基于自动测距嵌入式CPU系统的车辆外文翻译Word文件下载.docx

基于自动测距嵌入式CPU系统的车辆外文翻译Word文件下载.docx

《基于自动测距嵌入式CPU系统的车辆外文翻译Word文件下载.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《基于自动测距嵌入式CPU系统的车辆外文翻译Word文件下载.docx（13页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

支持Linux的CPU系统包括X86，Alpha，Sparc，Mips，PPC，Arm等。

Linux的存储设备不是传统的软磁盘或硬盘，而是ROM，紧凑型闪存，磁盘上的芯片系统或索尼的记忆芯片。

内存储器可以使用通用存储器或特殊的RAM。

相比较其他嵌入式系统，Linux是不仅免费的，而且是一个开源项目。

作为一个可定制的平台，Linux应该是一种流行的嵌入式产品的系统被应用于许多公司。

考虑到Linux是开放性的、良好的支撑网络、稳定安全和其他一些优点，我们倾向于采用Linux作为嵌入式系统的自动测距系统的车辆。

因此，本文对基于Linux系统的车载测距系统的研究。

我们将详细分析了硬件设计、软件设计和相关的一些关键技术。

二、基于单片机的测距系统

道路车辆的不断增加，交通事故也日益增多。

作为保护车辆运行的安全性的有效手段，车辆风险评估和决策的自动测距系统也应运而生，并逐渐发展起来。

该系统是一种检测装置，它可以在碰撞发生之前给司机发出音频或视觉警告信号。

它安装在车内，并及时检测障碍物和车辆，并且当之间的距离必要时，发送警告信号让司机采取为应对特殊情况的应急措施，如果必要的话，开始自动制动系统或触发器应急系统，以避免事故的发生。

该系统的核心是迅速和准确地测量出车辆与障碍物之间的距离，并及时发送警告信号。

如果一个自动制动刹车系统或一个安装气囊安全系统，它也可以自动处理高风险紧急[1,2,3]。

基于传统的单片机测距系统被示为图1，它被脉冲触发并有激光头发出检测的光束，并且通过获得的反射光线和距离计算公式来实现。

它可以完成的计算，但它也有一些缺陷，它很容易被外部噪声干扰。

并且单片机数据处理能力较弱，脉冲频率受限制。

因此，如果车辆在非常高的速度运行时，基于单片机测距系统可能过载并进行了错误的计算将其引导到一个错误的决定，这当车辆在高速运行时是很危险的。

所以现在我们对基于嵌入式系统的测距系统的车辆进行探讨和研究。

该系统是建立在MPC5200嵌入式微处理器，采用光机电一体化技术。

首先介绍了车辆的风险评估和决策的自动测距系统的工作原理。

其次对它的实用系统组成进行了分析。

最后，提供了一个可行的结构自动测距系统的设计。

三、主要工作原理

A、嵌入式系统的体系结构

车辆的自动测距系统主要由微处理器、功率组件、前探测器（左和右）、背面探测器（左和右）、警报部件和GUI界面。

该体系结构示于图2。

该控制模块由嵌入式微处理器子系统、电源部件、报警部件和GUI模块，它安装在转向室的仪器板的；

两个前探测器安装在后视镜中的操舵室的左，右两侧的背面；

两到四组探测器安装在汽车外侧及汽车的底部；

主要控制模块，前端检测器和背面探测器与长线驱动器[4,5,6]相连。

B、光机电一体化系统的工作原理

前面和后面的检测器可用于测量发射脉冲到达障碍物并返回到控制模块的间隔。

区别在于前面探测器发送时间间隔被嵌入式微处理器得到，而后面检测器发送时间间隔由一个HIS/HSO接口得到。

该控制模块将根据间隔和距离确定危险水平，如果结果是在安全极限时，警报或安全保护系统将自动启动。

由前、后、左、右探测器得到不同的报警方式和处理方法用于处理不同的情况。

当该距离小于预定值时，系统发出报警信号；

当距离小于所述高风险值，在系统启动的安全防护装置[7,8,9]。

四、激光雷达测距系统

A、系统结构的组成

在现代科学领域，测距技术包括超声波测距，激光雷达测距波，红外线测距系统和卫星导航测距技术。

考虑到精度和稳定性，我们采用激光雷达测距技术，并使用激光雷达作为实际测距成分[10,11]。

实际工作系统包括激光测距激光雷、CPU、正面和背面环境检测激光雷达、液晶显示器、发送端和接端、车速传感器等，其工作原理如图3所示。

测距和速度检测激光雷达安装在车辆的前部。

系统编码和调制从半导体激光器发出的脉冲。

激光雷达天线发射激光到障碍物或汽车，并接收由激光雷达的反射信号，则控制模块将信号解调得到的距离和方位。

通过控制模块不断分析距离和方位数据，可以判断对象是否移动和移动物体的速度和距离还有风险水平，如果可能与对象发生碰撞，系统会发出警报信号，调整汽车的速度和行驶方向。

该系统通过使用光切片法得到目标的距离。

该系统包括一个CCD摄像机和激光装置。

相机设置为一个固定的姿态和距离的激光设备。

相机设置为一个固定的姿态和距离与激光装置之间。

目标上的投影线由CCD照相机观察到。

通过三角测量使用检测到的线得到的车辆的相对位置。

该系统的分辨率取决于摄像机的分辨率的配置。

B、硬件设计

1、系统架构：

在的实际的硬件系统构成，嵌入式微处理器型号是MPC5200。

飞思卡尔的高度集成，高性价比的MPC5200非常适合于网络，媒体，工业控制和汽车应用。

它提供760MIPS与浮点单元（FPU），硬件内存管理单元（MMU）用于快速切换任务，多个I/O口，以及工作在一个功耗比的情况下。

MPC5200服务运算网络媒体网关、网络访问存储、机顶盒、音频自动点唱汽车、互联网接入、工业自动化、图像检测/分析和电子/医疗器械市场。

实时操作系统（RTOS）[12,13]和开发板与板级支持包（BSP）的可靠选择为用户提供了一个完整而灵活的解决方案。

图4是实用的硬件结构。

当激光雷达光学天线的反射信号被接收，编码、调制和解调之后，它被转换为电压信号，可以容易地被处理，并且该电压信号由A/D转换器转换，并通过I/O口发送到MPC5200。

以同样的方式，从正面，背面，侧面环境条件探测器从不同方向获得的信息，并且将它们通过I/O电路发送到MPC5200处理。

MPC5200与PCI显示模块或LCD连接，该信息可以通过液晶显示由交互式操作来实现。

当系统检测到磁盘、主控制模块在测试风险水平时，然后发送报警信号，调整运行速度并紧急制动、弹出气囊或做一些其他的相关安全措施。

一个典型的激光雷达的框图描述在图5中。

所有组件必须是低成本项目，事实上，许多设计决策驱动。

压控振荡器（VCO）通常用于调制的输出通过耿氏二极管发射器，一般消耗1-10毫瓦的电力。

信号然后通过循环到天线。

接收到的信号通过循环和混合到基带（通常在扩增前）、放大、滤波、数字化后发送到信号处理器和威胁评估处理器。

该信号被直接混合到基带而不是更吸引人中频（IF）在为了最大限度地减少硬件和成本。

目前大部分激光雷达工作正在集中内76-77GHz频段，有以下一些原因：

（1）这个频段很少被使用，相对于更多使用的60GHz和94GHz频带，

（2）欧洲已经选择了这个频段是其整车激光雷达波段，（3）射频组件技术迅速成熟，（4）窄波束宽度是由一个合理的孔径尺寸实现的。

此外，联邦通信委员会最近批准了76-77GHz频段（以及其他频段）在美国经营的汽车激光雷达系统。

2、信号处理：

对于一个假想的激光雷达的信号处理流程示于图6。

信号处理器的主要功能是检测并跟踪传感器探测的对象。

数字化数据是从每个接收到的脉冲经由一维快速傅里叶变换，所致该天线波束宽度内的信息进行处理。

小数量的连续型能量被集成，以提高信噪比。

个别范围段进行比较的阈值，并与任何超过阈值能量的对象处理进一步确定范围和相对速度。

这些输出，连同有关方位角位置（天线角度）都用于初始化或更新对象轨迹文件。

跟踪文件的输出传递到威胁评估处理器，它决定了AICC（自主智能巡航控制）或函数FCW（前部碰撞警告）在适当时候的反应。

3、使用两个激光雷达的优点：

假设前方5米有一个车辆。

激光可能会打到车辆的后方反射器。

在这种情况下，激光雷达不能检测车辆因为激光束不能击中一个反射器，重要信息可能会丢失。

为了避免这种情况，使用两个激光雷达。

一个雷达的例子和两个雷达配置如图7所示。

典型车辆宽度假设为1.5米分开放在试验车的前保险杠上。

暗区代表目标车辆，其激光雷达来检测尾灯的中心位置。

白色区域表示盲区[14,15,16]。

通过使用两个激光雷达，盲点区域是显著减少，并且可检测的目标区域变得更宽。

注意，在激光雷达探测最重要的区域时，试验车正前方就是一个被遮蔽的盲点。

利用两个激光雷达在交通监控系统中，三个有问题必须克服：

（P1）因为光束产生许多重叠区域，确定的目标车辆位置是非常困难的。

无论怎样，我们必须揣度这束光束检测相同的车辆。

这个问题适合于某种集群技术。

如果多个波束探测同一辆车，它们的输出会表现出相同的动态行为。

因此，该技术必须使用这些动态，有效地辨别汽车。

如何从所有六个波束的信息融合到业务活动的连贯的画面？

（P2）该雷达系统具有较高的纵向分辨率，但较低的角分辨率，因为这里只有六个横梁。

因此，横向尺寸应比长纵向尺寸。

如何解决这个问题？

（P3）常规的方法是不稳定的，因为它们不能检测虚假估计。

为了构建一个更强大的系统，应该如何检测错误的估计[17]？

C、软件设计

（1）软件的流程图：

当通过光学天线发送的激光束遇到的障碍，它被反射和散射。

并该光学天线接收反射信号。

它是由A/D转换器转换为数字信号。

不断有距离和方位计算后的信息由CPU进行辨析来测试汽车的速度在安全范围。

如果计算出的值小于上限，则系统采用了相应措施。

图8是系统功能模块的流程图。

（2）预警和风险水平的确定：

目标速度信息可直接从相位测量或间接通过速度范围的测定。

激光雷达通过多普勒滤波器的反馈信息对对象进行直接相位测量。

多普勒滤波器宽度决定了速度分辨率。

为达到76-77千兆赫频带、径向（视线的）1.0米/秒的速度、510赫兹多普勒频移。

因此，相对短的积分时间导致精细速度分辨率[18,19]。

对于FMCW（调频连续波）利用一个上升斜坡和下降斜坡的波形，事实上，多普勒频移，可以明确地通过取一半的两个斜坡的频移差而确定的。

短脉冲波形的脉冲重复率名义上无疑是足够高的多普勒频谱，单斜率FMCW波形通常是多普勒的自脉冲重复率，实际上，一个静止的物体多普勒可以大于15KHZ。

通常情况下，为了保持传感器数据速率是可控的，PRF是保持在低于奈奎斯特采样速率，因此这种不确定的结果要通过多普勒测速进行过滤（2kHz的PRF会导致4米/秒速度误差）。

解决歧义的一种方法是扫描速率范围信息、距离变化信息。

由于方位变化分辨率和扫描更新速率受限制，提供的不详细速度信息（几米每秒）足够解决速度歧义[20]。

通过结合距离变化率信息和精细多普勒分辨率，可以明确地测量物体的速度。

当然其他的技术对物体速度的明确的量也是可能的。

如果对象速度不通过分辨率确定的，如前面提到的，那么精度的测量可以实现。

对象速度可以通过测量返回信号上的脉冲到脉冲的相对相移来确定。

这是一种高精度的测量（不是分辨率），因此仅适用于具有高的SBR的范围角度小区内的单个对象。

再次，通过组合范围速率的信息和对相位速度测量，人们可以清楚地测量物体的速度。

为了避免危险发生，重要的的是得到相对速度和障碍物与车辆最近的距离，预警和风险确定的条件是：

R，S*，T，Tlim。

在该表达式中，R是两个对象之间的实际距离;

S*是临界安全距离;

T是驾驶员的反应时间;

TLIM是的最小时间，这意味着至少一次的警报系统没有启动的极限。

在S*，Tlim由以下表达式确定：

，

在该表达式中，Us是在车的速度；

是两个对象的相对速度；

是前方车辆的减速度;

是自身的标准减速。

测距和速度测量公式如下：

该式中，c是激光速度，

是最大调制频率，

是调制波的重复频率，

是信号发送和接收时，正调制信号的差分频率，

是信号发送和接收时，负调制信号的差分频率，

是发射中心频率。

从上述情况，可以得出结论，该软件的功能是检测到

、

和我们给出的

、R、S*，并与之比较。

然后确定计算风险水平，也就是确定是否为安全距离，是否发送预警和风险警报信号，使得自身的速度和两车之间的距离一直保持在安全条件下。

5、结论与展望

车辆风险评估自动测距系统，可用于各种车辆，优先用于救护车，公交车，消防车，教练，急救车，公务车和出租车。

随着汽车工业的不断发展，将发挥越来越重要的作用。

车辆风险评估自动测距系统是高科技的产物，它将伴随着微电子学，光学，激光，红外技术，并在将来有新的发展。

它的发展方向如下表所示：

（1）为了满足高速，进一步扩大增加检测范围;

（2）有了反馈系统和自动驾驶仪，保持自动合适的距离和前做出决定，无人干预。

（3）为了降低成本和价格;

扩建

（4）智能化的方向发展。

致谢

该研究工作得到上海科学技术委员会（036505008）的科学技术发展基金会的支持。

并且它也得到了中国公关上海大学刘积仁有限公司的支持。