【摘要】：隨著我國經濟的發(fā)展,交通管理壓力以及交通安全問題日趨明顯,如何更有效地保障車輛的安全運行變得尤其重要。及時獲取車輛實時信息以及相關參數預測信息,對于防止交通事故的發(fā)生有著重要的現實意義。針對這一現象,本文基于嵌入式技術、無線網絡通信技術、車輛實時定位技術以及車輛側翻預警算法,設計了具有數據中心控制平臺、無線通信模塊、車聯網車載終端模塊以車輛側翻預警模塊的綜合系統(tǒng)。本文主要完成了以下工作：(1)設計了一種車輛綜合信息管理系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要包括：車主及車輛信息管理、車輛定位信息管理、車輛狀態(tài)數據信息管理等。系統(tǒng)主要從數據中心控制平臺以及車聯網車載終端兩部分進行設計。在數據中心控制平臺中,系統(tǒng)實現對車主以及車輛的基本信息進行查詢以及修改、顯示并保存車輛的實時位置信息、以及與車載平臺進行信息交互等功能。在車聯網車載終端中,系統(tǒng)除了能實現數據中心的功能外,還可以顯示并保存車輛狀態(tài)數據信息等功能。(2)設計了一種車輛側翻預警系統(tǒng)。系統(tǒng)選擇內含ARM11處理器的S3C6410作為側翻預警系統(tǒng)主控制器的處理器,利用MPU6050六自由度傳感器采集車輛實時運行參數并輸送給主控制器。使用定位通信一體模塊SIM908模塊實現車輛的實時定位,以及車聯網車載終端與數據中心控制平臺的無線通信。(3)為了達到車輛側翻預警的目的,本文選取車輛的橫向載荷轉載轉移率(LTR, Lateral-Load Transfer Ratio)作為車輛側翻預警算法的判別側翻指示。選用多層遞階(MLR, Multi-level Recursive)建模預測方法作為預警算法,可以實現在線預測側翻判別指標的數值,根據預測得到的數值,車載系統(tǒng)對車輛側翻危險程度進行判斷,當預測LTR值超過設定的閾值后發(fā)出報警信號。本系統(tǒng)基于軟硬件平臺以及實車模擬實驗完成了系統(tǒng)的綜合測試,實現了數據中心與車載終端進行信息的查詢、儲存、更改、交互等功能。為驗證系統(tǒng)算法的有效性,將本文所提MLR建模預測方法與自回歸模型(AR, Autoregressive Model)預測方法在未來1到2秒的LTR預測值并與車輛實際LTR值作對比,實驗結果顯示,本文所提車輛側翻預警系統(tǒng)有較高的適用性和預測精度。
[Abstract]:With the development of our country's economy, traffic management pressure and traffic safety problems become more and more obvious. How to ensure the safe operation of vehicles becomes more and more important. It is of great practical significance to obtain real-time vehicle information and related parameter prediction information in time to prevent traffic accidents. Aiming at this phenomenon, based on embedded technology, wireless network communication technology, vehicle real-time positioning technology and vehicle rollover early warning algorithm, a data center control platform and wireless communication module are designed. The vehicle network vehicle terminal module is a comprehensive system of vehicle rollover warning module. The main work of this paper is as follows: (1) A vehicle integrated information management system is designed. The system mainly includes: owner and vehicle information management, vehicle positioning information management, vehicle status information management and so on. The system is mainly designed from data center control platform and vehicular terminal. In the data center control platform, the system can query and modify the basic information of the owner and the vehicle, display and save the real-time position information of the vehicle, and exchange information with the vehicle platform. In the vehicle network vehicle terminal, the system can not only realize the function of data center, but also display and save the information of vehicle status. (2) A vehicle rollover warning system is designed. The S3C6410 with ARM11 processor is selected as the processor of the main controller of the rollover warning system. The real-time running parameters of the vehicle are collected by using the MPU6050 six-degree-of-freedom sensor and transmitted to the main controller. The SIM908 module is used to realize the real-time positioning of vehicles and the wireless communication between the vehicle terminal and the data center control platform. (3) in order to achieve the purpose of early warning of vehicle rollover, In this paper, the lateral load transfer rate (Lateral-Load Transfer Ratio) of vehicles is selected as the discriminant rollover indication of the early warning algorithm of vehicle rollover. The multilevel hierarchical (Multi-level Recursive) modeling and prediction method is chosen as the early warning algorithm, which can realize the on-line prediction of the value of the rollover discriminant index. According to the predicted value, the vehicle system can judge the dangerous degree of the vehicle rollover. An alarm signal is issued when the predicted LTR value exceeds the set threshold. The system is based on the hardware and software platform and the real vehicle simulation experiment to complete the comprehensive test of the system, the data center and the vehicle terminal for information query, storage, change, interaction and other functions. In order to verify the effectiveness of the system algorithm, the proposed MLR modeling and prediction method and the autoregressive model (AR, Autoregressive Model) prediction method are compared with the actual LTR values of the vehicle in the next 1 to 2 seconds. The experimental results show that, The vehicle rollover warning system proposed in this paper has high applicability and prediction accuracy.
【學位授予單位】：昆明理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U463.6

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本文編號：2162350