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　　每种加速度传感器技术都有其优缺点。在作出选择之前，明确它们的区别和测试需求是非常重要的。首先也是最重要的是，对于需要测量静态加速度或低频加速度（<1Hz）的应用，或者需要用加速度计算速度和位移的应用，需要选择具有直流响应的加速度传感器。

　　对于多数工程应用来说，选择合适的测试工具将对测试结果产生很大的影响。本文将帮助读者正确的选择加速度传感器。让我们从传感器的分类和原理开始。

　　基本的加速度传感器类型

　　总的来说有两类加速度传感器:交流响应加速度传感器直流响应加速度传感器

　　作为交流响应的加速度传感器，正如它的名称，它的输出是交流耦合的。此类传感器不能用来测试静态的加速度，比如重力加速度和离心加速度。他们仅适合测量动态事件。而直流响应的加速度传感器，具有直流耦合输出，能够响应低至0赫兹的加速度信号。因此直流响应的加速度传感器适合同时测试静态和动态的加速度。并不是只有需要测试静态加速度时才选择直流响应的加速度传感器。

　　加速度，速度，位移

　　许多对于振动的研究需要获取加速度，速度和位移的信息，这些是工程师们设计和验证结构时所需要的重要信息。一般说来，加速度提供了很好的参考，而速度和位移却是计算时所需的变量。为了从加速度计算出速度和位移，从传感器输出的加速度信号会通过数字或模拟的形式分别做一次和二次积分。这就可能导致了交流耦合的传感器会产生问题。为了演示这个问题，设想采用交流传感器测量一个宽脉冲半正弦波信号。由于固有的交流RC时间常数的限制，传感器的输出不能很好跟输入脉冲吻合。同样的原因，在脉冲的结束点，传感器输出将产生一个负向零点偏移。下图展示了传感器的输出（红色的曲线）和宽脉冲半正弦加速度输入（蓝色曲线）的关系。

　　这个看似微小的幅度上的差异在积分之后将产生重大的误差1。直流响应的加速度传感器却没有这样的问题，因为其输出能够准确的跟随缓慢变化的输入。在实际的日常应用中，输入信号可能不是单纯的半正弦脉冲，但是用交流耦合的传感器测试任何缓慢变化的信号时这样的问题始终会存在。

　　现在我们看看各种常用的加速度传感器技术。

　　交流响应加速度传感器

　　最常用的交流响应加速度传感器是采用压电元件作为其敏感单元的。当有加速度输入时，传感器中的检测质量块“移动”使压电元件产生正比于输入加速度的电荷信号。从电学角看，压电元件如同一个有源的电容器，其内阻在10x9欧姆级别。由内阻和电容决定了RC时间常数，这也决定了传感器的高频通过特性。由于这个原因，压电加速度传感器不能用于测量静态事件。压电元件可来自于自然界或人造。它们有不同的信号转换效率和线性。市场上有两类压电加速度传感器－电荷输出型，电压输出型。

　　电荷输出型加速度传感器

　　主要的压电加速度传感器采用锆钛酸盐陶瓷，具有很宽的工作温度范围，宽的动态量程，宽的频率范围（可用频率>10kHz）。电荷输出型加速度传感器把压电陶瓷封装在具有气密性的金属外壳中。由于具有抵抗严酷环境的能力，其具有非常好的耐久性。由于其具有很高的阻抗，该传感器需要配合电荷放大器和低噪声屏蔽电缆使用，最好是同轴电缆。低噪声电缆是指其具有低的摩擦电噪声2，这是一种运动产生的来自电缆本身的噪声。很多传感器厂家同时提供这种低噪声电缆。电荷放大器和电荷输出型加速度传感器连接，从而可以消除电缆电容和传感器电容并联带来的影响。配合先进的电荷放大器，电荷输出型加速度传感器很容易实现宽的动态响应（>120dB）。由于压电陶瓷的工作温度范围很宽，有些传感器可以用于-200°C到+400°C，甚至更宽温度的环境。它们特别适合极限温度下的振动测试，如涡轮引擎的监测。

　　电压输出型加速度传感器

　　另一种压电加速度传感器输出电压信号而不是电荷信号。这种传感器的内部包含了电荷放大器。电压模式的传感器有3线式（信号，地，电源）和2线式（信号/电源，地）。2线式又被称为集成电路式压电传感器（IEPE）。由于可以方便的采用同轴线（2线，芯线和屏蔽线）连接，IEPE非常流行。该模式下，交流信号叠加在直流电源上。在输出端串联一个耦合电容能够去掉传感器的直流偏置电压，从而仅获得传感器信号输出。许多现代仪器提供IEPE/ICP3输入接口，从而可以和IEPE传感器直接连接。如果IEPE供电接口不可用，需要一个带有恒流源的信号放大器和IEPE传感器一期使用。3线式传感器则需要一根单独的直流电源线供电。

　　与电荷输出型加速度传感器不同的是，除了压电陶瓷元件，电压输出型加速度传感器包含一个微型电路，电路的工作温度范围限制了传感器的整体工作温度范围，通常不超过125°C。也有一些设计提高到了175°C，但其在其它性能方面会有所下降。

　　可用动态范围－由于压电陶瓷元件具有极宽的动态范围，电荷输出型加速度传感器在量程定义上显得十分灵活，因为其满量程可以通过远程的电荷放大器由用户自由调节。而电压输出型加速度传感器具有既定的满量程，其决定于内部的电荷放大器，一旦由工厂生产出来，将不再能改变。

　　压电加速度传感器可以制成很小的封装，因此适合做轻结构的动态测试。

　　直流响应加速度传感器

　　两种技术经常被用来制作直流响应加速度传感器：电容型压阻型

　　电容型（随加速度变化，由检测质量块引起电容变化）加速度传感器在当今是最通用的。在某些领域无可替代，如安全气囊，手机移动设备等。高的产量使得该类传感器成本低廉。但是这种低成本的传感器受制于较低的信噪比，有限的动态范围。所有的电容型加速度传感器都具有内部时钟，该时钟(~500kHz)是检测电路必不可少的部分，由于泄漏经常会对输出信号产生干扰。这种噪声的频率远高于测量信号的频率，一般不会对测量结果造成影响，但是它始终和测试信号叠加在一起。由于内置了放大器芯片，其一般具有3线（或4线差分输出）接口。只要有直流供电便能工作。

　　电容型加速度传感器的工作带宽一般限制在几百Hz，部分原因是其具有大的内部结构和重的空气阻尼。电容型加速度传感器适合测量低量程的加速度，其上限一般在100g以内。除了这些限制，现代的电容型加速度传感器，特别是仪用级别的器件，具有很好的线性和高的稳定性。

　　电容型加速度传感器通常适合板载测试，成本低是一个原因。对于低频运动测试，加速度一般也低，它们是一个理想的选择。例如土木工程中的振动测试。

　　压阻型加速度传感器是另一种广泛应用的直流响应加速度传感器。不同于电容型加速度传感器通过电容的变化测量加速度，压阻型加速度传感器通过应变电阻值的变化输出加速度信号，应变电阻是传感器惯性感应系统的一部分。很多工程师熟悉应变片，并知道如何测量其输出。大多数的压阻型传感器对温度变化敏感，因而需要对其输出信号在传感器内部或外部做温度补偿。现代压阻型加速度传感器包含一个专用集成电路做在板信号处理，也包含温度补偿。

　　压阻型加速度传感器的工作频率可达5000Hz。许多压阻型加速度传感器要么采用空气阻尼（MEMS型），要么采用液体阻尼（粘贴应变片型）。阻尼特性是选择传感器的一个重要因素。某些应用下，输入的机械振动包含高频成份（或激发高频响应），带阻尼的传感器可以防止本身产生振铃（谐振），从而保留或增大了可用动态范围。由于压阻型加速度传感器的输出是差分的纯电阻信息，信噪比通常很好；其动态范围仅受限于后接直流放大器的品质。对于高加速度冲击测试，某些压阻型加速度传感器能够测量到超出10000g的加速度。

　　由于具有宽的频率响应能力。压阻型加速度传感器适合做脉冲、碰撞测试，在这些测试中频率和加速度通常都很高。作为具有直流响应能力的传感器，通过其加速度输出，使用者可以得到无积分误差的速度和位移信息。压阻型加速度传感器通常应用于汽车安全测试，武器测试，地震测试等。

　　每种加速度传感器技术都有其优缺点。在作出选择之前，明确它们的区别和测试需求是非常重要的。首先也是最重要的是，对于需要测量静态加速度或低频加速度（<1Hz）的应用，或者需要用加速度计算速度和位移的应用，需要选择具有直流响应的加速度传感器。直流和交流响应的加速度传感器都可以测量动态信号。当仅需要测量动态信号时，使用者可以各取所好。有些使用者不喜欢处理直流响应加速度传感器的零点偏置，而更加喜欢交流耦合、单端输出的压电加速度传感器。而另一些使用者不在乎处理零点偏置，习惯3线或4线接口，喜欢负载电阻自检测试（shunt），和重力加速度自检测试（2g翻转）功能。他们会选择直流响应加速度传感器。

本发明涉及车辆测速技术领域，具体为一种基于加速度传感器的车辆测速方法及测速设备。

在某些领域，例如大型化工厂内，为保障厂区交通运输安全，维护厂区交通秩序，防止交通事故的发生，需要对作业车辆进行精细化管理，例如对不同作业车辆的车速管理、允许工作区域管理、驾驶人员管理等。其中，车速管理是最基础功能之一。要实现对车辆速度的管理，首先要求对车辆速度进行准确的测量。传统的车辆速度测量方法主要包括：线圈测速、视频检测、微波雷达、声波检测、激光检测、雷达测速、gps测速等，这些测速方法的原理和不足之处如下：

1)线圈测速根据车辆经过平行线圈的时间来测速。该检测方法的缺点是在于地面埋设的感应线圈的施工量大，路面一旦变更则需重埋线圈，另外高纬度开冻期和低纬度夏季路面以及路面质量不好的地方对线圈的维护工作都是巨大的。

2)视频测速通过对连续视频图像的分析，测算车辆速度。该方法的优点是不受路面情况限制，安装不需要破坏路面，或在路面下埋设感应圈。其缺点是对移动车辆的鉴别有一定的困难，视频技术受光线，天气影响。

3)雷达测速根据对接收到的反射波频移量的计算而得出被测物体的运动速度，该方法需要在

4)声波测速通过超声波发射装置发出超声波，根据接收器接到超声波时的时间差计算车辆速度。其缺点是在灰尘极大的恶劣环境中使用寿命最多也就几周。

5)激光测速通过激光发射装置发出激光，根据接收到的反射光的时间差计算车辆速度，该方法可以实现点车辆，其缺点是激光对人眼伤害大，安全性不高，一般需要手工操作。

6)gps测速通过gps定位信号进行车辆速度车辆，其缺点是只能用在gps信号良好的地方，此外gps对低速运行的车辆测速误差大。

7)加速度传感器积分测速使用线性加速度传感器，采集车辆加速度，对加速度进行积分计算速度，其缺点是是需要知道初速度，且累计误差大。

此外，以上测速方法大都需要在道路上安装相应的测速设备，设备造价成本高，而且还会引入额外的设备管理成本，因此，这些方法更适用于固定道路上的车辆测速，对于区域性的车辆速度检测管理应用，例如化工厂内的车速管理，以上测速方法都不适用。

针对上述问题，本发明提供了一种基于加速度传感器的车辆测速方法，其易于实施、成本低、便于维护、可靠性高，而且不需要知道车辆初速度，可以随时计算速度，准确性高，尤其适合于区域性车辆速度检测管理，此外，本发明还提供了一种基于加速度传感器的车辆测速设备。

其技术方案是这样的：一种基于加速度传感器的车辆测速方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：将加速度传感器置于车轮的轴心的位置处，以车轮的轴心为原点，在加速度传感器所在的竖直平面建立x轴和y轴，z轴垂直于加速度传感器所在的竖直平面设置，通过加速度传感器，采集加速度数据；

步骤2：读取加速度传感器数据，得到在x轴上的加速度数据和y轴上的加速度数据，对x轴上的加速度数据和y轴上的加速度数据中的任一一种进行低通滤波和高通滤波，然后采用滑动均值滤波进行平滑处理，得到呈正弦波状的加速度数据；

步骤3：查找步骤2中得到的加速度数据中的波峰和波谷数目以及各个波峰、波谷及在数据中的位置来计算车轮转速，通过车轮转速计算车速。

进一步的，步骤2包括以下步骤：

步骤201:将加速度传感器采集到的加速度传感器原始数据存入缓冲器中，缓冲器的长度根据加速度传感器采样率和所需要的测速范围确定；

步骤202：对缓冲器中的x轴加速度数据进行低通滤波，用如下公式表示：

其中，xlpf_current是本次x轴低通滤波数据；xraw_current是本次x轴采样的原始数据；xlpf_previous是上一次的x轴低通滤波数据；α为低通滤波系数，0<α<1,α＝t/(t+dt)；t为滤波器时间常量，为加速度传感器的单次采样时间,dt为采样频率；

步骤203：对步骤202后得到的缓冲器中的x轴加速度数据进行高通滤波，用如下公式表示：

步骤204：对步骤203后得到的数据采用滑动均值滤波进行平滑处理，得到呈正弦波状的加速度数据。

进一步的，步骤3包括以下步骤：

步骤301：计算步骤2中得到的加速度数据的一阶差分，表示为如下公式：

其中，i∈1,2,…,n-1，n为缓冲器的长度；

步骤302：对一阶差分数据diff_buffer进行取符号运算，表示为如下公式：

其中，i∈1,2,…,n-1，n为缓冲器的长度；

步骤306：查找出来的波峰、波谷进行筛选，去除由于数据抖动造成的错误结果，将最终的波峰波谷查找结果，包括波峰波谷的数目以及各个波峰波谷在缓冲器中的位置保存；

步骤307：根据306筛选出来的波峰、波谷查找结果计算车轮转速rpm，表示为如下公式：

步骤308：根据车轮转速rpm和车轮半径计算车速vx-hpf：

进一步的，步骤2包括以下步骤：

步骤201:将加速度传感器采集到的加速度传感器原始数据存入缓冲器中，缓冲器的长度根据传感器采样率和所需要的测速范围确定；

步骤202：对缓冲器中的y轴加速度数据进行低通滤波，用如下公式表示：

其中，ylpf_current是本次y轴低通滤波数据；yraw_current是本次y轴采样的原始数据；ylpf_previous是上一次的y轴低通滤波数据；α为低通滤波系数，0<α<1,α＝t/(t+dt)；t为滤波器时间常量，为加速度传感器的单次采样时间,dt为采样频率；

步骤203：对步骤202后得到的缓冲器中的y轴加速度数据进行高通滤波，用如下公式表示：

步骤204：对步骤203后得到的数据采用滑动均值滤波进行平滑处理，得到呈正弦波状的加速度数据。

进一步的，步骤3包括以下步骤：

步骤301：计算步骤2中得到的加速度数据的一阶差分，表示为如下公式：

其中，i∈1,2,…,n-1，n为缓冲器的长度；

步骤302：对一阶差分数据diff_buffer进行取符号运算，表示为如下公式：

其中，i∈1,2,…,n-1，n为缓冲器的长度；

步骤306：查找出来的波峰、波谷进行筛选，去除由于数据抖动造成的错误结果，将最终的波峰波谷查找结果，包括波峰波谷的数目以及各个波峰波谷在缓冲器中的位置保存；

步骤307：根据步骤306筛选出来的波峰、波谷查找结果计算车轮转速rpm，表示为如下公式：

步骤308：根据车轮转速rpm和车轮半径计算车速vy-hpf：

进一步的，波峰、波谷进行筛选的条件为波峰、波谷的物理特征，包括：

a)加速度值的绝对值大于0.5g；

b)波峰、波谷间隔大于最小间隔，最小间隔由传感器采样率和允许最大测速范围决定；

c)波谷位于两个峰波之间，波峰位于两个波谷之间。

进一步的，步骤4:在车轮上设置第二加速度传感器，通过第二加速度传感器测量车速，对步骤3得到的车速进行校准。

进一步的，步骤4包括以下具体步骤：

步骤410：将第二加速度传感器置于距离车轮的轴心为r1的位置处，在竖向平面内建立坐标系，以车轮的轴心为原点，y轴沿竖直方向指向轴心，x轴方向与y轴方向垂直；

步骤420：通过加速度传感器读取加速度数据，通过y轴的加速度ay来计算车轮转速vy-lpf，表示为如下公式：

其中，a向心为向心加速度，ω为车轮角速度，v为车轮线速度，r1为加速度传感器距离车轮轴心的距离，r2为车轮半径，通过y轴的向心加速度计算车轮转速，得到车速vy-lpf；

步骤430：通过加速度传感器读取加速度数据，得到x轴的加速度数；对x轴上的加速度数据进行低通滤波和高通滤波，然后采用滑动均值滤波进行平滑处理，得到呈正弦波状的加速度数据；查找加速度数据中的波峰和波谷数目以及各个波峰、波谷及在数据中的位置来计算车轮转速，通过车轮转速计算车速vx-lpf；

进一步的，步骤430具体如下：

步骤4301:将第二加速度传感器采集到的加速度传感器原始数据存入缓冲器中，缓冲器的长度根据第二加速度传感器采样率和所需要的测速范围确定；

步骤4302：对缓冲器中的x轴加速度数据进行低通滤波，用如下公式表示：

其中，xlpf_current是本次x轴低通滤波数据；xraw_current是本次x轴采样的原始数据；xlpf_previous是上一次的x轴低通滤波数据；α为低通滤波系数，0<α<1,α＝t/(t+dt)；t为滤波器时间常量，为加速度传感器的单次采样时间,dt为采样频率；

步骤4303：对步骤4302后得到的缓冲器中的x轴加速度数据进行高通滤波，用如下公式表示：

步骤4304：对步骤4303后得到的数据采用滑动均值滤波进行平滑处理，得到呈正弦波状的加速度数据；

步骤4305：计算步骤4304中得到的加速度数据的一阶差分，表示为如下公式：

其中，i∈1,2,…,n-1，n为缓冲器的长度；

步骤4306：对一阶差分数据diff_buffer进行取符号运算，表示为如下公式：

其中，i∈1,2,…,n-1，n为缓冲器的长度；

步骤4310：查找出来的波峰、波谷进行筛选，去除由于数据抖动造成的错误结果，将最终的波峰波谷查找结果，包括波峰波谷的数目以及各个波峰波谷在缓冲器中的位置保存；

步骤4311：根据步骤4310筛选出来的波峰、波谷查找结果计算车轮转速rpm，表示为如下公式：

步骤4312：根据车轮转速rpm和车轮半径计算车速vx-lpf：

一种基于加速度传感器的车辆测速设备，其特征在于，包括通讯连接的mcu、加速度传感器、蓝牙，所述加速度传感器用于采集车辆的加速度数据，所述mcu用于对加速度数据进行处理，提取速度测量信息，计算速度结果，并通过所述蓝牙将测速结果广播，还包括电池，用于供电。

本发明的基于加速度传感器的车辆测速方法，不需要在道路上安装固定的测速设备，直接将测速器安装在车轮上，即可测量车辆速度，该方法成本低、易于实施、便于维护、可靠性高，而且算法不需要知道车辆初速度，可以随时计算速度，准确性高，尤其适合于区域性车辆速度检测管理，本发明的基于加速度传感器的车辆测速设备，安装使用方便，方便通讯。

图1为具体实施例1的基于加速度传感器的车辆测速方法的坐标系建立的示意图；

图2为具体实施例2的基于加速度传感器的车辆测速方法的坐标系建立的示意图；

图3为步骤2中得到的加速度数据的示意图；

图4为本发明的测速设备的框架图。

见图1，本发明的一种基于加速度传感器的车辆测速方法，包括以下步骤：

步骤1：将加速度传感器1置于车轮的轴心的位置处，以车轮的轴心为原点，在加速度传感器所在的竖直平面建立x轴和y轴，z轴垂直于加速度传感器所在的竖直平面设置，通过加速度传感器，采集加速度数据；

步骤2：读取加速度传感器数据，得到在x轴上的加速度数据和y轴上的加速度数据，对x轴上的加速度数据和y轴上的加速度数据中的任一一种进行低通滤波和高通滤波，然后采用滑动均值滤波进行平滑处理，得到呈正弦波状的加速度数据；

步骤3：查找2中得到的加速度数据中的波峰和波谷数目以及各个波峰、波谷及在数据中的位置来计算车轮转速，通过车轮转速计算车速。

以x轴上的加速度数据为依据，步骤2包括以下步骤：

步骤201:将加速度传感器采集到的加速度传感器原始数据存入缓冲器中，缓冲器的长度根据加速度传感器采样率和所需要的测速范围确定；

步骤202：对缓冲器中的x轴加速度数据进行低通滤波，用如下公式表示：

其中，xlpf_current是本次x轴低通滤波数据；xraw_current是本次x轴采样的原始数据；xlpf_previous是上一次的x轴低通滤波数据；α为低通滤波系数，0<α<1,α＝t/(t+dt)；t为滤波器时间常量，为加速度传感器的单次采样时间,dt为采样频率；

步骤203：对步骤202后得到的缓冲器中的x轴加速度数据进行高通滤波，用如下公式表示：

步骤204：对步骤203后得到的数据采用滑动均值滤波进行平滑处理，得到呈正弦波状的加速度数据，可见图3。

步骤301：计算步骤2中得到的加速度数据的一阶差分，表示为如下公式：

其中，i∈1,2,…,n-1，n为缓冲器的长度；

步骤302：对一阶差分数据diff_buffer进行取符号运算，表示为如下公式：

其中，i∈1,2,…,n-1，n为缓冲器的长度；

步骤306：查找出来的波峰、波谷进行筛选，去除由于数据抖动造成的错误结果，将最终的波峰波谷查找结果，包括波峰波谷的数目以及各个波峰波谷在缓冲器中的位置保存，波峰、波谷进行筛选的条件为波峰、波谷的物理特征，包括：

a)加速度值的绝对值大于0.5g；

b)波峰、波谷间隔大于最小间隔，最小间隔由传感器采样率和允许最大测速范围决定；

c)波谷位于两个峰波之间，波峰位于两个波谷之间。

步骤307：根据306筛选出来的波峰、波谷查找结果计算车轮转速rpm，表示为如下公式：

步骤308：根据车轮转速rpm和车轮半径计算车速vx-hpf：

以y轴上的加速度数据为依据，步骤2包括以下步骤：

步骤201:将加速度传感器采集到的加速度传感器原始数据存入缓冲器中，缓冲器的长度根据传感器采样率和所需要的测速范围确定；

步骤202：对缓冲器中的y轴加速度数据进行低通滤波，用如下公式表示：

其中，ylpf_current是本次y轴低通滤波数据；yraw_current是本次y轴采样的原始数据；ylpf_previous是上一次的y轴低通滤波数据；α为低通滤波系数，0<α<1,α＝t/(t+dt)；t为滤波器时间常量，为加速度传感器的单次采样时间,dt为采样频率；

步骤203：对步骤202后得到的缓冲器中的y轴加速度数据进行高通滤波，用如下公式表示：

步骤204：对步骤203后得到的数据采用滑动均值滤波进行平滑处理，得到呈正弦波状的加速度数据。

步骤301：计算步骤2中得到的加速度数据的一阶差分，表示为如下公式：

其中，i∈1,2,…,n-1，n为缓冲器的长度；

步骤302：对一阶差分数据diff_buffer进行取符号运算，表示为如下公式：

其中，i∈1,2,…,n-1，n为缓冲器的长度；

步骤306：查找出来的波峰、波谷进行筛选，去除由于数据抖动造成的错误结果，将最终的波峰波谷查找结果，包括波峰波谷的数目以及各个波峰波谷在缓冲器中的位置保存，波峰、波谷进行筛选的条件为波峰、波谷的物理特征，包括：

a)加速度值的绝对值大于0.5g；

b)波峰、波谷间隔大于最小间隔，最小间隔由传感器采样率和允许最大测速范围决定；

c)波谷位于两个峰波之间，波峰位于两个波谷之间。

步骤307：根据步骤306筛选出来的波峰、波谷查找结果计算车轮转速rpm，表示为如下公式：

步骤308：根据车轮转速rpm和车轮半径计算车速vy-hpf：

见图4，本实施例中的加速度传感器可以依托于测速设备实现，其包括通讯连接的mcu3、加速度传感器4、蓝牙5，加速度传感器用于采集车辆的加速度数据，mcu3用于对加速度数据进行处理，提取速度测量信息，计算速度结果，并通过蓝牙5将测速结果广播，还包括电池6以及外围电路7。

测速设备采用磁铁吸附的方式安装在车轮轮毂上，安装时要确保加速度计处于车轮正中心，测速设备随着车轮一起旋转，加速度传感器的x、y轴受到重力和车辆前进方向牵引力的作用,由于车轮旋转的周期性，重力在x、y轴的分量也具有周期性，通过计算其周期性，可以得到车轮的转速，进而可以根据车轮半径计算出车速。

在某些场景，比如说车轮未转动，但是在震动的情况下，加速度传感器的x/y轴高通数据虽然不是正弦波，但也会存在波峰波谷，按照上述算法，就会产生测速偏差，故采用下述的基于加速度传感器的车辆测速方法，提高测速精度。

见图2，一种基于加速度传感器的车辆测速方法，包括以下步骤：

步骤1：将加速度传感器置1于车轮的轴心的位置处，以车轮的轴心为原点，在加速度传感器1所在的竖直平面建立x轴和y轴，z轴垂直于加速度传感器1所在的竖直平面设置，通过加速度传感器1，采集加速度数据；

步骤2：读取加速度传感器数据，得到在x轴上的加速度数据和y轴上的加速度数据，对x轴上的加速度数据和y轴上的加速度数据中的任一一种进行低通滤波和高通滤波，然后采用滑动均值滤波进行平滑处理，得到呈正弦波状的加速度数据；

步骤3：查找2中得到的加速度数据中的波峰和波谷数目以及各个波峰、波谷及在数据中的位置来计算车轮转速，通过车轮转速计算车速；

步骤4:在车轮上设置第二加速度传感器2，通过第二加速度传感器2测量车速，对步骤3得到的车速进行校准。

以x轴上的加速度数据为依据，步骤2包括以下步骤：

步骤201:将加速度传感器采集到的加速度传感器原始数据存入缓冲器中，缓冲器的长度根据加速度传感器采样率和所需要的测速范围确定；

步骤202：对缓冲器中的x轴加速度数据进行低通滤波，用如下公式表示：

其中，xlpf_current是本次x轴低通滤波数据；xraw_current是本次x轴采样的原始数据；xlpf_previous是上一次的x轴低通滤波数据；α为低通滤波系数，0<α<1,α＝t/(t+dt)；t为滤波器时间常量，为加速度传感器的单次采样时间,dt为采样频率；

步骤203：对步骤202后得到的缓冲器中的x轴加速度数据进行高通滤波，用如下公式表示：

步骤204：对步骤203后得到的数据采用滑动均值滤波进行平滑处理，得到呈正弦波状的加速度数据。

步骤301：计算步骤2中得到的加速度数据的一阶差分，表示为如下公式：

其中，i∈1,2,…,n-1，n为缓冲器的长度；

步骤302：对一阶差分数据diff_buffer进行取符号运算，表示为如下公式：

其中，i∈1,2,…,n-1，n为缓冲器的长度；

步骤306：查找出来的波峰、波谷进行筛选，去除由于数据抖动造成的错误结果，将最终的波峰波谷查找结果，包括波峰波谷的数目以及各个波峰波谷在缓冲器中的位置保存，波峰、波谷进行筛选的条件为波峰、波谷的物理特征，包括：

a)加速度值的绝对值大于0.5g；

b)波峰、波谷间隔大于最小间隔，最小间隔由传感器采样率和允许最大测速范围决定；

c)波谷位于两个峰波之间，波峰位于两个波谷之间。

步骤307：根据306筛选出来的波峰、波谷查找结果计算车轮转速rpm，表示为如下公式：

进一步的，步骤4包括以下具体步骤：

步骤410：将第二加速度传感器置于距离车轮的轴心为r1的位置处，在竖向平面内建立坐标系，以车轮的轴心为原点，y轴沿竖直方向指向轴心，x轴方向与y轴方向垂直；

步骤420：通过加速度传感器读取加速度数据，通过y轴的加速度ay来计算车轮转速vy-lpf，表示为如下公式：

其中，a向心为向心加速度，ω为车轮角速度，v为车轮线速度，r1为加速度传感器距离车轮轴心的距离，r2为车轮半径，加速度传感器的x、y轴受到重力和车辆前进方向牵引力的作用,而y轴除此之外还受到车轮旋转的向心力作用。当车轮转速超过一定范围后，向心力的会远大于重力及车子前进方向牵引力的作用，通过y轴的向心加速度计算车轮转速，得到车速vy-lpf。

步骤430：通过加速度传感器读取加速度数据，得到x轴的加速度数；对x轴上的加速度数据进行低通滤波和高通滤波，然后采用滑动均值滤波进行平滑处理，得到呈正弦波状的加速度数据；查找加速度数据中的波峰和波谷数目以及各个波峰、波谷及在数据中的位置来计算车轮转速，通过车轮转速计算车速vx-lpf。

步骤4301:将第二加速度传感器采集到的加速度传感器原始数据存入缓冲器中，缓冲器的长度根据第二加速度传感器采样率和所需要的测速范围确定；

步骤4302：对缓冲器中的x轴加速度数据进行低通滤波，用如下公式表示：

其中，xlpf_current是本次x轴低通滤波数据；xraw_current是本次x轴采样的原始数据；xlpf_previous是上一次的x轴低通滤波数据；α为低通滤波系数，0<α<1,α＝t/(t+dt)；t为滤波器时间常量，为加速度传感器的单次采样时间,dt为采样频率；

步骤4303：对步骤4302后得到的缓冲器中的x轴加速度数据进行高通滤波，用如下公式表示：

步骤4304：对步骤4303后得到的数据采用滑动均值滤波进行平滑处理，得到呈正弦波状的加速度数据；

步骤4305：计算步骤4304中得到的加速度数据的一阶差分，表示为如下公式：

其中，i∈1,2,…,n-1，n为缓冲器的长度；

步骤4306：对一阶差分数据diff_buffer进行取符号运算，表示为如下公式：

其中，i∈1,2,…,n-1，n为缓冲器的长度；

步骤4310：查找出来的波峰、波谷进行筛选，去除由于数据抖动造成的错误结果，将最终的波峰波谷查找结果，包括波峰波谷的数目以及各个波峰波谷在缓冲器中的位置保存；

步骤4311：根据步骤4309筛选出来的波峰、波谷查找结果计算车轮转速rpm，表示为如下公式：

步骤4312：根据车轮转速rpm和车轮半径计算车速vx-lpf：

本发明的基于加速度传感器的车辆测速方法，直接在待测车辆上安装测速设备，使用方法简单灵活，无需再道路上安装测速设备，成本低；

本发明的基于加速度传感器的车辆测速方法，通过加速度传感器测量车轮转速的方式计算速度，相比于用加速度积分的算法计算速度，适用范围更广，即使匀速运动也可以测试。此外，用加速度积分计算速度的算法需要一个初速度，如果初速度不对，将导致测速错误，而本发明设计的算法不存在这样的问题。