基于低频通信的汽车钥匙定位方法研究

李紫超 韦春霆 詹宏翔

摘要：得益于科技的发展，无钥匙进入技术广泛应用于汽车领域，但磁场信号由于易衰减、受外部环境因素影响大，致使钥匙定位准确性成为困扰钥匙供应商以及汽车主机厂的问题。本课题的提出旨在分析和研究基于接收场强的汽车钥匙定位精度问题。文中介绍了钥匙定位的基本原理，建立钥匙场强补偿模型，并通过测试验证了钥匙场强补偿模型的准确性。结果表明，采用本课题钥匙场强补偿算法，可以极大地减小场强测距误差，在汽车周边环境下有着很好的定位精度与极小的定位误差率。

关键词：汽车钥匙定位；低频通信；信号场强；场强校准；接收信号强度

中图分类号：U463.67 文献标识码：A

0 引言

随着科学技术的发展，无钥匙进入及起动技术已广泛应用于汽车领域。得益于该技术，驾驶人员可以脱离汽车钥匙操作，只需要携带汽车钥匙靠近车辆，车辆即可自动完成钥匙识别并完成车辆解闭锁、解尾门、车辆起动操作[1]。同时，系统还可识别钥匙在车内的位置，当钥匙遗忘在车内时，可以快速定位并帮助用户找到钥匙。

汽车钥匙定位是无钥匙进入技术的难点和重点，同时也是行业的痛点。汽车钥匙定位技术具有复杂性以及影响因素的多样性，这些复杂性常常导致汽车钥匙定位不准。如钥匙在车外却被系统定位为车内，这不仅影响人们的用车体验，还造成一定的汽车安全隐患。

好的鑰匙定位算法是无钥匙进入及起动技术的关键。为提高钥匙定位的准确性，各院校科研人员及汽车行业专家提出了很多提高钥匙定位准确性的方法。这些方法主要分为两大类：一种是集中式与分布式定位算法；另一种是基于测距的定位算法和非测距的定位算法[2]。集中式定位算法将所有节点信息传送到某个中心节点进行定位计算并确定，特点是全局统筹，定位相对准确，但运算量大且难做到实时响应且成本高昂，实际应用并不常见。而非测距方式对硬件要求较低，精度相对也低[3]，对于汽车钥匙定位领域应用同样不适用。因此，现实中多采用测距定位的方法，其中接收信号强度（RSSI）由于其成本较低且算法相对简单而得到广泛应用[4]。

对定位精确度的优化主要集中于两个方面：在定位方面，普遍采用质心定位算法、改良质心定位算法、神经网络定位方法及SPA 相对定位算法；在测距方面，基于RSSI 主要通过卡尔曼滤波、建立距离信号衰减模型、建立温度改正模型以及将测距问题转换为最大似然估计优化问题等方法降低测距的系统性误差[5-6]。但由于RSSI 易受到节点材质、硬件老化和观测环境的影响，这些方法难以很好地消除外部多变环境因素的影响，温度改正相关模型又很难正确拟合出温度对测距的线性关系，存在拟合模型计算误差。

本课题提出一种矫正RSSI 测距的场强补偿模型。该模型无需拟合温度关系曲线，测量简单，可以很好地消除外界环境对RSSI 测距的影响。

1 钥匙低频定位原理

当驾驶人员靠近主驾车门按门把手锁感应位置或踩制动踏板时，车内基站会通过电生磁产生一个低频磁场。钥匙内部的电子控制单元能够通过磁场耦合的方式，检测出车内天线所发出低频磁场的强度，这个磁场强度随着与发射天线的距离变远而不断衰减。钥匙定位的实现源于磁场的磁感应强度能够反映出测试点距发射天线的距离。

钥匙接收到发射天线发来的低频磁场后，会根据接收到的磁场强度进行校准，随后发送一个高频数据包反馈校准的接收磁场强度给车内微控制器。由于车内有多个摆放于不同位置的发射天线，当启动一次位置校验时，车内发射天线会依次发送低频场强，钥匙端检测到这些场强均回复对应场强，车内微控制器即可根据得到的场强确认钥匙位置（图1）。

3 模型验证分析

使用ATA5702 芯片对模型进行验证。在理想试验环境下测量外部均匀磁场的响应，并存储在EEPROM 设备中，作为设备对已知磁场响应的归一化基线。在没有外部低频信号的情况下，测量钥匙各线圈对设备内部电流源的响应并存入EEPROM，此项测试数据作为基线，用以补偿设备对温度、老化或靠近应答器天线的金属的响应。用2 把钥匙进行校准测量验证，测试数据如表1 所示。

将钥匙放置在XY 平面逐渐旋转角度，测量计算出的X、Y、Z 轴校准后的场强数据以及三轴归一化后的场强数据。将表1 数据绘制成定点角度场强图可以明显地看出（图3），随着旋转角度的变化，X、Y、Z 轴三轴磁场强度发生改变，但三轴总体的磁场强度保持平衡，即旋转角度不会影响最终场强。

对不同外部环境测试场强做归一化以及不归一化处理（图4）。图4 中横坐标为距离，纵坐标为外部测量结果；虚线代表无归一化和内部参考，实线代表做归一化使用内部参考。对3 组不同的测试进行数据分析。测试结果表明，对同一测试距离进行场强测量，若不做归一化，不同环境多次测量结果会出现较大偏差。

图5 所示为不同外部环境是否使用内部参考做校准的距离与外部测量结果的线性关系。可以看出，若不采用内部参考，同距离测量场强会出现严重偏差。而采用内部参考数据后，3 次不同的距离测试曲线差距缩小，使用内部参考并归一化之后，3 条曲线基本重叠。结果表明，使用内部参考可以有效减小测距误差，但仍受到金属影响。

使用2 把钥匙对同一距离分别在3 个不同的时间段做测距测试，记录2 把钥匙场强校准与不校准的数据，各时间段测试获取几个测试点数据并取平均。测试结果表2 所示。

表2 中钥匙1 和钥匙2 代表2 把同型号的不同钥匙，时段1、时段2 和时段3 分别表示不同时间段的测量，值为各次测量校准与不校准的线性化结果。以3 个不同时间段为横坐标，线性化结果为纵坐标，对表2 绘制簇状柱形图（图6）。可以看出，不做场强校准的情况下，同一把钥匙在不同时间段（外界环境）下线性化测量结果存在较大偏差，2 把不同钥匙在相同时间段测量也存在明显差异。做了场强校准后，2 把钥匙的3 个时间线性化结果基本一致。结果表明，使用本课题模型对场强进行校准可以有效减小外部环境及内部因素导致的误差，且对同型号钥匙具有普遍性。

4 结束语

本课题针对基于RSSI 的钥匙定位测距技术，建立磁场强度补偿模型。使用此模型可以有效减小RSSI 因外界因素干扰而导致的误差，从而提高钥匙定位的准确性，为驾驶人员提供更舒适的用车体验。文中使用的校准模型建立于钥匙产前的标准化测量，因此，准确、完备的产线末端测试是模型提高定位精确度的关键。本课题所研究的测距方法仅针对场强传输方面，未涉及产线末端标定以及校准场强后的定位计算，结合标定、滤波和定位方面的研究可进一步完善钥匙定位方案。

【参考文献】

[1] 孙皓， 刘志远. 车辆遥控钥匙无线定位方法[J]. 控制工程，2009，16（S2）：120-122+130.

[2] 程和生， 程和侠. 基于RSSI 的汽车免钥匙系统定位技术研究[J]. 安庆师范大学学报（ 自然科学版），2021，27（02）：59-63.

[3] 龙坡， 何晶. 基于RSSI 测距的最大似然估计的节点定位算法[J]. 导航定位学报，2022，10（04）：187-191.

[4] 席广永， 高俊， 邹东尧， 等. 温变环境下RSSI 测距温度改正建模[J]. 测绘通报，2022，（07）：83-86.

[5] 姜文旭， 柳迪， 赵书锐， 等. 基于RSSI 的无线传感器网络质心定位算法优化[J]. 计算机系统应用，2022，31（06）：294-299.

[6] 王鹏鹏， 孙连明， 苏朋军.PEPS 系统钥匙定位功能的实现与标定[C].//中国汽车工程学会.2016 中国汽车工程学会年会论文集，2016.

作者简介：

李紫超，本科，研究方向为嵌入式车用控制器。