Algoritmo Para
El Reconocimiento Automático De La Posición De Acelerómetros En Vehículos M1

Algorithm for Automatic Position Recognition of Accelerometers in M1
Vehicles

Jorge
Enrique Jaramillo Aguilar

Cuenca, Ecuador

[email-masked]

Orcid: 0000-0002-3829-1806

Angel Leonardo Morocho Sánchez

Cuenca, Ecuador

[email-masked]

Resumen—Este trabajo se
orientó en determinar un algoritmo para reconocer de manera automática la
ubicación del conector OBD II en los vehículos de categoría M1; utilizando un
protocolo para la obtención de datos y como primer punto se caracterizó los
espacios tridimensionales con respecto a las aceleraciones obtenidas mediante
el dispositivo FREEMATICS ONE +; además, para el estudio estadístico, se obtuvo
información mediante la media aritmética, habiendo seleccionado la media por su
mayor aporte en la información, al facilitar la caracterización del experimento.
Estos valores generaron bases de datos, mismos que se aplicaron para la
manufacturación y entrenamiento de la red neuronal artificial; adicionalmente,
se analizó con diferentes tipos de entrenamientos para utilizar el método de
error más bajo, en el cual, mediante el entrenamiento Trainlm
se alcanza un error de 0.38265%. La comprobación del funcionamiento de la Red
Neuronal de ubicación se realizó en 3 diferentes vehículos con los cuales se
obtuvieron resultados a favor de la investigación.

Palabras Clave: OBD
II, Acelerómetros, Freematics ONE+, RNA, protocolo,
entrenamiento.

Enviado: 15/10/2019                                       Aceptado:
04/06/2020                                     Publicado:
30/06/2020

Sumario: I Introducción, II Métodos y Materiales, III Resultados y
Discusión, IV Conclusiones.

Como
citar: Jaramillo, Jorge., Sánchez, Angel. (2020).
Algoritmo Para El Reconocimiento Automático De La Posición De Acelerómetros
En Vehículos M1. Revista Tecnológica - Espol, 32(1). Recuperado a
partir de http://www.rte.espol.edu.ec/index.php/tecnologica/article/view/740

http://www.rte.espol.edu.ec/index.php/tecnologica/article/view/740

https://doi.org/10.37815/rte.v32n1.740

Abstract— This
work was focused on determining an algorithm to automatically recognize the
location of the OBD II connector in vehicles of category M1, using a protocol
for obtaining data and, as a first point, the three-dimensional spaces were
characterized, with respect to the accelerations obtained using the FREEMATICS
ONE + device. In addition, for the statistical study, information was obtained,
by means of the arithmetic mean, having selected the average for its greater
contribution in the information, by facilitating the characterization of the
experiment; these values ​​generated databases, which were applied
for the manufacturing and training of the artificial neural network. Also, it
was analyzed
with different types of workouts to use the lowest error method, in which through
Trainlm training, an error of 0.38265% is reached.
The verification of the operation of the Neural Network of location was carried
out in 3 different vehicles with which there were
obtained results in favor of the investigation.

Keywords: OBD II, Accelerometers, Freematics ONE +, RNA, protocol, training.

I. INTRODUCCIÓN

Esta investigación tuvo como objetivo determinar un algoritmo
para captar la posición de los acelerómetros de manera automática en el espacio
tridimensional, para lo cual, en primer momento se realizó un entrenamiento de
la Red Neuronal Artificial (RNA), partiendo de una referencia inicial de los
vehículos en estudio; esta posición refleja la variación de conducción con una
respuesta dinámica diferente.

La dificultad de análisis y el entendimiento de los sistemas
que interceden en el funcionamiento del vehículo se deben a los pocos estudios
en protocolos y sistemas para obtener información precisa de los vehículos,
como también el poco análisis del comportamiento de los sensores en tiempo
real; por otra parte, se dificulta comprender la complejidad de las
manifestaciones de los acelerómetros aplicados en el vehículo, afectando en la
determinación inmediata de fallas mecánicas; asimismo, limita el mejoramiento
del estudio de los ciclos de conducción. Por lo expresado, urge la utilización
de nuevas técnicas para un diagnóstico eficiente.

Para enfrentar la problemática en relación al tema en
estudio, se requiere determinar instrumentos que midan las aceleraciones del
vehículo, que se dan por la gravedad, por la irregularidad de la calzada y por las
vibraciones del motor a causa de factores internos.

Para detectar anomalías como: estado de funcionamiento
incorrecto del motor y excesivas emisiones contaminantes, resulta esencial la
utilización del acelerómetro para proporcionar resultados en beneficio de la
tecnología automotriz de manera continua, a través de los métodos de
diagnóstico, admitiendo un mantenimiento apropiado que conlleva a disminuir
costos y contaminación ambiental generada [1].

La investigación de Dávila [2] muestra el boceto de un modelo
electrónico con el uso de un acelerómetro para mejorar el control de velocidad
y estabilidad dinámica; en igual forma Händel y Enstedt [3] proponen un diseño para combatir el efecto
sentadilla del chasis basado en un modelo paramétrico que describe el efecto de
la inclinación del vehículo en las mediciones del acelerómetro en función de la
aceleración horizontal.

Con el acelerómetro alineado verticalmente se puede
determinar la odometría de un vehículo; al respecto,
Gutiérrez et al. [4] presentan una nueva aplicación con este instrumento que,
en lugar de usarlos para medir la aceleración lineal del vehículo, lo aplican
para medir cuatro posiciones de giro de la rueda, cuya función es determinar la
orientación gradual del neumático en movimiento; mientras que la presente
investigación se ocupó de utilizar el acelerómetro para determinar la posición del
conector OBD II.

Mediante un acelerómetro se puede obtener la posición precisa
de un vehículo; al respecto, Eger y Kiencke [5] hacen
referencia de los giroscopios para medir la velocidad angular, mismos que
pueden ser reemplazados por señales de aceleración que de paso abarata costos.
Otra importante aplicación de los acelerómetros es la estimación de la velocidad
angular como lo muestran Lee et al. [6], quienes realizan la estimación de la
velocidad angular a partir de las salidas de un acelerómetro. Joubert y Beer [7] en su investigación utilizan los datos del
acelerómetro y velocidad del vehículo para rastrear el comportamiento de
conducción aceptable y no aceptable y calcular un modelo de riesgo más
completo, utilizando los datos y no umbrales de comportamiento de conducción;
este aporte sirvió para comprender los ciclos de conducción, cuyo conocimiento
fue transferido para la obtención de datos eficientes en esta investigación.

Ayad et al. [8] señalan que la
detección de fenómenos en relación con la combustión, como: fallas de encendido
o golpes de pre-ignición es necesaria para el
desarrollo de controles electrónicos. Sin embargo, a través de acelerómetros se
pueden realizar distintas aplicaciones para detectar el impacto de la
combustión en la vibración de la estructura del motor.

En la actualidad, los giroscopios se están implementando en
sistemas inteligentes del vehículo para mejorar su rendimiento, Zhu et al. [9],
plantean un método de identificación de la presión de los neumáticos
inteligentes, utilizándolos con un acelerómetro de tres ejes; de igual manera
Vladimir et al. [10], desarrollan un complejo hardware y software que incorpora
un acelerómetro para el registro y análisis de los parámetros de movimiento de
un vehículo.

Los acelerómetros también se utilizan como dispositivos de
seguridad, como es el caso de los sensores de choque que son los elementos
encargados de detectar el impacto y generar una señal que se envía a la unidad
de control electrónico del sistema para activar el airbag y/o el dispositivo
pirotécnico de los cinturones de seguridad [11]-[12].

II. MÉTODOS Y MATERIALES

A continuación, se desenvuelven los argumentos primordiales
referentes a la elección del equipo práctico e instrumentación mínimamente
invasiva, escenarios de obtención de datos, sistemática de datos, manufactura
de matriz de propiedades, disminución de propiedades y creación de la Red tipo Feed-forward backprop.

A.
Elección del equipo
experimental e instrumentación mínimamente invasiva

Para la elección del equipo experimental en referencia al Freematics ONE+ que conforma el sistema instrumental, se
procedió a establecer un protocolo que consistió en lo siguiente: identificar
una superficie plana para encontrar el punto de inicio con 0° en los 3 ejes (X, Y, Z)
del espacio tridimensional y como punto de partida se tiene el vehículo, mismo
que en estado estático o en movimiento emite información a través de la
extensión OBD II hacia el dispositivo Freematics
ONE+; y este a su vez, se apoya del giroscopio para variar los datos de
aceleración, los cuales fueron almacenados y enviados al ordenador para
proceder al aprendizaje de RNA. Por lo expuesto, se explica que la elección de
los elementos del sistema se dio en base al análisis del funcionamiento del
acelerómetro aplicado en otras investigaciones, como es el caso del aporte de
Vladimir et al. [10], quien en su investigación incluyo un acelerómetro para el
registro y análisis de los parámetros de movimiento de un vehículo.

Luego de compactar el sistema de acoplamiento, mediante el
protocolo referido en párrafo anterior para la creación de la RNA, se realizaron
aplicaciones de prueba y error, hasta obtener los datos adecuados para la
proyección del algoritmo. Cabe señalar que es imprescindible desconectar la
extensión OBD II del vehículo para conseguir los datos de los acelerómetros.

Explicando el proceso interno, en cuanto al funcionamiento
del Freematics ONE+, se detalla lo siguiente:

Cada ángulo se determinó por medio de un goniómetro, mientras
que el reconocimiento de las aceleraciones se consiguió mediante el dispositivo
Freematics One+, mismo que
se enlazó al puerto OBD II de un automóvil y trabajó como un módulo inteligente
e independiente; además, el instrumento en referencia tiene agregado un sensor
de movimiento (acelerómetro, giroscopio) permitiendo generar varias
aceleraciones que se procesan y se registran en tiempo real, guardándose en una
microSD interna y enviarse por medio de WiFi o red.
Este proceso tuvo como referencia el manual de Freematics
[13].

En la Fig. 1 se presenta: el equipo experimental que se puso
a prueba en un vehículo Chevrolet Aveo 1.6, la extensión requerida para OBD II,
la unidad Freematics One+,
un estabilizador de cámara (giroscopio), una tarjeta de memoria microSD y la
computadora (PC Laptop). Estos elementos aportan en obtener información válida
de la matriz de atributos para la RNA.

Fig. 1
Elementos de muestreo

B.
Escenarios de obtención de
datos

Se utilizó el software Matlab junto al dispositivo Freematics One+ para la
producción de datos. Para dicha tarea de recolección de datos se requiere que
el motor se encuentre en ralentí, alrededor de 850 rpm.

Realizando un pre-experimento se
determinó que los datos de las aceleraciones conseguidas poseen picos o cimas
de mayor frecuencia, debido a las excitaciones generadas por el motor del
automóvil, optando por la opción de realizar la toma de datos de manera externa
al vehículo sobre una zona plana. Los datos se obtienen mediante el terminal
OBD II y se procesan a una frecuencia de 50 a 60 Hz durante 5 minutos, con una
diversificación de 2.5º grados, iniciando desde 0º hasta 180º grados hacia los ejes
X, Y; adicional a esto y conjuntamente, se ejecutó la toma de muestras formando
una combinación de los tres ángulos.

C.
Sistemática de datos

En la Fig. 2 se exponen los dispositivos físicos manipulados
para la obtención y acaparamiento de datos.

Fig. 2 Elementos de medición y comprobación
estadística

Para adquirir las
aceleraciones con el módulo Freematics One+, se continúa el flujograma de proceso que se exhibe en
la Fig. 3.

Fig. 3
Flujograma de muestreo

La adquisición de datos se prepara encendiendo el motor del
vehículo; posterior a esto, se constituyen los ángulos para su verificación y
conexión de acelerómetro; al cumplirse estas condiciones se almacenan los datos
con el dispositivo Freematics One+
en la tarjeta microSD, la cual guarda dicha adquisición en un archivo Excel, el
mismo que emite un archivo donde las variables son separadas mediante comas
(.CSV). De no resultar la operación, se procede a la verificación de la conexión
del terminal

D.
Manufactura de matriz de
propiedades

Habiendo logrado la adquisición de datos, se procede a
efectuar la lectura de éstos en el archivo Excel; la Tabla 1 muestra una
fracción de los datos que se obtienen a partir del dispositivo Freematics One+. Para el análisis
de la presente investigación, se toma como referencia las aceleraciones, las
cuales están determinadas por un número
veinte (20) que inicia espaciado por una coma (,), el cual da la
aceleración en X (26

),
Y(56

),
Z(-76

),
mismas que se diversifican dependiendo del movimiento y posición espacial; es
decir, obedeciendo la ubicación  del
acelerómetro. Ver TABLA I.

TABLA I

APARCAMIENTO DE DATOS

0,10246

10D,0

10C,851

111

105,95

10F,40

10B,29

106

107,24

114,104

20,26,56,-76

E.
Disminución de propiedades

En la Fig. 4 se demuestra que los datos, expresados a través
de los acelerómetros del dispositivo Freematics One+, tienen diversas alteraciones en las señales,
provocadas por las vibraciones externas o ambientales; por lo que, los datos
que se emplearon para el adiestramiento de la RNA, fueron obtenidos mediante el
diseño del filtro Savitzky-Golay a partir de un
aproximado de 250 datos, que permitió disminuir los picos altos y bajos en los
ejes de X, Y y Z de la siguiente manera:

·
Se utilizó el algoritmo planteado por Gárate [14]

·
En base al algoritmo se segregaron los datos de aceleración
para aplicar el filtro Savitzky-Golay.

·
Por otra parte, para obtener los datos de la media

Aritmética, se tomó como referencia los resultados del filtro
Savitzky-Golay para obtener un solo dato valido por
cada eje tridimensional, que fue reducido a través del algoritmo planeado por
Gárate para la red de aprendizaje.

Fig. 4 Datos de aceleraciones Ax,Ay,Az.

F.
Creación de la Red tipo Feed-forward backprop

En la elección de la red neuronal de tipo Feed-forward
backprop, se establecieron aplicaciones prácticas con
diferentes tipos de redes neuronales, en la cual se manejaron desiguales
cuantificaciones de adiestramiento como:

·
Tipo de red.

·
Función de entrenamiento.

·
Función de aprendizaje de adaptación.

·
Rendimiento de la función.

·
Número de capas.

·
Cantidad de neuronas.

·
Función de transferencia.

En la Fig. 5 se presentan las fallas presentadas durante los
adiestramientos aplicados con distintas clases de RNA, en donde se escoge la
red que posea un menor error durante el diseño del algoritmo.

Fig. 5  Errores
con varias funciones de entrenamiento

En la Fig. 6 se muestran las características de la RNA tipo ‘Feed-forward backprop’ adiestrada
con una función de preparación Levenberg-Marquardt (trainlm), en el cual se enseña el suministro de la red con
tres medidas de ingreso, atravesando dos capas ocultas y una capa de salida, en
donde las dos primeras están establecidas con cuarenta neuronas además de una
función de transferencia ‘Tansig’, mientras que en la
capa final se utiliza una función de transferencia tipo ‘Purelin’;
en último lugar la red envía una señal de salida de datos con los ángulos
referentes a los tres ejes de aceleraciones.

Fig. 6  Estructura
de red neuronal

En la Fig. 7 se presenta
el gradiente en la disminución del error medio cuadrático o MSE y además se
representa el número de épocas aplicadas.

Fig. 7  Rendimiento de validación

Adicional a esto, en la Fig. 8 se indica el progreso del
adiestramiento con una ratificación de 73 puntos dentro de la RNA.

Fig. 8  Rendimiento de validación

En la Fig. 9 se indican los siguientes resultados obtenidos
del factor de correspondencia de Pearson R de la red neuronal manufacturada.
Las líneas indican los valores esperados, en cambio los círculos negros
representan los valores obtenidos por la RNA. La predicción obtenida por la red
neuronal es eficaz y se evidencia con un buen desempeño, dado que se consigue
un índice global cercano a uno en: entrenamiento, validación y prueba.

Fig. 9  Correlación
entre los valores esperados y pronosticados por la red neuronal

III. RESULTADOS Y DISCUSIÓN

Con la finalidad de analizar el correcto
funcionamiento de la RNA manufacturada y entrenada, se realizan 3 pruebas en
vehículos de categoría M1. En la TABLA II se detalla la ubicación de los
acelerómetros de los vehículos en prueba que fueron en un Hyundai Tucson IX,
año 2014 y Volkswagen Gol, año 2011, y además el vehículo Chevrolet Aveo, año
2009, que se utilizó para realizar la investigación de los ángulos respectivos.

TABLA II

FRACCIÓN DE LA MATRIZ COMPARATIVA DE RESULTADOS.

Vehículos categoría
M1

Ángulos emitidos por la red
neuronal (grados)

Ángulos tomados de manera manual. (grados)

Ax

Ay

Az

Ax

Ay

Az

Hyundai
Tucson IX 2014

86.4

69.8

25.4

84.7

72.6

18.2

Volkswagen
Gol 2011

86.7

49.3

45.4

87.9

44.9

45.1

Chevrolet
Aveo 2009

92.1

89.3

175.4

93.6

89.4

176.3

Con el resultado obtenido de la investigación, se estima que la
confianza es del 99.61735% puesto que, en el entrenamiento Trainlm se obtiene un error del
0.38265%.

Fig. 10  Resultado angular en Hyundai Tucson IX

Fig. 11  Resultado angular en Volkswagen Gol

Fig. 12  Resultado angular en Chevrolet Aveo

En las Fig. 10, Fig.
11 y Fig. 12 que anteceden, se muestran las ubicaciones espaciales de los
acelerómetros de tres vehículos categoría M1, que fueron utilizados para
detectar el reconocimiento de la posición del puerto OBDII; y para el efecto se
creó un algoritmo que proporcionó resultados de manera automática; esto es la
posición en grados (°).

Continuando con el
análisis de las tres figuras, resulta positivo comparar las tres distintas
dimensiones de los ejes tridimensionales, evidenciando las diferencias en las
ubicaciones de los puertos OBDII que existen en los 3 vehículos, según su
modelo. Este diagnóstico representa el logro planteado de la presente
investigación.

Como nota
adicional, durante el proceso de transformación se encontraron problemas por
motivo de las vibraciones y la determinación del plano exacto donde se
encontraba el vector de aceleración.

IV. CONCLUSIONES

El método
estadístico que se utilizó para obtener la información necesaria que dirigió al
aprendizaje de la RNA fue en primer momento un aparcamiento de datos mediante
uso de filtro Savitzky-Golay, dando paso al segundo
método aplicado, que consistió en la media aritmética por su menor porcentaje
de falla.

Se comprobó la
veracidad de los ángulos en 3 dimensiones mediante el uso de cosenos directores
en conjunto a las leyes trigonométricas de los triángulos.

Se obtuvo la
corrección adecuada de la RNA al momento en que se aplicó un filtro en la
matriz de aprendizaje, puesto que, como previo se menciona las calzadas de
irregularidades que producen valores no previstos o no lógicos para el
adiestramiento de la ya mencionada red neuronal; esto a su vez, garantiza un
correcto estado para la toma de datos y así obtener resultados mucho más
fiables.

Se basó en el valor
positivo y negativo de los datos para la organización de los mismos en la RNA,
utilizando todas las combinaciones posibles en lo que respecta a + y -.

A través de los
acelerómetros se obtuvo la ubicación exacta del DLC en las 3 dimensiones
utilizables, mediante el uso de aceleraciones convertidas a grados, utilizando
el algoritmo.

El algoritmo
determinado para captar la posición de los acelerómetros de manera automática
en el espacio tridimensional resultó de una codificación para llegar a
establecer los ángulos de posición de los vehículos con OBD II, para lo cual se
analizaron todas las posiciones que se generaron durante los ensayos
prueba-error con el dispositivo Freematics ONE+.

La presente
investigación también facilita en un futuro abrir paso a nuevas investigaciones
en las que se pueda involucrar el estado del motor, estado de la suspensión e
incluso de la calzada, únicamente mediante el uso del análisis de vibraciones;
como también, la información obtenida servirá en lo posterior para mejorar los
diagnósticos, reduciendo el tiempo y costos de mantenimiento.

REFERENCIAS

[1]
Kyrtsos, C. T. (24 de 09 de 1998). UNITED STATES Patente nº US
6,225,894 B1.

[2]
Miranda
Davila, R. J. (2019). Diseño de un prototipo electrónico utilizando sensores
acelerómetro y giroscopio para optimizar el control de velocidad y estabilidad
dinámica de un vehículo. Lima: Universidad Técnologica de Peru.

[3]
Peter, H., & Martin, B. E. (2019). Combating the effect of chassis
squat in vehicle performance calculations by accelerometer measurements.
ScienceDirect, 43(Issue 4), 483-488.

[4]
Joaquin
Gutírrez, M. A., & Porta Gandara, F. (2010). Vertically aligned accelerometer for wheeled vehicle
odometry. ScienceDirect, 20(5), 617-625.

[5]
Ralf, E., & Maisch, A. (2000). Estimation of Rotational States in
Vehicle Rollover Using Accelerometers. ScienceDirect, 33(11), 553-558.

[6]
Lee, J., Kim, H., Oh, S., Do, J., Nam, C., & Hwang, D. (2019). Lee,
J. a , Kim, H. b , Oh, SH c , Do, JC d , Nam, CW d , Hwang, D.-H. segundoAutor
de correo electrónico , Lee, SJ b. MicroSystem Thecnologies, 25(7), 2855-2867.

[7]
Joubert, J., Koker, N., & Dirk, B. (2016). Combining accelerometer
data and contextual variables to evaluate the risk of driver behaviour.
ScienceDirect, 41(A), 80-90.

[8]
Ayad, S., Sharma, S., Verma, R., & Henein, N. (2019). Combustion
Ionization for Detection of Misfire, Knock, and Sporadic Preignition in a
Gasoline Direct Injection Engine. Journal of Energy Resources Technology,
Transactions of the ASME, 141(11).

[9]
Zhu, B.,
Han, J., & Zhao, J. (2019). Tire-pressure identification using intelligent tire with three-axis
accelerometer. Sensors, 19(11).

[10]      Vladimir, B., Iurii, N., Artem, M.,
Stanislav, S., & Egor, G. (2019). Development of a hardware-software
complex for automatic registration and analysis of vehicle motion parameters.
Scopus, 2136-2138.

[11]      Naylam Mechatronic. (s.f.). Recuperado el 25 de 08 de
2019, de https://naylampmechatronics.com/blog/45_Tutorial-MPU6050-Acelerómetro-y-Giroscopio.html

[12]      Pablo Luque, D. A. (2004). Ingenieria del Automovil
sistemas y comportamiento dinamico. Madird.

[13]      Freematics. (s.f.). Freematics. Recuperado el 10 de
06 de 2019, de https://freematics.com

[14]      Gárate Montalvo, D. A. (Noviembre de 2018).
Desarrollo de un algoritmo para la adquisición y almacenamiento de datos
provenientes del sistema de diagnóstico a bordo OBD II. Cuenca, Azuay, Ecuador.