江 穎，李全彬

（江蘇師范大學(xué) 物理與電子工程學(xué)院，江蘇 徐州 221100）

0 引 言

在車(chē)輛行駛過(guò)程中，駕駛員疲勞駕駛、判斷失誤等將大概率造成交通事故。為避免交通事故的發(fā)生，智能汽車(chē)應(yīng)運(yùn)而生[1]。為有效降低交通事故發(fā)生率，本文從智能輔助駕駛技術(shù)出發(fā)，對(duì)智能汽車(chē)的預(yù)警避障技術(shù)進(jìn)行研究，設(shè)計(jì)了基于樹(shù)莓派的智能預(yù)警避障小車(chē)。

在此方面，已有研究人員針對(duì)障礙物檢測(cè)和避障路線規(guī)劃提出了一些方案。車(chē)雨紅[2]將STM32芯片作為主控芯片，建立模糊控制規(guī)則，使小車(chē)能夠精準(zhǔn)躲避不同方向的障礙物。岳俊峰等[3]利用STM32單片機(jī)協(xié)同機(jī)器視覺(jué)模塊OpenCV組成智能小車(chē)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了在靜態(tài)障礙物環(huán)境下小車(chē)對(duì)障礙物的有效識(shí)別與規(guī)避障礙路徑規(guī)劃，但該系統(tǒng)并未對(duì)小車(chē)在動(dòng)態(tài)障礙物環(huán)境下的預(yù)警避障問(wèn)題進(jìn)行研究。吳波濤等[4]以Arduino為核心控制器，實(shí)現(xiàn)了對(duì)小車(chē)的驅(qū)動(dòng)控制、遙控和避障等功能；以樹(shù)莓派為視頻流服務(wù)器，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)視頻圖像傳輸功能。穆元杰等[5]利用樹(shù)莓派設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了果園智能?chē)娝庈?chē)遙控器，該設(shè)計(jì)驗(yàn)證了利用樹(shù)莓派可實(shí)現(xiàn)智能車(chē)前方實(shí)時(shí)圖像的采集和無(wú)線網(wǎng)絡(luò)傳輸。

上述研究對(duì)象一般是針對(duì)障礙物和小車(chē)本身。由于技術(shù)和價(jià)格問(wèn)題，目前無(wú)人駕駛尚未普及[6]，因而在駕駛輔助系統(tǒng)設(shè)計(jì)中應(yīng)當(dāng)將駕駛員考慮在內(nèi)。本設(shè)計(jì)以樹(shù)莓派為核心處理器，通過(guò)人臉識(shí)別功能提取駕駛員年齡和性別，并根據(jù)提取的相關(guān)信息劃分駕駛者類(lèi)別，然后基于模糊邏輯確定不同的安全預(yù)警距離[7]。當(dāng)車(chē)輛與障礙物之間的距離小于安全距離時(shí)，則根據(jù)不同場(chǎng)景選擇相對(duì)合理的預(yù)警避障方案。

1 總體設(shè)計(jì)

本系統(tǒng)以樹(shù)莓派3B+為核心控制器。首先，通過(guò)攝像頭拍攝駕駛員臉部照片，識(shí)別獲取駕駛員年齡和性別；其次，利用紅外避障模塊和超聲波測(cè)距模塊實(shí)時(shí)檢測(cè)小車(chē)周?chē)恼系K物距離；最后，樹(shù)莓派通過(guò)分析實(shí)際采集的駕駛者信息和動(dòng)態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)判斷安全距離，構(gòu)建具有針對(duì)性的預(yù)警避障方案。駕駛員如果未在預(yù)警條件下及時(shí)做出反應(yīng)，或者無(wú)法達(dá)到安全駕駛要求，則系統(tǒng)將緊急制動(dòng)。系統(tǒng)流程設(shè)計(jì)如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)流程設(shè)計(jì)

2 系統(tǒng)硬件電路設(shè)計(jì)

2.1 樹(shù)莓派核心控制模塊

樹(shù)莓派3B+板卡配備1.4 GHz、64位四核Cortex-A53處理器，1 GB RAM，全尺寸HDMI，4個(gè)標(biāo)準(zhǔn)USB端口，CSI攝像頭連接器，DSI顯示連接器，40針GPIO接頭等。系統(tǒng)可通過(guò)軟件編程的方法實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別、預(yù)警避障等功能。

2.2 超聲波測(cè)距模塊

超聲波測(cè)距傳感器具有頻率高、波長(zhǎng)短、繞射小、方向性好、定向傳播等特點(diǎn)。超聲波對(duì)液體、固體的穿透性好，尤其適用于光線穿透性差的固體[8]。本系統(tǒng)采用帶有舵機(jī)云臺(tái)的超聲波測(cè)距傳感器，可以實(shí)現(xiàn)180°障礙物測(cè)距[9]。

2.3 紅外避障模塊

紅外避障模塊具有一對(duì)紅外線發(fā)射與接收管，發(fā)射管發(fā)射一定頻率的紅外線，當(dāng)檢測(cè)方向遇到障礙物時(shí)，紅外線反射回來(lái)后被接收管接收，經(jīng)過(guò)比較器電路處理之后，綠色指示燈亮起，并輸出數(shù)字信號(hào)。正常工作情況下，模塊電壓約為5 V，紅外避障模塊上的紅外接收器遇到障礙物而折回時(shí)，電壓下降[10]約0.1 V。紅外避障傳感器原理如圖2所示。

圖2 紅外避障傳感器原理

2.4 聲光預(yù)警模塊

聲光預(yù)警模塊利用紅外避障傳感器的指示燈及BST-4WD拓展板上的蜂鳴器實(shí)現(xiàn)預(yù)警模式下的聲光報(bào)警。當(dāng)探測(cè)到有障礙物時(shí)，紅外避障探測(cè)器的指示燈亮起；當(dāng)車(chē)輛與障礙物的距離小于安全距離時(shí)，蜂鳴器發(fā)出警報(bào)，提醒駕駛員采取相應(yīng)避障措施。若超過(guò)預(yù)警時(shí)間，駕駛員仍未采取行動(dòng)，系統(tǒng)將緊急制動(dòng)。蜂鳴器電路如圖3所示。

圖3 蜂鳴器電路

3 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

完善的軟件控制系統(tǒng)是智能車(chē)穩(wěn)定運(yùn)行的核心。本系統(tǒng)在Linux環(huán)境下采用Python腳本語(yǔ)言編寫(xiě)代碼。Python是常用的解釋型腳本語(yǔ)言，而C語(yǔ)言是常用的編譯語(yǔ)言，相比而言，Python編程更加快捷。軟件設(shè)計(jì)流程如圖4所示。

3.1 人臉識(shí)別功能設(shè)計(jì)

本系統(tǒng)通過(guò)攝像頭對(duì)駕駛員面部拍照，然后將圖片保存至設(shè)置的文件夾中。樹(shù)莓派采用OpenCV DNN模塊和Dlib庫(kù)實(shí)現(xiàn)人員性別、年齡及圖片中人臉框位置的檢測(cè)，最后將檢測(cè)結(jié)果可視化。人臉識(shí)別效果如圖5所示。

圖4 軟件設(shè)計(jì)流程

圖5 人臉識(shí)別效果

3.2 靜態(tài)和動(dòng)態(tài)環(huán)境下的避障功能設(shè)計(jì)

當(dāng)駕駛員未能在預(yù)警條件下及時(shí)作出反應(yīng)時(shí)，本系統(tǒng)將自主避障，或在達(dá)到危險(xiǎn)距離時(shí)緊急制動(dòng)。在靜態(tài)障礙物環(huán)境下，如小車(chē)遇到墻體且在安全距離內(nèi)則自主避障；當(dāng)小車(chē)被多種障礙物圍繞時(shí)，則會(huì)迅速規(guī)劃出避障路線并及時(shí)避障。在動(dòng)態(tài)障礙物環(huán)境下，如小車(chē)檢測(cè)到有行駛車(chē)輛和行人時(shí)，則會(huì)在安全距離內(nèi)主動(dòng)避障。避障流程如圖6所示。

圖6 避障流程

4 實(shí)驗(yàn)過(guò)程

現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試時(shí)，測(cè)試對(duì)象為一名45歲中年男士。小車(chē)啟動(dòng)后，對(duì)測(cè)試對(duì)象進(jìn)行人臉識(shí)別，認(rèn)為駕駛者是一名48歲男士（檢測(cè)數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)存在一定偏差，但偏差在系統(tǒng)設(shè)置范圍內(nèi)，對(duì)系統(tǒng)影響較?。．?dāng)小車(chē)檢測(cè)到障礙物時(shí)，紅外傳感器指示燈亮起；障礙物距離小于安全反應(yīng)距離時(shí)，蜂鳴器報(bào)警，進(jìn)入預(yù)警模式。測(cè)試小車(chē)遇到4種不同狀態(tài)障礙物時(shí)的結(jié)果如圖7、圖8、圖9、圖10所示。當(dāng)小車(chē)遇到墻體時(shí)，可以在安全距離內(nèi)成功避障；當(dāng)小車(chē)被多種障礙物包圍時(shí)，能夠規(guī)劃出避障路線并成功避障；當(dāng)小車(chē)遇到正在行駛的車(chē)輛和行走的路人時(shí)，可以完成自主避障；當(dāng)小車(chē)即將撞上障礙物時(shí)，小車(chē)將緊急制動(dòng)。

圖7 小車(chē)遇到墻體

圖8 小車(chē)被多種障礙物包圍

圖9 小車(chē)遇到正在行駛的車(chē)輛

圖10 小車(chē)遇到行走的路人

測(cè)試結(jié)果表明，本系統(tǒng)能夠通過(guò)分析實(shí)際采集的駕駛者信息和動(dòng)態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)判斷安全距離，構(gòu)建具有針對(duì)性的預(yù)警、避障方案，且在駕駛員未及時(shí)做出反應(yīng)，或無(wú)法達(dá)到安全駕駛要求時(shí)能自主避障和緊急制動(dòng)。

5 結(jié) 語(yǔ)

智能預(yù)警避障小車(chē)的研究，不僅要考慮外界障礙物和小車(chē)自身因素，還要考慮駕駛員。本文通過(guò)識(shí)別駕駛員年齡和性別，根據(jù)安全距離對(duì)駕駛員進(jìn)行類(lèi)別劃分，結(jié)合環(huán)境檢測(cè)數(shù)據(jù)為不同類(lèi)型的駕駛者提供了相對(duì)合理的預(yù)警避障方案，并且能夠在駕駛員未及時(shí)做出反應(yīng)時(shí)緊急制動(dòng)。本系統(tǒng)選用樹(shù)莓派作為核心控制器，不僅能識(shí)別駕駛員的年齡和性別，利用5G的高速率、低延時(shí)、大容量?jī)?yōu)勢(shì)構(gòu)建系統(tǒng)云端數(shù)據(jù)庫(kù)，還能添加駕駛員駕照信息讀取等功能，對(duì)智能輔助駕駛技術(shù)的研究而言意義重大。

本文采用紅外傳感器和超聲波傳感器檢測(cè)障礙物的狀態(tài)時(shí)，由于紅外傳感器對(duì)黑色物體靈敏度不高，導(dǎo)致障礙物狀態(tài)檢測(cè)時(shí)發(fā)生錯(cuò)誤，影響了小車(chē)預(yù)警避障結(jié)果。未來(lái)，我們將用激光雷達(dá)測(cè)距傳感器檢測(cè)障礙物，以提升小車(chē)在車(chē)速較快情況下的預(yù)警避障功能。