一种内轮差盲区自动监测预警装置及控制方法与流程

本发明属于汽车电子技术领域，特别涉及一种内轮差盲区自动监测预警装置及控制方法。

背景技术：

近年来，随着我国经济的迅速发展，我国已成为名副其实的汽车大国。然而汽车的增多也带来了更多的交通事故，其中大型车辆的肇事是造成重大交通事故的主要原因之一。内轮差是指车辆转弯时的前内轮的转弯半径与后内轮的转弯半径之差。由于内轮差的存在，车辆转弯时，前、后车轮的运动轨迹不重合。在行车中如果只注意前轮能够通过而忘记内轮差，就可能造成后内轮驶出路面或与其他物体碰撞的事故。

大货车由于车身较高，司机坐在左边的驾驶座上，车辆右转时其容易产生视觉盲区，而仅凭后视镜观察右后方，可视范围有限，其车体容易与内侧车道高速行驶的车辆发生碰撞；由于载重车在右转向存在较大的内轮差，加上有时驾驶员判断有误、疏忽大意，载重车极有可能与非机动车发生侧碰。因此，在车辆右转时，对司机进行内轮差盲区的预警是十分必要的。现有内轮差预警装置大多采用摄像头，传感器等采集内轮差盲区是否存在车辆、行人等障碍物信息，并对司机进行提醒。但因车辆转向角度不同，内轮差盲区位置也会相应发生变化，因为传感器辐射范围有限，如果在固定位置安装传感器会导致有些位置无法辐射到，导致采集信息出现偏差。此外，采用内轮差几何模型推导的理论内轮差会出现一定误差，因此，实时控制红外线传感器的角度，以覆盖到整个内轮差盲区是十分必要的。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种内轮差盲区自动监测预警装置，能够在车辆向右转弯时，实时监测内轮差盲区信息，并在发现危险时发出预警信息。

本发明的另一个目的是提供一种基于bp神经网络的控制方法，其能根据车辆每次右转弯的内轮差盲区不同，调整红外线传感器的角度，使红外线传感器的采集范围覆盖到整个内轮差盲区，以提供更准确的预警信息。

本发明提供的技术方案为：

方向盘转角传感器；

红外光电传感器转动机构，其包括：

驱动电机，其设置在车身右侧前轮、后轮上方，所述驱动电机设有传动机构；

传感器臂，其后端与所述传动机构连接，前端与车身表面铰接；

红外光电传感器，其与所述传感器臂的前端固定连接；

微控制器，其连接所述方向盘转角传感器并通过控制电路连接所述驱动电机。

优选的是，所述传动机构采用齿轮齿条结构。

优选的是，所述传感器臂的后端与传动机构的齿条固定连接。

优选的是，所述内轮差盲区自动监测预警装置还包括报警模块，其靠近仪表盘设置并连接所述微处理器，所述报警模块包括：

中文液晶显示模块，其采用带中文字库的12864液晶显示屏；

语音警告模块，其采用采用isd0系列录放芯片；

光电警告模块，其采用高亮发光二极管作为警示灯。

优选的是，所述红外光电传感器采用反射型光电传感器。

优选的是，所述微控制器采用stm32f103rct6型单片机。

优选的是，所述内轮差盲区自动监测预警装置还包括电源模块，其采用ams1117-5.0和l6932-3.3芯片来稳压出5v和3.3v这两种系统所需电压。

一种内轮差盲区自动监测预警装置的控制方法，其特征在于，当车辆向右转弯时根据方向盘转角传感器传输的角度信息，车辆最小转弯半径，车辆前后轮距，车辆轴距基于bp神经网络对车辆前、后侧的红外光电传感器角度进行调控，包括如下步骤：

步骤一、依次将车辆前后轮距l、车辆轴距s，车辆最小转弯半径r，方向盘传感器转向角度θ进行规格化，确定三层bp神经网络的输入层向量x＝{x1,x2,x3,x4}；其中，x1为车辆前后轮距系数，x2为车辆轴距系数，x3车辆最小转弯半径系数，x4为方向盘传感器转向角度系数；

步骤二、所述输入层向量映射到中间层，所述中间层向量y＝{y1,y2,…,ym}；m为中间层节点个数；

步骤三、得到输出层向量z＝{z1,z2}；其中，z1为车辆前侧红外光电传感器角度调节系数，z2车辆后侧红外光电传感器角度调节系数，使

αi+1＝z1ⁱαmax，

βi+1＝z2ⁱβmax，

其中，z1ⁱ、z2ⁱ分别为第i个采样周期输出层向量参数，αmax、βmax分别为设定的车辆前侧红外光电传感器的最大角度、车辆后侧红外光电传感器的最大角度，αi+1、βi+1分别为第i+1个采样周期时的车辆前侧红外光电传感器的角度、车辆后侧红外光电传感器的角度；以及

在所述步骤一中，将车辆前后轮距l、车辆轴距s，车辆最小转弯半径r，方向盘传感器转向角度θ进行规格化进行规格化公式为：

其中，xj为输入层向量中的参数，xj分别为参数l、s、r、θ，j＝1,2,3,4；xjmax和xjmin分别为相应参数的最大值和最小值。

优选的是，在所述步骤三中，初始运行状态下，车辆前侧红外光电传感器的角度、车辆后侧红外光电传感器的角度，满足经验值：

α0＝0.85αmax，

β0＝0.67βmax，

其中，α0、β0分别为车辆前侧红外光电传感器的初始角度、车辆后侧红外光电传感器的初始角度；αmax、βmax分别为设定的车辆前侧红外光电传感器的最大角度、车辆后侧红外光电传感器的最大角度。

本发明的有益效果是：本发明提供的内轮差盲区自动监测预警装置，能够在车辆向右转弯时，实时监测内轮差盲区信息，并在发现危险时发出预警信息。同时，本发明还提供了一种基于bp神经网络的控制方法，其能根据车辆每次右转弯的内轮差盲区不同，调整红外线传感器的角度，使红外线传感器的采集范围覆盖到整个内轮差盲区，以提供更准确的预警信息。

附图说明

图1为本发明所述的内轮差盲区自动监测预警装置的红外光电传感器转动机构示意图。

图2为本发明所述的内轮差盲区自动监测预警装置模块连接示意图。

图3为本发明所述的内轮差盲区自动监测预警装置工作流程示意图。

图4为本发明所述的微控制器的引脚分布示意图。

图5为本发明所述的内轮差盲区自动监测预警装置的总体构架。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。

如图1-4所示，本发明提供了一种内轮差盲区自动监测预警装置，其能够根据车辆转向角度不同，调整红外线传感器的角度。同时，将红外线传感器采集到预警信息显示在中文液晶显示屏上，并进行语音和灯光闪烁警告，并且在车辆转弯出现事故时，经gsm网络将用户地理位置和时间等信息以短消息的形式发送到交警监控中心。所述内轮差盲区自动监测预警装置包括方向盘转角传感器，其连接微控制器110，所述方向盘转角传感器在车辆转向时将方向盘转向角度信号传递至微控制器110；微控制器110采用stm32f103rct6型单片机。驱动电机120，其设置在车身右侧前轮、后轮上方并与通过控制电路与微控制器110连接，驱动电机120设有传动机构，所述传动机构包括圆柱齿轮121及齿条122；传感器臂130，其后端固定连接在齿条122上，前端与车身表面铰接；红外光电传感器140，其与传感器臂130的前端固定连接。当车辆向右转弯时，方向盘转角传感器将方向盘转角信号传递至微控制器110，微控制器110发出信号至所述驱动电机控制电路，启动并控制驱动电机120带动与圆柱齿轮121相啮合的齿条122做横向运动，从而带动与齿条122相紧固的传感器臂130的前端绕其与车身表面铰接基点旋转，进而带动红外光电传感器140绕所述基点旋转。传感器臂的130为可伸缩式结构，当红外光电传感器140转角较大时，传感器臂130随之伸长，当红外光电传感器140转角较小时，传感器臂130缩短。

红外光电传感器140，其主要作用是当货车转弯时，在“视野盲区”区域内，对障碍物(行人、车辆等)产生感应信号，继而将信号送至微控制器110进行判断处理。红外光电传感器140采用反射型光电传感器，其具有一对红外线发射与接收管，发射管发射出一定频率的红外线，当检测方向遇到障碍物(反射面)时，红外线反射回来被接收管接收，经过比较器电路处理之后，绿色指示灯会亮起，同时信号输出接口输出数字信号(一个低电平信号)。货车前侧红外光电管数据引脚接微控制器的pc0引脚，并设置为跳变沿外部中断；货车后侧红外光电管数据引脚接微控制器的pc1引脚，并设置为跳变沿外部中断，当有行人、车辆等障碍物位于传感器检测范围内时，可以输出跳变信号，触发微控制器110接收传感器数据。

微控制器110中断连接中文液晶显示屏150，微控制器110将红外电传感器140采集反射回来的信号进行运算、处理，并将报警信息传输送中文液晶显示屏150上。中文液晶显示模块150采用带中文字库的12864液晶显示屏，可分行显示货车前侧视野盲区的安全情况，货车后侧视野盲区的安全情况。若货车在转弯过程中距离行人等障碍物进入内轮差盲区，系统会在液晶屏上显示报警信息。

语音警告模块160采用isd0系列录放芯片。它可以多段录音，采样率可在4k至12k间调节，供电范围可以在2.4v至5.5v之间。微控制器110中断连接语音告警模块160的数据引脚，当发生货车转弯视野盲区内检测到行人情况下，能使系统及时对司机进行现场语音告警提示：“注意，货车转弯危险！”

光电警告模块170连接微控制器110，其采用高亮发光二极管作为警示灯，通过光电闪烁来进一步的提示司机此时转弯有危险。

电源模块180，其采用ams1117-5.0和l6932-3.3芯片来稳压出5v和3.3v这两种系统所需电压。

所述内轮差盲区自动监测预警装置还包括基于gps定位的gms自动报警模块190，其采用sim300gsm模块作为无线远程通讯接口设备。模块内部集成标准的sim卡座，这样可以方便用户用sim卡，接入网络，通过计算机或者单片机使用at指令集控制gsm模块与车主手机进行通信。微控制器110使用串口来驱动gsm自动报警模块190。gms自动报警模块190连接货车车内安装的振动传感器，其通过一个非门输出数字信号。当没有震动信号时,传感器导通,非门输入端为高电平,经过ttl非门后反向,所以输出端是低电平,当有振动信号时传感器截止,非门输入端为低电平,输出端过反向后是高电平,而且振动时间越长,传感器截止时间也随之增长。所述振动传感器与单片机的pa2接口连接，将数据输入微控制器110。微控制器110的p1口作为报警信号的输出端，因为p1口是通过i/0双向静态接口,具有输出锁存功能,方便通过软件来实现报警的控制。

所述振动监测器没有输出数字脉冲信号时，微控制器110就一直循环在主程序。振动监测器输出数字脉冲信号时,微控制器110程序就跳到中断子程序ext0执行，触发gps定位系统检测报警位置，gps定位系统输出的当前位置信息通过gms自动报警模块190以信息方式发送到交通部门，进行报警。

所述内轮差盲区自动监测预警装置还包括串口调试模块电路210，通过串口，可以将软件程序中需要观察的变量、gsm模块返回结果、执行结果等打印到上位机软件上，这样可以更加充分了解软件执行流程，加快软件的编写和稳定。

如图5所示，本发明提供内轮差盲区自动监测预警装置，以微控制器(stm32单片机)为核心，使用红外光电传感器进行前端信号实时采集，由于货车要右侧转弯，因此，在货车右侧前、后位置各安装一个红外光电传感器，当有车或者行人进入由于内轮差引起的司机“视野盲区”区域时，2个红外光电传感器采集反射回来的信号，送微控制器进行运算、处理。将报警信息显示在中文液晶显示屏上，并进行语音和灯光闪烁警告，以提醒司机对危险状况提前做出判断。如果车辆转弯出现事故，安装在车辆上的振动传感器会将碰撞信号传给微控制器，gps模块接收来自gps天线单元的卫星信号，通过处理得到用户的地理位置和时间等信息，并送入gsm模块，再由gsm天线发射经gsm无线通信网络将用户地理位置和时间等信息以短消息的形式发送到交警监控中心。

本发明还提供了一种内轮差盲区自动监测预警装置的控制方法，当车辆向右转弯时根据方向盘转角传感器传输的角度信息，车辆最小转弯半径，车辆前后轮距，车辆轴距基于bp神经网络对车辆前、后侧的红外光电传感器角度进行调控，具体包括如下步骤：

步骤一、建立bp神经网络模型；

本发明采用的bp网络体系结构由三层组成，第一层为输入层，共n个节点，对应了表示设备工作状态的n个检测信号，这些信号参数由数据预处理模块给出。第二层为隐层，共m个节点，由网络的训练过程以自适应的方式确定。第三层为输出层，共p个节点，由系统实际需要输出的响应确定。

该网络的数学模型为：

输入层向量：x＝(x1,x2,…,xn)^t

中间层向量：y＝(y1,y2,…,ym)^t

输出层向量：z＝(z1,z2,…,zp)^t

本发明中，输入层节点数为n＝4，输出层节点数为p＝2。隐藏层节点数m由下式估算得出：

按照采样周期，输入的4个参数为，x1为车辆前后轮距系数，x2为车辆轴距系数，x3车辆最小转弯半径系数，x4为方向盘传感器转向角度系数；

决定车辆内轮差盲区4个因素属于不同的物理量，其量纲各不相同。因此，在数据输入神经网络之前，需要将数据规格化为0-1之间的数。

具体而言，对于车辆前后轮距l进行规格化后，得到车辆前后轮距系数x1：

其中，lmin和lmax分别为车辆前后轮距的最小值和最大值。

同样的，对车辆轴距s进行规格化后，得到车辆轴距系数x2：

其中，smin和smax分别为车辆轴距的最小值和最大值。

对车辆最小转弯半径r进行规格化后，得到车辆最小转弯半径系数x3：

其中，rmin和rmax分别为车辆最小转弯半径的最小值和最大值。

对方向盘传感器转向角度θ进行规格化后，得到方向盘传感器转向角度系数x4：

其中，θmin和θmax分别为向盘传感器转向最小角度和最大角度。

输出信号的2个参数分别表示为：z1为车辆前侧红外光电传感器角度调节系数，z2车辆后侧红外光电传感器角度调节系数；

车辆前侧红外光电传感器角度调节系数z1表示为下一个采样周期中车辆前侧红外光电传感器角度与当前采样周期中设定的最大角度之比，即在第i个采样周期中，采集到的角度为αi，通过bp神经网络输出第i个采样周期的角度调节系数z1ⁱ后，控制第i+1个采样周期中角度为αi+1，使其满足αi+1＝z1ⁱαmax；

车辆后侧红外光电传感器角度调节系数z2表示为下一个采样周期中的车辆后侧红外光电传感器角度与当前采样周期中设定的最大角度之比，即在第i个采样周期中，采集到的喷嘴角度为βi，通过bp神经网络输出第i个采样周期的喷嘴角度调节系数z2ⁱ后，控制第i+1个采样周期中喷嘴角度为βi+1，使其满足βi+1＝z2ⁱβmax；

步骤二：进行bp神经网络的训练。

建立好bp神经网络节点模型后，即可进行bp神经网络的训练。根据产品的经验数据获取训练的样本，并给定输入节点i和隐含层节点j之间的连接权值wij，隐层节点j和输出层节点k之间的连接权值wjk，隐层节点j的阈值θj，输出层节点k的阈值wij、wjk、θj、θk均为-1到1之间的随机数。

在训练过程中，不断修正wij和wjk的值，直至系统误差小于等于期望误差时，完成神经网络的训练过程。

如表1所示，给定了一组训练样本以及训练过程中各节点的值。

表1训练过程各节点值

步骤三、采集数据运行参数输入神经网络得到调控系数；

训练好的人工神经网络固化在芯片之中，使硬件电路具备预测和智能决策功能，从而形成智能硬件。智能硬件加电启动后，车辆前侧红外光电传感器的角度α0＝0.85αmax、车辆后侧红外光电传感器的角度β0＝0.67βmax；

同时，将车辆前后轮距l、车辆轴距s，车辆最小转弯半径r，方向盘传感器转向角度θ初始数据规格化，得到bp神经网络的初始输入向量通过bp神经网络的运算得到初始输出向量

步骤四：得到初始输出向量后，即可调车辆前侧红外光电传感器的角度及车辆后侧红外光电传感器的角度，车辆前侧红外光电传感器的角度及车辆后侧红外光电传感器的角度分别为：

α1＝z1⁰αmax

β1＝z2⁰βmax

通过传感器获取第i个采样周期中的车辆前后轮距l、车辆轴距s，车辆最小转弯半径r，方向盘传感器转向角度θ，通过进行规格化得到第i个采样周期的输入向量xⁱ＝(x1ⁱ,x2ⁱ,x3ⁱ,x4ⁱ)，通过bp神经网络的运算得到第i个采样周期的输出向量zⁱ＝(z1ⁱ,z2ⁱ)，然后控制调节车辆前侧红外光电传感器的角度及车辆后侧红外光电传感器的角度，使第i+1个采样周期时车辆前侧红外光电传感器的角度及车辆后侧红外光电传感器的角度分别为：

αi+1＝z1ⁱαmax，

βi+1＝z2ⁱβmax，

通过上述设置，采用bp神经网络算法，对车辆前侧红外光电传感器的角度及车辆后侧红外光电传感器的角度进行调控，使其达到最佳的运行状态，从而提高预警信息的准确性。

尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。