關(guān)于電動車智能限速系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的研究

蔡慧敏　劉巖愷

摘 要：本文以電動車智能化設(shè)計為背景，首先分析了現(xiàn)在電動車出行的優(yōu)缺點(diǎn)，之后提出了利用攝像頭和紅外線、超聲波、角速度等傳感器，通過智能檢測周圍環(huán)境來避免或減輕危險的方法。在具體實(shí)現(xiàn)上為利用stm芯片控制，結(jié)合傳感器庫函數(shù)、腐蝕算法、圖像轉(zhuǎn)碼等。

關(guān)鍵詞：智能電動車 自動限速 傳感器 腐蝕算法 圖像顏色分析

中圖分類號：U495 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1674-098X（2017）11（b）-0001-02

當(dāng)今中國電動車的發(fā)展正面臨著前所未有的機(jī)遇。電動車是互聯(lián)網(wǎng)+時代當(dāng)中最具前景、能最快催生跨行業(yè)融合效應(yīng)的領(lǐng)域。電動車的智能化發(fā)展與分布式清潔能源、物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)多角度交集，它正以強(qiáng)大的力量推動汽車產(chǎn)業(yè)進(jìn)行一次影響深遠(yuǎn)的結(jié)構(gòu)升級。

電動車這種出行方式綠色、低碳、環(huán)保，且因其體積較小的特點(diǎn)在出行上比汽車更加靈活，電動車不像汽車一樣在行車上有諸多限制，它屬于非機(jī)動車輛，出行省力便捷。但是電動車的安全問題鮮有人關(guān)注，如今的電動車有很多安全隱患。首先，現(xiàn)在的電動車大多是利用車把的旋轉(zhuǎn)開關(guān)控制，一旦誤操作就很有可能造成速度瞬間加快引起危險。其次，當(dāng)用戶因注意力不集中時會有撞到前方障礙物的風(fēng)險，可能會造成嚴(yán)重危險，甚至可能引起連環(huán)車禍。

1 主要思想

本設(shè)計采用stm32f103zet6作為開發(fā)板，stm32系列的芯片專為高效率、低能耗、低成本的嵌入式系統(tǒng)設(shè)計。它內(nèi)置32K～128K的閃存，性能非常強(qiáng)大。攝像頭采用的是OV7670圖像傳感器，其體積很小，可以方便安裝在電動車的任何位置。OV7670通過SCCB總線控制，可以完全控制圖像質(zhì)量、輸出格式、傳輸方式、亮度、飽和度、黑白平衡等各項(xiàng)參數(shù)，可以得到穩(wěn)定而又非常清晰的彩色圖像[1]。

限速模塊主要通過圖像和周圍障礙物的距離兩種方式判定限速程度。本設(shè)計采用紅外線、超聲波、角速度傳感器感知距離情況，利用攝像頭采集周圍的圖像數(shù)據(jù)，再發(fā)送給stm32分析圖像內(nèi)容，結(jié)合分布在車身周圍的傳感器所提取的周圍環(huán)境信息綜合分析周圍狀況[2]。一方面給電動車一個合適的速度上限；另一方面在前方出現(xiàn)障礙物而車主沒有反應(yīng)時利用蜂鳴器提醒，多次提醒無效時取消動力供應(yīng)，大大提高避免事故的可能性，并可以降低碰撞傷害。同時，本設(shè)計的所有功能都可以人為干預(yù)取消，留下根據(jù)實(shí)際情況靈活調(diào)整的空間。

2 紅外線、超聲波、角速度傳感器感知部分

電動車前方和左右兩側(cè)安裝了傳感器輔助。為了節(jié)約能量，在地形較為簡單，沒有特殊天氣，周圍均沒有障礙物時不完全開啟攝像頭圖像分析，攝像機(jī)將長時間休眠與短時間工作交替進(jìn)行，來檢測雪、霧等極端天氣[3]。只有當(dāng)傳感器發(fā)現(xiàn)周圍有較多障礙物，例如：在市場中，或在有很多車的路上時才利用攝像頭模塊做輔助。超聲波和紅外傳感器的感知能耗較低，只需要做簡單的模數(shù)轉(zhuǎn)換即可分析得到的信息，省去了控制芯片一幀一幀讀取攝像頭信息并分析時間和能量，可以更靈活多變地監(jiān)控周圍的環(huán)境。在具體測量時利用IO口的TRIG觸發(fā)測距，即每遇到一個上升沿就獲得一次距離數(shù)據(jù)，上升沿持續(xù)的時間就是超聲波從發(fā)射到返回的時間。

除了利用攝像頭和距離感知傳感器獲得周圍的環(huán)境復(fù)雜狀況外，本設(shè)計還使用了角速度傳感器用于彎道的檢測。一旦檢測到車輛進(jìn)入彎道，會根據(jù)彎道角度限制最大速度，防止因速度過快造成的車輛彎道翻倒。

3 利用圖像識別分析環(huán)境情況

當(dāng)周圍環(huán)境較為復(fù)雜時，僅通過傳感器已經(jīng)無法全面地采集周圍環(huán)境數(shù)據(jù)，分析環(huán)境狀況，給出合理的速度上限了，此時攝像頭的輔助就顯得極為重要[4]。比如：在雨天、雪天、霧天等極端天氣下，雖然周圍暫時沒有檢測到車輛靠近，行車依然不宜過快，因此，圖像分析是不可或缺的。

對于攝像頭采集到的圖片濾波之后在顏色和邊緣識別上的分析，采用如下方法。

3.1 物體邊緣的識別過程

識別物體邊緣時首先遍歷圖像在屏幕中找到一個符合要求的點(diǎn)，然后以此點(diǎn)為中心向外進(jìn)行迭代尋找新的腐蝕中心。該算法從該點(diǎn)開始向周圍上下左右4個方向讀點(diǎn)，然后分析所讀點(diǎn)的參數(shù)，如果符合要求則向外繼續(xù)讀點(diǎn)，直到4個方向的運(yùn)算全部結(jié)束。通過識別物體的邊緣，結(jié)合顏色識別的輔助，即可分析周圍的環(huán)境狀況并辨認(rèn)出城市道路、郊區(qū)、市場等一些典型場景[5]，再按照事先預(yù)設(shè)（也可以由用戶自行調(diào)整）的值限定速度。

利用這種方法可以方便尋找到物體的邊緣，當(dāng)物體距離較遠(yuǎn)導(dǎo)致距離傳感器無法正確識別時，攝像頭的輔助可以使系統(tǒng)感知到接近的物體，并對其軌跡預(yù)測，使系統(tǒng)有了預(yù)先判斷[6]。再結(jié)合距離傳感器的輔助就能更加全面感知，保證安全。

3.2 物體顏色識別的過程

除去識別圖片的邊緣，識別顏色也有著重要的意義。識別圖像中的顏色可以輔助邊緣識別辨認(rèn)出物體的類型或者疏密程度。顏色識別可以利用標(biāo)志性的灰色識別城市的道路，從而判斷車主可能行駛在城市中，再結(jié)合四周的紅外線及超聲波傳感器，可判斷車輛的疏密程度。僅依靠邊緣的識別在復(fù)雜的環(huán)境下很難正確分析周圍的情況，結(jié)合同一物體顏色常常是同一色系的方法可以更準(zhǔn)確地分析周圍的情況[7]。

在實(shí)際行駛時采用先將圖像轉(zhuǎn)換為HSL格式的方法。即通過色相、飽和度、明度來表示顏色。這種表示方法的優(yōu)越性在于同一個色系的顏色色相是不變的，只有明度和飽和度會有不同，非常方便識別具體顏色。例如：深紅色的數(shù)值是H/S/L=0/240/61，而淺紅色的數(shù)值是H/S/L=0/240/151。雖然都是紅色，兩者的實(shí)際數(shù)值卻只有S和L不同。由于它在顏色識別上的優(yōu)良表現(xiàn)，它也可以用于識別道路標(biāo)志牌等指引信息。

4 結(jié)語

本文以電動車的智能改造為背景，針對智能限速的功能做了研究。基于紅外線測距技術(shù)，超聲波技術(shù)，電機(jī)控制模塊等相關(guān)技術(shù)，主要研究了利用角速度等傳感器和攝像頭通過智能檢測周圍環(huán)境并把所采集到的環(huán)境數(shù)據(jù)先通過整流轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號再進(jìn)行發(fā)送來避免或減輕危險。結(jié)合stm32中的庫函數(shù)、腐蝕算法、圖像轉(zhuǎn)碼，可全面感知周圍環(huán)境，有效降低了危險發(fā)生的可能性，還可以在危險無法避免時大大減輕傷害。

參考文獻(xiàn)

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[3] 洪文彬，楊慧斌.基于顏色識別的快遞包裹分揀系統(tǒng)[J].機(jī)械工程報：工學(xué)版，2015，40（2）：249-253.

[4] 胡焯源.車輛信息識別系統(tǒng)設(shè)計與實(shí)現(xiàn)[D].福建師范大學(xué)，2015.

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