基于区域内多车动态互联的智能行车辅助系统

谭兆一 肖钟毓 周亮 高彦龙

摘 要：文章研究了基于区域内多车动态互联的智能行车辅助系统，该系统属于车联网的一个分支，研究的主要内容是在一定范围内，车辆与车辆之间的动态连接和组网的过程。网络内数据共享，从而达到方便行车、辅助驾驶的目的。系统由WiFi和NRF两种通信手段共同构成，用来在本车周边的一定范围内，与其他车辆建立连接关系，进行数据互通。

关键词：区域车联网；动态互联；行车辅助

车辆的连接，不仅对驾驶员辅助驾驶起到作用，更给现在的无人驾驶提供了更多的解决途径。目前的车联网主要注重解决远距离通信的问题[1]，但芯片总体价格昂贵、技术较为复杂的原因限制了它短时间内的大规模应用和普及。因此我们提出了此系统。由WiFi和NRF两种通信手段共同构成，应用于驾驶员视线受阻的场景。通过给驾驶者提供图像和GPS等信息来辅助驾驶。

1 通信方式的选择

蓝牙通信：蓝牙是一种传输距离近、低功耗，一对一的通信芯片。但以上3个特点都不符合车辆间组网的要求，且蓝牙配对操作需要较长时间，无法满足快速性的要求。综上，蓝牙不适合作为此系统的通信方案。

NRF通信：NRF芯片工作于2.4～2.5 GHz ISM频段，是单片射频收发芯片。它最大的优点是不需要提前建立相关的连接，只要收发方地址一致并处于一个频段，就可以互发数据。因此，可以利用这一点进行一对多的通信并且满足实时性的要求。但NRF的信息安全性较差，数据传输稳定性不高，且數据吞吐量小，只适合传输小数据量的数据而不可传输图像数据。

WiFi通信：WiFi是基于AP站点和STA站点相互连接进行通信的，一个AP站点理论上可连接足够多的STA，在连接上STA后，AP便可与其进行数据交互。WiFi通信方式的优点是数据吞吐量大、安全性稳定性高、传输速度快，且一对多的通信方式有助于组网。但缺点是需要提前连接，不满足实时性要求。

综上，可以看出WiFi通信和NRF通信两种方式的利弊刚好为对立，若结合在一起则可以利弊相抵消，达到很好的组网的效果。

2 系统概述

本系统中的网络是平行网络。即在这个网络下，没有主机和从机之分，所有网络节点都是平行平等的。任何两个网络节点之间都可以直接交换数据而不需要通过主机转发。但限于目前的通信和技术手段，尚不能直接通过一种通信方式构建以上的平行网络。但通过NRF和WiFi的相互配合，可在体验上达到上述的效果。

NRF和WiFi有着不同的任务，NRF用于进行前端通信，传输小数据量的数据，可满足实时性和快速性的要求。当某辆车确定对另外一辆车有连接意向后，再使用WiFi进行深层次的连接，此连接需要耗时进行WiFi接入等工作，但一旦建立连接，便可传输图像等大数据量的信息。

3 系统实现

目前的示意模型是基于stm32f103vet6芯片的。考虑到此型号单片机的资源和处理能力，把发送和接收的任务分到了两个单片机上完成，再配合树莓派板子做图像识别工作。最终每一个单体由3块开发板组成。

板子1集成了摄像头，GPS，NRF及WiFi模块，此板子在个体通信中主要执行数据的发送工作。摄像头拍到的本车视角图像和GPS测量到的本车位置都可以通过这两个通信模块发送出去。此板子上的NRF为发送模式；WiFi为AP热点模式，这样是为了进行一对多通信：表示它可同时连接多个STA模式的WiFi，与之传输数据。这样就可以保证同时有2个及以上的车辆都连接此车辆的WiFi，并获取此车辆的视角信息。

板子2集成了LCD显示屏，NRF和WiFi模块，此板子主要负责接收其他车辆发来的信息，并做分析汇总显示在显示屏上。此块板子上的NRF为接收模式，WiFi为STA站点模式。若使用者有意向连接另一辆车，则使用此板子上的STA模式的WiFi连入目标车辆的AP模式的WiFi站点。

板子3为树莓派，主要依靠于树莓派强大的计算能力以及借助能运行Linux系统的特性，在树莓派上使用opencv做图像识别工作[2]。图像识别工作主要是用来识别本车前方车辆的车牌号，若识别成功，则通过串口将车牌号传输给中间板子。中间板子会查找这个车牌号对应的WiFi热点信息进行连入。这样就可以保证在认为不加干预的条件下始终连接着前车的WiFi获取其视角图像信息。有助于减轻驾驶员频繁选择连接对象的操作，可使这个系统更加方便和实用。

最后设置所有的NRF模块处于同一地址、同一通道，即规定的一个公用频段。可保证一个NRF发送出的数据在通信范围内的所有其他NRF模块都能接收到。

3个板子之间的数据通信借助于串口，串口通信速度较慢但操作简单，很适合于3个板子之间的数据量要求。由于各板子的功能都比较独立，最上面的板子中摄像头的数据直接通过板上的WiFi传出，中间板子WiFi接收到的图像数据直接投向显示屏，所以板间基本不需要进行大量的数据交换，通信的作用只是进行一些板间的工作协调。

4 应用场景

4.1 解决大车遮挡视线问题

大车庞大的车身会完全遮挡其后方的车辆的视线。例如，在红绿灯路口，在其后的轿车则会看不见红绿灯的状态。因而会误判当前信号灯状态，造成闯红灯或是车辆起步延后，以及借道超车等问题。而如果采用此系统进行摄像头交互，就可获取前方大车摄像头视角，从而大大避免类似事件发生，如图1所示。

图1 智能行车辅助系统摄像头交互

4.2 代替弯道路口的凸面反光镜

在山路转弯处或是一些视野不开阔的路口，都安装有反光镜供司机提前观察对向是否有来车。但由于畸变和反光镜本身较小且离驾驶员较远等原因，实际使用效果并不是特别好。此系统代替反光镜的方案是，在需要安装反光镜的地方安装一个只具有发射功能的此系统，所有经过这里的车辆都会优先自动连接上它，然后通过摄像头传回的数据投屏在汽车显示屏上，相当于把反光镜的内容放大清晰地显示在每个车辆的显示屏上。让驾驶者可以更好地观察对面来车情况。

4.3 提供俯视全景停车影像

在停车场每个车位顶部安装俯视摄像头，要停车的车辆连接并拉取停车场正上方的摄像头数据并显示在屏幕上，可以从俯视看到车辆现在的车身状态，更有利于倒车入库侧方停车等操作。虽目前已经有这种技术[3]，但它是通过对车身周围安装的4个或更多摄像头画面内容的拼凑，两者的实现原理不一样。

4.4 查看道路交通状况

利用每个车辆发送来的GPS信息，可获得在通信范围内的车辆的位置信息，并标明在显示屏的地图上。获取到的位置信息可应用于但不限于如下场景：驾驶者可基于位置信息判断对向是否来车，从而决定此时是否可借道超车，与之前利用图像判断达到一样的效果。

5 结语

本系统属于车联网的一个分支，解决的主要问题是在于小范围内的数据通信。它以车载摄像头和GPS为基础，以WiFi和NRF为通信手段，附之以道路旁安装的其他附加部件来完成的区域性汽车信息互联共享的功能。对比目前广域的车联网系统，它技术简单成本低，在普及方面具有一定的优势，但要求是必须在每个车上都安装此系统，才可很好地实现上述效果，可作为车联网普及之路的一个过渡系统。

[参考文献]

[1]任开明，李纪舟，刘玲艳，等.车联网通信技术发展现状及趋势研究[J].通信技术，2015（5）：507-513.

[2]蔡晓宇.基于树莓派开发板的车辆识别系统设计[J].单片机与嵌入式系统应用，2017（4）：73-75，79.

[3]魏利胜，张平改，胡保玲.基于近似估计的汽车全景鱼眼镜头定位研究[J].控制工程，2016（7）：1129-1136.