一种校车智能交互方法及其系统与流程

本发明涉及车辆技术领域，尤其是涉及一种校车智能交互方法及其系统。

背景技术：

随着科学技术的发展和经济的进步，加强校车安全管理，确保孩子们的人身安全成为目前社会安全保障的重中之重，校车安全的管理问题也成为当下社会公民关注的焦点。

现有技术中的校车，在酒精检测方面，都采用单一传感器来检测酒精浓度，而单一传感器存在信息采集点的局限性，汽油等环境因素对车内酒精气体浓度的干扰，导致对驾驶员酒精检测的不可靠、不准确，不能真实地反映驾驶者饮酒状况。目前还没有车载酒精检测系统，将驾驶员驾车时的饮酒状况作为一个重要数据，纳入汽车行驶记录仪的监测记录数据中。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题是提供一种不但能够实现学生乘车记录、校车的定位导航功能，还能够对车内酒精进行高灵敏度检测的校车智能交互方法及其系统。

本发明所采用的技术方案是，一种校车智能交互方法，所述方法包括下列步骤：

(1)、在校车的仪表盘附近安装上车载酒精检测系统以及内置有rfid读卡器的pad模块；

(2)、在校车未启动前，rfid读卡器和pad模块开始工作，每一位上车人员先通过rfid读卡器进行读卡，rfid读卡器记录每一位上车人员的上车信息；

(3)、采集人员上车信息的rfid读卡器将信息通过usb串口传输给pad模块，pad模块存储信息；

(4)、当校车启动时，酒精检测系统自动上电工作，内置在pad模块中的gps/odo定位系统开始实时获取车辆行进的速度和坐标，所述酒精检测系统的工作方法为：酒精检测系统中的三个酒精传感器自动检测车内的酒精浓度，并将检测到的酒精浓度值经过信息调理和模数转换后传输到信息融合系统，信息融合系统采用模糊控制算法的方法将输入的酒精浓度值进行融合，融合得到的输出值传输给控制装置，控制装置将该输出值与预先设定的酒精浓度限定条件作比较，如果输出值高于预设的酒精浓度限定条件，那么就启动报警显示模块进行报警，并将该输出值对应的酒精浓度值以及警示信息显示在pad模块上；如果输出值低于预设的酒精浓度限定条件，那么就在pad上显示没有饮酒；

(5)、无线通信模块将rfid读卡器读取的人员乘车信息、gps/odo定位系统实时采集到的车辆行进的速度和坐标以及车内酒精含量发送给服务器，服务器再将所述信息推送给客户端。

本发明的技术效果是：提供了一种校车智能交互实现方法，可以同时实现车载终端、服务器端与手机客户端之间的信息交互，实现了校车的安全辅助驾驶，学生乘车记录，校车的定位导航、远程监控、校车推送服务等功能，为校车智能监管提供了一种安全、可靠的解决方案，在酒精检测方面，避免了单一传感器信息采集点的局限性，采用三个酒精传感器来检测车内酒精浓度，并通过模糊控制算法的方法得出酒精浓度输出值来判断是否存在酒精浓度超标，可以避免汽油等环境因素对车内酒精气体浓度的干扰导致对驾驶员酒精检测的不可靠、不准确，从而不能真实地反映驾驶者饮酒状况，在校车智能交互平台方法具有成本低、使用方便、操作简单等应用价值，满足学校、家长、校车司机的实际需求。

作为优先，所述信息融合系统采用模糊控制算法的方法为：

(1)、设定八个输入量模糊子集：n(零)，vs(很低)，s(低)，m(中)，l(大)，ml(较大)，vl(很大)，vvl(超大)，酒精浓度输入量定义为隶属度函数，所述隶属度函数可以采用三角形或梯形隶属函数，将输入量的隶属度函数的中心支设定为：22，44，100，160，219，280，350，单位是ppm，其中44和219分别是国家关于饮酒驾驶和醉酒的呼气酒精浓度标定值；将融合得到的酒精浓度输出量分为八个模糊集：ny(没有饮酒)，sy(少量饮酒)，my(饮酒中)，ly(饮酒多)，sz(轻度醉酒)，mz(中度醉酒)，lz(严重醉酒)，vl(无法开车)；酒精浓度输出量定义为隶属度函数，所述隶属度函数可以采用三角形或梯形隶属函数；

(2)、将三个酒精浓度传感器s1、s2以及s3采集到的酒精浓度值作为酒精浓度输入量输入信息融合系统，根据不同的酒精浓度值对应着不同的模糊子集，将采集到的酒精浓度输入量归入到对应的模糊子集中，然后进行融合；

(3)、如果第一个酒精浓度传感器采集的浓度值大于第二个酒精浓度传感器采集的浓度值或第三个酒精浓度传感器采集的浓度值，那么可以确定此时的酒精浓度为驾驶员呼出的酒精浓度，并选择对应的输出量模糊集，将得到的输出量模糊集进行去模糊化处理，得到所需的数值；如果第一个酒精浓度传感器采集的浓度值小于第二个酒精浓度传感器采集的浓度值或第三个酒精浓度传感器采集的浓度值，那么可以确定此时的酒精浓度不属于驾驶员呼出的酒精浓度，并选择对应的输出量模糊集，将得到的输出量模糊集进行去模糊化处理，得到所需的数值；

作为优先，步骤(4)中，gps/odo定位系统获取车辆行进的速度和坐标是采用车载定位融合算法来进行获取的，所述车载定位融合算法的方法为：判断gps模块采集到的信号是否可用，若可用，odo模块的数据在gps的秒脉冲到来时与gps接收机采集到的信号进行异或运算，然后得出两者速度的差值，再经kalman滤波进行误差估计并反馈给odo模块进行速度的校正，由odo模块输出定位结果；若gps模块数据不可用，由odo模块单独定位。车载定位可以实时采集校车的经纬度和车速，经无线传输平台传至服务器储存并处理，是手机地图服务的参数来源，gps模块虽然定位精度高、范围广，但也有其弱点，如gps模块信号短暂消失，环境干扰等，odo模块为里程计列车定位模块，其无数据冗余，容易导致累计误差，如果将二者进行数据融合，构成gps/odo组合定位系统，就能提高定位精度及可靠性。

一种校车智能交互系统，包括车载终端、与车载终端进行通信的通信系统、与通信系统进行信息交换的服务器端以及用户终端，所述车载终端包括酒精检测系统、与酒精检测系统连接的pad模块以及嵌入在pad模块内并用于记录人员上车信息的rfid读卡器，所述酒精检测系统包括酒精浓度检测模块、与酒精浓度检测模块连接的信息融合系统以及报警显示模块，所述信息融合系统包括信号调理模块、与信号调理模块连接的模数转换器以及与模数转换器连接的信息融合模块，所述酒精浓度检测模块包括第一酒精传感器、第二酒精浓度传感器以及第三酒精浓度传感器，所述pad模块内置有gps/odo定位系统以及无线通信模块。

作为优先，所述信息融合模块中采用的处理芯片为lpc2294，这是一款低功耗的arm芯片，灵敏度高，能够与多个酒精传感器配合来探测酒精浓度，从而检测驾驶员是否饮酒。

作为优先，所述第一酒精传感器采用me3a-c2h5oh燃料电池型酒精传感器，所述第二传感器和第三传感器均采用mq-3半导体气敏酒精传感器，考虑到车内气流等因素的影响，第一传感器采用了灵敏度相对最高的me3a-c2h5oh燃料电池型酒精传感器。

作为优先，所述gps/odo定位系统包括gps模块、odo模块、信息融合模块以及kalman滤波器，采用该结构，gps模块和odo模块配合来获取车辆行进的速度和坐标，可以提高车辆定位的精度和获取到的数据的可靠性。

附图说明

图1为本发明一种校车智能交互方法及其系统的结构示意图；

图2为本发明的车载终端的结构示意图；

图3为本发明的酒精检测系统的结构示意图；

图4为本发明的酒精检测的流程图；

图5为本发明的gps/odo定位系统的融合算法结构图；

如图所示：1、第一酒精传感器；2、第二酒精传感器；3、第三酒精传感器；4、信号调理模块；5、酒精浓度检测模块；6、信息融合模块；7、模数转换器；8、酒精检测系统；9、信息融合系统；10、报警显示模块；11、pad模块；12、rfid读卡器；13、gps/odo定位系统；14、无线通信模块；15、显示模块。

具体实施方式

以下参照附图并结合具体实施方式来进一步描述发明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施，本发明保护范围并不受限于该具体实施方式。

本发明涉及一种校车智能交互方法，所述方法包括下列步骤：

(1)、在校车的仪表盘附近安装上车载酒精检测系统8、pad模块11以及rfid读卡器12；

(2)、在校车未启动前，rfid读卡器12和pad模块11开始工作，每一位上车人员先通过rfid读卡器12进行读卡，rfid读卡器12记录每一位上车人员的上车信息；

(3)、采集人员上车信息的rfid读卡器12将信息通过usb串口传输给pad模块11，pad模块11存储信息；

(4)、当校车启动时，酒精检测系统8自动上电工作，内置在pad模块11中的gps/odo定位系统13开始实时获取车辆行进的速度和坐标，所述酒精检测系统8的工作方法为：酒精检测系统中的三个酒精传感器自动检测车内的酒精浓度，并将检测到的酒精浓度值经过信息调理和模数转换后传输到信息融合系统9，信息融合系统9采用模糊控制算法的方法将输入的酒精浓度值进行融合，融合得到的输出值传输给控制装置，控制装置将该输出值与预先设定的酒精浓度限定条件作比较，如果输出值高于预设的酒精浓度限定条件，那么就启动报警显示模块10进行报警，并将该输出值对应的酒精浓度值以及警示信息显示在pad模块11上；如果输出值低于预设的酒精浓度限定条件，那么就在pad模块11上显示没有饮酒；

(5)、无线通信模块14将rfid读卡器12读取的人员乘车信息、gps/odo定位系统13实时采集到的车辆行进的速度和坐标以及车内酒精含量发送给服务器，服务器再将所述信息推送给客户端。

作为优先，所述信息融合系统9采用模糊控制算法的方法为：

(1)、设定八个输入量模糊子集：n(零)，vs(很低)，s(低)，m(中)，l(大)，ml(较大)，vl(很大)，vvl(超大)，酒精浓度输入量定义为隶属度函数，所述隶属度函数可以采用三角形或梯形隶属函数，将输入量的隶属度函数的中心支设定为：22，44，100，160，219，280，350，单位是ppm，其中44和219分别是国家关于饮酒驾驶和醉酒的呼气酒精浓度标定值；将融合得到的酒精浓度输出量分为八个模糊集：ny(没有饮酒)，sy(少量饮酒)，my(饮酒中)，ly(饮酒多)，sz(轻度醉酒)，mz(中度醉酒)，lz(严重醉酒)，vl(无法开车)；酒精浓度输出量定义为隶属度函数，所述隶属度函数可以采用三角形或梯形隶属函数；

(2)、将三个酒精浓度传感器s1、s2以及s3采集到的酒精浓度值作为酒精浓度输入量输入信息融合系统，根据不同的酒精浓度值对应着不同的模糊子集，将采集到的酒精浓度输入量归入到对应的模糊子集中，然后进行融合；

(3)、如果第一个酒精浓度传感器采集的浓度值大于第二个酒精浓度传感器采集的浓度值或第三个酒精浓度传感器采集的浓度值，那么可以确定此时的酒精浓度为驾驶员呼出的酒精浓度，并选择对应的输出量模糊集，将得到的输出量模糊集进行去模糊化处理，得到所需的数值；如果第一个酒精浓度传感器采集的浓度值小于第二个酒精浓度传感器采集的浓度值或第三个酒精浓度传感器采集的浓度值，那么可以确定此时的酒精浓度不属于驾驶员呼出的酒精浓度，并选择对应的输出量模糊集，将得到的输出量模糊集进行去模糊化处理，得到所需的数值。

步骤(3)中，去模糊化处理选用最大隶属度面积中心法，下表是几组不同条件下仿真给出的传感器酒精浓度值和经过模糊算法融合后输出的酒精浓度值(ppm)，采用多个传感器融合方式得出的结果充分考虑车内实际环境，能更真实的反应驾驶员饮酒程度。

酒精浓度与融合输出表

现有技术中，系统检测驾驶员的饮酒程度一般采用呼气酒精浓度，存在着许多的干扰因素，如车内通风情况、传感器位置选取、多传感器交叉灵敏度、驾驶员呼气酒精浓度情况等，为了避免信息采集的单一化、模式化及误差过大的问题，本申请选取多个采集点进行测量，基于模糊推理原理的数据融合算法可以对异质传感器信息进行处理，更好地模拟人的感知系统，可以实现不确定关系的输入的整合输出，提高处理数据的准确度，更真实地反映驾驶员的饮酒状况，及时控制调整以预防醉驾的发生。

作为优先，步骤(4)中，gps/odo定位系统13获取车辆行进的速度和坐标是采用车载定位融合算法来进行获取的，所述车载定位融合算法的方法为：判断gps模块采集到的信号是否可用，若可用，odo模块的数据在gps的秒脉冲到来时与gps接收机采集到的信号进行异或运算，然后得出两者速度的差值，再经kalman滤波进行误差估计并反馈给odo模块进行速度的校正，由odo模块输出定位结果；若gps模块数据不可用，由odo模块单独定位。

一种校车智能交互系统，包括车载终端、与车载终端进行通信的通信系统、与通信系统进行信息交换的服务器端以及用户终端，所述车载终端包括酒精检测系统8、与酒精检测系统8连接的pad模块11以及与pad模块11连接并用于记录人员上车信息的rfid读卡器12，所述酒精检测系统8包括酒精浓度检测模块5、与酒精浓度检测模块5连接的信息融合系统9以及报警显示模块10，所述信息融合系统9包括信号调理模块4、与信号调理模块4连接的模数转换器7以及与模数转换器7连接的信息融合模块6，所述酒精浓度检测模块5包括第一酒精传感器1、第二酒精浓度传感器2以及第三酒精浓度传感器3，所述pad模块11内置有gps/odo定位系统13以及无线通信模块14，所述信息融合模块6中采用的处理芯片为lpc2294，所述gps/odo定位系统13包括gps模块、odo模块、信息融合模块以及kalman滤波器。

作为优先，所述第一酒精传感器1采用me3a-c2h5oh燃料电池型酒精传感器，所述第二传感器2和第三传感器3均采用mq-3半导体气敏酒精传感器，第一酒精传感器1采用了灵敏度相对最高的me3a-c2h5oh燃料电池型酒精传感器，所述酒精检测系统8安装在汽车仪表盘附近，而me3a-c2h5oh燃料电池型酒精传感器设置在更靠近驾驶员位置的地方，两个mq-3半导体气敏酒精传感器靠近副驾驶员和乘客的位置。