智能钥匙定位方法及系统与流程

本发明涉及智能汽车技术领域，特别涉及一种智能钥匙定位方法及系统。

背景技术：

现有智能钥匙系统peps(passiveentry&passivestart)，又称无钥匙系统、无钥匙启动系统，主要由车载通讯及控制系统和用户随身携带的用于合法身份识别的智能钥匙rfid(radiofrequencyidentification)，又称射频识别、smartkey或fob组成。当用户携带智能钥匙进入车辆的探测范围时，用户只需要直接拉动车门上的外开启手柄或者按动门把手上的开锁按钮，车辆便主动识别和认证智能钥匙的合法性，如认证通过，车辆就解除防盗并解锁车门；当用户进入车内时，只需要按下启动按钮，车辆便主动识别和认证处于车辆内部的智能钥匙，如认证通过，车辆就解除发动机防盗和其他防盗设备，如电子转向轴锁，用户可以直接启动或给车辆上电。车辆配备智能钥匙系统的好处是免去了用户使用车辆时找钥匙、操作钥匙的繁琐操作，提高车辆使用的便利性。

该peps系统的实现主要依赖智能钥匙与汽车建立的可短距离无线链接，如蓝牙连接。此外，通过智能钥匙服务云车主可以将车辆使用权分享给其他注册用户，而摆脱了对物理钥匙的依赖。

目前市面上支持该功能的车辆都是通过主动操作手机完成车辆的上锁与解锁，这意味着每次用户需要进入车辆时，都需打开app操作，这是因为在系统无法定位手机与车辆的相对位置情况下，只能让用户主动操作以防止可能的安全隐患，如此，相对于传统用户使用车钥匙直接操作，体现感反而变差。

另外，目前通过蓝牙定位的实现方式有基于蓝牙信号强度(rssi)、基于天线到达角度(aoa)、基于到达时间(tof)等。由于市面上的大多数智能手机无法支持aoa及tof定位技术的部署，因此无法基于蓝牙信号强度定位是市面上最常见的方案。由于蓝牙技术工作在2.4ghz频段，人体对信号的吸收和多径效应等原因使得rssi定位结果误差很大。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种智能钥匙定位方法及系统，以解决现有技术中的一个或多个问题。

为解决上述技术问题，本发明提供一种智能钥匙定位方法，包括：

车辆端在与智能钥匙建立无线连接后，实时获取所述智能钥匙的蓝牙信号强度数据和传感器数据；

根据所述蓝牙信号强度数据的变化和所述传感器数据的变化判断所述智能钥匙的姿态和位置，以及用户动作，进而判断所述智能钥匙相对于车辆的运动状态。

可选的，在所述的智能钥匙定位方法中，所述传感器数据包括：重力传感器数据、加速度传感器数据、陀螺仪数据、光线传感器数据和障碍物传感器数据中的一种或多种。

可选的，在所述的智能钥匙定位方法中，所述根据所述蓝牙信号强度数据的变化和所述传感器数据的变化判断所述智能钥匙相对于车辆的运动状态的方法包括：

对获取的设定时间内的所述蓝牙信号强度数据和所述传感器数据进行滤波和降噪处理；

提取滤波和降噪处理后的所述蓝牙信号强度数据和所述传感器数据的数据特征；

将所述蓝牙信号强度数据和所述传感器数据的原始数据及提取的所述数据特征传入场景感知模型进行分析，以获知所述智能钥匙的姿态和位置，以及用户动作，进而判断所述智能钥匙相对于车辆的运动状态。

可选的，在所述的智能钥匙定位方法中，所述场景感知模型所采用的算法包括决策树、逻辑回归和神经网络中的一种或多种。

可选的，在所述的智能钥匙定位方法中，所述数据特征包括方差、最大值、最小值、频谱和关联变化中的一个或多个。

基于同一思想，本发明还提供一种智能钥匙定位系统，设于车辆端，包括：蓝牙模块和数据处理模块；其中，

所述蓝牙模块用于在与智能钥匙建立无线连接后，实时获取所述智能钥匙的蓝牙信号强度数据和传感器数据；

所述数据处理模块用于根据所述蓝牙信号强度数据的变化和所述传感器数据的变化判断所述智能钥匙的姿态和位置，以及用户动作，进而判断所述智能钥匙相对于车辆的运动状态。

可选的，在所述的智能钥匙定位系统中，所述传感器数据包括：重力传感器数据、加速度传感器数据、陀螺仪数据、光线传感器数据和障碍物传感器数据中的一种或多种。

可选的，在所述的智能钥匙定位系统中，所述数据处理模块根据所述蓝牙信号强度数据的变化和所述传感器数据的变化判断所述智能钥匙相对于车辆的运动状态包括：

对获取的设定时间内的所述蓝牙信号强度数据和所述传感器数据进行滤波和降噪处理；

提取滤波和降噪处理后的所述蓝牙信号强度数据和所述传感器数据的数据特征；

将所述蓝牙信号强度数据和所述传感器数据的原始数据及提取的所述数据特征传入场景感知模型进行分析，以获知所述智能钥匙的姿态和位置，以及用户动作，进而判断所述智能钥匙相对于车辆的运动状态。

可选的，在所述的智能钥匙定位系统中，所述场景感知模型所采用的算法包括决策树、逻辑回归和神经网络中的一种或多种。

可选的，在所述的智能钥匙定位系统中，所述蓝牙模块包括多个蓝牙节点，多个蓝牙节点分散设置于所述车辆。

在本发明提供的智能钥匙定位方法及系统中，车辆端在与智能钥匙建立无线连接后，实时获取所述智能钥匙的蓝牙信号强度数据和传感器数据，并根据所述蓝牙信号强度数据的变化和所述传感器数据的变化，判断所述智能钥匙的姿态和位置，以及用户动作，进而判断所述智能钥匙相对于车辆的运动状态。相对于现有技术，在判断车辆的运动状态时，不再仅依赖于蓝牙信号强度数据的变化，也考虑了智能钥匙传感器数据的变化，即综合考虑了智能钥匙实际场景状态对蓝牙信号强度数据带来的影响，如此，便可提高车外智能钥匙定位精度，防范由信号抖动、人体遮挡等原因造成的误上锁或无法解锁等工况，另外，由于对场景进行了识别，因此有助于对抗防中继攻击。

附图说明

图1为本发明实施例中peps系统无线交互的示意图；

图2为本发明实施例中对peps系统进行中继攻击时的示意图；

图3为本发明实施例提供的智能钥匙定位方法的流程图；

图4为本发明实施例提供的数字组匙定位系统的组成框图。

具体实施方式

以下结合附图和具体实施例对本发明提出的智能钥匙定位方法及系统作进一步详细说明。根据下面说明，本发明的优点和特征将更清楚。需说明的是，附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施例的目的。此外，附图所展示的结构往往是实际结构的一部分。特别的，各附图需要展示的侧重点不同，有时会采用不同的比例。

如图1所示，对于peps系统而言，正常情况下，钥匙端01可以和车辆端02通过无线控制信号的交互，来实现车辆控制功能。

具体而言，peps系统的工作逻辑一般如下：

(1)车辆端蓝牙模块实时无线广播，当被钥匙端扫描到后，向钥匙端发送身份认证信息，若认证通过，则建立连接，若认证不通过，则断开连接；

(2)钥匙端向车辆端靠近，当钥匙端到达车辆端的解锁判定区(一般为距离车辆端1.5m～2m的区域)时，向车辆端发送解锁请求，车辆端在接收到解锁请求之后，判断是否进行解锁操作；钥匙端向车辆端远离，当钥匙端到达车辆端的闭锁判定区(一般为距离车辆端3m～5m的位置)时，向车辆端发送闭锁请求，车辆端在接收到闭锁请求之后，判断是否进行闭锁操作。

如前文所述，基于蓝牙信号强度定位是目前最常见的智能钥匙定位方式，但由于蓝牙技术工作在2.4ghz频段，人体对信号的吸收和多径效应等原因使得rssi定位结果误差很大。也就是说，智能钥匙容易因为信号抖动、人体遮挡等原因而造成的误上锁或无法解锁的情况。例如，在用户停留距离车外2m的位置，还未进入闭锁判定区时，若智能钥匙由于存在遮挡(例如放在口袋里)而使得车辆端测得的智能钥匙的蓝牙信号的强度小于设定强度，例如小于-90db，则会导致误上锁的情况发生。

另外，发明人发现，钥匙01和车辆02之间的无线信号交互容易遭受中继站的攻击，从而导致安全性低的问题。如图2所示，攻击者通过架设中继站03和中继站04来实现远程攻击。具体的，钥匙01的无线控制信号经过中继站03和中继站04的路由之后，发送给车辆02，亦可实现对车辆02的控制功能。

有鉴于此，如图3所示，本发明实施例提供一种智能钥匙定位方法，所述智能钥匙定位方法包括如下步骤：

s11，车辆端在与智能钥匙建立无线连接后，实时获取所述智能钥匙的蓝牙信号强度数据和传感器数据；

s12，根据所述蓝牙信号强度数据的变化和所述传感器数据的变化，判断所述智能钥匙的姿态和位置，以及用户动作，进而判断所述智能钥匙相对于车辆的运动状态。

基于同一思想，如图4所示，本实施例还提供一种智能钥匙定位系统，设于车辆端，所述智能钥匙定位系统包括：蓝牙模块10和数据处理模块20；所述蓝牙模块10用于在与智能钥匙建立无线连接后，实时获取所述智能钥匙的蓝牙信号强度数据和传感器数据；所述数据处理模块20用于根据所述蓝牙信号强度数据的变化和所述传感器数据的变化判断所述智能钥匙的姿态和位置，以及用户动作，进而判断所述智能钥匙相对于车辆的运动状态。

本实施例提供的智能钥匙定位方法及系统，在判断车辆的运动状态时，不再仅依赖于蓝牙信号强度数据的变化，也考虑了智能钥匙传感器数据的变化，即综合考虑了智能钥匙实际场景状态对蓝牙信号强度数据带来的影响，如此，便可提高车外智能钥匙定位精度，防范由信号抖动、人体遮挡等原因造成的误上锁或无法解锁等工况，另外，由于对场景进行了识别，因此有助于对抗防中继攻击，增加中继攻击的复杂度。

以下对本实施提供的智能钥匙定位方法及系统进行详细描述。

在本实施例提供的智能钥匙定位系统中，所述蓝牙模块10包括多个蓝牙节点，多个蓝牙节点分散设置于所述车辆，请参考图1，i1-i4为部署在车内的蓝牙节点，o1--o6是安装在车外的蓝牙节点，蓝牙节点的数量可根据实际定位精度要求适配。

在本实施例提供的智能钥匙定位方法及系统中，所述智能钥匙的所述传感器数据包括：重力传感器数据、加速度传感器数据、陀螺仪数据、光线传感器数据和障碍物传感器数据中的一种或多种。所述智能钥匙可由智能手机、遥控器钥匙、智能手表以及智能手环中的任意一种实现。

在本实施例提供的智能钥匙定位方法及系统中，根据所述蓝牙信号强度数据的变化和所述传感器数据的变化判断所述智能钥匙相对于车辆的运动状态可包括：对获取的设定时间内的所述蓝牙信号强度数据和所述传感器数据进行滤波和降噪处理；提取滤波和降噪处理后的所述蓝牙信号强度数据和所述传感器数据的数据特征；将所述蓝牙信号强度数据和所述传感器数据的原始数据及提取的所述数据特征传入场景感知模型进行分析，以获知所述智能钥匙的姿态和位置，以及用户动作，进而判断所述智能钥匙相对于车辆的运动状态。其中，所述场景感知模型所采用的算法可包括决策树、逻辑回归和神经网络中的一种或多种。所述数据特征包括方差、最大值、最小值、频谱和关联变化中的一个或多个。

即，基于一设定时间内，传感器数据及蓝牙信号强度数据的变化综合分析用户运动状态，从而以获知所述智能钥匙相对于车辆的运动状态。在进行所述场景感知模型时，可设置多个场景识别内容，例如：

(1)原地站立

该场景是指用户(手机)在原地保持不动，持续2s以上，手机位置固定；

(2)边看手机边走路且手机竖持

用户竖持手机放在身前以正常的行走步速边看(玩)手机边走路，持续2s以上；

(3)边看手机边走路且手机竖持

用户横持手机放在身前以正常的行走步速边看(玩)手机边走路，持续2s以上；

(4)手握手机，走路时手机随手臂自然摆动

用户手握手机随手臂一起前后摆动走路，持续2s以上；

(5)手机在前裤子口袋走路

用户将手机放在前裤子内步行，持续2s以上；

(6)手机在后裤子口袋走路

用户将手机放在后裤子内步行，持续2s以上；

(7)原地站立无规律晃动手机

用户站在原地无规律的晃动手机，包括左右晃动手机、突然抬起手机；

(8)转身

用户原地转身(90-180度)，手机相对身体位置固定，0.5-1.5s内完成；

(9)站立打电话

用户手握手机竖着放在耳边，保持接听电话姿势(包括使用sim卡打电话以及微信语音或使用其他类聊天类软件打电话)。

在获取传感器数据后，基于获取的传感器数据，找到相匹配的场景识别内容，而后结合获取的蓝牙信号强度数据，从而以明确用户的真实意图。例如，当测得智能钥匙的蓝牙信号强度小于-90db时，而根据传感器数据判断智能钥匙始终保持原地不动，则说明用户不具有闭锁意图，因此不控制车辆执行闭锁操作。如此，便可防范误上锁。

需要说明的是，在以上列举的场景识别内容中，具体数据均为示意性的举例，不构成对本申请的限制。在实际操作时，可根据用户需求以及对于感知精度的需求而对相关数据做出调整。

为了描述的方便，描述以上智能钥匙系统时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本发明时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

综上所述，本发明提供的智能钥匙定位方法及系统，在与智能钥匙建立无线连接后，实时获取所述智能钥匙的蓝牙信号强度数据和传感器数据，并根据所述蓝牙信号强度数据的变化和所述传感器数据的变化，判断所述智能钥匙的姿态和位置，以及用户动作，进而判断所述智能钥匙相对于车辆的运动状态。相对于现有技术，在判断车辆的运动状态时，不再仅依赖于蓝牙信号强度数据的变化，也考虑了智能钥匙传感器数据的变化，即综合考虑了智能钥匙实际场景状态对蓝牙信号强度数据带来的影响，如此，便可提高车外智能钥匙定位精度，防范由信号抖动、人体遮挡等原因造成的误上锁或无法解锁等工况，另外，由于对场景进行了识别，因此有助于对抗防中继攻击。

上述描述仅是对本发明较佳实施例的描述，并非对本发明范围的任何限定，本发明领域的普通技术人员根据上述揭示内容做的任何变更、修饰，均属于权利要求书的保护范围。