基于微機電系統加速度傳感器的交通安全設施狀態監測關鍵技術研究

朱曼莉ZHU Man-li

（江西省交通投資集團有限責任公司南昌南管理中心，南昌 330000）

0 引言

隨著我國社會經濟的高速發展，人們外出的需求明顯增加，對路網完整性、安全性等都提出了更高的要求[1-2]。因此，公路上不規則分布著的大大小小的交通安全設施（包括路錐、護欄及水馬等），對道路交通安全提供了重要保障。然而，道路交通事故頻發，早已是人類生命安全的主要威脅之一。其中，公路十字交叉路口就是道路交通事故頻發的地點，由此可見，改善交叉路口的通行情況具有重要的現實意義[3-4]。

交安設施作為極為重要的公路附屬設施，其狀態直接影響公路的通行效率與服務質量，采用物聯網技術對其進行監測并且及時預警[5-7]，將其納入多元交通要素信息，對提高公路服務水平，提高公眾出行滿意度有著十分重要的意義。因此，本文設計了一種基于微機電系統（MEMS）加速度傳感器的數據采集單元，著重研究了對MEMS 加速度傳感器的數據預處理，對于提高交通安全設施狀態監測的準確率具有重要意義。

1 系統參數設計

交安設施狀態監測指標：

①靜態指標：傾斜角度、形變。

②動態指標：撞擊、位移（通常由撞擊產生）。

如表1 所示。

表1 交通安全設施監測指標

各指標的采集性能如表2 所示。

表2 交通安全設施監測指標采集性能

2 基于加速度的傾角測量算法的研究

假設重力加速度方向和軸加速度傳感器的傳感方向相同時傾斜角度為0，同時假定加速度傳感器測量結果為F（θ），其中，θ 為傾斜角度，g 為重力加速度，得到式（1）：

其中，F（θ）為加速度傳感器測量結果，g 為重力加速度，θ 為傾斜角度。

通過對θ 求導且θ→0 得式（2）：

通過上式可以知道，若測量的分辨率會隨著傾斜角θ的增大而增大，也就是說，θ 足夠大，精度就會足夠高。因此，對于一軸傾斜角傳感器來說，可通過這種方法計算傾斜角：將重力加速度方向和傳感方向垂直時的傾斜角為零，如圖1 所示。此時通過對θ 求導且θ→0 得式（3）：

圖1 加速度與角度的關系圖

雖然這個時候的傾斜角度能夠滿足測量精度的要求，但是還是無法滿足一軸加速度傳兩個方向傾斜角的測量要求。因此，可以利用兩軸加速度傳感器，此時重力加速度同時與這兩個傳感方向垂直。若兩軸傾斜角均處在傾斜狀態，設傾斜角分別為θx、θy，分別帶入式（1）得到傳感器測量結果F（θx）、F（θy），再利用可以得到θ 相關公式（4）：

因此，θx、θy可由上式中的F（θx）、F（θy）反推計算得到，然后通過公式得到總傾斜度。同一軸傳感器的兩軸傳感器測量精度一定時，分辨率隨著兩個傾斜角θx或θy逐漸趨近于±π/2 而逐漸降低。從另一方面來看，分辨率在傾斜角度無限趨近于0 時達到最大。

總體而言，將兩軸加速度傳感器互相垂直（即其中一個傳感方向與重力方向平行，另一個傳感方向與重力方向垂直）能夠實現全擺幅傾斜測量的高精度目標，這樣才能在一定程度上做到全方位傾斜測量。

3 基于零初值的測試加速度二次積分位移算法的研究

3.1 誤差分析

3.1.1 零偏誤差

一般水平放置的加速度傳感器（載體處于靜止狀態下）的理想值為aX=0，aY=0，aZ=0.999g。在實施過程中，其實際測量值時是在某一固定值上下小幅波動的。因此，加速度傳感器零偏誤差計算方法為：通過對加速度傳感器實際測量值求取三軸平均值，然后再分別減去各自的理想值，最后計算這個差值的矢量和。

3.1.2 隨機噪聲信號誤差

上述提到的加速度傳感器實際測量值圍繞某一固定值上下波動這種現象產生的原因是：加速度傳感器的測量范圍不僅包括了我們需要的信號，還有許多不需要的噪聲信號。也就是說，由于噪聲信號的不確定性，造成了實際測量值也是任意的。事實上這些噪聲傳感器的測量精度存在一定的影響，一般而言其影響結果是精度降低。

3.2 誤差校正

①上述零偏誤差的存在會造成其積分的初始值不為零的情況，這樣將不可避免地產生累計誤差。零偏誤差值可由傳感器測量值的算術平均值與其理想值相減得到，即aerror=am-at。

其中，am為加速度傳感器的測量值的算術平均值；at為加速度理想值。另一方面，通過離線標定可得到aerror。

②加速度傳感器的噪聲帶寬遠大于載體姿態運動頻帶寬度時，為了能夠使帶外噪聲減弱，可考慮恰當的低通濾波器截止頻率，從而使得加速度傳感器測量精度得到提高。基于Simulink 的低通濾波器模型如圖2 所示。

圖2 matlab 模型建立

在建立通濾波器模型的過程中還使用了equiripple 方法。在模型的建立過程中，軟件中所需要的input 輸入數據就是我們測量得到的三軸加速度值。圖3 為示波器監測加速度濾波前和濾波后的波形。

圖3 試驗波形

3.3 去除重力加速度對計算位移的影響

由于重力加速度涵括在加速度傳感器的測量數據內，無法直接依靠測量數據對位移進行計算，因此為了提高測量精度，考慮消除重力分量的影響。因此，建立如圖4 所示的空間坐標系，其中，θ 為載體的俯仰角，γ 分為載體的翻滾角。

圖4 空間坐標系

若加速度傳感器未發生運動處于靜止狀態，首先將處理過的加速度傳感器數據（濾波和去除零偏）進行變換，該變換在三維坐標上進行。首先確定X、Y 軸在水平坐標系中的分量均為0（理想狀態下）；其次整個過程中，載體運動時間為30s 時，得到X 軸分量均值anXerror為－0.031g，Y軸分量均值anYerror為－0.005g；最后計算該坐標系中的X、Y軸的加速度矢量和，而后對該矢量和進行積分。最終計算結果得到：進行一次積分時，傳感器速度誤差不超過0.2m/s；進行二次積分時，傳感器位移誤差不超過0.7m。另一方面，載體運動距離為30m 時，同樣先對三軸測量數據進行處理，即濾波和去除零偏；然后將坐標進行水平投影（坐標變換），可以得到加速度投影后的矢量和模值（載體運動前行方向），即：

實際上，當載體未發生運動處于靜止條件下，展開坐標變換會不可避免地導致數據測量值與理論數據之間產生零偏誤差，因此，為了提高測量精度，在測量得到的載體實際運動數據的范圍內，抹除未運動條件下零偏誤差值，即：

式（6）中：anX、anY 為零偏修正前的值，a′nX、a′nY 為零偏修正后的值。

最終求出其在水平坐標系下的矢量和為：

在上述公式中，首先通過1g=9.8m/s2=sec2進行單位換算，結果為m/c=sec2m/s2，然后對矢量和進行一次積分、二次積分，從而通過積分計算得到載體速度和位移量。仿真結果圖5、圖6 所示，載體速度經過一次積分后，其值在2m/s 左右上下波動；載體位移經過二次積分后，其值為29.7m，誤差為0.3m，計算結果誤差較小，并符合實際。

圖5 加速度模值

圖6 位移模值

4 結語

本文針對交通安全設施監測需求，基于微機電系統（MEMS）加速度傳感器的數據采集單元，采用微處理器通過內部集成電路總線采集加速度傳感器的數據，以提高交通安全設施狀態監測的準確率，在100m 范圍內實測多次，仿真計算位移誤差在2%以內，實現了數據處理、報警信息處理等方面的有效管理。