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        基于MM908E625和Low-G的汽車疲勞駕駛監(jiān)控

        作者: 時間:2013-01-22 來源:網絡 收藏


        硬件系統(tǒng)結構框圖如圖(1)所示:


        圖(1) 硬件系統(tǒng)結構框圖

        2.加速度計LIN 子節(jié)點:
        (1).速度計LIN 子節(jié)點原理圖(2)及加速度測量模塊圖(3):


        圖(2)LIN 子節(jié)點原理圖


        圖(3)測量模塊

        (2).加速度計LIN 子節(jié)點的設計及結構安裝:

        MMA6260Q 為X Y 雙軸向傳感器,為保證獲得較理想的加速度測量,加速度計設計成帶LIN 接口,物理尺寸為5X5X2CM 的測量模塊,直接安裝在油門開度踏板、制動踏板和方向轉軸上。油門開度踏板和制動踏板測量模塊垂直安裝,確保X 軸方向可測量踏板的加速度信號,Y 軸方向測量車輛運行中平均震動信號。方向轉軸測量模塊水平安裝,確保X Y 軸方向可測量方向盤轉向的加速度信號。

        3.傳感器簡介:

        除用于加速度測量的 外,還有以下傳感器。

        節(jié)氣門(油門)開度傳感器:節(jié)氣門由駕駛員操縱,直接反映駕駛員的控制意圖,因此是判斷發(fā)動機工況的重要信號。節(jié)氣門位置傳感器安裝在節(jié)氣門軸的尾端,采用霍爾線性傳感器。經傳感器信號調理板處理后,由LIN 子節(jié)點測量模塊檢測,節(jié)氣門完全關閉時,傳感器輸出電壓等于0V;節(jié)氣門完全打開時,輸出電壓等于5V。當節(jié)氣門不斷開大時,其輸出電壓隨之線形增加。

        發(fā)動機轉速、車速傳感器:采用霍爾脈沖式。經傳感器信號調理板脈沖整形電路處理之后, 由主芯片的輸入捕捉口進行脈沖捕捉。對應發(fā)動機轉速1500rpm-8000rpm 的范圍,接口板輸出對應0V-5V 變化。對應車速60KM/h-180KM/h的范圍,接口板輸出對應0V-5V 變化。

        智能控制(模糊控制器)設計

        汽車駕駛狀態(tài)(疲勞駕駛)監(jiān)控的對象是相當復雜的系統(tǒng)控制問題,是屬于多輸入-多輸出的模糊控制系統(tǒng)范疇。人的駕駛習慣,不同的路況,不同駕駛時段反映到對車輛的操控,會產生相當不同的汽車駕駛狀態(tài)。

        各種對車輛的操控,作為輸入量,表現為節(jié)氣門(油門)開度、制動踏板的位置、發(fā)動機轉速、車速的變化、速度的變化(即加速度),方向盤轉向的角度和角加速度等。車輛在不同的路況下產生的震動作為輸入量,也會影響到傳感器的測量,特別是對加速度傳感器的影響,對震動信號由LIN 子節(jié)點測量模塊按“平均震動信號強度”在信號預處理程序中減弱或消除。作為輸出量,表現為對車輛的駕駛狀態(tài)的優(yōu)劣,分為“好”、“中”、“差”三個等級。在設計控制規(guī)則庫時,把多輸入-多輸出模糊控制結構化為多輸入-單輸出模糊控制結構,然后按單輸入-單輸出模糊控制系統(tǒng)的方法設計,實現多變量控制系統(tǒng)的模糊解耦。

        實驗數據表明,疲勞駕駛階段,反映到汽車駕駛狀態(tài)上,表現為對節(jié)氣門(油門)開度、制動踏板和方向盤轉向的加速度信號的改變比正常駕駛時期的加速度信號的改變在信號的幅值和頻度有明顯的不同。本課題采用FreeScale 的系列雙軸向加速度傳感器MMA6260Q,對所需的加速度信號能準確地、實時地采集,作為模糊控制器的輸入變量的一個重要參數。

        本研究課題早期對疲勞駕駛的研究主要通過測量油門開度、制動踏板位置和發(fā)動機轉速、車速的變化等參數,這些參數間接地、滯后地反映駕駛狀態(tài)的變化,這些參數可作為模糊控制器在各種不同駕駛狀態(tài)的限定條件,結合加速度的測量,建立模糊控制規(guī)則。

        對應于油門開度、制動踏板位置和方向盤轉向軸三種類型的變量建立三套模糊控制器模型,以下以油門開度作為變量說明模糊控制器的設計。

        1.糊化過程:

        設油門開度模糊控制的輸入量分別為油門開度s,發(fā)動機轉速n、車速v 和油門開度加速度a。將加速度劃分成“負大NB”、“負小NS”、“零ZE”、“正小PS”、“正大PB”五個等級(即五個模糊子集)??刂破鞯妮敵鰹閷囕v的駕駛狀態(tài)的優(yōu)劣(以H 表示),分為“好GOOD”、“中MIDDLE”、“差BAD”三個等級。為了實現模糊化,確定油門開度加速度a 模糊子集的隸屬度函數如下圖(4)所示。為了按照一定的語言規(guī)則進行模糊推理,確定輸出量即反映駕駛狀態(tài)的優(yōu)劣的隸屬度函數如下圖(5)所示。


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