基于DSP和ARM9的汽車縱向碰撞預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)

引言

利用圖像傳感器感知前方道路交通環(huán)境與障礙物位置，實(shí)現(xiàn)安全車距測(cè)量，對(duì)處于碰撞危險(xiǎn)的汽車及時(shí)報(bào)警有利于減少交通事故，提高道路交通安全。由于理論計(jì)算的安全車距首先要以保障安全為前提，經(jīng)常與駕駛員在行駛過(guò)程中認(rèn)可的安全車距有較大的出入，導(dǎo)致駕駛員對(duì)預(yù)警系統(tǒng)的不信任感，不利于系統(tǒng)的推廣使用。同時(shí)，作為安全輔助駕駛系統(tǒng)的處理平臺(tái)，PC機(jī)的體積、成本及功能的冗余性是應(yīng)用在車載系統(tǒng)中難以克服的瓶頸。

本文以圖像方式測(cè)量本車與前車的車距為基礎(chǔ)，建立汽車縱向碰撞預(yù)警模型，解決理論計(jì)算的安全距離與駕駛員認(rèn)可的習(xí)慣距離不相一致的矛盾;考慮嵌入式系統(tǒng)處理的實(shí)時(shí)性與體積小巧性等特點(diǎn)，采用嵌入式方法完成汽車縱向碰撞預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。

1 前方車距的測(cè)量

圖像傳感器固定在車輛前端頂部，攝像頭距地面高度為h。建立空間坐標(biāo)系如下：

世界坐標(biāo)系XYZ與攝像機(jī)坐標(biāo)系xyz。動(dòng)態(tài)的世界坐標(biāo)系統(tǒng)隨車輛一起運(yùn)動(dòng)，以攝像機(jī)鏡頭中心在地面的垂直投影點(diǎn)為原點(diǎn)，地面的垂直線向上為Z軸正向，車身縱軸線方向?yàn)閄軸，正向?yàn)槠嚽斑M(jìn)的反方向;攝像機(jī)坐標(biāo)系統(tǒng)以光軸為z軸，鏡頭中心為坐標(biāo)原點(diǎn)，攝像機(jī)坐標(biāo)xy平面與像平面平行;表征圖像內(nèi)部各點(diǎn)位置的像平面坐標(biāo)系統(tǒng)的u軸、v軸與x軸、y軸平行，原點(diǎn)位于圖像中心，既攝像機(jī)光軸與圖像的交點(diǎn)。所有坐標(biāo)系滿足右手規(guī)則。

通過(guò)圖像傳感器對(duì)前方車輛或障礙物的測(cè)量包括利用單幀圖像的測(cè)距和利用多幀圖像的測(cè)距。研究中考慮攝像機(jī)的安裝位置參數(shù)，攝像機(jī)z坐標(biāo)軸相對(duì)于X軸的夾角稱為掃視角β，攝像機(jī)光軸(z軸)相對(duì)于垂直方向(Z軸)的夾角稱為傾斜角α，如圖1所示。圖中，攝像機(jī)外參數(shù)α，β，h和內(nèi)參數(shù)攝像機(jī)焦距f由嚴(yán)格的攝像機(jī)標(biāo)定獲得，利用車輛的圖像特征和Kalmam濾波原理實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛的識(shí)別，可知車輛底邊P點(diǎn)計(jì)算機(jī)圖像坐標(biāo)。點(diǎn)(u0，v0)是像平面坐標(biāo)原點(diǎn) (O，0);點(diǎn)(u，v)可由P點(diǎn)計(jì)算機(jī)圖像坐標(biāo)(m，n)按照內(nèi)參數(shù)模型公式

獲得。其中，kx，ky，是數(shù)字圖像在x軸與y軸方向的放大系數(shù);Om，On是圖像平面原點(diǎn)的計(jì)算機(jī)圖像坐標(biāo)。根據(jù)透視投影和三角幾何關(guān)系，兩車間距由式(1)計(jì)算得出：

為檢驗(yàn)式(1)的計(jì)算精度，在完成攝像機(jī)標(biāo)定后，拍攝道路的人行橫道線，測(cè)量每一條人行橫道線與攝像機(jī)鏡頭中心的水平距離，與依據(jù)測(cè)距模型計(jì)算的距離進(jìn)行比較，結(jié)果如表1所示。表中，實(shí)測(cè)距離與計(jì)算距離的誤差包括測(cè)量誤差和模型誤差。由表可以看出，誤差在許可范圍內(nèi)，能夠滿足下一步的處理要求。

2 前車行駛狀態(tài)的確定

前車的行駛狀態(tài)影響著汽車縱向碰撞預(yù)警模型的預(yù)警時(shí)刻，前車狀態(tài)的判斷以本車與前車的相對(duì)距離及相對(duì)速度為依據(jù)。根據(jù)圖像序列幀測(cè)得當(dāng)前時(shí)刻與下一時(shí)刻本車與前車的車間距離，并且通過(guò)本車的速度傳感器獲得當(dāng)前時(shí)刻與下一時(shí)刻的瞬時(shí)速度，則有：

式中：L2，L1，L0分別為不同時(shí)刻測(cè)量得到本車與前車的距離(單位：m);vb1，vb2，vq1，vq2分別為本車與前車不同時(shí)刻的速度(單位：m/s);vrel1，vrel2分別為本車與前車不同時(shí)刻的相對(duì)速度;ab，aq分別為該時(shí)刻下本車與前車的減速度(單位：m/s2);△t為間隔時(shí)間(單位：s)。

(1)|vq1，vq2|εv時(shí)，前車處于靜止?fàn)顟B(tài)，εv是測(cè)量允許誤差，由實(shí)驗(yàn)確定取值。

(2)|vq1，vq2|>εv，且|vq1-vq2|εv，且vq1

(3)|vq1，vq2|>εv，且|vq2-vq1|>εv，且vq2

3 基于前車狀態(tài)和安全系數(shù)的縱向碰撞預(yù)警算法

3.1 縱向碰撞預(yù)警模型的建立

汽車縱向碰撞預(yù)警系統(tǒng)在保證行車安全性和保障公路通行能力的同時(shí)，還要維持駕駛員對(duì)系統(tǒng)的信任度，如果預(yù)警系統(tǒng)的預(yù)警安全車距經(jīng)常大于駕駛員自己對(duì)安全車距的判斷時(shí)，由于系統(tǒng)的頻繁報(bào)警可能導(dǎo)致駕駛員忽視系統(tǒng)的報(bào)警信號(hào)或放棄對(duì)系統(tǒng)的使用。本文設(shè)計(jì)的預(yù)警算法利用前車的狀態(tài)確定安全系數(shù)，改善系統(tǒng)的預(yù)警時(shí)機(jī)控制，提高系統(tǒng)預(yù)警的安全性能，增加系統(tǒng)的可信任度。

建立最小安全車距預(yù)警算法如下：

式中：Ld是預(yù)警系統(tǒng)開始報(bào)警時(shí)刻的安全車距;Ls是根據(jù)汽車制動(dòng)理論以及本車與前車不同狀態(tài)時(shí)計(jì)算的最小安全車距;γ是基于前車狀態(tài)的安全系數(shù)權(quán)重。最小安全車距Ls的計(jì)算公式如下：

式中：t為制動(dòng)操作反應(yīng)時(shí)間(單位：s);vs，vq分別為本車、前車制動(dòng)前的初始速度(單位：m/s);vrel為兩車相對(duì)初始速度(單位：m/s-);D0為兩車停止或兩車速度相等時(shí)安全間距，一般取2～5m。

安全系數(shù)γ的取值規(guī)則如下：

前車處于靜止?fàn)顟B(tài)，或者前車勻速行駛且本車的速度快于前車，即aq=0，以本車最大減速度計(jì)算的安全車距比較合理。實(shí)際交通中駕駛員考慮到乘車舒適性而較少用最大減速度操作，在未到最小安全車距之前已經(jīng)采取措施，預(yù)警模型的主要作用是提醒駕駛員疏忽或注意力分散時(shí)的操作狀態(tài)，故安全系數(shù)權(quán)重γ=1。

前車突然減速時(shí)，有三種情形：

(1)兩車減速度相等，滿足公路行車的一般條件，以此種情況計(jì)算的安全車距為基數(shù)，通過(guò)測(cè)算前車的減速度，確定安全系數(shù)權(quán)重γ。

(2)本車減速度小于前車減速度，本車制動(dòng)效能差于前車屬于最危險(xiǎn)情況，但出現(xiàn)的概率不多。

(3)本車減速度大于前車減速度，本車制動(dòng)強(qiáng)度高于前車制動(dòng)強(qiáng)度，或本車制動(dòng)強(qiáng)度隨前車的變化而變化，并且始終高于前車，是公路行車常見的情況。此時(shí)，計(jì)算的安全車距過(guò)小，不適宜作為預(yù)警依據(jù)。

綜上所述，當(dāng)aq=0時(shí)，如上所述γ=1;當(dāng)aq5.0 m/s2時(shí)，本車減速度有能力高于前車減速度，取γ=0.8;當(dāng)5.06.9 m/s2時(shí)，考慮不利條件即本車減速度小于前車的減速度，取γ=1.2。

3.2 試驗(yàn)驗(yàn)證

在結(jié)構(gòu)化道路上選用五菱之光6400C3加長(zhǎng)版微型車作為實(shí)驗(yàn)車輛，利用上述基于前車狀態(tài)和安全系數(shù)的安全車距預(yù)警算法對(duì)車輛跟馳距離的預(yù)警時(shí)刻進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明，系統(tǒng)能夠可靠地給出預(yù)警，并且預(yù)警時(shí)刻的車間距離對(duì)于駕駛員是可接受的。

圖2是前車勻速行駛，本車加速行駛時(shí)的報(bào)警時(shí)刻截圖。此時(shí)，車間距離為24.895 m，兩車相對(duì)速度為5.513m/S;

圖3為前車減速行駛，本車以90 km/h勻速行駛時(shí)的報(bào)警時(shí)刻截圖。此時(shí)，車間距離為45.847m，兩車相對(duì)速度為8.571m/s。

4 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

汽車縱向碰撞系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性要求處理器具有較快的運(yùn)行速度和較強(qiáng)的實(shí)時(shí)調(diào)度能力，研究中選用美國(guó)德州儀器公司(TI)設(shè)計(jì)和出品的利用達(dá)芬奇技術(shù)(Davinci)，基于DSP和ARM9雙核的TMS320DM6446ZWT片上系統(tǒng)(SoC)的評(píng)估板作為系統(tǒng)的硬件平臺(tái)，選用Linux系統(tǒng)作為嵌入式操作系統(tǒng)。

系統(tǒng)首先接收?qǐng)D像傳感器傳送過(guò)來(lái)的圖像，將彩色圖像轉(zhuǎn)化為待處理的灰度圖像，利用中值濾波、Sobel算子邊緣檢測(cè)、自適應(yīng)閾值分割等圖象處理的方法，消除噪聲平滑圖像，經(jīng)過(guò)邊緣檢測(cè)和圖像分割獲得二值化圖像。

在二值化圖像和灰度圖像基礎(chǔ)上對(duì)前方車輛輪廓進(jìn)行識(shí)別，確定前車輪廓尺寸及其底邊位于平面圖像中的位置，根據(jù)汽車縱向碰撞預(yù)警模型實(shí)現(xiàn)跟車距離的計(jì)算和安全車距的預(yù)警。軟件流程圖如圖4所示。

5 結(jié)語(yǔ)

提出了基于前車運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和安全系數(shù)權(quán)重的汽車縱向碰撞預(yù)警算法，保證駕駛安全的同時(shí)確保公路行車的通行能力，計(jì)算報(bào)警距離與駕駛員認(rèn)可的跟馳安全距離相一致，改善了系統(tǒng)的可信任度;嵌入式系統(tǒng)的應(yīng)用有效地減少了系統(tǒng)的體積，有利于系統(tǒng)的應(yīng)用和推廣。