中北大学朔州校区 李晓东 孟 青
基于三轴陀螺仪和倾角传感器设计的汽车智能辅助驾驶仪的设计与实现
中北大学朔州校区 李晓东 孟 青
随着汽车的人均持有量的增加,重大交通事故的发生率也逐年递增。数据显示,酒后驾驶和疲劳驾驶是引发重大交通事故的主要原因。项目设计了一款汽车智能辅助驾驶仪,可以自动检测司机上车前人体酒精含量和开车时的疲劳度。系统选择STC12C5A60S2作为主控芯片,ADXL345作为倾角传感芯片,MQ-3作为酒精检测模块,采用蓝牙无线技术作为辅助驾驶仪发射端和接收端的通信方式,不受方向和障碍物的影响。系统实用性很强,体积小,质量轻,成本低,适合于大批量生产。能够有效降低交通事故的发生率,为我们安全行车保驾护航。
蓝牙技术;倾角传感器;酒精传感器
近年来由于驾驶员疲劳驾驶和酒后驾驶而引发交通事故的数量明显增加,这引起了广大国内外学者的高度重视,各种用来检测驾驶员疲劳驾驶的研究都在积极的进行之中。目前总的来说,对疲劳驾驶的研究可以划分为主观和客观两种研究思路,其中主观方面主要有司机自我记录、斯坦福睡眠尺度表(代号SSS)、睡眠习惯调查表以及主观调查表这四种方法。客观研究方法则主要包括心、脑、眼、肌电图、呼吸气流和呼吸效果以及动脉血液氧饱和时的温度测量等。虽然上述方法的检测准确率可以接受,但却都存在以下几个明显的缺陷:(1)不具有实时性,即它们都有一定的超前或滞后性。(2)在空间有限的驾驶室内安装复杂的检测仪器难度比较大。(3)成本高,不能满足广大人民的需求。(4)驾驶员进入驾驶室之前和离开驾驶室之后的精神状态是不同的,导致检测结果会受到较大的影响。
因此,全球的研究人员都希望设计并开发出一种快速的、实时的、价格低廉、有效且可靠的车载疲劳检测系统。
目前被应用的酒精浓度检测方法有“血检”“吹测”、红外检测三种:1)“血检”是抽血后依靠光谱分析进行血液酒精含量检测。从理论上说,最准确的方法应该是这种方法。但在此设计中,要现场抽取血液显然是不现实的且验血需要很长时间。2)“吹测”是依靠电化学原理的呼气式酒精检测仪进行现场呼气测试。这种方法简单,方便。呼吸酒精测试仪只需1分钟左右。3)红外检测是用红外线照射人体,由于人体内酒精含量的多少与红外辐射的吸收情况有着密切的联系,因此通过观察反射回的红外辐射的光谱图形,就可以获知被检测者血液内的酒精含量是否超标,从检测到产生结果只需60秒。但这种方法成本较高,而且目前技术不是很成熟,不宜量产。
通过分析三种传输方式的优缺点和系统的设计要求,选择“吹测”比较合适。
汽车智能辅助驾驶仪具有成本低,体积小,重量轻,使用方便等优点。搭载的ADXL345能够实时检测头部倾角。它不仅能够检测到驾驶员由于疲劳而头部倾角太大导致触发警报,还能提醒那些喜欢交头接耳,不专心开车的“老司机”要注意前方路况,安全驾驶。而且,此驾驶仪会每隔1小时短振动一次,每隔3小时长振动一次,使驾驶员始终头脑清醒。除此之外,此辅助驾驶仪还有酒精检测功能,它的高灵敏度使它只检测驾驶人的酒精含量,而不会检测乘客的酒精含量。如果酒精含量超标将使用继电器自动切断发动机启动电路,使车辆无法启动。
智能辅助驾驶仪主要由单片机STC12C5A60S2,三轴陀螺仪和倾角传感器ADXL345,振动模块,酒精检测模块和蓝牙等模块组成,如图1所示。驾驶人上车戴好后,酒精检测模块一直工作,一旦检测到酒精浓度超过阈值,就通过蓝牙给辅助驾驶仪接收端发送指令,使其断开启动电路,车辆无法启动。且此功能具有最高优先级。在酒精浓度不超设定值时,如果倾角传感器检测到头向任意方向(前后左右)中某一方向连续倾斜3次(每次均有震动及声音提醒),则证明驾驶人为疲劳驾驶(分心驾驶),检测仪通过蓝牙向辅助驾驶仪接收端发送指令,使汽车双闪打开,振动器连续振动,提示驾驶员要就近找安全地点停车,以防发生危险。
图1 智能汽车辅助驾驶仪整体组成框图
辅助驾驶仪发射端主要由扣式电源供电模块、电压转换模块、控制模块、酒精模块、声音模块、蓝牙模块、振动模块组成。供电模块采用两片纽扣式锂电池提供6V的电压。锂电池外形小,成圆形,厚度较薄,携带方便,而且具有寿命长的优点。组成框图如图2所示,原理图如图3所示。
图2 智能汽车辅助驾驶仪发射端框图
图3 智能汽车辅助驾驶仪发射端原理图
辅助驾驶仪接收端主要由电源模块、蓝牙模块、单片机、继电器模块组成。接收端组成框图如图4所示,原理图如图5所示。
图4 智能辅助驾驶仪接收端组成框图
图5 智能辅助驾驶仪接收端原理图
设计采用MQ-3型还原性气体酒精传感器。它的气敏材料是二氧化锡(SnO2)在清洁空气中电导率较低。当MQ-3传感器所处环境中存在酒精蒸汽时,传感器的电导率随空气中酒精气体浓度的增加在加热状态下而迅速增大。酒精浓度传感器可将电导率的变化转换为与该气体浓度相对应的电压输出信号。它对乙醇气体有很高的灵敏度和良好的选择性、快速的响应恢复特性、长期的寿命和可靠的稳定性。其探测浓度范围为0.05~10mg/L酒精,回路电压和加热电压均为5V±0.1。
根据图6可以看出MQ-3气体传感器特性曲线参数对Alcohol酒精气体是最为敏感的,因而采用MQ-3气体传感器是非常合适的。图7所示为酒精检测原理图。
图6 MQ-3灵敏度特性曲线
图7 酒精检测原理图
声音模块选择蜂鸣器做为声源,质量轻,体积小,可以放在后部。可通过编程,使其唱出任何曲子。
图8 蜂鸣器原理图
振动模块选择2个手机的振动电机,安放在左右两侧。振动电机轴上面有一个偏心轮,当电机转动的时候,偏心轮的圆心质点不在电机的转心上,使得电机处于不断的失去平衡状态,由于惯性作用而引起振动。
图9 震动器原理图
图10 ADXL345原理图
ADXL345是一款小而薄的超低功耗3轴加速度计,分辨率高(13位),测量范围达±16g。数字输出数据为16位二进制补码格式,可通过SPI(3线或4线)或I2C数字接口访问。ADXL345非常适合移动设备应用。它可以在倾斜检测应用中测量静态重力加速度,还可以测量运动或冲击导致的动态加速度。其高分辨率(3.9mg/LSB),能够测量不到1.0°的倾斜角度变化。该器件提供多种特殊检测功能。活动和非活动检测功能通过比较任意轴上的加速度与用户设置的阈值来检测有无运动发生,所以这款模块完全符合要求。图10所示是ADXL345原理图。
三轴陀螺仪和倾角传感器模块选择ADXL345,在程序中分别在前后左右四个方向各设置一个阈值,表示头部摆动的正常范围。当角度大于设定阈值时,单片机会使振动器工作,提醒驾驶员要集中注意力。如果同方向超过3次,单片机则通过蓝牙向辅助驾驶仪接收端发出指令,使车辆打开双闪,提醒驾驶员选择就近安全地点停车。
焊接和调试结束后,对本系统进行了测试。测试流程图如图11所示。步骤如下
步骤一:打开发射端和接收端的开关,如果蓝牙指示灯变为连续闪烁则发射端和接收端之间不匹配,执行步骤二;否则执行步骤三;
步骤二:重新开机或者设置特殊密码,防止密码太简单,与其他蓝牙设备误连,直到指示灯变为2闪1灭,则匹配成功,执行步骤三。
步骤三:功能测试。测试员饮酒后呼气,测试系统是否会自动关闭汽车电门,使车辆无法启动。如果成功则执行步骤四;否则执行步骤五;
步骤四:测试员头部在适度的范围内摆动,系统是否会振动,报警且打开双闪,如果是,则系统灵敏度太高,执行步骤五;否则执行步骤六;
步骤五:重新修改程序后执行步骤六;步骤六:调试成功,测试结束。
图11 测试流程图
本设计以MQ-3型还原性气体元件作为酒精传感器,结合ADXL345倾角传感器,振荡及报警电路实现了酒精浓度超标报警和疲劳驾驶报警的功能。经过测试,本智能汽车辅助驾驶仪能够有效防止驾驶员疲劳驾驶和酒后驾驶,是一款电路设计简单、功能完善、工作性能好的产品。该产品在不同需要使用中,可以选择适当的灵敏度进行提醒。例如在对酒精浓度要求较高的场所,可以降低比较器LM393的基准电压,当有轻微酒精浓度升高就能进行报警。另外在其它浓度要求不高的场所,可适当提高基准电压,使灵敏度略为降低。
[1]崔海朋.车载酒精探测控制仪设计[J].今日电子,2009(3):75-77.
[2]潘紫璟.基于LM3914的酒精浓度检测仪的设计[J].中小企业管理与科技下旬刊,2009(11):247-248.
[3]田文杰,刘继承.基于头部位置特征的疲劳驾驶检测仪[J].仪表技术与传感器,2008(5).
[4]王彩红.酒精检测仪的研制[J].科技信息学术研究,2008(29):91-92.
[5]林放.电子酒精检测装置简述[J].科技情报开发与经济,2011,21(2):214-215.
[6]Michael P Hlastala.The alcohol breath test-a review. Applied Psychophysiology and Biofeedback.1998.
[7]Ren wang Li,Ye pan Xiong,Yong jian Wang.Research on Infrared Breath Alcohol Test Based on Differential Absorption.Information Science and Engineering.2009.
[8]David Tin Win.Breath Alcohol Testers-Prevents Road Accidents.AU Journal of Technology.2006.
[9]Anneke Heitmann,Rainer Guttkuhn,Acacia Aguirre etc.Technologies for the Monitoring and Prevention of driver Fatigue.Driver Assessment Training and Vehicle Design.2008.
李晓东(1994—),男,山西朔州人,大学本科,现就读于中北大学电气工程及其自动化专业,主要研究方向为单片机开发,自动控制,嵌入式应用等。