[發明專利]全自動慣性傳感檢測路面平整度裝置及檢測方法

有效

• 申請號: 201210126698.2
• 申請日: 2012-04-27
• 公開（公告）號: CN102628249A
• 公開（公告）日: 2012-08-08
• 發明（設計）人: 劉宇;施華雷;馬慶華;吳英;張小林;劉申;劉聰
• 申請（專利權）人: 重慶郵電大學
• 主分類號: E01C23/01
• 分類號: E01C23/01
• 代理公司: 重慶博凱知識產權代理有限公司 50212
• 代理人: 張先蕓

1.全自動慣性傳感檢測路面平整度裝置，其特征在于，包括感知單元，該感知單元包括加速度計、陀螺儀和溫度傳感器；該加速度計為慣性傳感器，所述慣性傳感器的三軸角速率傳感器用以測量X和Y軸兩個方向的運動角速率并輸出到外圍處理電路；所述處理電路接收三軸加速度傳感器和三軸角速率傳感器輸出的測量結果，運算獲得探頭在所測路面經過過程中各測量點的路面平整度信息；

感知單元通過232串口或USB接口與中央處理單元相連，完成數據的實時采集、處理與顯示，整個測量過程無需外界協調，自動完成輸出；所述中央處理單元采用卡爾曼濾波算法和人工智能算法優化原始采樣數據；

所述慣性傳感器為微小型固態振動陀螺，固態振動陀螺的短期零位漂移為0.001°/s，刻度因子為2500mv/?°/s,?加速度計測量范圍3-8g。

2.根據權利要求1所述全自動慣性傳感檢測路面平整度裝置，其特征在于，所述感知傳感器單元與中央處理單元通過無線方式傳輸交互，感知單元可封裝在39*40*4mm的空間。

3.如權利要求1所述全自動慣性傳感檢測路面平整度裝置獲取信息的方法，包括如下步驟：

采用三軸加速度傳感器和三軸角速率傳感器獲取信息，用垂直于路面的敏感平面感知測試臺體與路面的夾角，通過三角函數關系計算得到凹陷或突起的深度或高度，對照路面平整度指標確定路面質量；測試時屏蔽與運動方向平行的敏感軸所測數據，以減少軸間干擾，并對三軸加速度傳感器和三軸角速率傳感器獲取的原始數據綜合運用高斯分布函數初始化、高斯分布函數匹配判斷、高斯分布函數匹配更新以及前景與背景分析方法，對傳感器白噪聲、零位漂移、軸間干擾及動態性能進行優化和補償，以提高系統測量精度；其中，

混合高斯分布函數匹配判斷：

混合高斯模型中，圖形的一個像素點用N個高斯分布描述，即為：

???式（1）

其中：表示像素點的像素值；N表示混合高斯模型采用的高斯分布個數，通常；表示混合高斯模型中，第個高斯分布的權值；表示第個高斯分布函數（其中，為均值；為方差；）；

2）混合高斯模型的參數更新：

混合高斯模型首先把每個高斯分布的權值和均值都初始化為0，方差賦予一個較大值；在任意t時刻，利用初始化的N個高斯分布對像素點進行一一的高斯匹配檢驗，在匹配檢驗過程中，其檢驗準則如下：

??????式（2）

在檢驗過程中，如果自適應混合高斯模型中有高斯分布的均值，與的距離小于（通常），則可以認為像素點與該高斯分布函數相匹配；

????當判斷出像素點與混合高斯模型中高斯分布函數匹配后，高斯函數參數更新規則如下：

A)對于與像素點不匹配的高斯分布函數，其均值和方差保持不變；

B)對于與像素點匹配的高斯分布函數，按一下公式進行參數更新：

??????式（3）

????式（4）

其中，，為自適應混合高斯分布的學習速率；?

????當判斷出像素點與混合高斯模型中高斯分布不相匹配后，高斯函數參數更新規則如下：

C)根據準則，找出最不可能代表像素點的高斯分布函數，即為混合高斯模型中第個高斯分布，并對第個高斯分布的均值、方差和權值按照公式（4）進行重新賦初值；

，，????式（5）

其中，為一個較小值；

????當混合高斯模型的高斯函數均值和方差參數更新完后，對混合高斯模型中的權值進行更新，其更新準則如下：

首先根據公式（6）對混合高斯模型中的高斯分布進行權值更新，其中對于像素點匹配的高斯分布函數，取值為1，否則為0；

然后在根據公式（7），對混合高斯模型中的高斯分布的權值進行歸一化處理；

??式（6），

式（7）；

4)前景點與背景點分離：

????當更新完自適應高斯模型的各個高斯函數參數后，需要對像素點進行判斷，判斷其為前景還是背景；

D）根據比值大小對模型中的高斯分布進行降序排序；其中，最有可能描述像素點為穩定背景信息的是位于序列前面的高斯分布；

E）根據排序后的前b個權值和準則確定背景像素模型，通常；

重新對像素點與排序后的前b個高斯分布進行匹配，若至少與其中一個匹配，則說明該像素點為背景點；否則為前景點；

根據上述對自適應混合高斯模型原理描述，算法軟件流程圖（圖6）所示：

其中，：第個高斯分布均值；：第個高斯分布方差；：第個高斯分布權值；：輸入加速度數據；：學習速率；：混合高斯模型個數；S：符合高斯分布個數；Sta：與高斯分布匹配取1，否則取0；

基于自適應混合高斯模型的平整度數據處理過程包括三階段：

第一階段：根據準則對自適應高斯混合模型中的高斯函數進行參數更新；其中，對于滿足上面準則的高斯函數，其均值、方差按照公式（3）、（4）進行更新；對于不滿足上面準則的高斯函數其權值進行更新；

第二階段：根據和對高斯模型中的高斯分布進行權值分配；

第三階段：即確定為平路事件和非平路事件階段；

其包括兩個部分，一是根據選定描述數據的高斯分布；

第二是根據準則重新對選定的高斯分布進行判斷，如果滿足該準則即判斷為事件，否則判斷為非事件。