基于nanoPAN5375的地下停車場語音導(dǎo)航系統(tǒng)

摘要：目前的GPS導(dǎo)航應(yīng)用很成熟，精度也比較高，但在地下停車場等室內(nèi)地方，GPS信號非常微弱，無法對車進(jìn)行導(dǎo)航，同時當(dāng)前的地下停車場沒有很好地智能化。為避免車主盲目尋找車位，方便車主在盡可能短的時間內(nèi)尋找到車位，設(shè)計并制作基于nanoPAN5375的語音導(dǎo)航系統(tǒng)。系統(tǒng)由4個nanoPAN5375模塊、2個CC1101模塊、超聲波模塊與isd1700模塊構(gòu)成。以STM32F103微控制器為核心芯片，使用nanoPAN5375模塊進(jìn)行無線定位，CC1101模塊傳輸超聲波模塊采集到的車位信息，語音模塊isd1700進(jìn)行語音導(dǎo)航，軟件采用三邊質(zhì)心算法和卡爾曼濾波算法。實驗表明，在邊長為6米的等邊三角形內(nèi)，x坐標(biāo)的平均誤差為0.42米，y坐標(biāo)的平均誤差為0.42米；系統(tǒng)在邊長為12米的等邊三角形內(nèi)實現(xiàn)過較為精確的語音導(dǎo)航。
關(guān)鍵詞：無線定位；nanoPAN5375模塊；三邊質(zhì)心算法；語音導(dǎo)航

目前的GPS導(dǎo)航應(yīng)用很成熟，精度也比較高，但在地下停車場等室內(nèi)地方，GPS信號非常微弱，無法對車進(jìn)行定位，從而實現(xiàn)導(dǎo)航功能，同時當(dāng)前的地下停車場沒有很好地實現(xiàn)智能化，車主只能盲目地尋找車位。語音作為自然的人機(jī)接口，可以使車載導(dǎo)航系統(tǒng)實現(xiàn)更安全、更人性化的操作。當(dāng)前的地下停車場導(dǎo)航系統(tǒng)大多是以LED屏導(dǎo)航，相比之下，語音導(dǎo)航的效率更高，可方便、及時、準(zhǔn)確、主動地為車主提供語音信息，幫車主節(jié)省停車時間，因此，實現(xiàn)地下停車場的語音導(dǎo)航就顯得十分重要。文中將講述基于nanoPAN的無線定位，從而實現(xiàn)語音導(dǎo)航的引導(dǎo)車載系統(tǒng)。

1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及硬件電路設(shè)計
系統(tǒng)以Cortex—M3系列ARM7芯片STM32F103微控制器為核心，包括nanoPAN5375模塊、CC1101射頻模塊、超聲波模塊、語音模塊isd1700等電路，系統(tǒng)總體方案如圖1所示。

1．1 nanoPAN5735模塊
nanoPAN5375是一款基于2．4 CHzISM頻帶(2．400～2．483 5 GHz)上整合了放大、濾波等組件的RF模塊，它采用了nanotron的寬帶線性凋頻擴(kuò)頻(CSS)全球?qū)＠夹g(shù)，可靈活地提供31．25 kbps～2 Mbps范圍的數(shù)據(jù)傳輸率，抗干擾性、動態(tài)特性非常好，同時提供具有極佳傳輸范圍的可靠數(shù)據(jù)通信。通過采用一個技術(shù)成熟的MAC控制器，可大大降低對微處理器和軟件的要求，輕松地完成高級別系統(tǒng)的設(shè)計。nanoPAN 5375模塊如圖2所示。

2 主要軟件設(shè)計
系統(tǒng)主要包含主機(jī)、固定節(jié)點(diǎn)和車位信息采集3個部分。主機(jī)通過nanoPAN5375模塊測得與3個固定節(jié)點(diǎn)的距離，經(jīng)過三邊質(zhì)心算法確定車的位置，再經(jīng)過卡爾曼算法濾波；通過CC1101模塊接收超聲波模塊采集到的車位信息，控制isd1700模塊播報語音。軟件主要包含nanoPAN 5375的測距、三邊質(zhì)心算法、卡爾曼濾波算法、CC1101模塊的信息接收、語音播報等功能。固定節(jié)點(diǎn)部分的nanoPAN5375模塊處于等待接收的狀態(tài)，接收到測距信息時，反饋回主機(jī)。車位信息采集是通過控制超聲波模塊測距，判斷車位是否是空車位，通過CC1101模塊發(fā)送到主機(jī)。
如圖3所示，三邊質(zhì)心算法主要實現(xiàn)確定主機(jī)的位置，系統(tǒng)通過測量主機(jī)到3個固定節(jié)點(diǎn)的距離，計算相交圓的公共區(qū)域的質(zhì)心來提高對主機(jī)位置估算的精度[1．3，5]。

設(shè)未知節(jié)點(diǎn)D坐標(biāo)(x，y)，已知A，B，C 3個點(diǎn)坐標(biāo)分別為(x1，y1)，(x2，y2)，(x3，y3)，它們到D的距離分別為d1，d2，d3。
則可得如下方程組：
根據(jù)式(1)、(2)、(3)可解出圓A與圓C的交點(diǎn)(xac1，yac1)，(xac2，yac2)，圓B與圓C的交點(diǎn)(xbc1，ybc1)，(xbc2，ybc2)，圓A與圓B的交點(diǎn)(xab1，yab1)，(xab2，yab2)。

通過將圓A與圓C的交點(diǎn)(xac1，yac1)，(xac2，yac2)代入式(x-x2)2+(y-y2)2，判斷大小可找出2點(diǎn)距圓B的圓心較近的點(diǎn)，假設(shè)為(xac 1，yac1)。同理可找出圓B，圓C交點(diǎn)巾距圓A較近的點(diǎn)，設(shè)為(xbc1，ybc1)，圓A，圓B交點(diǎn)中距圓C的圓心較近的點(diǎn)設(shè)為(xbc1，ybc1)。
依據(jù)質(zhì)心思想估算未知節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)為

根據(jù)以上算法求出主機(jī)的位置之后，再利用卡爾曼濾波的推測值來校正主機(jī)的測試值，提高系統(tǒng)精度。
卡爾曼濾波是一種高效率的遞歸濾波器(自回歸濾波器)，它能夠從一系列的不完全及包含噪聲的測量中，估計動態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)。目標(biāo)的位置、速度、加速度的測量值往往在任何時候都有噪聲?？柭鼮V波利用目標(biāo)的動態(tài)信息，設(shè)法去掉噪聲的影響，得到一個關(guān)于目標(biāo)位置的好的估計。這個估計可以是對當(dāng)前目標(biāo)位置的估計，也可以是對于將來位置的估計(預(yù)測)，也可以是對過去位置的估計(插值或平滑)。

3 系統(tǒng)測試與測試結(jié)果
系統(tǒng)測試節(jié)點(diǎn)和主機(jī)的分布示意圖如圖4所示。將3個節(jié)點(diǎn)固定在邊長為12 m的等邊三角形的3個頂點(diǎn)上，當(dāng)超聲波模塊檢測到空車位時，主機(jī)選擇最近的空車位進(jìn)行導(dǎo)航，當(dāng)前方5m處有交叉路口時，提示車主“向左轉(zhuǎn)”或“向右轉(zhuǎn)”，將人準(zhǔn)確地導(dǎo)航至目標(biāo)地址。在邊長為6 m的等邊三角形內(nèi)，測量主機(jī)的位置坐標(biāo)，并記錄數(shù)據(jù)如表1所示。

實驗結(jié)果表明，節(jié)點(diǎn)的距離增大時，經(jīng)過三邊質(zhì)心算法和卡爾曼濾波算法，得到非常精確的坐標(biāo)值，主機(jī)與3個節(jié)點(diǎn)在較大范圍測量的距離如表2所示。

4 結(jié)論
本地下停車場語音導(dǎo)航系統(tǒng)以Cortex—M3系列ARM7芯片STM32F103微控制器為核心，包括nanoPAN5375模塊、CC1101模塊、語音模塊isd1700、超聲波模塊等電路，軟件采用三邊質(zhì)心算法和卡爾曼濾波算法。試驗表明，在邊長為6 m的等邊三角形內(nèi)，x坐標(biāo)的平均誤差為0．42 m，最大誤差為0．62 m，y坐標(biāo)的平均誤差為0．42 m，最大誤差為0．74 m；在邊長為70 m的等邊三角形內(nèi)，x坐標(biāo)的誤差為0．33 m，y坐標(biāo)的誤差為0．36 m。由于小汽車的長度均大于4 m，因此上述誤差不影響對車的導(dǎo)航。經(jīng)過測試，該系統(tǒng)能將人較為精確地導(dǎo)航至目標(biāo)位置。