基于微机电系统加速度传感器的交通安全设施状态监测关键技术研究

2024-01-03朱曼莉ZHUManli

价值工程 2023年36期

朱曼莉ZHU Man-li

（江西省交通投资集团有限责任公司南昌南管理中心，南昌 330000）

0 引言

随着我国社会经济的高速发展，人们外出的需求明显增加，对路网完整性、安全性等都提出了更高的要求[1-2]。因此，公路上不规则分布着的大大小小的交通安全设施（包括路锥、护栏及水马等），对道路交通安全提供了重要保障。然而，道路交通事故频发，早已是人类生命安全的主要威胁之一。其中，公路十字交叉路口就是道路交通事故频发的地点，由此可见，改善交叉路口的通行情况具有重要的现实意义[3-4]。

交安设施作为极为重要的公路附属设施，其状态直接影响公路的通行效率与服务质量，采用物联网技术对其进行监测并且及时预警[5-7]，将其纳入多元交通要素信息，对提高公路服务水平，提高公众出行满意度有着十分重要的意义。因此，本文设计了一种基于微机电系统（MEMS）加速度传感器的数据采集单元，着重研究了对MEMS 加速度传感器的数据预处理，对于提高交通安全设施状态监测的准确率具有重要意义。

1 系统参数设计

交安设施状态监测指标：

①静态指标：倾斜角度、形变。

②动态指标：撞击、位移（通常由撞击产生）。

如表1 所示。

表1 交通安全设施监测指标

各指标的采集性能如表2 所示。

表2 交通安全设施监测指标采集性能

2 基于加速度的倾角测量算法的研究

假设重力加速度方向和轴加速度传感器的传感方向相同时倾斜角度为0，同时假定加速度传感器测量结果为F（θ），其中，θ 为倾斜角度，g 为重力加速度，得到式（1）：

其中，F（θ）为加速度传感器测量结果，g 为重力加速度，θ 为倾斜角度。

通过对θ 求导且θ→0 得式（2）：

通过上式可以知道，若测量的分辨率会随着倾斜角θ的增大而增大，也就是说，θ 足够大，精度就会足够高。因此，对于一轴倾斜角传感器来说，可通过这种方法计算倾斜角：将重力加速度方向和传感方向垂直时的倾斜角为零，如图1 所示。此时通过对θ 求导且θ→0 得式（3）：

图1 加速度与角度的关系图

虽然这个时候的倾斜角度能够满足测量精度的要求，但是还是无法满足一轴加速度传两个方向倾斜角的测量要求。因此，可以利用两轴加速度传感器，此时重力加速度同时与这两个传感方向垂直。若两轴倾斜角均处在倾斜状态，设倾斜角分别为θx、θy，分别带入式（1）得到传感器测量结果F（θx）、F（θy），再利用可以得到θ 相关公式（4）：

因此，θx、θy可由上式中的F（θx）、F（θy）反推计算得到，然后通过公式得到总倾斜度。同一轴传感器的两轴传感器测量精度一定时，分辨率随着两个倾斜角θx或θy逐渐趋近于±π/2 而逐渐降低。从另一方面来看，分辨率在倾斜角度无限趋近于0 时达到最大。

总体而言，将两轴加速度传感器互相垂直（即其中一个传感方向与重力方向平行，另一个传感方向与重力方向垂直）能够实现全摆幅倾斜测量的高精度目标，这样才能在一定程度上做到全方位倾斜测量。

3 基于零初值的测试加速度二次积分位移算法的研究

3.1 误差分析

3.1.1 零偏误差

一般水平放置的加速度传感器（载体处于静止状态下）的理想值为aX=0，aY=0，aZ=0.999g。在实施过程中，其实际测量值时是在某一固定值上下小幅波动的。因此，加速度传感器零偏误差计算方法为：通过对加速度传感器实际测量值求取三轴平均值，然后再分别减去各自的理想值，最后计算这个差值的矢量和。

3.1.2 随机噪声信号误差

上述提到的加速度传感器实际测量值围绕某一固定值上下波动这种现象产生的原因是：加速度传感器的测量范围不仅包括了我们需要的信号，还有许多不需要的噪声信号。也就是说，由于噪声信号的不确定性，造成了实际测量值也是任意的。事实上这些噪声传感器的测量精度存在一定的影响，一般而言其影响结果是精度降低。

3.2 误差校正

①上述零偏误差的存在会造成其积分的初始值不为零的情况，这样将不可避免地产生累计误差。零偏误差值可由传感器测量值的算术平均值与其理想值相减得到，即aerror=am-at。

其中，am为加速度传感器的测量值的算术平均值；at为加速度理想值。另一方面，通过离线标定可得到aerror。

②加速度传感器的噪声带宽远大于载体姿态运动频带宽度时，为了能够使带外噪声减弱，可考虑恰当的低通滤波器截止频率，从而使得加速度传感器测量精度得到提高。基于Simulink 的低通滤波器模型如图2 所示。

图2 matlab 模型建立

在建立通滤波器模型的过程中还使用了equiripple 方法。在模型的建立过程中，软件中所需要的input 输入数据就是我们测量得到的三轴加速度值。图3 为示波器监测加速度滤波前和滤波后的波形。

图3 试验波形

3.3 去除重力加速度对计算位移的影响

由于重力加速度涵括在加速度传感器的测量数据内，无法直接依靠测量数据对位移进行计算，因此为了提高测量精度，考虑消除重力分量的影响。因此，建立如图4 所示的空间坐标系，其中，θ 为载体的俯仰角，γ 分为载体的翻滚角。

图4 空间坐标系

若加速度传感器未发生运动处于静止状态，首先将处理过的加速度传感器数据（滤波和去除零偏）进行变换，该变换在三维坐标上进行。首先确定X、Y 轴在水平坐标系中的分量均为0（理想状态下）；其次整个过程中，载体运动时间为30s 时，得到X 轴分量均值anXerror为－0.031g，Y轴分量均值anYerror为－0.005g；最后计算该坐标系中的X、Y轴的加速度矢量和，而后对该矢量和进行积分。最终计算结果得到：进行一次积分时，传感器速度误差不超过0.2m/s；进行二次积分时，传感器位移误差不超过0.7m。另一方面，载体运动距离为30m 时，同样先对三轴测量数据进行处理，即滤波和去除零偏；然后将坐标进行水平投影（坐标变换），可以得到加速度投影后的矢量和模值（载体运动前行方向），即：

实际上，当载体未发生运动处于静止条件下，展开坐标变换会不可避免地导致数据测量值与理论数据之间产生零偏误差，因此，为了提高测量精度，在测量得到的载体实际运动数据的范围内，抹除未运动条件下零偏误差值，即：

式（6）中：anX、anY 为零偏修正前的值，a′nX、a′nY 为零偏修正后的值。

最终求出其在水平坐标系下的矢量和为：

在上述公式中，首先通过1g=9.8m/s2=sec2进行单位换算，结果为m/c=sec2m/s2，然后对矢量和进行一次积分、二次积分，从而通过积分计算得到载体速度和位移量。仿真结果图5、图6 所示，载体速度经过一次积分后，其值在2m/s 左右上下波动；载体位移经过二次积分后，其值为29.7m，误差为0.3m，计算结果误差较小，并符合实际。