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基于超声波传感器的汽车开门预警系统设计文献综述

 2021-12-25 17:05:32  

全文总字数:4883字

关键词:智能交通;开门防撞预警;超声波测距;测距精度摘 要:为了防止汽车乘客下车开门时与后方接近的物体发生碰撞,并降低此类事故发生的概率,提出了一种基于超声波传感器的汽车开门预警系统。汽车防撞预警系统作为高级驾驶辅助系统的重要组成部分,其测距精度直接关系到系统预警时间的安全裕度,影响车辆与行人安全。基于相关数据统计,根据城市道路行驶安全速度的相关规定建立数学模型;利用超声波测距原理,将车辆左后方接近的物体的距离进行实时的显示,并与设定的可接近最大距离进行对比,超过阈值系统报警。通过STM32单片机控制系统的设计,利用超声波的特点和优势,将超声波测距系统与单片机结合起来,采用软、硬件结合的方法实现防撞预警功能。系统具有成本低、精度高、探测范围广、可移植性强、性价比高的优点,具有良好的市场前景以及较大的发展空间。

引言

近年来经济的快速发展,拥有汽车保有量急剧上升,车辆交通安全的隐患系数随之上升,其中小轿车驻停时乘员开门发生碰撞的事故也越来越频繁,车上乘员缺乏安全意识,下车时很少观察后方来车的情况,同时车辆自身在左后方就存在盲区,因此车辆左侧乘员开门下车时很容易与后方来车发生碰撞事故。为了防止轿车乘客下车开门时与后方接近的物体发生碰撞,并降低此类事故发生的概率,设计开发一种基于超声波测距传感器阵列的汽车开防撞预警系统具有很高的实用意义。超声波测距是一种典型的非接触测量方式,超声波在气体、液体及固体中以不同速度传播,其定向性好、能量集中、传输过程中衰减较小、反射能力强,并且超声波测距系统结构简单、电路易实现,在工业自动控制、建筑工程测量等领域应用广泛。

2 研究现状

目前,国内多个研究机构和课题组已经开始设计相关汽车开门防撞预警系统,其中研究较多的技术主要为三类:基于超声波传感器、基于计算机视觉和基于雷达技术。

基于超声波传感器

超声波测距的基本原理是利用超声波传感器接发信号间相位差与传感器的正比关系,实现动态距离检测。但由于单一的超声波传感器在声速上存在延迟,以及测量时间的误差,导致系统精度低。针对单一超声波传感器导致的声速误差以及测量时间的误差,温宗周[1]等人设计的高精度超声波测距系统中提出,声速误差可通过标准挡板进行排除,而测量时间误差可以通过调整滤波电路放大倍数、增大超声波模块驱动电压进行改进,可将系统误差控制在0.5%以内。由路宜明[2]等人设计的相控阵高精度测距系统中,通过多个独立的超声波传感器模块组成的系统,大大提高了测距模块的设计效率,降低损耗,至此关于超声波传感器测距的系统误差基本得到解决。冷强等人提出的,为解决超声波起振延时问题,而采用双颊相位差法与渡越时间法相结合的方案,有效解决了延时问题,提高了超声波测距精度,但使得频率选取具有一定限制,导致测距范围有限。因此需要结合渡越时间法先测量出一个大致范围,再结合相位差法在该距离基础上提高测量精度[3]。后通过研究,有采用交叉相关联技术与超声波接发信号相融合的方法测量声波传播时间以提高分辨率[4],采用正弦发生器检测超声波相移,排除相移影响因素从而进一步提高分辨率[5]

基于计算机视觉

采用计算机技术,通过图像环境的识别技术,能够高效的描述周围事物的景象和完整性,主要包括目标识别技术和目标测距技术[6]。汽车开门预警系统通过摄像头采集道路信息,并对输入图像进行处理和分析,以此达到识别车辆前方障碍物的目的。运用图像处理[7]为主要处理方法,将摄像头拍摄的彩色图像经过灰度化、滤波、感兴趣区域选择、二值化、边缘检测和二值图像处理[8]等操作变成所需要的图像信息,并从中框选出目标障碍物,在显示器上显示。在胡泽军[9]对单目视觉的前向车辆测距方法研究中,就是通过基于视觉的目标检测算法,对所得图像进行深度的分析,提高了检测效率和准确率。目标识别技术作为主要方法,能给系统的检测和决策提供分析和参考。由于道路交通存在的复杂性和多变性,需要对目标进行高准确度的判断和分析,通过实时的识别提高决策的准确和严谨。2017年王绵沼[10]等人通过机器学习简历适应于交通道路场景的行人检测模型,利用车载摄像头对盲区的行人进行识别,估计行人的危险程度,利用文语转换技术给予响应,并使用超声波传感器等作为辅助,设计出基于计算机视觉的车辆盲区系统。后王璐[11]利用计算机视觉对在车外异常行为的研究,通过计算机视觉实施、精确地计算自身车辆和周围车辆以及行人的距离,采用安全距离指标,进一步肯定了计算机视觉在距离警示系统中的有效作用。

基于雷达技术

2.4.1 多普勒雷达技术

多普勒雷达的工作原理可表述如下:当雷达发射一固定频率的脉冲波对空扫描时,如遇到活动目标,回波的频率与发射波的频率出现频率差,根据多普勒频率的大小,可测出目标对雷达的径向相对运动速度[12];根据发射脉冲和接收的时间差,可以测出目标的距离。同时用频率过滤方法检测目标的多普勒频率谱线,滤除干扰杂波的谱线,可使雷达从强杂波中分辨出目标信号[13]。姚国国[14]通过对脉冲多普勒雷达高重频测距的原理和算法,通过对各发射链路、接收链路、采样预处理模块的详细分析,证实了高重频脉冲多普勒测距技术的可行性。由刘嘉祺所设计的系统通过多普勒雷达对车辆后方的固定区域内的移动目标进行探测,采用雷达中频信号处理模块对前端返回的中频信号进行处理,并通过恒虚警检测算法根据噪声强度实时调整识别门限,使其保持恒定的目标探测概率[15]。后为了证实多普勒雷达测距的实时距离测量的可行性,贾立山[16]等人使用多线程技术,实现了距离测量和灯光照度测量的同步进行,并且测量误差低于5mm[17],实现了实时性和精度的统一。

2.4.2 微波雷达技术

微波是波长很短的无线电波,微波的方向性很好,速度等于光速。微波测距就是将微波发射器和微波接收器架设在相距为d的位置,当发射器发出移动功率的微波信号,该微波信号到接收器将有一部分功率损耗,微波接收天线接收到的微波功率大小即可换算出待测面和微波发射器的距离h,从而实现了微波测距[18]。其中调频连续波测距系统[19]作为微波测距的一大代表方法,通过对主要参数f0、TM、Delta;FM进行分析,对固定误差及数字测评误差进行了分析。在成先敏[20]等人对微波测距方案的设计与实现中,通过傅里叶变换对中频回波信号进行频谱分析,并通过加窗函数和比值法对频谱进行矫正,实现了低成本高精度的测距方法。

3 结论

纵观汽车开门预警系统的发展历史,其根本的发展其实是测距方法的改变。由最初的仅通过摄像头的成像来显示距离,后因计算机技术的发展演变为基于计算机视觉的测距方法,大大提高了测距的效率和准确率。但由于成像技术无法对实时变化的环境及时作出反应,因此在现今家用汽车中,仍旧以超声波测距和雷达测距作为主要的两种测距方法,基于其高精度低成本的优点,同时对道路的情况具有更强的包容性。但是目前仍旧存在可以突破的地方,例如如何提高计算机视觉为基础的预警系统的精度和实时性,以及对其他测距方法在家用汽车上的探索。目前汽车预警系统作为智能汽车安全辅助驾驶技术的重要组成部分,其作用就是减少因人为疏忽所导致的交通事故的发生,相信在不久的将来,这项技术将被广泛应用在家用汽车上。

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