现代智能安全交通在车载单元OBU上的应用外文翻译资料

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现代智能安全交通在车载单元OBU上的应用

摘 要

本设计是使交通更加智能化并进一步增加它与人类的交互性。交互性是指车辆在不可接受的条件下可能通知或拒绝用户,他们可能会把实时情况下的关键信息发给他们或者警察以便采取相应的措施来拯救自己。司机睡眠不足或睡眠紊乱造成的疲劳驾驶是如今交通事故最主要的因素之一。在这篇文章中,我们将构造一个实时网络安全车载模型：它可以在司机疲劳的时候自动减少车速。这样一个模型的目的是发展一个系统来检测司机的疲劳症状从而来控制车辆的速度,以避免事故的发生。系统的主要部件包括很多的实时传感器，如空气传感器、振动传感器、超声波传感器、酒精传感器，微机电系统和一个与GSM、GPS和APIs谷歌地图连接的用以定位的软件界面。

关键词：GPS；LPC2148；GPS；SIM300

一．项目背景

车祸是死亡的主要原因[1]。自适应的车祸检测可以通过减少所需的反应时间信息达到应急反应(2、3、4)，从而挽救生命。传统车辆事故检测传感器系统,如安吉星,立即通知应急救援人员利用车载传感器、加速度计和安全气囊等部署监控,检测汽车事故。图1显示了传统的事故检测系统是如何运作的。

图1 传统的事故检测系统

连接到车辆的传感器使用一个内置的蜂窝无线电通信的监测中心，负责调度在紧急事件中的应急救援人员。醉酒或酒驾是很危险的，司机血液中酒精含量或浓度高的话会使因车祸受伤,死亡的风险大大增加。每一个酒后驾驶造成的伤害和死亡是完全可以预防的。目前醉驾者的数量正在迅速的增长，这就是因酒驾而造成的交通事故死亡率大大增加。醉酒驾驶交通意外的主要原因是警察不能够事无巨细，检查到每一个酒驾的车辆。即使他们抓住任何一个酒驾车辆，警察也很容易被贿赂。因此需要一个有效的系统检查醉驾者。

车祸检测和公路拥塞控制是一个新兴的无线移动传感器网络的应用程序。最近智能手机技术的进步使得人们可以发现可以用一种比传统车载方式更便捷更划算的解决方案。事故快速检测和响应可以挽救生命,减少拥堵,提醒司机并给他们更多的反应时间采取措施来减少事故的发生。

二．相关工作

没有电子控制单元交互时的事故监测论述:传统车载事故检测系统依赖于汽车上或直接与汽车的电子控制单元(ecu)相连的传感器网络。这些传感器检测加速/减速,安全气囊部署和车辆翻转[7,8]。这些传感器参数指标帮助生成一个详细的事故资料,比如定位出事车辆,统计车辆被击中的次数,检测车辆碰撞的严重程度,部署安全气囊。然而,这些没有直接访问ecu，因此很难收集关于汽车的信息。因此有必要在电子控制单元利用传感器收集相同或相似的信息。

防止假阳性：基于车辆发动事故检测系统监控传感器网络来确定发生了事故。高加速/减速的实例是由于在很短的时间内速度发生很大的变化。这些速度的变化如果不是由驾驶员控制就很难办到,这就简化了事故检测,因为我们可以假设任何高速度的变化都是由人类作用而成的，也就是在此我们可以推测可能发生了碰撞。尽管单位是可移植的，然而,它并不是那么难达到这样的速度。例如,不难从6英尺的空中下降一个单位,但车辆的高度下降需要更多努力。

三．提出的方法

结构改革:利用加速计来测量碰撞。为什么没有ECU交互就很难检测出车祸。应对这一挑战,我们的系统使用传感器来检测力和加速度与车祸有关,如图2所示。改进的体系结构平台提供了一个由三个独立的加速器组成的方向传感器,以同样的方式用简单的方法来检测汽车ecu车祸。

图2 设备传感器提供加速度信息

在车辆发生事故时,车载单元将经历和车上的人员同样的力与加速度。此外,如果单位仍然是在碰撞过程中相对静止的车辆,可以使用收集的数据从单元重新创建和模型有经验的力量。在这种情况下,此单元可以提供车载ECU收集的数据一样。

图3 工作流程图

图4 汽车车载单元框图

16通道GPS智能接收器功能,超低功耗GPS的架构。这个完整的启用GPS接收器提供高的位置,速度和时间精度性能以及高灵敏度和跟踪能力。多亏了超低功耗CMOS技术,GPS接收器是理想的许多便携式应用,如掌上电脑、平板电脑、智能手机等。

应用方面：汽车、个人/便携式导航(PDA)、地理测量、体育和娱乐。

图5 GPS模块

全球移动通信系统(GSM)

GSM移动通信调制解调器的名字代表全球移动通信系统(GSM)。GSM是一个开放的数字蜂窝技术用于传输同时移动在850 MHZ、900 MHZ、1800 MHZ和900 MHZ频段上的语音和数据。GSM系统基本上使用多个访问计划的时分多址(TDMA)技术交流的目的。GSM数字化数据和减少它并将它通过一个通道发送给不同的客户在不同的时间段分配给他们。数字系统有携带64 kbps到120 Mbps的数据率的能力。图6 GSM模块

图6 GSM模块

GSM系统中有各种各样的单元，如宏、微型、微小型、伞型。每个单元格按实现域不同。每个单元根据不同实现环境有不同的覆盖范围。

GSM模块的功能:

·更高的频谱效率

·国际漫游功能

·兼容综合业务数字网(ISDN)

·对新服务的支持。

·SIM电话簿管理单位

·固定拨号号码(FDN)的可能性

·实时时钟和报警管理

·高质量的演讲

·使用加密打电话更加安全

·短消息服务(SMS)

GSM系统的安全策略标准化使它最安全的电信标准目前可访问。虽然保密和保密的电话GSM用户只是确保广播频道。

这是一个重大的步骤实现端到端的安全。

GSM调制解调器也可以是一个标准的GSM移动电话，与适当的电缆和软件驱动程序连接到串口或USB接口在您的计算机上。GSM调制解调器通常像一个GSM手机。GSM调制解调器已经广泛的应用于交易终端、供应链管理、安全应用、气象站和GPRS远程数据日志记录等方面。

GSM模块的工作

GSM调制解调器接口,通过电平位移器IC Max232微控制器单元。SIM卡安装GSM调制解调器收到数字命令从任何手机通过短信向单片机发送数据通过串行通信。在程序执行,GSM调制解调器接收指令信号“停止”在单片机产生一个输出,用于禁用的接触点点火开关。当输入低电平时，命令发送的用户是基于一个暗示通过GSM调制解调器接收到他作为一个“警报”程序消息。

C. MQ-3气体传感器:

酒精MQ-3气体传感器具有较高的灵敏度,能良好地抵抗汽油,烟雾和蒸气的干扰。传感器可以用来检测酒精浓度不同,成本较低,适合于不同的应用程序。也具有较长的使用寿命、低成本和简单的驱动电路等优点。

应用：

·汽车酒精检测器

·便携式酒精

探测器D.MQ-6气体传感器:

MQ-6气体传感器具有较高的灵敏度,适用于检测丙烷,丁烷和液化石油气,也就是天然气。传感器可以用来检测不同的可燃气体,特别是甲烷;它是低成本,适合于不同的应用方面。

应用：

·国内天然气泄漏检测器

·工业可燃气体探测器

·便携式气体探测器

E.MEMS加速度计

接缝机械系统(MEMS)的加速度计是测量设备的加速度。在相对论中,适当的加速度是物理物体加速度。[1]心理加速度传感器是可以衡量的。这些传感器无处不在的技术是传感集群的一部分。

传感技术利用环境的物理参数,如温度、压力、力量和光。一个加速度计测量重量的单位质量,数量也称为特定的力量,或重力。[2]例如测量重力允许用户与产品的交互手势识别。

基于加速度器的传感器中在1- 2-和3-轴配置中可用,在低重力和高里程的传感范围内可以用模拟或数字信号输出。

低重力MEMS加速度计与高重力MEMS加速度计性能指标如下

表1 低/高重力MEMS加速度计性能指标

性能指标	低重力MEMS加速度计	高重力MEMS加速度计
输出	模拟和数字	模拟和数字
轴数	1 - 3轴	1 - 2轴
重力范围	( / -)0 - 16 g	0 - 70 g( / -)
典型带宽	1.6 - 2.5 kHz	.4 - 22kHz
电压供应	1.7 - 6 V	3 - 6 V
电源电流	45micro;A - 700micro;A	1.3 - 5
温度范围	-40 - 125°C	-40 - 105°C

应用领域

微加速度计是最简单也最适用于微机电设备。被广泛应用于成本敏感,低功率,低速和倾斜感应传感器应用程序像移动设备,游戏系统,磁盘驱动器保护,图像稳定与体育和卫生设备。[4]最著名的应用程序是任天堂的Wii遥控器和苹果的iPhone。

图7 微加速度器

超声波距离传感器

超声波距离测量的传感器提供了一种简便的方法。这个传感器适用于任何需要你移动或静止的对象之间进行测量的数量的应用程序。

1. 结果与讨论

我们持续监测汽车的各种参数,如速度、转向位置,任何障碍和酒精传感器,一旦影响id相关的传感器检测到更多的影响有图片。micro;C存储这些数据的内存。如果司机被发现喝酒了,它发出警告,然后将点火装置关闭。因此可能会避免一场事故的发生。我们也设计了一个超声波传感器，使用连续监控的次数来反映情况，如果任何车辆在相反的方向多次，这意味着司机是不计后果的，鲁莽的，在这种情况下蜂鸣器报警，并要控制车辆立即慢下来,甚至改变方向角,以避免碰撞。

图8 Google地图API车辆通知

如果事故发生在使用mems传感器我们能够发现。后收集所有信息存储在内存中,micro;C发送该数据为基础或监测单位使用GSM调制解调器通过短信。基地一侧我们收到的数据如发动机转速、天然气、酒精含量、影响或崩溃等也在线上的GPS坐标谷歌地图。个人电脑业务的网上谷歌地球软件以图形方式显示所有的数数据分析师,这样崩溃或事故的原因是可以理解的更好。

参考文献

[1]张祖涛，张家书，“一种新颖的车辆安全模型:车辆速度控制器下司机疲劳”,“IJCSNS国际计算机科学杂志和网络安全”,VOL.9卷一,2009.01

[2]M. Bertozzi, A. Broggi, M. Cellario, A. Fascioli, P. Lombardi, and M.Porta, “Artifical vision in road vehicles,” Proceedings of the IEEE, vol. 90,no. 7, pp. 1258–1271, 2002.

[3]S. Tsugawa and Sadayuki, “Vision-based vehicle on japan: Machine vision systems and driving control systems,” IEEE Trans. on Ind. El. vol. 41, no. 4, pp. 398–405, 1994.

[4]Vehicle-highway automation activities in the United States. U.S. Dept of Transportation, 1997.

1. C. Thorpe, J.D. Carlson, D. Duggins, J. Gowdy, R. MacLachlan, C. Mertz, A. Suppe, and C. Wan, “Safe robot driving in cluttered environments,” 11th International Symposium of Robotics Research, 2003.
2. Qian Martin Eriksson, Nikolaos P. Papanikolopoulos, Eye-Tracking for Detection of Driver fatigue. Proceedings of the international Conference on intelligent Transportation System, Boston, MA, November 1997, pp.314-319.
3. Qiang Ji, Zhiwei Zhu, and Peilin Lan, Real-Time Nonintrusive Monitoring and Prediction of Dri

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