基于磁阻传感器的车辆检测算法

地磁检测器一种新型的利用磁场变化的车辆信息检测设备,它能将车辆引起的地磁扰动转换为清晰的电压信号,根据不同车辆对地磁影响不同可以识别出车型,本文基于这种设备采集到的数据经过预处理和特征提取,采用相似性算法将采集到的车辆信息跟标准数据库中的车辆信息做相似性分析从而识别出车型,这种算法能遍历所有数据库中的车型,且易于实现,通过仿真分析可以看出此种算法有很好的效果     

基于地磁和雷达检测的无线车位检测器设计

为了提高单一地磁车位检测器的检测准确率,介绍了一种同时集成地磁和雷达两种探测技术的无线车位检测器的设计.该设计将地磁静态检测和雷达动态检测相结合,可以准确捕捉车辆驶入或驶离停车位时的信号特征,大大减少了车辆持续停车过程中的跳变现象和降低邻近短时间通过车辆的影响,有效提高了产品的检测准确率.实装测试结果表明,该车位检测器可以准确感知车辆的存在,具有较高的检测准确性和可靠性.     

基于多地磁传感器的车辆位置检测系统设计

系统通过在路面下安装多个地磁传感器检测车辆在路面的实时位置。地磁传感器与微处理器集成为信号处理模块,信号处理模块采集地磁传感器数据并在滤波后发送给数据处理模块。数据处理模块通过车辆经过路面时地磁传感器数据的变化来分析计算得出车辆的位置。通过对实验测得数据进行曲线拟合得出车辆位置与传感器差值之间的关系,进而推导出车辆的位置,其两轴精度达到10 cm。此外,设计的系统还可以测得车辆的速度和前进方向,并有望在智能公路方面应用于自动驾驶。     

一种基于K—Means分类的状态机车辆检测算法

地磁车辆检测器是一种基于车辆对地球磁场的扰动效应实现的交通信息采集设备。目前基于地磁传感器的车辆检测算法主要有状态机检测算法及自适应阑值算法,但是基线漂移、阅值选取等因素对算法的检测精度有很大影响。结合车辆地磁响应信号的具体特征,提出一种基于K—Means分类的状态机车辆检测算法,将车辆地磁响应信号先进行K—Means分类,解决了现有算法阈值选取困难的问题,将分类后的信号输入状态机判别,解决了慢速车和长型车易被误判的问题。实验结果表明,该算法具有很高的检测准确率,且鲁棒性好。     

面向车辆导航的多用户云端地磁匹配定位技术研究

针对车辆在经过隧道、地下车库等环境时GNSS信号中断导致GNSS/MIMU组合导航系统定位失效的问题，研究了地磁匹配定位算法，利用地磁匹配输出的绝对位置信息实现对组合导航系统的修正。针对地磁匹配算法运行过程中数据计算量、存储量大以及实时性高的要求，研究了多用户接入与云-端实时双向通信的云定位关键技术，搭建了一种面向车辆导航的多用户地磁匹配定位的云平台。经测试，本文所设计的云定位架构可实现多用户同时在线接入定位，单用户定位平均传输延迟在80ms左右，满足定位的实时性和稳定性要求；基于云平台进行实际车辆地磁匹配定位实验，精度可达到3m，满足城市环境车辆定位的要求。     

基于 ＡＬＩＦ 多尺度样本熵和 ＣＮＮ 的螺栓组松动定位

针对车辆在经过隧道、地下车库等环境时GNSS信号中断导致GNSS/MIMU组合导航系统定位失效的问题，研究了地磁匹配定位算法，利用地磁匹配输出的绝对位置信息实现对组合导航系统的修正。针对地磁匹配算法运行过程中数据计算量、存储量大以及实时性高的要求，研究了多用户接入与云-端实时双向通信的云定位关键技术，搭建了一种面向车辆导航的多用户地磁匹配定位的云平台。经测试，本文所设计的云定位架构可实现多用户同时在线接入定位，单用户定位平均传输延迟在80ms左右，满足定位的实时性和稳定性要求；基于云平台进行实际车辆地磁匹配定位实验，精度可达到3m，满足城市环境车辆定位的要求。     

基于地磁传感器和UWB技术的停车位车辆检测方法与实现

针对单地磁传感器在进行车辆检测时容易受到相邻车位车辆干扰,以及使用传统阈值判决方法存在漏检与误检问题。为提高停车位车辆检测的准确率,对传统地磁阈值判决方法做出改进,提出了一种基于地磁传感器与超宽带(Ultra Wide band ,UWB)技术结合的停车位车辆检测方法。当根据单地磁传感器无法确定停车位状态时,唤醒UWB测距功能,将测距结 果与地磁信号融合来提高检测准确度。实验结果表明本文所提方法相比于单地磁检测方法可提高约6.0%的准确度。     

煤矿井下HBi-LSTM地磁定位算法研究

针对井下环境对地磁数据影响较大的问题,本文提出HBi-LSTM神经网络地磁定位模型。基于分层LSTM处理不同长短时间序列以及Bi-LSTM充分学习每条序列信息的特点,构建出HBi-LSTM模型,利用矿用手机内置磁力计采集井下地磁数据,建立面向井下环境的地磁指纹数据库,通过HBi-LSTM学习实现地磁序列可以更好的对应位置标签,之后矿工手持矿用手机随机运动采集地磁序列通过训练好的模型精确匹配指纹库实现在线定位。实验结果显示：本文提出的模型比基本LSTM模型的定位性能更好,能够有效提升复杂环境下定位精度。     

路边车位车辆地磁差分检测算法研究

地磁检测技术因其低功耗、高性价比等特点，被认为是一种很好的路边车位车辆检测技术。但是由于抗干扰能力较差，识别时的误报率较高，因此，当单独使用这一技术，应用上存在正确识别概率偏低的问题。本文基于地磁传感器的特性，提出了在检测单元上设置双组地磁传感器，利用其差分值，确定多个判别特征，通过多层次的融合判断车辆的驶入、驶出状态的算法。设计了地磁差分检测系统，经过实验，表明该算法提高了系统的抗干扰能力，与单组地磁传感器阈值检测算法相比较，正确识别概率大幅度提高，达到98.0%，与基于地磁的双模检测技术的正确识别概率相当，取得了良好的识别车辆状态的效果。     

基于地磁导航的智能小车方向控制方法

讨论了一种通过地磁进行智能系统导航控制的方法,通过地磁传感器获得智能系统的行驶状态,并对地磁导航角进行误差校正。综合考虑车辆速度、转向角大小等因素对智能系统行驶状态的影响,提出一种适用于内核为Cortex_M4的智能小车转向控制策略。