張敏 肖廣兵
摘? 要: 面向智能車路系統(tǒng),本文設(shè)計了車輛換道匯入控制系統(tǒng),由供電模塊、STM32處理器模塊、車速傳感器、攝像機、VANET自組織網(wǎng)絡(luò)以及上位機管理系統(tǒng)等組成,通過硬件模塊的信息獲取與匯入控制策略分析,完成服務(wù)器系統(tǒng)的單車匯入車隊監(jiān)控顯示與管理,通過無線通訊網(wǎng)絡(luò)完成之間的信息傳輸交互,確保車輛安全高速平穩(wěn)匯入車隊,提高道路資源的使用率和道路通行率。
關(guān)鍵詞: STM32處理器;換道匯入;VANET自組織網(wǎng)絡(luò)
中圖分類號: TP27? ? 文獻標識碼: A? ? DOI:10.3969/j.issn.1003-6970.2020.10.012
本文著錄格式:張敏,肖廣兵. 車輛換道匯入控制系統(tǒng)設(shè)計[J]. 軟件,2020,41(10):4549
【Abstract】: Facing the intelligent vehicle routing system, this paper designs the vehicle lane changing import control system, which is composed of power supply module, STM32 processor module, vehicle speed sensor, camera, VANET self-organizing network and host computer management system, through the analysis of Hardware Module Information Acquisition and Import Control Strategy, the display and management of server system's bicycle import fleet monitoring is completed, and the information transmission and interaction is completed through wireless communication network, to ensure the safe high-speed vehicles smoothly into the fleet, improve the use of road resources and road traffic rate.
【Key words】: STM32 processor; Lane change; VANET self-organizing network
0? 引言
目前,傳統(tǒng)車輛的換道匯入因缺乏車路之間的數(shù)據(jù)共享與安全性評估,無法保證車輛換道匯入的高速性、安全性,容易造成交通堵塞[1],從而降低道路的通行率。隨著智能交通技術(shù)的發(fā)展,由若多個車輛以一定的安全距離編隊組成的智能車隊[2],由于能夠增大單位面積的交通容量,提高道路資源的使用率[3],成為智能交通系統(tǒng)領(lǐng)域的重要研究內(nèi)容之一。伏雨旋等人對車路協(xié)同軌跡跟蹤保持的研究,減小了車隊跟蹤控制的誤差,但是僅考慮車輛自身因素,未與車隊緊密聯(lián)系[4],缺乏車輛換道匯入的綜合系統(tǒng)研究。
為此,本文設(shè)計了一套完整的車輛換道匯入控制系統(tǒng),從系統(tǒng)設(shè)計、硬件設(shè)計、軟件設(shè)計這三個方面研究,分析道路狀況和車輛的運行狀態(tài),結(jié)合先進的無限通信技術(shù)、自動控制技術(shù),實現(xiàn)車-路、車-車的信息共享交互,完成車輛的換道匯入,提高社會效益,改善交通擁擠[5]。
1? 系統(tǒng)設(shè)計
車輛換道匯入控制系統(tǒng)以STM32處理器模塊為核心,車速傳感器、攝像機等其他硬件模塊,通過VANET自組織網(wǎng)絡(luò)完成道路與車輛的信息傳輸,并上傳到上位機管理系統(tǒng),監(jiān)控車輛換道匯入的狀態(tài)信息,實現(xiàn)車輛安全高速的換道[6]。
系統(tǒng)通過高速專用攝像機采集道路車流量信息和車速傳感器信息獲取,將車輛運行狀態(tài)和路況發(fā)送到STM32處理器,處理器結(jié)合換道匯入的控制算法和安全性評估,為車輛換道設(shè)計匯入軌跡,并上傳到上位機管理平臺,通過管理人員對車輛換道的監(jiān)控與管理,將換道指示發(fā)送給車輛,整個系統(tǒng)通過VANET自組織網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)車輛與道路信息的互聯(lián)共享,保證車輛行駛的安全性,實現(xiàn)車輛的換道匯入[7]。
2? 硬件電路設(shè)計
車輛換道匯入系統(tǒng)的硬件模塊主要有STM32主處理器、高速專用攝像機、供電模塊、車速傳感器和VANET自組織網(wǎng)絡(luò)組成,以處理器為核心,其他模塊通過串口連接,結(jié)合VANET自組織網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)車-路的協(xié)同控制,完成車輛的換道匯入控制。
2.1? 供電模塊
STM32模塊一般選用2.0-3.5 V的直流電壓,車速傳感器采用4.5-20 V的直流電,WiFi模塊使用3.3-5 V的直流電壓,攝像機模塊采用4-5 V的直流電壓,供電模塊需要將220 V交流電通過二極管、電感和電容器的不斷濾波、降壓,在LNK304DN開關(guān)控制器的作用下,最后電流通過電阻R3轉(zhuǎn)化成5 V直流,為處理器模塊、WiFi模塊、攝像機模塊供電,供電圖如圖2所示。
2.2? 主處理器STM32模塊
本文選用STM32F103處理器,是以ARM32位Cortex-M3 CPU為核心,最高工作頻率72 MHz,1.25DMIPS/MHz。片上集成Flash和SRAM存儲器,內(nèi)有2通道12位D/A轉(zhuǎn)換器,可以外設(shè)ADC,DAC等模擬信號轉(zhuǎn)換器,能容納多元件,集成度高。車速傳感器、攝像機可以通過處理器的串行調(diào)試或JTAG接口調(diào)試[8],完成STM32的安全啟動。處理器在2.0- 3.6 V下電壓工作,有3種低能耗方式,可延長電池的壽命,具有高性能、低能耗等特點。具體電路設(shè)計如圖3所示。
2.3? VANET自組織網(wǎng)絡(luò)
VANET自組織網(wǎng)絡(luò)是一項專門應(yīng)用在車輛通信的移動自組織網(wǎng)絡(luò)技術(shù),通過車路間設(shè)置網(wǎng)絡(luò)節(jié)點,建立一個車路通信平臺,使駕駛員在一定范圍內(nèi)快速獲得車輛的運行狀態(tài)信息以及路況數(shù)據(jù),實現(xiàn)車車與車路之間的信息交互,提高道路的通行率。
VANET自組織網(wǎng)絡(luò)的物理層模塊選用WiFi網(wǎng)絡(luò),WiFi作為無線城域網(wǎng),傳播速度快,網(wǎng)絡(luò)性能好,覆蓋范圍廣,使用快捷方便,最高寬帶可達1 Mbps,WiFi模塊選用WM-G-MR-08芯片,與處理器串口通信,可滿足VANET自組織網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的要求,實現(xiàn)數(shù)據(jù)的無線傳輸,安全性高,結(jié)構(gòu)簡單。如圖4所示的WiFi電路原理圖。
2.4? 車速傳感器
車速傳感器是一種檢測車輛速度的裝置,通過信號的轉(zhuǎn)換,可輸出三種信號,這里選用霍爾式車速傳感器,利用霍爾效應(yīng)實現(xiàn)車速的檢測,輸出霍爾式交流信號[10],汽車指針的擺動受車速影響,傳感器的脈沖信號頻率越大,車速越大。此傳感器具有穩(wěn)定性強、測速準確度高、防干擾能力強等優(yōu)點,通過與STM32主處理器的串口連接,處理器參考速度進行控制策略分析,實現(xiàn)車輛換道匯入的車速管理控制。如圖5所示的電路圖。
2.5? 高速專用攝像機
車輛換道匯入需要采集道路狀況和匯入車隊的信息,本文選用高速專用攝像機,實現(xiàn)車流量的監(jiān)測與路況監(jiān)控,這里選用OV7725攝像機,可以對道路上快速移動的車輛快速監(jiān)控、采樣、記錄,完成道路的監(jiān)控[11]。
OV7725攝像機像素可達30萬,分辨率髙,寄存器的數(shù)據(jù)通過SDA、SCL的引腳輸入和圖像格式、信號的轉(zhuǎn)換,從D0-D9引腳輸出信號。OV7725與STM32處理器連接,選用SCCB協(xié)議完成數(shù)據(jù)的輸入與輸出,如圖6所示,實現(xiàn)車輛的換道匯入。
3? 系統(tǒng)軟件設(shè)計
車輛換道匯入控制系統(tǒng)軟件設(shè)計在Visual Basic 6.0軟件搭建。由車輛的編隊匯入控制管理作為主功能,加以硬件設(shè)備檢測、歷史數(shù)據(jù)分析軟件設(shè)置作為輔助功能。這里主要介紹車輛的換道匯入控制與管理的算法以及主界面設(shè)計。
本文建立車輛換道匯入場景,如圖7所示,d為車道寬度,V0為匯入車輛,V1,V2,V3為車隊的跟隨車輛,V0向車隊發(fā)出換道請求以及車輛位置、運行狀態(tài)信息,車隊通過對V1、V2變速來確保車輛V0的換道匯入,這里設(shè)車隊的初始速度為,車隊的安全距離為c,無橫向加速度,V0的轉(zhuǎn)向角為θ,車長為m,車寬為n,位置為(x0, y0),橫向加速度為ay,縱向加速度為ax,橫向位移,縱向位移 ,,為避免碰撞,V0與V1,V2縱向距離S>0。
最終的最小時間匯入模型為:minT=minF(, c, θ, d, m, n, ax, ay)
圖8是車輛的換道匯入界面,通過車載自組織網(wǎng)絡(luò),車輛發(fā)送換道請求,管理員首先確定系統(tǒng)接收換道請求的范圍,選擇手動輸入或者基于GPS定位確定監(jiān)控范圍,即可出現(xiàn)發(fā)送請求的換道車輛車牌號顯示,點擊其中一輛車,便可以查看車輛信息,所在位置的道路狀況,換道匯入的控制與車隊的管理。
圖9是車輛所在位置的道路狀況界面,內(nèi)有從OV7725獲取的道路視頻監(jiān)控,并顯示道路的車寬、抗滑能力、承載能力、安全率、通行率等信息,對于當前道路以往的突發(fā)事件可查看分析,可方便管理者清晰探測路況以及有效管理,確保道路的安全性、流通性。
圖10是車輛信息界面,內(nèi)有車輛運行狀態(tài)信息,包括車速、橫縱向加速度、運行時長、重量和尺寸,以及車內(nèi)視頻監(jiān)控,通過車輛運行狀態(tài)的直觀顯示,便于管理對車輛的了解[17],對于車輛的突發(fā)事件,管理者通過運行狀態(tài)可手動管理換道策略,通過無線網(wǎng)絡(luò)將信息發(fā)送給車主,同時管理員也可以查看最近一段時間的車輛歷史軌跡。
圖11是車輛的匯入控制界面。圖11(a)是對換道車輛的匯入控制與管理,內(nèi)有車輛的匯入開始和預(yù)期結(jié)束時間,車輛的轉(zhuǎn)向角以及節(jié)氣門開度,同時有車輛在換道時間內(nèi)的加速度時間圖以及匯入軌跡圖,黑色曲線表示通過換道策略算法獲取的圖像,紅色表示車輛實際的運行圖[13],這些信息均會在車載終端顯示。當車輛運行異常時,管理者可以點擊匯入監(jiān)控,查看車輛內(nèi)部視頻監(jiān)控,并語音發(fā)送警報信息,確保車輛安全平穩(wěn)的匯入。
圖11(b)是換道車輛匯入車隊的前后車車輛的運行狀態(tài)分析,內(nèi)有車輛的加速度時間圖,以及實時的與匯入車輛的縱向距離顯示[14],避免車輛發(fā)生碰撞,并保證車輛以較短時間匯入車隊。
圖12是車隊管理界面,為避免道路擁堵和交通事故的發(fā)生,對于車隊的長度、車速、安全距離、飽和度設(shè)置合理指標,發(fā)揮車隊的最大作用,通過車隊的穩(wěn)定性分析[15],查看車隊車輛的違規(guī)行為,當系統(tǒng)檢測車輛之間安全距離過大等行為時,將自動發(fā)送信息給駕駛員,提醒車主安全行駛[16]。
4? 結(jié)論
本文借助車載自組織網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對車路、車車之間實時的數(shù)據(jù)交互傳輸,設(shè)計一個車輛換道匯入系統(tǒng),通過上位機平臺的監(jiān)控管理顯示,控制車輛的換道匯入,確保換道車輛在短時間內(nèi)高速安全匯入車隊。該設(shè)計方案簡單易操作,能夠解決車輛的換道時間長、安全性低等問題,硬件設(shè)備可滿足車輛的換道匯入的信息采集要求,可以在智能車路系統(tǒng)中運用實踐。本文以單車換道匯入的系統(tǒng)設(shè)計為主,不能滿足現(xiàn)實道路中存在的多種復(fù)雜情況需求,未來如何控制多車換道匯入是一個重要的研究方向。
參考文獻
[1]馬育林, 徐友春, 吳青. 車隊協(xié)同駕駛混成控制研究現(xiàn)狀與展望[J]. 汽車工程學報, 2014, 4(1): 1-13.
[2]游峰, 張榮輝, 王?,|, 等. 基于縱向安全距離的超車安全預(yù)警模型[J]. 華南理工大學學報: 自然科學版, 2013, 41(8): 87-92.
[3]何杰, 劉霞, 陳一鍇, 等. 惡劣天氣路面條件對行車安全的影響[J]. 交通運輸工程學報, 2011, 11(1): 58-63.
[4]伏雨旋, 李孝銀, 吳鵬. 基于時變?nèi)斯輬鯬ID的智能汽車軌跡跟蹤控制[J]. 時代汽車, 2019(7): 17-18.
[5]NIE J, ZHANG J, DING W, et al. Decentralized Cooperative Lane-changing Decision-making for Connected Autonomous Vehicles[J]. IEEE Access, 2016(4): 9413-9420.
[6]姜冬雪. 快速路匝道匯入路段的瓶頸特性及駕駛?cè)藫Q道行為研究[D]. 南京: 東南大學, 2017.
[7]MOHAMMAD A A, YASSER H, TAREK A S. Modeling Driver Behavior and Safety on Freeway Merging Areas[J]. Journal of Transportation Engineering, 2008, 134(9): 370-377.
[8]左康, 劉啟遠, 孫劍. 城市快速路匝道匯入行為建模及仿真[J]. 系統(tǒng)仿真學報, 2017, 29(9): 1895-1906.
[9]薛行健, 歐陽歡, 陳歡, 等. 匝道布置與設(shè)計對快速集散道路通行能力影響[J]. 鐵道科學與工程學報, 2017, 14(8), 1799-1804.
[10]郝媛, 孫立軍, 徐天東. 交通流Breakdown現(xiàn)象與交通擾動演化模型[J]. 同濟大學學報 (自然科學版), 2009, 37(9): 1178-1184.
[11]楊京帥, 任書杭, 馬志政, 等. 道路交通碰撞事故致因建模與影響因素試驗分析[J]. 東南大學學報: 自然科學版, 2015, 45(5): 1008-1012.
[12]禹偉. 車道變換與交通擁擠致因關(guān)系的研究[D]. 成都: 西南交通大學, 2013.
[13]陳永恒, 陶楚青, 白喬文. 基于SVM的快速路合流區(qū)車輛間隙選擇模型[J]. 東南大學學報: 自然科學版, 2018, 48(4): 752-758.
[14]張榮輝, 游峰, 初鑫男, 等. 車-車協(xié)同下無人駕駛車輛的換道匯入控制方法[J]. 中國公路學報, 2018, v.31; No.176(4): 184-195.
[15]范世鵬, 吳廣, 王亮, 等. 基于改進人工勢場法的飛行器軌跡規(guī)劃[J]. 航天控制, 2018, 36(1): 50-54.
[16]王華, 張小寧. 走廊通道高架道路匝道設(shè)計模型[J]. 交通運輸系統(tǒng)工程與信息, 2012(5): 162-167.
[17]任德錕. 基于毫米波雷達的車間位置關(guān)系的識別方法[D]. 西安: 長安大學碩士論文, 2012.