[發明專利]里程統計裝置、基于里程統計裝置的數據統計方法及接口

在審

• 申請號: 202110594600.5
• 申請日: 2021-05-28
• 公開（公告）號: CN113203428A
• 公開（公告）日: 2021-08-03
• 發明（設計）人: 韓鵬宇;閔偉;郝慧濤;戴新宇
• 申請（專利權）人: 拉扎斯網絡科技（上海）有限公司
• 主分類號: G01C22/00
• 分類號: G01C22/00;G01C22/02;G06F16/25
• 代理公司: 北京中強智尚知識產權代理有限公司 11448
• 代理人: 黃耀威

1.一種里程統計裝置，其特征在于，所述里程統計裝置包括：速度采集模塊、里程統計模塊和數據融合模塊；

所述速度采集模塊采集可移動設備的速度參數，基于與所述數據融合模塊之間的數據鏈接，將所述速度參數傳輸至所述數據融合模塊；

所述里程統計模塊采集所述可移動設備的里程參數，基于與所述數據融合模塊之間的數據鏈接，將所述里程參數傳輸至所述數據融合模塊；

所述數據融合模塊接收所述速度采集模塊傳輸的所述速度參數以及所述里程統計模塊傳輸的所述里程參數，將所述速度參數和所述里程參數進行融合，得到里程統計數據，并通過預設接口將所述里程統計數據傳輸至所述可移動設備，所述預設接口用于所述里程統計裝置與所述可移動設備進行交互。

2.根據權利要求1所述的里程統計裝置，其特征在于，所述速度采集模塊包括：加速度采集單元和角速度采集單元；

所述加速度采集單元實時采集所述可移動設備在每個時刻的加速度，將采集到的所述加速度作為所述速度參數傳輸至所述數據融合模塊；

所述角速度采集單元實時采集所述可移動設備在每個時刻的角速度，將采集到的所述角速度作為所述速度參數傳輸至所述數據融合模塊。

3.根據權利要求1所述的里程統計裝置，其特征在于，所述數據融合模塊將所述速度參數和所述里程參數進行融合，得到里程統計數據之前，所述數據融合模塊還用于：

分析所述速度參數和所述里程參數，確定異常參數；

在所述速度參數和所述里程參數中將所述異常參數過濾，并基于過濾后的所述速度參數和所述里程參數進行融合處理。

4.根據權利要求3所述的里程統計裝置，其特征在于，所述確定異常參數，包括：

讀取所述速度參數，確定每個時刻的加速度和角速度，計算每兩個相鄰時刻的加速度差值以及角速度差值，將所述加速度差值或所述角速度差值大于差值閾值的兩個相鄰時刻的加速度和角速度作為所述異常參數；和/或，

確定所述可移動設備每個時刻在預設虛擬地圖上的位姿數據，將所述每個時刻的位姿數據與所述每個時刻的加速度和角速度分別進行比對，確定加速度或角速度與位姿數據不匹配的第一目標時刻，將所述第一目標時刻的加速度和角速度作為所述異常參數；和/或，

讀取所述里程參數，確定所述可移動設備的至少兩個驅動裝置在每個時刻對應的至少兩個裝置里程，確定至少兩個裝置里程取值不一致的第二目標時刻，將所述第二目標時刻對應的至少兩個裝置里程作為所述異常參數；和/或，

確定所述可移動設備每個時刻在所述預設虛擬地圖上的實際里程數據，將所述每個時刻的實際里程數據與所述每個時刻的至少兩個裝置里程進行比對，確定至少兩個裝置里程與實際里程數據不匹配的第三目標時刻，將所述第三目標時刻的至少兩個裝置里程作為所述異常參數。

5.根據權利要求1所述的里程統計裝置，其特征在于，所述數據融合模塊將所述速度參數和所述里程參數進行融合，得到里程統計數據，包括：

對所述速度參數進行解析，確定每個時刻的加速度和角速度；

對所述每個時刻的加速度和所述角速度進行積分處理，得到積分結果；

基于擴展卡爾曼濾波EKF算法，對所述積分結果和所述里程參數進行融合處理，得到所述里程統計數據。

6.一種基于里程統計裝置的數據統計方法，其特征在于，所述方法包括：

速度采集模塊采集可移動設備的速度參數，將所述速度參數傳輸至數據融合模塊；

里程統計模塊采集所述可移動設備的里程參數，將所述里程參數傳輸至所述數據融合模塊；

所述數據融合模塊將接收到的所述速度參數和所述里程參數進行融合，得到里程統計數據；

所述數據融合模塊通過預設接口將所述里程統計數據傳輸至所述可移動設備，所述預設接口用于里程統計裝置與所述可移動設備進行交互。