和加速度計重新進(jìn)行零偏標(biāo)定，從而進(jìn)一步提升DR/GPS算法的性能。零速修正方案設(shè)計如圖3。

圖3 零速修正方案設(shè)計

3 實驗驗證

3.1 手機(jī)安裝模式辨識算法驗證

3.1.1 實驗介紹

使用實驗室的手機(jī)和小車，在GPS信號開闊的操場進(jìn)行車載固定安裝和手持模式切換試驗。當(dāng)辨識為車載固定安裝時,進(jìn)入DR/GPS組合導(dǎo)航算法；當(dāng)辨識為手持模式時，采用行人導(dǎo)航算法(由于行人導(dǎo)航算法不屬于本文研究范圍，這里采用GPS信號代替)。比較加入安裝模式辨識算法前后，手機(jī)平臺DR/GPS組合導(dǎo)航算法的效果。

實驗過程：將起始時刻設(shè)置為0時刻，先將手機(jī)車載固定安裝一段時間，然后手持手機(jī)步行一段時間，如此反復(fù)。手機(jī)經(jīng)歷了固定—手持—固定—手持—固定的變化過程，記錄安裝模式切換時刻點如下：第66s由固定切換為手持，第138s由手持切換為固定，第202s由固定切換為手持，第276s由手持切換為固定。

3.1.2 實驗結(jié)果分析與驗證

圖4為安裝模式辨識結(jié)果。圖5為加入安裝模式辨識算法前后，手機(jī)平臺DR/GPS組合導(dǎo)航算法的效果對比。

圖4 模式切換實驗判定結(jié)果

圖5 加入辨識算法前后導(dǎo)航效果對比

由圖4可以看出，第68s由固定安裝切換為手持，第140s由手持切換為固定安裝，第206s由固定安裝切換為手持，第276s由手持切換為固定安裝，與實驗記錄的安裝模式切換點時刻相比，分別延遲了2,2,4,0s。延遲時間產(chǎn)生的原因是由于實驗過程中時間記錄存在誤差和設(shè)置辨識窗口共同導(dǎo)致的。總體來看，安裝模式辨識算法可以有效辨識固定安裝和手持模式。

由圖5可以看出，加入手機(jī)安裝模式辨識算法可以實現(xiàn)導(dǎo)航算法在DR/GPS算法和行人導(dǎo)航算法(GPS)之間進(jìn)行智能切換，改進(jìn)了DR/GPS組合導(dǎo)航的適應(yīng)性，提高了DR/GPS整體導(dǎo)航性能。

3.2 零速修正算法驗證

3.2.1 實驗方法

使用實驗室的手機(jī)和小車，在GPS信號開闊的操場進(jìn)行小車運動和靜止切換實驗。初始時刻為0，在120s

3.2.2 實驗結(jié)果分析與驗證

圖6為零速狀態(tài)辨識結(jié)果。圖7為加入零速修正算法前后，DR算法的效果對比。由圖6和圖7可以看出，可以利用MEMS原始輸出信息有效辨識汽車零速狀態(tài)，當(dāng)汽車處于零速狀態(tài)時，進(jìn)行零速修正可以有效抑制無GPS環(huán)境

圖6 零速狀態(tài)辨識結(jié)果

下，由于MEMS慣性器件的漂移導(dǎo)致的速度和位置誤差發(fā)散，有效提高DR算法的性能。

圖7 加入零速修正算法前后導(dǎo)航效果對比

4 結(jié) 論

為了進(jìn)一步提高手機(jī)平臺DR/GPS車載組合導(dǎo)航算法的適應(yīng)性和導(dǎo)航性能，本文研究了手機(jī)平臺車載導(dǎo)航算法的改進(jìn)技術(shù)，首先就手機(jī)安裝模式辨識算法進(jìn)行了分析與設(shè)計，然后就汽車零速修正算法進(jìn)行了研究，最后設(shè)計了相關(guān)驗證實驗。實驗結(jié)果表明，本文研究的基于手機(jī)平臺車載導(dǎo)航算法的改進(jìn)技術(shù)，可以有效提高DR/GPS車載組合導(dǎo)航算法的適應(yīng)性和導(dǎo)航性能。

[1] 李榮冰，劉建業(yè)，曾慶化，等.基于MEMS技術(shù)的微型慣性系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀[J].中國慣性技術(shù)學(xué)報，2004，12(6):88-94.

[2] Robert Bogue.MEMS sensors:Past,present and future[J].Sensor Review,2007(27):7-13.

[3] 劉建業(yè),曾慶化,趙 偉,等.導(dǎo)航系統(tǒng)理論與應(yīng)用[M].西安:西北工業(yè)大學(xué)出版社,2010.

[4] 鄭貴省.GPS/DR車載組合定位系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合算法研究[D].天津：天津大學(xué)，2005.

[5] Niu Xiaoji,Nasser Sameh,Goodall Chris,et al.An universal Approach for processing any MEMS inertial sensor configuration for land-vehicle navigation[J].The Journal of Navigation,2007(60):233-245.

[6] 費程羽，蘇 中，李 擎.行人慣性導(dǎo)航零速檢測算法[J].傳感器與微系統(tǒng)，2016，35(3):147-150．

Improved technology of vehicle navigation algorithm based on MEMS of smartphone*

ZHAO Xuan-yi, XU Jian-xin, XIONG Zhi, LIU Jian-ye

(Navigation Research Center,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing 210016,China)

In order to improve adaptability and performance of DR/GPS vehicle navigation,improved technology of vehicle navigation based on smartphone platform is researched.Pattern recognition algorithm for installation of smartphone is analyzed and designed.Algorithm for zero velocity update is researched.Related tests are conducted to validate the improved technology research of vehicle navigation based on smartphone platform.The result of the test shows that the improved technology can improve the adaptability and the performance of DR/GPS vehicle navigation.

smartphone platform; vehicle navigation; pattern recognition of installation; zero velocity update

2016—06—03

國家自然科學(xué)基金資助項目(61533008，61374115);江蘇省普通高校研究生科研創(chuàng)新計劃項目(SJLX15—0110，KYLX15—0264)；江蘇高校優(yōu)勢學(xué)科建設(shè)工程項目;江蘇省“物聯(lián)網(wǎng)與控制技術(shù)”重點實驗室基金資助項目；江蘇省六大人才高峰資助項目(2013—JY—013)；中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金資助項目(NP2015406,NP20152212,NZ2014406)

10.13873/J.1000—9787(2017)06—0042—03

V 249

A

1000—9787(2017)06—0042—03

趙宣懿(1992-)，男，碩士研究生,主要研究方向為車載組合導(dǎo)航系統(tǒng)，E—mail:xuanyizh@nuaa.edu.cn。