本發(fā)明涉及車輛量程計(jì)量領(lǐng)域，特別涉及一種車輛行駛里程計(jì)算方法。
背景技術(shù)：
現(xiàn)有技術(shù)中的車輛行駛里程計(jì)數(shù)設(shè)備必須連接原車?yán)锍虃鞲衅?，任何希望使用高精度里程?jì)數(shù)的第三方設(shè)備，如出租車計(jì)價(jià)器，需要依靠專業(yè)人員將設(shè)備連接至車上里程傳感器，并且不同的車型安裝方式也不盡相同。
隨著網(wǎng)約車這一新興產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展，各式各樣的私家車加入到網(wǎng)約車運(yùn)營領(lǐng)域，由于網(wǎng)約車行業(yè)營運(yùn)車輛主要為私家車，而私家車群體存在車型復(fù)雜多樣、司機(jī)大多缺少專業(yè)的車輛傳感器接線技能，為準(zhǔn)確的為乘客計(jì)價(jià)，并降低司機(jī)方設(shè)備安裝成本，市場急需一種適合網(wǎng)約車的免安裝、高精度里程計(jì)/計(jì)價(jià)器。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
本發(fā)明提供了一種車輛行駛里程計(jì)算方法，以解決現(xiàn)有技術(shù)中在沒有裝備車?yán)锍虃鞲衅鞯能囕v上，無法精確進(jìn)行里程計(jì)量的問題。
為解決上述問題，作為本發(fā)明的一個(gè)方面，提供了一種車輛行駛里程計(jì)算方法，包括：步驟1，對陀螺儀、加速度計(jì)和電子羅盤的檢測參數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合以得到計(jì)算坐標(biāo)點(diǎn)數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述計(jì)算坐標(biāo)點(diǎn)數(shù)據(jù)得到累加里程；步驟2，將所述計(jì)算坐標(biāo)點(diǎn)數(shù)據(jù)與從GPS設(shè)備獲取的觀測坐標(biāo)點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，以得到系統(tǒng)殘差；步驟3，建立環(huán)境溫度、溫度補(bǔ)償因子、與系統(tǒng)殘差之間的第一誤差模型、以及加速度、運(yùn)動(dòng)誤差補(bǔ)償因子、與系統(tǒng)殘差之間的第二誤差模型；步驟4，根據(jù)當(dāng)前環(huán)境溫度及所述第一誤差模型確定由所述第一誤差模型所確定的第一系統(tǒng)殘差的變化趨勢；步驟5，根據(jù)當(dāng)前加速度及所述第二誤差模型確定由所述第二誤差模型所確定的第二系統(tǒng)殘差的變化趨勢；步驟6，根據(jù)所述第一系統(tǒng)殘差的變化趨勢修正所述溫度補(bǔ)償因子，根據(jù)所述第二系統(tǒng)殘差的變化趨勢修正所述運(yùn)動(dòng)誤差補(bǔ)償因子；步驟7，根據(jù)修正后的所述溫度補(bǔ)償因子及運(yùn)動(dòng)誤差補(bǔ)償因子得到用于計(jì)算所述數(shù)據(jù)融合所使用的傳感器融合增益；步驟8，根據(jù)計(jì)算得到的所述傳感器融合增益執(zhí)行步驟1。
優(yōu)選地，在所述步驟1中，所述數(shù)據(jù)融合通過下式進(jìn)行：
X俯仰角＝X陀螺儀俯仰角+G俯仰角增益*(X加速度俯仰角-X陀螺儀俯仰角)
X偏航角＝X陀螺儀偏航角+G偏航角增益*(X羅盤偏航角-X陀螺儀偏航角)
其中，X陀螺儀俯仰角、X加速度俯仰角、X羅盤偏航角是由對應(yīng)傳感器直接讀出，G俯仰角增益、G偏航角增益是所述的傳感器融合增益。
優(yōu)選地，所述第一誤差模型為：Lerr1＝((1/Kt)*T)+Bt，其中，Lerr1為第一系統(tǒng)殘差，Kt為溫度補(bǔ)償因子，Bt為用于表征第一系統(tǒng)殘差的第一基底數(shù)；所述第二誤差模型為：Lerr2＝((1/Kerr)*T)+Berr，其中，Lerr2為第二系統(tǒng)殘差，Kerr為運(yùn)動(dòng)誤差補(bǔ)償因子，Berr為用于表征第二系統(tǒng)殘差的第二基底數(shù)。
優(yōu)選地，所述第一基底數(shù)由以下方式確定：
當(dāng)見星數(shù)小于3顆時(shí)，當(dāng)次采樣值不計(jì)算；
當(dāng)見星數(shù)等于3顆時(shí)，Bt＝Bt’*1.1；
當(dāng)見星數(shù)等于4顆時(shí)，Bt＝Bt’；
當(dāng)見星數(shù)大于4顆時(shí)，Bt＝Bt’*0.8；
其中，Bt’是根據(jù)所述第一誤差模型及兩組采樣值確定的第一基底初值；
其中，所述兩組采樣值是指在一個(gè)小的溫度區(qū)間內(nèi)，通過兩次采樣，可獲得兩組溫度T－殘差Lerr1讀數(shù)(T1,Lerr11)和(T2，Lerr12)，將這兩個(gè)做為直角坐標(biāo)系上兩個(gè)點(diǎn)，即可求出通過這兩點(diǎn)的一條直線，該直線的方程式是形如Lerr1＝K直線斜率×T+Bt’的一次函數(shù)，這時(shí)，如果T為零，即可求出殘差基底值Lerr1＝Bt’。
優(yōu)選地，所述第二基底數(shù)由以下方式確定：
設(shè)△ErrRate＝abs(計(jì)算航向角-測量航向角)/(計(jì)算航向角+測量航向角)
當(dāng)△ErrRate>0.2時(shí)，當(dāng)次采樣值不計(jì)算；
當(dāng)0.1＜△ErrRate≤0.2時(shí)，Berr＝Berr’*0.9；
當(dāng)0.05＜△ErrRate≤0.1時(shí)，Berr＝Berr’*0.95；
當(dāng)△ErrRate<＝0.05時(shí)，Berr＝Berr’。
優(yōu)選地，根據(jù)所述第一系統(tǒng)殘差的變化趨勢修正所述溫度補(bǔ)償因子包括：當(dāng)所述第一系統(tǒng)殘差有增大的趨勢時(shí)，減小所述溫度補(bǔ)償因子；當(dāng)所述第一系統(tǒng)殘差有減小的趨勢時(shí)，增大所述溫度補(bǔ)償因子；和/或根據(jù)所述第二系統(tǒng)殘差的變化趨勢修正所述運(yùn)動(dòng)誤差補(bǔ)償因子包括：當(dāng)所述第二系統(tǒng)殘差有增大的趨勢時(shí)，減小所述運(yùn)動(dòng)誤差補(bǔ)償因子；當(dāng)所述第二系統(tǒng)殘差有減小的趨勢時(shí)，增大所述運(yùn)動(dòng)誤差補(bǔ)償因子。
優(yōu)選地，所述步驟7根據(jù)下式計(jì)算所述數(shù)據(jù)融合所使用的傳感器融合增益：
Gx＝Gx-1+P×(Kt+Kerr)
其中，Gx為G俯仰角增益或G偏航角增益，Gx－1為上一個(gè)采樣周期中使用相應(yīng)傳感器融合增益，Kt為溫度補(bǔ)償因子，Kerr為運(yùn)動(dòng)誤差補(bǔ)償因子，P為收斂系數(shù)。
優(yōu)選地，所述方法還包括：建立所述收斂系數(shù)、當(dāng)前環(huán)境溫度與傳感器融合增益之間的對應(yīng)關(guān)系表，所述收斂系數(shù)根據(jù)當(dāng)前環(huán)境溫度及所述步驟1中進(jìn)行數(shù)據(jù)融合時(shí)所使用的傳感器融合增益經(jīng)查所述對應(yīng)關(guān)系表得到。
優(yōu)選地，所述方法還包括：將環(huán)境溫度按預(yù)定間隔分成多個(gè)溫度點(diǎn)，每個(gè)溫度點(diǎn)均分別對應(yīng)有相應(yīng)的所述溫度補(bǔ)償因子及所述運(yùn)動(dòng)誤差補(bǔ)償因子。
優(yōu)選地，所述方法還包括：保存每次的累加里程計(jì)算時(shí)間范圍內(nèi)的實(shí)測環(huán)境溫度、及相應(yīng)的計(jì)算得到的溫度補(bǔ)償因子及第一基底數(shù)；當(dāng)累加里程得到乘客確認(rèn)后，將每個(gè)溫度點(diǎn)本身所對應(yīng)的多個(gè)環(huán)境溫度、及相應(yīng)的計(jì)算得到的溫度補(bǔ)償因子及第一基底數(shù)進(jìn)行擬合，以得到逐步逼近車輛的實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)的第一誤差模型。
本發(fā)明采用衛(wèi)星定位、慣性等兩類傳感技術(shù)完成車輛的里程計(jì)數(shù)，其核心的思想是通過多種傳感器獲得相同的三維運(yùn)動(dòng)方向、運(yùn)動(dòng)速度、位移三種物理量，并通過閉環(huán)的、誤差自適應(yīng)的算法對多個(gè)來源的同一物理量進(jìn)行融合，從而提高了計(jì)算精度。
附圖說明
圖1示意性地示出了本發(fā)明的流程圖。
具體實(shí)施方式
以下結(jié)合附圖對本發(fā)明的實(shí)施例進(jìn)行詳細(xì)說明，但是本發(fā)明可以由權(quán)利要求限定和覆蓋的多種不同方式實(shí)施。
鑒于背景技術(shù)中提及到缺陷，針對網(wǎng)約車計(jì)價(jià)應(yīng)用場景，本申請使用衛(wèi)星定位、慣性、溫度等多種傳感器技術(shù)，配合全新設(shè)計(jì)的傳感信號處理算法，實(shí)現(xiàn)了無需連接原車?yán)锍虃鞲衅饕材芫_記錄車輛行駛里程，以及出租車費(fèi)計(jì)價(jià)功能。
請參考圖1，本發(fā)明提供了一種車輛行駛里程計(jì)算方法，包括：
步驟1，對陀螺儀、加速度計(jì)和電子羅盤的檢測參數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合以得到計(jì)算坐標(biāo)點(diǎn)數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述計(jì)算坐標(biāo)點(diǎn)數(shù)據(jù)得到累加里程。其中，通過航向角方向位移、俯仰角方向位移計(jì)算單位實(shí)際內(nèi)實(shí)際的載體位移，并進(jìn)行累加，送入計(jì)價(jià)模塊及經(jīng)緯度坐標(biāo)變換模塊的操作是由模塊5完成。模塊6通過前一經(jīng)緯度坐標(biāo)，并將當(dāng)前位移轉(zhuǎn)換成直角坐標(biāo)系的x，y兩個(gè)參數(shù)，計(jì)算新的載體大地坐標(biāo)系經(jīng)緯度坐標(biāo)。
在一個(gè)實(shí)施例中，模塊6可采用如下的算法：當(dāng)由直角坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到大地坐標(biāo)系時(shí)，通常需要進(jìn)行多次迭代才能得到較高的變換精度，本發(fā)明可采用以下轉(zhuǎn)換算法：
經(jīng)度采用公式計(jì)算得到，采用該式得到的經(jīng)度非常接近真實(shí)值、不需要再進(jìn)行迭代。緯度的初值采用下式計(jì)算得到：
步驟2，將所述計(jì)算坐標(biāo)點(diǎn)數(shù)據(jù)與從GPS設(shè)備獲取的觀測坐標(biāo)點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，以得到系統(tǒng)殘差，例如，可將觀測坐標(biāo)點(diǎn)(測量經(jīng)緯度點(diǎn))與計(jì)算坐標(biāo)點(diǎn)(計(jì)算經(jīng)緯度點(diǎn))之間連線的長度Lerr設(shè)為系統(tǒng)殘差；其中，觀測坐標(biāo)點(diǎn)數(shù)據(jù)由圖1的M0模塊完成，該模塊使用北斗/GPS雙模衛(wèi)星定位模塊讀取車輛的經(jīng)緯度、航向角。由于慣性傳感器的誤差源中不可控因素主要是溫度與運(yùn)動(dòng)過載，因此我們設(shè)定這一殘差的出現(xiàn)主要由環(huán)境溫度、載體加速度因素引入。
步驟3，建立環(huán)境溫度、溫度補(bǔ)償因子、與系統(tǒng)殘差之間的第一誤差模型、以及加速度、運(yùn)動(dòng)誤差補(bǔ)償因子、與系統(tǒng)殘差之間的第二誤差模型。
例如，根據(jù)對誤差模型的設(shè)定，可通過建立環(huán)境溫度T－系統(tǒng)殘差Lerr對應(yīng)關(guān)系，從而得到所述第一誤差模型。更具體地，根據(jù)系統(tǒng)存儲(chǔ)前期測試整定、以及車輛實(shí)際行駛過程中采集到的數(shù)據(jù)，可確立全工作溫度范圍內(nèi)所有溫度區(qū)間的線性關(guān)系，將每個(gè)溫度區(qū)間的一次直線相連接，可形成環(huán)境溫度T－系統(tǒng)殘差Lerr對應(yīng)的曲線。例如，在10-30攝氏度的范圍內(nèi)，可按0.5度的大小為每個(gè)點(diǎn)(例如，10、10.5、11、……、29.5、30)分別建立對應(yīng)的T和Lerr的關(guān)系，從而得到一條環(huán)境溫度T－系統(tǒng)殘差Lerr對應(yīng)關(guān)系曲線。
類似地，通過建立運(yùn)動(dòng)加速度A－系統(tǒng)殘差Lerr對應(yīng)關(guān)系，在較小的加速度區(qū)間上使用一次函數(shù)近似殘差與加速度的線性關(guān)系，通過求出該一次函數(shù)的斜率，即可得到當(dāng)前加速度區(qū)間的誤差變化趨勢，進(jìn)而反比例的獲得運(yùn)動(dòng)誤差補(bǔ)償因子Kerr。運(yùn)動(dòng)加速度A－系統(tǒng)殘差Lerr曲線的數(shù)學(xué)模型及應(yīng)用與溫度－殘差曲線一致。例如，在10-30攝氏度的范圍內(nèi)，可按0.5度的大小為每個(gè)點(diǎn)(例如，10、10.5、11、……、29.5、30)分別建立對應(yīng)的A和Lerr的關(guān)系，從而得到一條運(yùn)動(dòng)加速度A－系統(tǒng)殘差Lerr對應(yīng)關(guān)系曲線。
步驟4，根據(jù)當(dāng)前環(huán)境溫度及所述第一誤差模型確定由所述第一誤差模型所確定的第一系統(tǒng)殘差的變化趨勢。例如，在較小的溫度區(qū)間上，使用一次函數(shù)近似殘差與溫度的線性關(guān)系，通過求出該一次函數(shù)的斜率，即可得到當(dāng)前溫度區(qū)間的誤差變化趨勢，進(jìn)而反比例的獲得溫度補(bǔ)償因子Kt。
當(dāng)無法有效獲得衛(wèi)星定位(觀測坐標(biāo)點(diǎn))時(shí)，即反饋通道無法正常工作時(shí)，則可使用已建立的溫度――殘差曲線給出溫度補(bǔ)償因子Kt。
步驟5，根據(jù)當(dāng)前加速度及所述第二誤差模型確定由所述第二誤差模型所確定的第二系統(tǒng)殘差的變化趨勢；
步驟6，根據(jù)所述第一系統(tǒng)殘差的變化趨勢修正所述溫度補(bǔ)償因子，根據(jù)所述第二系統(tǒng)殘差的變化趨勢修正所述運(yùn)動(dòng)誤差補(bǔ)償因子；
步驟7，根據(jù)修正后的所述溫度補(bǔ)償因子及運(yùn)動(dòng)誤差補(bǔ)償因子得到用于計(jì)算所述數(shù)據(jù)融合所使用的傳感器融合增益；
步驟8，根據(jù)計(jì)算得到的所述傳感器融合增益執(zhí)行步驟1。
在上述技術(shù)方案中，本發(fā)明采用衛(wèi)星定位、慣性等兩類傳感技術(shù)完成車輛的里程計(jì)數(shù)，其核心的思想是通過多種傳感器獲得相同的三維運(yùn)動(dòng)方向、運(yùn)動(dòng)速度、位移三種物理量，并通過閉環(huán)的、誤差自適應(yīng)的算法對多個(gè)來源的同一物理量進(jìn)行融合，從而提高了計(jì)算精度。
本發(fā)明里程計(jì)數(shù)的核心算法主要由前向數(shù)據(jù)處理、閉環(huán)反饋、誤差自適應(yīng)調(diào)整三部分組成，其中，前向數(shù)據(jù)處理的采樣/工作周期為0.1秒，閉環(huán)反饋、誤差自適應(yīng)的工作周期為一秒。
前向數(shù)據(jù)處理由圖1中的M1模塊完成，其主要采用陀螺儀、加速度傳感器讀數(shù)融合計(jì)算出載體(車輛)的運(yùn)動(dòng)俯仰角和俯仰角方向的運(yùn)動(dòng)速度；使用陀螺儀、電子羅盤傳感器讀數(shù)融合計(jì)算出載體的航向角及速度。通過時(shí)間積分，可得到載體在一個(gè)閉環(huán)采樣周期(一秒)內(nèi)實(shí)際運(yùn)動(dòng)距離，同時(shí)通過距離與經(jīng)緯度之間的換算公式，可得到經(jīng)過一個(gè)采用周期后，車輛的計(jì)算(預(yù)測)經(jīng)緯度。
本發(fā)明中的閉環(huán)反饋通道主要使用衛(wèi)星定位、圖像測距的手段測量經(jīng)過一個(gè)閉環(huán)采樣周期后，載體的實(shí)際經(jīng)緯度、運(yùn)動(dòng)距離，并計(jì)算與前向通道獲得的計(jì)算經(jīng)緯度、運(yùn)動(dòng)距離之間的差值，從而可以評估前向通道的計(jì)算誤差。
算法的誤差自適應(yīng)調(diào)整模塊主要通過對產(chǎn)生誤差的主要因素，如溫度、震動(dòng)等建模，依據(jù)前向與反饋通道的實(shí)測誤差，動(dòng)態(tài)擬合出相應(yīng)的誤差曲線，進(jìn)而預(yù)測下一采樣周期的誤差成分及占比，指出各種傳感器讀數(shù)在數(shù)據(jù)融合中的權(quán)重。誤差的自適應(yīng)調(diào)整是不間斷、遞歸進(jìn)行的，能對載體運(yùn)動(dòng)中產(chǎn)生的各種實(shí)時(shí)偏差進(jìn)行響應(yīng)。
優(yōu)選地，在所述步驟1中，所述數(shù)據(jù)融合由M1模塊實(shí)現(xiàn)，M1模塊進(jìn)行多種傳感器讀數(shù)的融合，使用互補(bǔ)濾波算法，具體可通過下式進(jìn)行計(jì)算：
X俯仰角＝X陀螺儀俯仰角+G俯仰角增益*(X加速度俯仰角-X陀螺儀俯仰角)
X偏航角＝X陀螺儀偏航角+G偏航角增益*(X羅盤偏航角-X陀螺儀偏航角)
其中，X陀螺儀俯仰角、X加速度俯仰角、X羅盤偏航角是由對應(yīng)傳感器直接讀出，G俯仰角增益、G偏航角增益是所述的傳感器融合增益(由M2模塊生成)。這樣，可通過對應(yīng)的傳感器融合增益表征參與數(shù)據(jù)融合的各傳感器值在最終計(jì)算結(jié)果中所占的權(quán)重，更特別地，這一權(quán)重(傳感器融合增益)是由M4模塊根據(jù)反饋、誤差自適應(yīng)環(huán)節(jié)動(dòng)態(tài)調(diào)整的。
優(yōu)選地，所述第一誤差模型為：Lerr1＝((1/Kt)*T)+Bt，其中，Lerr1為第一系統(tǒng)殘差，Kt為溫度補(bǔ)償因子，Bt為用于表征第一系統(tǒng)殘差的第一基底數(shù)；所述第二誤差模型為：Lerr2＝((1/Kerr)*T)+Berr，其中，Lerr2為第二系統(tǒng)殘差，Kerr為運(yùn)動(dòng)誤差補(bǔ)償因子，Berr為用于表征第二系統(tǒng)殘差的第二基底數(shù)。
優(yōu)選地，所述第一基底數(shù)由以下方式確定：
當(dāng)見星數(shù)小于3顆時(shí)，當(dāng)次采樣值不計(jì)算；
當(dāng)見星數(shù)等于3顆時(shí)，Bt＝Bt’*1.1；
當(dāng)見星數(shù)等于4顆時(shí)，Bt＝Bt’；
當(dāng)見星數(shù)大于4顆時(shí)，Bt＝Bt’*0.8；
其中，Bt’是根據(jù)所述第一誤差模型及兩組采樣值確定的第一基底初值。
其中，所述兩組采樣值是指在一個(gè)小的溫度區(qū)間內(nèi)，通過兩次采樣，可獲得兩組溫度T－殘差Lerr1讀數(shù)(T1,Lerr11)和(T2，Lerr12)，將這兩個(gè)做為直角坐標(biāo)系上兩個(gè)點(diǎn)，即可求出通過這兩點(diǎn)的一條直線，該直線的方程式是形如Lerr1＝K直線斜率×T+Bt’的一次函數(shù)，這時(shí)，如果T為零，即可求出殘差基底值Lerr1＝Bt’。
優(yōu)選地，所述第二基底數(shù)由以下方式確定：
設(shè)△ErrRate＝abs(計(jì)算航向角-測量航向角)/(計(jì)算航向角+測量航向角)
當(dāng)△ErrRate>0.2時(shí)，當(dāng)次采樣值不計(jì)算；
當(dāng)0.1＜△ErrRate≤0.2時(shí)，Berr＝Berr’*0.9；
當(dāng)0.05＜△ErrRate≤0.1時(shí)，Berr＝Berr’*0.95；
當(dāng)△ErrRate<＝0.05時(shí)，Berr＝Berr’。
優(yōu)選地，根據(jù)所述第一系統(tǒng)殘差的變化趨勢修正所述溫度補(bǔ)償因子包括：當(dāng)所述第一系統(tǒng)殘差有增大的趨勢時(shí)，減小所述溫度補(bǔ)償因子；當(dāng)所述第一系統(tǒng)殘差有減小的趨勢時(shí)，增大所述溫度補(bǔ)償因子；和/或根據(jù)所述第二系統(tǒng)殘差的變化趨勢修正所述運(yùn)動(dòng)誤差補(bǔ)償因子包括：當(dāng)所述第二系統(tǒng)殘差有增大的趨勢時(shí)，減小所述運(yùn)動(dòng)誤差補(bǔ)償因子；當(dāng)所述第二系統(tǒng)殘差有減小的趨勢時(shí)，增大所述運(yùn)動(dòng)誤差補(bǔ)償因子。
優(yōu)選地，所述步驟7根據(jù)下式計(jì)算所述數(shù)據(jù)融合所使用的傳感器融合增益：
Gx＝Gx-1+P×(Kt+Kerr)
其中，Gx為G俯仰角增益或G偏航角增益，Gx－1為上一個(gè)采樣周期中使用相應(yīng)傳感器融合增益，Kt為溫度補(bǔ)償因子，Kerr為運(yùn)動(dòng)誤差補(bǔ)償因子，這兩個(gè)參數(shù)均由M4模塊提供，用于補(bǔ)償因溫度變化、過激運(yùn)動(dòng)引入的誤差；P為收斂系數(shù)該參數(shù)由M3模塊提供，主要作用是控制前向算法對誤差的響應(yīng)速度，避免過快的響應(yīng)能夠保持算法系統(tǒng)的平穩(wěn)。此步驟可由圖1中的M2模塊實(shí)現(xiàn)，該模塊使用自適應(yīng)非線性濾波算法，動(dòng)態(tài)調(diào)整傳感器融合算法中融合增益。考慮到陀螺儀、加速度、電子羅盤三種傳感器的誤差模型不一致，不同的數(shù)據(jù)融合我們使用了不同的誤差補(bǔ)償參數(shù)計(jì)算增益。
其中，P由M3模塊計(jì)算得到，該模塊使用決策樹算法。優(yōu)選地，具體實(shí)現(xiàn)方法可以為：1.通過大量實(shí)測數(shù)據(jù)劃分收斂系數(shù)的區(qū)間，據(jù)此建立決策樹子項(xiàng)；2.以實(shí)測數(shù)據(jù)標(biāo)定載體加速度、環(huán)境溫度對系統(tǒng)誤差的影響，并以此做為決策樹子項(xiàng)的權(quán)值；3.算法實(shí)際運(yùn)行過程中，將實(shí)際溫度、載體加速度、上一周期收斂系數(shù)做為輸入，通過決策樹計(jì)算出當(dāng)前收斂系數(shù)P。
優(yōu)選地，所述方法還包括：建立所述收斂系數(shù)、當(dāng)前環(huán)境溫度與傳感器融合增益之間的對應(yīng)關(guān)系表，所述收斂系數(shù)根據(jù)當(dāng)前環(huán)境溫度及所述步驟1中進(jìn)行數(shù)據(jù)融合時(shí)所使用的傳感器融合增益經(jīng)查所述對應(yīng)關(guān)系表得到。
優(yōu)選地，所述方法還包括：將環(huán)境溫度按預(yù)定間隔分成多個(gè)溫度點(diǎn)，每個(gè)溫度點(diǎn)均分別對應(yīng)有相應(yīng)的所述溫度補(bǔ)償因子及所述運(yùn)動(dòng)誤差補(bǔ)償因子。
優(yōu)選地，所述方法還包括：保存每次的累加里程計(jì)算時(shí)間范圍內(nèi)的實(shí)測環(huán)境溫度、及相應(yīng)的計(jì)算得到的溫度補(bǔ)償因子及第一基底數(shù)；當(dāng)累加里程得到乘客確認(rèn)后，將每個(gè)溫度點(diǎn)本身所對應(yīng)的多個(gè)環(huán)境溫度、及相應(yīng)的計(jì)算得到的溫度補(bǔ)償因子及第一基底數(shù)進(jìn)行擬合，以得到逐步逼近車輛的實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)的第一誤差模型。
例如，每一次的里程計(jì)數(shù)/計(jì)價(jià)任務(wù)時(shí)間范圍內(nèi)的實(shí)測T――Lerr數(shù)據(jù)對會(huì)被單獨(dú)保存，當(dāng)計(jì)價(jià)結(jié)果被乘客承認(rèn)，則可認(rèn)為這一批T――Lerr數(shù)據(jù)是合理可接收的，因此使用這批數(shù)據(jù)逐溫度區(qū)間建立新的一次函數(shù)，并使用最小二乘原理與已存儲(chǔ)的一次函數(shù)進(jìn)行擬合，使T――Lerr曲線逐步逼近車輛的實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)，完成曲線的自適應(yīng)更新。
以上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例而已，并不用于限制本發(fā)明，對于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來說，本發(fā)明可以有各種更改和變化。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。