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基于DSP和ARM9的汽車縱向碰撞預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)

發(fā)布時(shí)間:2015-11-3 11:33    發(fā)布者:designapp
關(guān)鍵詞: DSP , ARM9
  引言
  利用圖像傳感器感知前方道路交通環(huán)境與障礙物位置,實(shí)現(xiàn)安全車距測(cè)量,對(duì)處于碰撞危險(xiǎn)的汽車及時(shí)報(bào)警有利于減少交通事故,提高道路交通安全。由于理論計(jì)算的安全車距首先要以保障安全為前提,經(jīng)常與駕駛員在行駛過程中認(rèn)可的安全車距有較大的出入,導(dǎo)致駕駛員對(duì)預(yù)警系統(tǒng)的不信任感,不利于系統(tǒng)的推廣使用。同時(shí),作為安全輔助駕駛系統(tǒng)的處理平臺(tái),PC機(jī)的體積、成本及功能的冗余性是應(yīng)用在車載系統(tǒng)中難以克服的瓶頸。
  本文以圖像方式測(cè)量本車與前車的車距為基礎(chǔ),建立汽車縱向碰撞預(yù)警模型,解決理論計(jì)算的安全距離與駕駛員認(rèn)可的習(xí)慣距離不相一致的矛盾;考慮嵌入式系統(tǒng)處理的實(shí)時(shí)性與體積小巧性等特點(diǎn),采用嵌入式方法完成汽車縱向碰撞預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。
  1 前方車距的測(cè)量
  圖像傳感器固定在車輛前端頂部,攝像頭距地面高度為h。建立空間坐標(biāo)系如下:
  



  世界坐標(biāo)系XYZ與攝像機(jī)坐標(biāo)系xyz。動(dòng)態(tài)的世界坐標(biāo)系統(tǒng)隨車輛一起運(yùn)動(dòng),以攝像機(jī)鏡頭中心在地面的垂直投影點(diǎn)為原點(diǎn),地面的垂直線向上為Z軸正向,車身縱軸線方向?yàn)閄軸,正向?yàn)槠嚽斑M(jìn)的反方向;攝像機(jī)坐標(biāo)系統(tǒng)以光軸為z軸,鏡頭中心為坐標(biāo)原點(diǎn),攝像機(jī)坐標(biāo)xy平面與像平面平行;表征圖像內(nèi)部各點(diǎn)位置的像平面坐標(biāo)系統(tǒng)的u軸、v軸與x軸、y軸平行,原點(diǎn)位于圖像中心,既攝像機(jī)光軸與圖像的交點(diǎn)。所有坐標(biāo)系滿足右手規(guī)則。
  通過圖像傳感器對(duì)前方車輛或障礙物的測(cè)量包括利用單幀圖像的測(cè)距和利用多幀圖像的測(cè)距。研究中考慮攝像機(jī)的安裝位置參數(shù),攝像機(jī)z坐標(biāo)軸相對(duì)于X軸的夾角稱為掃視角β,攝像機(jī)光軸(z軸)相對(duì)于垂直方向(Z軸)的夾角稱為傾斜角α,如圖1所示。圖中,攝像機(jī)外參數(shù)α,β,h和內(nèi)參數(shù)攝像機(jī)焦距f由嚴(yán)格的攝像機(jī)標(biāo)定獲得,利用車輛的圖像特征和Kalmam濾波原理實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛的識(shí)別,可知車輛底邊P點(diǎn)計(jì)算機(jī)圖像坐標(biāo)。點(diǎn)(u0,v0)是像平面坐標(biāo)原點(diǎn) (O,0);點(diǎn)(u,v)可由P點(diǎn)計(jì)算機(jī)圖像坐標(biāo)(m,n)按照內(nèi)參數(shù)模型公式
  


  獲得。其中,kx,ky,是數(shù)字圖像在x軸與y軸方向的放大系數(shù);Om,On是圖像平面原點(diǎn)的計(jì)算機(jī)圖像坐標(biāo)。根據(jù)透視投影和三角幾何關(guān)系,兩車間距由式(1)計(jì)算得出:
  


  為檢驗(yàn)式(1)的計(jì)算精度,在完成攝像機(jī)標(biāo)定后,拍攝道路的人行橫道線,測(cè)量每一條人行橫道線與攝像機(jī)鏡頭中心的水平距離,與依據(jù)測(cè)距模型計(jì)算的距離進(jìn)行比較,結(jié)果如表1所示。表中,實(shí)測(cè)距離與計(jì)算距離的誤差包括測(cè)量誤差和模型誤差。由表可以看出,誤差在許可范圍內(nèi),能夠滿足下一步的處理要求。
  2 前車行駛狀態(tài)的確定
  前車的行駛狀態(tài)影響著汽車縱向碰撞預(yù)警模型的預(yù)警時(shí)刻,前車狀態(tài)的判斷以本車與前車的相對(duì)距離及相對(duì)速度為依據(jù)。根據(jù)圖像序列幀測(cè)得當(dāng)前時(shí)刻與下一時(shí)刻本車與前車的車間距離,并且通過本車的速度傳感器獲得當(dāng)前時(shí)刻與下一時(shí)刻的瞬時(shí)速度,則有:
  


  式中:L2,L1,L0分別為不同時(shí)刻測(cè)量得到本車與前車的距離(單位:m);vb1,vb2,vq1,vq2分別為本車與前車不同時(shí)刻的速度(單位:m/s);vrel1,vrel2分別為本車與前車不同時(shí)刻的相對(duì)速度;ab,aq分別為該時(shí)刻下本車與前車的減速度(單位:m/s2);△t為間隔時(shí)間(單位:s)。
  (1)|vq1,vq2|εv,且|vq1-vq2|εv,且|vq2-vq1|>εv,且vq2



  3 基于前車狀態(tài)和安全系數(shù)的縱向碰撞預(yù)警算法
  3.1 縱向碰撞預(yù)警模型的建立
  汽車縱向碰撞預(yù)警系統(tǒng)在保證行車安全性和保障公路通行能力的同時(shí),還要維持駕駛員對(duì)系統(tǒng)的信任度,如果預(yù)警系統(tǒng)的預(yù)警安全車距經(jīng)常大于駕駛員自己對(duì)安全車距的判斷時(shí),由于系統(tǒng)的頻繁報(bào)警可能導(dǎo)致駕駛員忽視系統(tǒng)的報(bào)警信號(hào)或放棄對(duì)系統(tǒng)的使用。本文設(shè)計(jì)的預(yù)警算法利用前車的狀態(tài)確定安全系數(shù),改善系統(tǒng)的預(yù)警時(shí)機(jī)控制,提高系統(tǒng)預(yù)警的安全性能,增加系統(tǒng)的可信任度。
  建立最小安全車距預(yù)警算法如下:
  


  式中:Ld是預(yù)警系統(tǒng)開始報(bào)警時(shí)刻的安全車距;Ls是根據(jù)汽車制動(dòng)理論以及本車與前車不同狀態(tài)時(shí)計(jì)算的最小安全車距;γ是基于前車狀態(tài)的安全系數(shù)權(quán)重。最小安全車距Ls的計(jì)算公式如下:
  


  式中:t為制動(dòng)操作反應(yīng)時(shí)間(單位:s);vs,vq分別為本車、前車制動(dòng)前的初始速度(單位:m/s);vrel為兩車相對(duì)初始速度(單位:m/s-);D0為兩車停止或兩車速度相等時(shí)安全間距,一般取2~5m。
  安全系數(shù)γ的取值規(guī)則如下:
  


  前車處于靜止?fàn)顟B(tài),或者前車勻速行駛且本車的速度快于前車,即aq=0,以本車最大減速度計(jì)算的安全車距比較合理。實(shí)際交通中駕駛員考慮到乘車舒適性而較少用最大減速度操作,在未到最小安全車距之前已經(jīng)采取措施,預(yù)警模型的主要作用是提醒駕駛員疏忽或注意力分散時(shí)的操作狀態(tài),故安全系數(shù)權(quán)重γ=1。
  前車突然減速時(shí),有三種情形:
  (1)兩車減速度相等,滿足公路行車的一般條件,以此種情況計(jì)算的安全車距為基數(shù),通過測(cè)算前車的減速度,確定安全系數(shù)權(quán)重γ。
  (2)本車減速度小于前車減速度,本車制動(dòng)效能差于前車屬于最危險(xiǎn)情況,但出現(xiàn)的概率不多。
  (3)本車減速度大于前車減速度,本車制動(dòng)強(qiáng)度高于前車制動(dòng)強(qiáng)度,或本車制動(dòng)強(qiáng)度隨前車的變化而變化,并且始終高于前車,是公路行車常見的情況。此時(shí),計(jì)算的安全車距過小,不適宜作為預(yù)警依據(jù)。
  綜上所述,當(dāng)aq=0時(shí),如上所述γ=1;當(dāng)aq


  圖3為前車減速行駛,本車以90 km/h勻速行駛時(shí)的報(bào)警時(shí)刻截圖。此時(shí),車間距離為45.847m,兩車相對(duì)速度為8.571m/s。
  


  4 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
  汽車縱向碰撞系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性要求處理器具有較快的運(yùn)行速度和較強(qiáng)的實(shí)時(shí)調(diào)度能力,研究中選用美國(guó)德州儀器公司(TI)設(shè)計(jì)和出品的利用達(dá)芬奇技術(shù)(Davinci),基于DSPARM9雙核的TMS320DM6446ZWT片上系統(tǒng)(SoC)的評(píng)估板作為系統(tǒng)的硬件平臺(tái),選用Linux系統(tǒng)作為嵌入式操作系統(tǒng)。
  


  系統(tǒng)首先接收?qǐng)D像傳感器傳送過來(lái)的圖像,將彩色圖像轉(zhuǎn)化為待處理的灰度圖像,利用中值濾波、Sobel算子邊緣檢測(cè)、自適應(yīng)閾值分割等圖象處理的方法,消除噪聲平滑圖像,經(jīng)過邊緣檢測(cè)和圖像分割獲得二值化圖像。
  在二值化圖像和灰度圖像基礎(chǔ)上對(duì)前方車輛輪廓進(jìn)行識(shí)別,確定前車輪廓尺寸及其底邊位于平面圖像中的位置,根據(jù)汽車縱向碰撞預(yù)警模型實(shí)現(xiàn)跟車距離的計(jì)算和安全車距的預(yù)警。軟件流程圖如圖4所示。
  5 結(jié)語(yǔ)
  提出了基于前車運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和安全系數(shù)權(quán)重的汽車縱向碰撞預(yù)警算法,保證駕駛安全的同時(shí)確保公路行車的通行能力,計(jì)算報(bào)警距離與駕駛員認(rèn)可的跟馳安全距離相一致,改善了系統(tǒng)的可信任度;嵌入式系統(tǒng)的應(yīng)用有效地減少了系統(tǒng)的體積,有利于系統(tǒng)的應(yīng)用和推廣。
               
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