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        融合AI算法的汽車座椅及后視鏡人機(jī)工程系統(tǒng)

        2019-05-05 02:12:18鄒梁楠岳峰麗許傲徐世寒鄭夏卿張思繁
        智能建筑與智慧城市 2019年3期
        關(guān)鍵詞:汽車座椅后視鏡座椅

        鄒梁楠,岳峰麗,許傲,徐世寒,鄭夏卿,張思繁

        (沈陽理工大學(xué) 汽車與交通學(xué)院)

        1 引言

        隨著汽車工業(yè)技術(shù)的不斷發(fā)展,高檔、舒適的汽車座椅已成為衡量汽車智能性與質(zhì)量好壞的標(biāo)準(zhǔn)之一,隨著人們物質(zhì)生活不斷的改善,對(duì)汽車舒適度的要求也逐漸增高,提高汽車座椅調(diào)整水平的要求也日漸緊迫。

        目前,汽車座椅參數(shù)的控制多采取機(jī)械調(diào)整方法和電動(dòng)調(diào)整2種??墒谴蟛糠制囎螞]有搭載存儲(chǔ)功能,同一駕駛者在不同的時(shí)段使用汽車時(shí),汽車座椅的參數(shù)可能被別人更改,而重新調(diào)節(jié)座椅的參數(shù)又十分煩瑣。

        2 設(shè)計(jì)特點(diǎn)

        汽車座椅存在的主要問題是需要手動(dòng)調(diào)控,對(duì)不同駕駛員的駕駛會(huì)造成一定的不便,而本設(shè)計(jì)針對(duì)這個(gè)問題,開發(fā)出了自動(dòng)識(shí)別調(diào)整裝置,為駕駛員的出行提供了更加舒適、方便的體驗(yàn)。本項(xiàng)設(shè)計(jì)的主要?jiǎng)?chuàng)新有以下3點(diǎn):

        1)本次設(shè)計(jì)首次將AI算法運(yùn)用在汽車座椅設(shè)計(jì)上,每一位新的司機(jī)上車后都會(huì)進(jìn)行AI掃描,計(jì)算出人體H點(diǎn)(指二維或三維人體模型樣板中人體軀干與大腿的連接點(diǎn),即胯點(diǎn)),通過人機(jī)工程學(xué)計(jì)算座椅縱向位置、靠背傾角、座椅高度、方向盤角度和方向盤伸出量,充分考慮到人體的舒適度與方便性。

        2)對(duì)H點(diǎn)的測(cè)量,采取了一種新型的物體探測(cè)器件——人體位置信息探測(cè)器,通過發(fā)射超聲波來測(cè)量安置在被測(cè)物體周邊的9個(gè)電極空間上分布電容的微小變化,以此獲得被測(cè)物體的位置、大小和相對(duì)位移變化等信息[1]??梢詰?yīng)用于非接觸探測(cè)液面高度,以及在汽車安全系統(tǒng)中探測(cè)座位上人的位置、體積等信息,將其首次應(yīng)用于智能汽車座椅調(diào)節(jié)系統(tǒng),是本設(shè)計(jì)的創(chuàng)新點(diǎn)之一。

        3)除了座椅的自動(dòng)調(diào)節(jié),本次設(shè)計(jì)通過測(cè)算眼橢圓來計(jì)算可獲得最大視野的后視鏡角度,也是本設(shè)計(jì)的創(chuàng)新點(diǎn)之一。

        3 控制示意圖

        座椅調(diào)節(jié)需要人體位置信息探測(cè)器掃描計(jì)算人體H點(diǎn),把信息傳到ECU(電子控制單元),通過AI算法,ECU輸出控制信號(hào)到步進(jìn)電機(jī)和驅(qū)動(dòng)電機(jī),調(diào)整座椅至最佳位置[2]。

        融合AI的電動(dòng)座椅采用了微機(jī)控制[3],通過雷達(dá)自動(dòng)調(diào)整座椅參數(shù),并將選定的座椅調(diào)節(jié)位置進(jìn)行記憶,如圖1所示。

        系統(tǒng)采用雷達(dá)進(jìn)行人體掃描,把信號(hào)傳到微機(jī),微機(jī)計(jì)算后通過電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)操縱裝置來調(diào)整座椅到人體最適合的位置。

        該系統(tǒng)運(yùn)用記憶設(shè)備經(jīng)由4個(gè)電位計(jì)來控制座椅的調(diào)整位置,座椅調(diào)整完成后,電子控制裝置把電壓信號(hào)儲(chǔ)存,當(dāng)作重新調(diào)整位置時(shí)的基準(zhǔn),日后按存儲(chǔ)的狀態(tài)來調(diào)節(jié)座椅位置,節(jié)省下次調(diào)節(jié)時(shí)所需的運(yùn)算過程。

        4 研究?jī)?nèi)容

        1)確定駕駛最佳位置

        設(shè)計(jì)采用人體位置信息探測(cè)器掃描計(jì)算出人體H點(diǎn),根據(jù)人機(jī)工程學(xué)計(jì)算出:①座椅縱向位置;②靠背傾角;③座椅高度;④方向盤角度;⑤方向盤伸出量。正常坐姿狀態(tài)下,支撐身體的重要組成結(jié)構(gòu)是后背、臀以及腿等部分。座椅的形狀應(yīng)與脊椎自然彎曲相適應(yīng),根據(jù)人體結(jié)構(gòu)得到靠椅的參數(shù):靠背角度取為105°~115°,高靠背座椅的高度應(yīng)達(dá)到肩部,可取為535~555mm,寬度為485mm,坐墊傾斜角約為7°[4],如圖2所示。

        圖2 駕駛最佳位置

        2)調(diào)節(jié)座椅位置

        圖1 智能座椅控制示意圖

        座椅控制系統(tǒng)主要部分包含步進(jìn)電機(jī)、傳感器和ECU控制系統(tǒng),以中央處理器為中心連接各個(gè)部件,控制座椅位置的調(diào)節(jié)并得到反饋。而在確定最佳位置后,將會(huì)鎖死調(diào)節(jié)系統(tǒng),防止駕駛員在駕駛過程中誤觸調(diào)整按鈕,造成行車隱患。

        每一位新的司機(jī)上車后,都會(huì)進(jìn)行AI掃描。其中,人體位置信息探測(cè)器進(jìn)行3D掃描,將數(shù)據(jù)上傳至ECU,由AI芯片結(jié)合AI算法快速計(jì)算出胯點(diǎn)區(qū)間,錄入信息后輸出信號(hào),信號(hào)輸出到步進(jìn)電機(jī)控制器,由步進(jìn)電機(jī)精確調(diào)整座椅至最佳位置。

        3)探測(cè)器的選擇和安放位置

        人體位置信息探測(cè)器負(fù)責(zé)掃描人體H點(diǎn),根據(jù)具體的車況研究選擇探測(cè)器的安放位置,力求達(dá)到完美的人體數(shù)據(jù)搜集。

        4)調(diào)整后視鏡角度

        通過AI算法根據(jù)已確定的H點(diǎn)水平行程及眼橢圓百分位值(見圖3),計(jì)算出眼橢圓中心在自身坐標(biāo)系中的位置,從而確定兩視圖上眼橢圓中心的位置,獲得眼橢圓位置數(shù)據(jù)后,計(jì)算得到最大后視鏡視野的折射角,從而調(diào)整后視鏡角度[5]。

        5 人工智能

        1)部分算法公式

        卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中al(v,kl-1,k)和bl(k)分別表示興奮性輸入和抑制性輸入的連接系數(shù);rl(k)控制特征提取的選擇性,它控制著位于每一S-層處的單個(gè)抑制子平面中每個(gè)神經(jīng)元的輸入。

        kl是第l級(jí)中的S子平面的數(shù)量。Dl是C—元的感受野。dl(v)是固定興奮連接權(quán)的權(quán)值。如果第kl個(gè)S神經(jīng)元子平面從第kl-1子平面處收到信號(hào),那么jl(kl,kl-1)的值為1,否則為0[6]。

        2)部分源代碼

        import os

        圖3 眼橢圓中心

        import sys

        import time

        import numpy

        import theano

        import theano.tensor as T

        from theano.tensor.signal import downsample

        from theano.tensor.nnet import conv

        from logistic_sgd import LogisticRegression, load_data

        from mlp import HiddenLayer

        def __init__(self, rng, input, filter_shape, image_shape, poolsize=(2, 2)):

        assert image_shape[ 1 ] ==filter_shape[ 1 ]

        self.input = input

        # there are "num input feature maps * filter height * filter width"

        # inputs to each hidden unit

        fan_in = numpy.prod(filter_shape[1:])

        # each unit in the lower layer receives a gradient from:

        # "num output feature maps *filter height * filter width" /

        # pooling size

        fan_out = (filter_shape[ 0 ] *numpy.prod(filter_shape[2:]) /

        numpy.prod(poolsize))

        # initialize weights with random weights

        W_bound = numpy.sqrt(6. / (fan_in + fan_out))

        self.W = theano.shared(

        numpy.asarray(

        rng.uniform(low=-W_bound, high=W_bound, size=filter_shape),

        dtype=theano.config.floatX

        ),

        borrow=True

        )

        6 結(jié)語

        本設(shè)計(jì)是融合AI算法的汽車座椅及后視鏡人機(jī)工程調(diào)節(jié)系統(tǒng),利用AI算法計(jì)算并調(diào)整座椅最佳位置,通過測(cè)算眼橢圓計(jì)算可獲得最大視野的后視鏡角度并進(jìn)行調(diào)節(jié)。比較現(xiàn)有的汽車座椅手動(dòng)調(diào)整和電動(dòng)控制2種方式,本設(shè)計(jì)不僅可以智能調(diào)節(jié)汽車座椅,而且可以對(duì)每一位司機(jī)進(jìn)行AI掃描進(jìn)行智能調(diào)節(jié),彌補(bǔ)了目前汽車電動(dòng)座椅只能存儲(chǔ)2~3組駕駛?cè)梭w征信息的不足。

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