一種基于聲信號的車輛碰撞檢測裝置
英飛凌汽車電子生態(tài)圈
1．2 DSP模塊
DSP模塊是整個系統(tǒng)的核心，完成音頻信號的采集、控制、存儲、處理以及與外界通訊等功能。選用的是TI公司生產(chǎn)的DSP芯片TMS320V-C5509(簡稱VC5509)，它是一款性價比極高的16位定點DSP，具有多個高性能運算單元，系統(tǒng)時鐘為144MHz，指令運算速度高達1OOMMACS，而且提供豐富的片上擴展接口。
VC5509有兩個多通道緩沖串行口(McBSP)，McBSP具有與標準串行接口相同的基本功能，并在標準串行接口的基礎(chǔ)之上對功能進行了擴展。本系統(tǒng)使用的語音采集芯片AIC23就通過McBSP和DSP相連接，其連接示意圖如圖2所示。其中CLKX為發(fā)送時鐘，CLKR為接收時鐘，它們都和AIC23的系統(tǒng)時鐘BCLK相連。FSX和FSR實現(xiàn)發(fā)送和接收的幀同步，對應AIC23的LRCIN和LRCOUT引腳。數(shù)據(jù)發(fā)送引腳DX和數(shù)據(jù)接收引腳DR分別與AIC23的DIN和DOUT相連，完成串行數(shù)據(jù)發(fā)送和接收操作。本文引用地址：http://m.butianyuan.cn/article/197595.htm
VC5509還包含6個可編程的DMA通路，DMA控制器可以無需CPU介入而在內(nèi)部存儲器、外部存儲器和芯片上外設(shè)之間傳輸數(shù)據(jù)，當操作完成之后，DMA控制器可向CPU發(fā)出中斷請求信號。該系統(tǒng)使用了一個DMA通道0，從數(shù)據(jù)采集模塊讀入數(shù)據(jù)并寫入外部存儲器的特定位置。當數(shù)據(jù)采集滿了之后，DMA控制器將產(chǎn)生中斷，控制DSP執(zhí)行數(shù)據(jù)處理程序。DMA的使用減少了系統(tǒng)中斷次數(shù)，明顯提高了系統(tǒng)的運行速度。
對于聲音采集模塊采集到的聲音數(shù)據(jù)，由DSP模塊運行檢測軟件對其進行分析，并判斷外部是否發(fā)生了碰撞。DSP模塊還引出一個IO口與報警和通訊模塊相通訊，報警和通訊模塊接收此引腳的信號來判斷是否發(fā)生碰撞以決定是否報警。
1．3 存儲器模塊
VC5509支持統(tǒng)一的編址空間，片上內(nèi)存的總?cè)萘繛?20kB，包括128k×16bit的RAM和32k×16bit的ROM，并可以根據(jù)用戶的需要擴展到最大為8M×16bit的片外內(nèi)存空間。本系統(tǒng)選用的是HY57V64芯片，是一個有4個1M×16bit邏輯陣列的SDRAM芯片。該芯片接收并存儲DSP模塊傳輸過來的聲信號數(shù)據(jù)，當DSP模塊需要處理數(shù)據(jù)時也會從該芯片的特定位置讀出相應的數(shù)據(jù)。
1．4 報警模塊
報警模塊配有GPS和GSM模塊，獲取位置和速度信息并與服務器進行通訊。DSP模塊從報警模塊的GPS模塊獲得車輛的速度和加速度信息并加入聲信號信息進行輔助計算。報警模塊從DSP模塊獲得實時的車輛碰撞信息，一旦檢測到碰撞信號，報警模塊即向服務器報警。
2 軟件和算法設(shè)計
我們設(shè)計的系統(tǒng)軟件是一個運行于DSP之上的程序，控制系統(tǒng)各模塊工作，并完成算法計算。使用TI公司的CCS集成開發(fā)環(huán)境，用C語言和匯編語言進行編程。
該軟件首先進行初始化，對VC5509和AIC23的運行參數(shù)進行配置。對VC5509芯片的鎖相環(huán)配置時，將系統(tǒng)時鐘設(shè)置為144kHz。對McBSP進行配置時，打開VC5509的McBSP0并啟動其進行輸入輸出操作。配置DMA0通道，使其工作于兼容模式并在中斷時停止數(shù)據(jù)的傳輸。配置AIC23的工作模式為DSP模式并使用IIC方式傳輸數(shù)據(jù)。啟動AIC23對聲信號進行32k采樣速率的采樣。
初始化結(jié)束后進行采樣檢測，經(jīng)過采樣檢測，一旦發(fā)現(xiàn)采集到的信號滿足分幀條件，即采集到的聲信號長度足夠1秒時，就執(zhí)行自動聲檢測算法。
自動聲檢測算法讀出數(shù)據(jù)并進行判斷，如果檢測到的是非碰撞事件，則繼續(xù)執(zhí)行采樣檢測以等待處理下一秒數(shù)據(jù)，這時軟件在執(zhí)行空循環(huán)；當自動聲檢測算法檢測到的是碰撞事件，就向通訊模塊傳遞信息，在GPS模塊確認速度和位置信息之后就通過報警模塊報警。此軟件的流程如圖3所示。
軟件流程圖中自動聲檢測算法的設(shè)計是核心部分，下面做重點介紹。由于不同聲波信號的幅頻特性和相頻特性不同，不同聲波信號在各個頻率段的幅值也存在一定的差異。因此，可利用各個頻率成分的能量變化來實現(xiàn)目標識別。
自動聲檢測算法包括聲音信號采集和分幀、特征提取、特征降維、特征分類四部分，其具體實現(xiàn)步驟如下：
(1)采集和分幀。將采集到的信號按每2s分為一幀，幀與幀之間有1s的交疊。對32k采樣率的芯片來說，即每一次只對2s的片段65536個點進行處理，在訓練階段兩個片段之間有1／2重復。這樣得到一組數(shù)據(jù)Datai(1≤i≤65535)。
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