基于传感器融合的车载健康监测综述

李新 邵开丽 靳宗信

摘 要：车载健康监测系统基于多传感器技术将采集的数据进行融合，充分利用多传感器数据间的冗余和互补特性，综合优化并得出准确的车内环境信息和驾驶人的身体健康状况，该系统在未来智能汽车发展中将得到更广泛的普及和应用。文中首先描述了车载健康监测系统的概念、多传感器信息融合的类型及其发展历程，然后进一步分析了车载健康监测系统中采用多传感器融合技术实时监测车内的温湿度、有害气体浓度以及驾驶人的脉搏、血压、酒精浓度等参数，以便驾驶人及时、动态、全面地掌握行车时自身的健康状况，为智能健康监测和人工智能汽车的研究和发展提供理论支持和参考依据。

关键词：数据融合;智能汽车;车载系统;健康监测;环境监测;传感器

中图分类号：TP39文献标识码：A文章编号：2095-1302（2020）01-00-03

0 引 言

随着人们生活水平的提高，社会生活节奏的加快，饮食不规律、睡眠不足、缺乏锻炼、吸烟酗酒等不良生活方式及环境污染等影响，使得人们的健康状况不容乐观。对于大多数不注意身体健康的人来说，他们很容易忽视室外锻炼，而就医系统和健康监测系统的不完善也导致人们忽视身体健康。车载健康监测系统将多传感器融合与车载系统有机结合，使得各传感器可最大限度发挥自身功能，各尽其责，方便每个驾驶人都能够随时监测自己的健康状态，降低意外发生几率，提高行车安全和自身安全。

基于Android系统上的传感器监测人体健康是目前应用最广泛的方式。通过蓝牙或远端服务器（云服务）与终端关联，并完全开放Android系统，此举将吸引越来越多的用户去使用并进行进一步开发。使用蓝牙或云服务是时代发展的方向，也是极有利于及时预测人体健康状况的方式[1]。市场上可穿戴的新型移动计算机设备使用较为方便，且具有非限制性、非排他性和可互换性特点，能够随时随地为用户提供信息获取、交换和处理服务[2]。从驾驶员的角度分析，在一个拥有庞大汽车保有量的国家，将汽车的车载系统与监测人体的功能技术相结合，驾驶人的安全将进一步得到保障，而这也将引领汽车发展的新时代。展望未来，沃尔沃的首席数字官Atif Rafiq表示，今年沃尔沃将把面向驾驶者的相机添加为车主购车选项的可选配件。相机可以通过观察瞳孔来测定驾驶员的血糖水平。本系统通过测量人体的多个基本特征来监测和判断人体健康状况，弥补了只监测部分数据导致判断误差较大的缺陷。因此，全面监测将会为驾驶人的健康带来更多保障。

多传感器信息融合是一个自动处理多级信息的过程，方便驾驶员获得更为精确的信息。目标结果等价于每个传感器所测的数据之和，可被广泛应用于生活和军事领域[3-5]。但这并非是单一的“加法”，而是将收集到的信息全部显示到界面后的进一步组合，是关联并组合由多个传感器收集的数据后通过一个接口输出多个数据的过程[6]。

1 车载健康监测系统中的多传感器信息融合的类型

多传感器信息融合分为三个类型[7]。

（1）像素层融合（数据层融合）一般采用集中式融合处理过程，在原始测报未经预处理之前进行数据的综合与分析[8]。

（2）特征層融合位于像素层融合和决策层融合之间，其将采集到的数据的运动趋势等特征进行综合分析处理。特征层融合足以将多个数据进行进一步处理并压缩成包，以便无损传输，保证数据的完整性。因此，融合结果可以使决策分析所需的特征信息最大化[9]。特征层融合分为分布式或集中式两种，又可分为两大类，即目标状态融合与目标特性融合[10]。

（3）决策层融合由不同类型传感器获得的数据进行组合以观察和分析相同的目标，并且每个传感器在本地执行基本处理操作，然后执行决策层融合判断指令，最终获得推断结果[11]。

多源数据融合流程如图1所示。

2 车载健康监测系统的概念

目前车载系统普及程度越来越高，通过用户对车载交互系统的功能进行评价[12]，实现实时融合多种类型的传感器信息、提高智能车载系统可用性、对融合目标所处状态进行评估和实时在线分析做出响应;实现对驾驶人心率、血压、驾驶时间、是否过量吸烟饮酒及车内环境等指标的实时监测和健康预警，防止意外情况发生。系统框架如图2所示。

3 车载健康监测系统的发展历程

最初车辆系统以电话为原型进行开发，但是当雪佛兰首款配备无线电的汽车组装完成后，越来越多的汽车开始组装汽车收音机，并得到了制造商的支持。随着时间的推移，车载收音机已成为汽车标配，系统的主流在于娱乐交互性[13]和实用性[14]。

随着人们对生活方式的要求不断提高，车与外部的连结也被提上日程。车用环境无线存取技术（WAVE）/专用短距通信（DSRC）技术备受重视，在延伸出车与车（V2V）、车与设施（V2I）、车与人（V2P）的同时更提升了行车安全、效能与残障辅助（Handicap Assistance）功能，方便运用无线宽带多样性应用服务。随着阿里的“斑马智行”，百度的carlife，Apollo（阿波罗），腾讯的“AI IN CAR车载系统”的深入发展和普及，健康车载系统将结合BAT三大巨头引领“智能汽车”行业高速发展。

4 车载健康监测系统中的车内环境监测

当汽车暴露在室外时，自然界的环境会对车内环境造成一定影响，尤其是温度因素。另外，驾驶人也受部分环境因素的直接影响，例如汽车在发动时，汽车尾气会从缝隙中进入车内，再加上在车内抽烟释放的有毒物质，由于汽车的密封性，使得有害气体不断累积，将对汽车内人员身体造成较大损害。本系统在汽车内部的传感器节点部署如图3所示。

汽车暴露在室外时，外界因素会对汽车内部环境造成很大影响，如光照、温度、湿度等，尤其在夏天太阳的暴晒下，驾驶舱内的温度不断上升，将对驾驶人的心情造成极大影响。此系统中的车载温度传感器通常由热敏电阻材料制成，安装在仪表板下方通过空气管连接到空调管道，将空气通过车内温度传感器转换为可用的输出信号，由中央控制系统发送信号以调节汽车内部的温度。目前大多通过外界求助或监测温度等方式避免因汽车车内温度过高导致幼童死亡事件的发生[15-20]，但对于车内的湿度来说，由于相对湿度是温度的函数，只有温度确定时，才能讨论湿度的变化趋势（温度每变化0.1 ℃，就将产生0.5%RH的湿度变化（误差）），因此要控制湿度，首先需要控制温度，因此使用集成温度和湿度感应的传感器。

当驾驶人看到或听到一些信息导致身体素质急速下降时，血压脉搏传感器检测到的脉搏和血压变化信息将转换为可用的输出信号发送至相关方。如果驾驶人在驾驶中突发状况，脉搏和血压将在一定范围内波动，系统将根据后台的融合数据做出指令，提醒驾驶人或车上其他乘客及时做出反应，防止灾害的发生。

使用酒精浓度传感器以避免因酒驾或醉驾导致事故发生。车载系统采用TG S2620传感器，该传感器对乙醇、有机溶剂灵敏度较高，同时还具有体积小、功耗低等优点。检查酒后驾驶的常规方法分为两种：一种是确定驾驶员呼出气体中的酒精含量;另一种则是基于传感器的电导率来判定。经传感器检测到的数据通过软件系统进行补偿和比较后，判断接收的数据是否达到阈值并决定是否启动汽车[21-22]。

采用烟雾浓度传感器来检测汽车内的空气污染物，主要包括化学污染物如一氧化碳、二氧化碳和二氧化硫，以及香烟点燃时产生的数千种化学物质[23]。污染物以气态和气溶胶状态存在于空气中。监测车内环境中的有害气体浓度，在中控系统中处理数据并以直观方式显示和建议驾驶人之后的动作，包括车内易燃物着火时提醒驾驶人及时采取对应措施[24]。在恒温（25.0±1.0）℃、恒湿（50%±10%）情况下各气体的指标见表1所列，挥发性污染物浓度阈值见表2所列。

5 车载健康监测系统的前景

系统中的车载网络主要基于汽车移动互联网、无线通信和数据交换三个方面，可实现智能控制集成[25]。纵观国内外汽车网络的发展，发现汽车网络的核心焦点在于“用户体验”。针对这一现状，多传感器融合的智能车载健康系统可以告知驾驶员当前的身体状况和车内环境，并提醒驾驶员采取有效措施，防止因突发疾病、过度饮酒或车内环境恶化导致人员伤亡和财产损失，为驾驶员提供安全有效的旅行保护。

6 结 语

随着智能汽车科技的发展和普及，汽车的性能越来越强大，但科技最终的目的是服务于人，而非汽车，因此智能车载监测系统通过收集、融合和分析车内各传感器节点的数据，发送相关指令以改善驾驶人的行车状况，以直观地让人在驾驶过程中拥有健康感和体验感。目前多传感器数据融合技术的发展以及装载有智能车载监测系统的智能车辆正在一步一步走向完善，未来将更好地服务于人，服务于社会，其开发前景将更加可观。

参 考 文 献

[1]石恒辉.基于蓝牙可穿戴设备在Android系统的实现[D].西安：西安电子科技大学，2015.

[2]张孝强，王伟.智能可穿戴技术在军事医学领域的应用[J].医疗卫生装备，2019，40（5）：90-95.

[3] WALTZ E，LILNAS J. Multisensor data fusion [M]. Boston： Artech House，1990.

[4] HALLD L，LLINAS J. An introduction to multisensor datafusion [J]. ProcIEEE，1997，85（1） ：6-23.

[5] VARSHNEYP K. Multisensor data fusion [J]. J EclecCommuEng，1997，9（6）：245-253.

[6]戴晨鋮.多传感器信息融合综述[J].科技视界，2012（26）：242-243.

[7]潘泉，于昕，程咏梅，等.信息融合理论的基本方法与进展[J].自动化学报，2003，29（4）：599-615.

[8]王俊娜，雷静.多传感器信息融合及其应用综述[J].信息记录材料，2016，17（5）：78-79.

[9]王耀南，李树涛.多传感器信息融合及其应用综述[J].控制与决策，2001（5）：518-522.

[10]李娟，李甦，李斯娜，等.多传感器数据融合技术综述[J].云南大学学报（自然科学版），2008，30（S2）：241-246.

[11]崔硕，姜洪亮，戎辉，等.多传感器信息融合技术综述[J].汽车电器，2018（9）：41-43.

[12]吴昊宇，郭钢，唐秋阳，等.基于用户偏好对比的智能车载交互质量评价方法[J].包装工程，2019，40（6）：245-250.

[13]彭玉元，鲁家亮.基于车联网的车载信息娱乐系统交互设计研究[J].电子世界，2018（20）：136-137.

[14]佚名.汽车智能化全面发力：手机应用融入车载系统[J].上海信息化，2014（6）：90.

[15]王维佳.基于单片机的温度控制系统设计[J].电子技术与软件工程，2018（23）：244.

[16]王婧，魏欣欣，金宇.基于单片机的车辆生命监控报警系统研究[J].科技创新与应用，2018（22）：69-70.

[17]马芳武，宋伟，赵福全.一种防止小孩被遗留在车内的自动提醒装置：CN202573985U [P]. 2012-12-05.

[18]曾建国.一种车内儿童检测报警装置：CN203819125U [P].2014-09-10.

[19]韩一涛.一种用于汽车内的儿童安全装置：CN204895288U [P].2015-12-23.

[20]肖利丹，梁法库，任晓辉，等.汽车内温度安全检测的自动调控装置设计[J].高师理科学刊，2019，39（3）：42-44.

[21]罗春林，崔浩，舒朝君，等.基于三次样条插值的智能汽车酒驾测控系统设计[J].现代电子技术，2019，42（10）：161-165.

[22]孙艺哲，陈增瑞，靳鸿，等.多传感器智能信息融合的防醉驾系统设计[J].自动化与仪表，2019，34（2）：95-98.

[23]彭建英，刘雨丽，郭杰荣.一款单片机智能烟雾报警系统的设计[J].机械工程与自动化，2018（6）：151-152.

[24]姜闻.客车逃生窗实现自动感应和打开的研究和实践[J].科技经济导刊，2017（6）：58.

[25]张琪.我国车联网产业链和商业模式研究[J].汽车工业研究，2015（1）：14-18.