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基于MM908E625和Low-G的汽車疲勞駕駛監(jiān)控

作者: 時間:2013-01-22 來源:網(wǎng)絡 收藏


圖(4)加速度a 隸屬度函數(shù)圖 圖(5)駕駛狀態(tài)隸屬度函數(shù)圖

2.模糊控制規(guī)則的建立:

對應于油門開度模糊控制規(guī)則庫的建立,與油門開度s,發(fā)動機轉(zhuǎn)速n、車速v 在不同的數(shù)值范圍的取值具有交互性和關聯(lián)性。規(guī)則庫的建立需要在程序運行中不斷搜集數(shù)據(jù),通過自學習確定方法和模糊規(guī)則的自調(diào)整,在實驗過程中不斷修正和完善。

模糊控制規(guī)則重點處理影響車輛駕駛狀態(tài)的優(yōu)劣“差”和“中”的工作過程。其中,“差”駕駛狀態(tài)的規(guī)則對應于油門開度s 分為0,1,2-9 共十段,發(fā)動機轉(zhuǎn)速n 分為1000rpn 、1500rpn-5500rpm 共十段, 車速v 分為60km/h 、70km/h-150km/h 共十段,和加速度劃分成“負大NB”、“負小NS”、“零ZE”、“正小PS”、“正大PB”五個等級,可歸納為有效控制規(guī)則八十六條規(guī)則。

模糊控制規(guī)則(L)公式:如果(IF)油門開度s 為x 段[和(AND)]V[或(OR)]發(fā)動機轉(zhuǎn)速n 為y 段[和(AND)]V[或(OR)]車速v 為z 段,且加速度為等級m,則(THEN)駕駛狀態(tài)為“S”。

3.精確化計算:

對應于上述推理方法得到的結(jié)果,結(jié)合車輛正常駕駛時采集的數(shù)據(jù)建立的數(shù)據(jù)庫分析,對加速度等級出現(xiàn)的頻度,根據(jù)輸出模糊子集的隸屬度函數(shù)進行精確化計算,確定車輛駕駛狀態(tài)的優(yōu)劣“差”和“中”,由交互界面提供操作提示和報警。

軟件描述

1.數(shù)據(jù)庫建立:

駕駛狀態(tài)模糊控制器數(shù)據(jù)庫的建立和數(shù)據(jù)更新是本課題設計的重要部分,汽
車正常駕駛時,系統(tǒng)設定為連續(xù)駕駛的前兩個小時為正常駕駛,在這段時間內(nèi)監(jiān)控儀的工作是對駕駛員的駕駛習慣進行數(shù)據(jù)搜集,按設定量化等級作數(shù)據(jù)的線性化量化,對應于油門開度、制動踏板位置和方向盤轉(zhuǎn)向軸三種類型的變量的不同量綱,按比例因子對數(shù)據(jù)處理,依據(jù)模糊子集的隸屬度函數(shù)模糊化數(shù)據(jù)。

為了消除大的誤差,在量化級之間采用插值運算,引入權系數(shù)因子w(.),對于任意一個連續(xù)的測量值通過相鄰的兩個離散的加權運算得到模糊度的值。在模糊化數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)庫的基礎上,生成正常駕駛習慣數(shù)學模型,并根據(jù)不斷采集的數(shù)據(jù)進行修正。隨著連續(xù)駕駛時間的增加(大于兩個小時或采集數(shù)據(jù)的變化超出駕駛狀態(tài)監(jiān)控指標),監(jiān)控儀自動進入狀態(tài)。

2.軟件框圖

(1).PC 機程序設計:

PC 機程序用C 語言編寫,完成數(shù)據(jù)庫的建立和維護、對LIN-BUS 網(wǎng)絡的管理、模糊控制器算法和規(guī)則的運算、交互界面的輸入輸出控制。軟件框圖如圖(6)所示。


圖(6)PC 機軟件框圖

(2).測量模塊程序設計:

測量模塊是以 單片機為核心的數(shù)據(jù)采集器, 程序用CodeWarrior3.1 CW-HC08 3.0 設計,測量模塊軟件框圖如圖(7)所示。


圖(7)測量模塊軟件框圖

結(jié)論

智能控制技術應用于汽車課題是一個相當復雜和具有相當難度的研究方向,通過對LIN-BUS 網(wǎng)絡的研究,以、 加速度傳感器和其他傳感器與嵌入式PC 機建立起這樣一個硬件平臺,實現(xiàn)對汽車駕駛狀態(tài)在正常駕駛、短距離駕駛、短時間駕駛的數(shù)據(jù)庫的建立,規(guī)則庫數(shù)據(jù)的修正,疲勞駕駛狀態(tài)監(jiān)控。對油門開度、制動踏板位置和方向盤轉(zhuǎn)向軸等三種主要影響駕駛狀態(tài)的因數(shù),設計出模糊控制器,從理論和硬件實現(xiàn)兩方面做了有益的探討,雖然離實際應用和產(chǎn)業(yè)化有一定的距離,但是為進一步完善該系統(tǒng)的設計打下了良好的基礎。(end)

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