顾天飞陈飞
（汽车工程学院B机制086
086））
摘要：由R2机器人基于红外、超声波传感器实现的避障实验，联想到对汽车主动安全技术在避免碰撞技术方面进行研究。经过研究分析，采用多传感器融合技术，检测车外环境和车内驾驶员的精神状态（车外：摄像机进行车道线检测、交通信号识别及实时录像，激光传感器监测前方的交通情况；车内：CCD摄像头负责采集人脸图像，分析驾驶员的疲劳程度），将来自多传感器的信息源数据和信息加以联合、相关和组合，以便获得精确的位置和身份估计，实时反馈给行车电脑，一旦当驾驶员发生疲劳及精神分散、汽车出现无意识的车道偏离及汽车间车距过近，存在追尾可能时，能够及时给予驾驶主动预警，是减少公路交通事故行之有效的技术措施。 关键词
关键词：：多传感器融合；汽车主动安全；汽车避免碰撞
1引言
由R2机器人基于红外、超声波传感器实现的避障实验，联想到对汽车主动安全技术在避免碰撞技术方面进行研究。
目前，公路交通事故已成为全球范围内日益严重的公共安全问题。统计资料表明，其中驾驶员的人为因素导致的公路交通事故率最高。无论是事故数量，还是伤亡人数均分别高达各自总数的90%左右。并且，在导致这些公路交通事故的驾驶员的人为因素中，疲劳和精神分散驾驶是重要原因之一。驾驶员在3s时间内的注意力不集中，造成了其中80%的交通事故，主要表现为车道偏离和追尾事故。
研究显示，若在公路交通事故发生前的
1.5s给驾驶员发出预警，则可避免90%的这类事故。目前，国内外在防止车道偏离和保持安全车距两个方面都开展了相当多有益的探索，在雷达、激光、超声波、红外线、机器视觉等传感器技术方面都取得了一些突破。为了降低车辆后方视觉盲点可能造成的潜在危险，梅赛德斯-奔驰最近推出了一种名为盲点辅助系统（Blind Spot Assist）的主动安全技术，以短距雷达监测并辅助驾驶员。日产最近推出一种名为“全景观测器”的停车协助系统，它采用了4个架宽口径高质量摄像机，分别装在车头，车尾和两侧，使得车辆的四周路况尽收眼底。所有图片都经过实时处理，并且显示在屏幕上，把车辆四周的全息图像提供给驾驶员，帮助其绕开阻碍物。City Safety （城市安全系统）是由Volvo（沃尔沃)汽车公司推出的防撞技术，城市安全系统借助激光传感器监测前方的交通情况，当系统认为即将发生碰撞 时，如果驾驶员没有采取正确的反应，系统会计算出最合适的力度进行自动制动并禁用加速踏板，帮助避免碰撞或减小碰撞的后果。由这些世界先进的技术可以看出，在一辆汽车上预防碰撞技术方面应用的传感器种类比较单一。经过研究分析，采用多传感器融合技术，检测车外环境和车内驾驶员的精神状态（车外：摄像机进行车道线检测、交通信号识别及实时录像，激光传感器监测前方的交通情况；车内：CCD摄像头负责采集人脸图像，分析驾驶员的疲劳程度），将来自多传感器的信息源数据和信息加以联合、相关和组合，以便获得精确的位置和身份估计，实时反馈给行车电脑，一旦当驾驶员发生疲劳及精神分散、汽车出现无意识的车道偏离及汽车间车距过近，存在追尾可能时，能够及时给予驾驶主动预警，是减少公路交通事故行之有效的技术措施。
2R2机器人的避障实验
2.1实验功能：两侧红外实现两边避障，中间超声波实现正前方避障。
2.2原理解析：按下起始按键U2P32，蜂鸣器响一声，R2直行，当左侧红外传感器检测到物体，U2P1^0发光二级管亮，R2右转，当红外传感器检测不到物体R2直行；右侧同左侧。R2直行，当障碍物正对超声波测距仪的距离在25cm之内，蜂鸣器响，R2后退。反之，蜂鸣器不响，R2直行。当R2在一侧堵死时，小车后退。直行时按下按键U2P32，蜂鸣器响一声，R2停止，等待再次按下起始按键U2P32。
2.3程序代码
红外两边避障，超声波正面避障程序（下载
红外两边避障，超声波正面避障程序（下载到到U2单片机）
/*****主函数*****/
void main(void)
{
uint k;
P3=0XFF;
中产教育鄙视链
timer0_init();
start();
while(1)
{
aa://左边红外避障程序
while(left_hw)
goto bb;
left_flag=0;
while(!left_hw)
{
for(k=0;k<100;k++)
{
go(0x00,0x64);
delay_ms(1);
if(left_hw==1)
{
goto bb;
}
}
back(0x40,0x40);
赫伯特西蒙delay_ms(100);
go(0x00,0x64);
delay_ms(100);蓝刀锋
}
go(0x50,0x50);
left_flag=1;
bb://右边红外避障程序
go(0x50,0x50);
left_flag=1;
while(right_hw)
goto cc;
right_flag=0;
while(!right_hw)
{
for(k=0;k<100;k++) {
go(0x64,0x00);
delay_ms(1);
if(right_hw==1)
{
goto cc;
}
}
back(0x40,0x40);
delay_ms(100);
go(0x64,0x00);
delay_ms(100);
}
go(0x50,0x50);
right_flag=1;
cc://超声波避障程序
go(0x50,0x50);
right_flag=1;
while(signal)
goto dd;
sound=0;
while(!signal)
back(0x50,0x50);
go(0x40,0x40);
sound=1;
dd://判断是否停止
go(0x50,0x50);
纽约时报while(stop_R2)
goto aa;
while(!stop_R2)
stop();
start();
}
}
3多传感器融合技术
（1）定义
现在随着数据融合和计算机应用技术的发
展，多传感器数据融合比较确切的定义为：充分
利用不同时间与空间的多传感器数据资源，采用
计算机技术对按时间序列获得的多传感器观测
数据，在一定准则下进行分析、综合、支配
和使用，获得对被测对象的一致性解释与描述，
从而实现相应的决策与估计，使系统获得比它
的各个组成部分更充分、更准确的信息。
（2）基本原理
多传感器数据融合的基本原理是充分利用
多传感器资源，通过对这些传感器信息的合理支
配和使用，把它们在空间或时间上的冗余或互补
息按照某种准则进行组合，以便获得被测对象的
一次性解释或描述。也就是利用多个传感器共同
操作的优势，提高有效性和准确性，消除单个
或少量传感器的局限性。
(3)融合过程
数据融合过程主要包括多传感器(信号获
取)、数据预处理、数据融合中心(特征提取、
数据融合计算)和结果输出等环节，其过程如
图1所示。由于被测对象多半为具有不同特征
的非电量，如压力、温度彩和速度等，因
此首先要将它们转换成电信号，然后经过A／
D转换将它们转换为能由计算机处理的数字量。
数字化后的电信号由于环境等随机因素的影响，
不可避免地存在一些干扰和噪音信号，通过预处
理滤除数据采集过程中的干扰和噪音，以便得到
有用信号。预处理后的有用信号经过特征提取，
并对某一特征量进行数据融合计算，最后输出
图1多传感器数据融合过程
融合结果。
（4）特点
多传感器数据融合与单传感器处理相比，前
者复杂性大大增加，而它在解决探测、跟踪和
识别等问题方面，具有下列特点：
1生存能力强。在有若干传感器不能被利用
或受干扰，或某个目标／事件不在覆盖范围时，
总有一种传感器可以提供信息；
2扩展了空间覆盖范围。通过多个交叠覆盖
的传感器作用区域，扩展了空间的覆盖范围，总
有一种传感器可以探测到其它传感器探测不到的地；
3扩展了时间的覆盖范围。用多传感器的协同作用提高了检测概率，某个传感器可以探测其它传感器不能顾及的目标／事件；
4提高了可信度。一种或多种传感器对同一目标／事件加以确认；
5降低了信息的模糊度。多传感器的联合信息降低了目标／事件的不确性；
多哈会议6改进了探测性能，对目标／事件的多种测量的有效融合，提高了探测的有效性；
7提高了空间分辨率。多传感器孔径可以获得比任何单一传感器更高的分辨率；
8增加了测量维数。系统不易受到破坏。
4多传感器融合系统设计
4.1系统传感器组成及布置欲望教师
传感器布置如图2，激光传感器内置于风挡玻璃中央顶部，
装于后视镜高处，两侧摄像机装在两侧后视镜上；驾驶员摄像机内置于风挡玻璃顶部，驾驶员头部正前方。
图2传感器布置示意图
4.2系统各组成部分功用及特点（1）激光传感器
激光传感器：利用激光技术进行测量的传感器。它由激光器、激光检测器和测量电路组成。激光传感器是新型测量仪表，它的优点是能实现无接触远距离测量，速度快，精度高，量程大，抗光、电干扰能力强等。
借助激光传感器监测前方的交通情况，当系统认为即将发生碰撞时，如果驾驶员没有采取正确的反应，系统会计算出最合适的力度进行自动制动并禁用加速踏板，帮助避免碰撞或减小碰撞的后果。激光传感器内置在风挡玻璃上部，与后视镜处于同一高度，利用光学雷达探测距汽车保险杠前方6米以内的车辆，并计算正前方汽车车速（每秒50次计算），可对前方静止的或同向行进的汽车做出反应。激光传感器在车速30公里以下时起作用（根据沃尔沃所掌握的数据，大多
数追尾事故发生在时速低于30公里的城市拥堵路况中）。如果两车的相对速度差低于15公里时，该系统可帮助司机完全避免碰撞。在15公里到30公里之间，系统则可以在发生碰撞前尽可能减速，降低城市路况中因驾驶员分神所导致的交通事故。（2）两侧摄像机
两侧摄像机获取的视觉图像的信息含量丰富，可同时进行车道线检测、交通信号识别以及多车道上的
障碍物识别，还可以提供实时录像，以供事后分析。最重要的是，应用机器视觉技术实现汽车碰撞预警系统的技术成熟、成本低廉、性能可靠、安装和使用简便，能够迅速普及，这必将极大地降低公路交通事故发生的可能性，对于减少公路交通事故及人员死伤有着十分重要的现实意义。
系统通过摄像机获取汽车两侧道路环境图像，经过滤波等预处理后，识别出车道线和两侧车辆，再通过采集获取决策算法所必需
的车辆运动参数,
如车速、车辆转向状态等,
综合分析判断车辆偏离车道程度以及与两侧车距离。如果车道偏离或距两侧车距离超过设定阈值，会通过闪烁灯和音频等报警方式向驾驶员发出预警，并可通过刹车灯闪烁来示意后车驾驶员，避免追尾事故。
（3）驾驶员摄像机
驾驶时疲劳睡眠不足是严重交通事故的重要诱因之一，统计表明由于疲劳/瞌睡造成的交通事故在交通事故的总数中占7%左右，在严重交通事故中占40%，至于在重型卡车和高速路上的交通事故中，则占到35%左右因此开发出一套实时的车载疲劳驾驶预警系统具有非常深刻的社会意义和经济意义。
驾驶员摄像机系统由电源管理及时钟、图像采集、图像处理及分析、存储器和数据输出及报警五部分组成。CCD摄像头负责采集人脸图像，经高精度的A/D转换得到数字人脸图像，图像处理和分析工作全部由DSP 完成，其结果通过D/A转换输出到由FPGA 驱动的LCD上显示。系统判断出驾驶员处于疲劳状态时，会先喷出一些有使大脑恢复清醒的气味，若驾驶员还处于疲劳状态，系统在发出蜂鸣声警告，甚至锁死车闸，使汽车强行停下。其中，SDRAM用于存放系统运行时的代码以及临时图像数据，FLASH用于存储引导代码、程序以及相关数据库。
5结束语
本文在汽车主动安全防御的研究中，提出了多传感器融合技术，分别考虑到汽车发生碰撞的主观和客观因素，采用了多方位的预警系统。主观上：车内CCD摄像头负责采集人脸图像，分析驾驶员的疲劳程度；客观上：车外通过两侧摄像机获取汽车两侧道路环境图像；激光传感器监测前方的交通情况。研究表明，采取此种方案可以有效降低因驾驶员疲劳和分神所导致的的公路交通事故。
参考文献
[1]郑晓峰，汽车碰撞预警系统AWS
[2]戴军，张进，基于视频识别驾驶疲劳的信息融合系统，微计算机信息，2007，5-2：268-270
[3]冈萨雷斯等，数字图像处理（第二版），电子工业出版社，2003
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