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基于自適應門檻閾值的車輛事故自動呼救系統(tǒng)的研究

發(fā)布時間:2020-11-05 08:20
   車輛事故自動呼救系統(tǒng)(Automatic Crash Notification System,ACNS)是一種重要的車輛事故后安全技術(shù),在ACNS識別車輛碰撞發(fā)生后,便將相關的車輛碰撞信息傳送到救援中心。救援中心能夠依據(jù)接收到的事故信息快速的制定救援策略,從而提高救援效率。精確、詳盡的事故信息不僅有利于救援中心全面了解乘員受傷狀況,制定合理的救援方案,而且有利于車輛事故后的司法調(diào)查。同時穩(wěn)定可靠的ACNS不僅可以避免因誤觸發(fā)給駕駛員帶來的行車干擾,而且還可以降低因漏觸發(fā)給乘員帶來的安全隱患。因此,本文對ACNS終端和事故檢測算法進行了研究。詳細闡述了所設計的ACNS終端的硬件部分和相應的軟件設計流程;為了分析門檻閾值對事故后信息準確性的影響,采用基于不同門檻閾值的ACNS事故檢測算法分別對采集到的臺車正面碰撞加速度數(shù)據(jù)進行處理,結(jié)果表明門檻閾值對得到的速度變化量值有較大的影響。Carsim三維虛擬路面模型的構(gòu)建。為獲取構(gòu)建Carsim三維虛擬路面模型的路面不平度數(shù)據(jù),針對國標GB/T7031-2005規(guī)定的等級路面采用傅里葉逆變換法生成相應的不平度數(shù)據(jù);針對實測路面的不平度數(shù)據(jù),搭建了基于激光位移傳感器、陀螺儀、光電編碼器、采集卡等的路面不平度測量車。構(gòu)建了Carsim車輛仿真模型。為驗證所建車輛模型的可靠性,基于搭建的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),采集了某試驗路面的車身加速度數(shù)據(jù),最后通過數(shù)據(jù)對比驗證了所建車輛模型和仿真數(shù)據(jù)的可靠性;谧赃m應門檻閾值的ACNS事故檢測算法的設計。利用SPSS軟件對基于Carsim獲得的仿真數(shù)據(jù)進行了回歸分析,得到了關于門檻閾值、車速、IRI值的關聯(lián)模型,并對所構(gòu)建的關聯(lián)模型的可靠性進行了驗證;提出了基于“加速度信號-PSD-IRI”的關聯(lián)模型的ACNS路面識別算法;分析了觸發(fā)閾值的設定理論及依據(jù),并對門檻閾值進行了設置;最后對ACNS的觸發(fā)策略進行了闡述。
【學位單位】:江蘇大學
【學位級別】:碩士
【學位年份】:2018
【中圖分類】:U463.6
【部分圖文】:

模塊圖,模塊,相關信息


基于自適應門檻閾值的車輛事故自動呼救系統(tǒng)的研究I 的三軸加速度傳感器、OV7670 攝像頭、射頻發(fā)送模塊、SD 儲存故檢測模塊利用集成的三軸加速度傳感器實時采集車身加速度信據(jù)車輛碰撞事故檢測算法檢測碰撞是否發(fā)生,事故檢測模塊檢測到SD 儲存卡記錄碰撞過程中的加速度信號;與此同時事故檢測模塊車輛內(nèi)的相關信息,儲存到 SD 卡并發(fā)送至呼救模塊。呼救模塊同TM32F107VC,集成了 GSM 模塊、射頻模塊、GPS 模塊、LCD 屏模塊用來解決 ACNS 兩個模塊之間的無線通訊問題,由 GPS 采集的位置信息,然后基于 GSM 模塊把事故車輛的相關信息發(fā)送到救CD 屏用來顯示事故的相關信息。圖 2.2 和 2.3 為所設計的 ACN呼救模塊。

模塊圖,模塊,相關信息


基于自適應門檻閾值的車輛事故自動呼救系統(tǒng)的研究I 的三軸加速度傳感器、OV7670 攝像頭、射頻發(fā)送模塊、SD 儲存故檢測模塊利用集成的三軸加速度傳感器實時采集車身加速度信據(jù)車輛碰撞事故檢測算法檢測碰撞是否發(fā)生,事故檢測模塊檢測到SD 儲存卡記錄碰撞過程中的加速度信號;與此同時事故檢測模塊車輛內(nèi)的相關信息,儲存到 SD 卡并發(fā)送至呼救模塊。呼救模塊同TM32F107VC,集成了 GSM 模塊、射頻模塊、GPS 模塊、LCD 屏模塊用來解決 ACNS 兩個模塊之間的無線通訊問題,由 GPS 采集的位置信息,然后基于 GSM 模塊把事故車輛的相關信息發(fā)送到救CD 屏用來顯示事故的相關信息。圖 2.2 和 2.3 為所設計的 ACN呼救模塊。

模塊圖,無線傳輸,模塊


可以非常容易的實現(xiàn) ACNS 終傳感器、攝像頭、顯示屏等的集成以及主要是為了解決 ACNS 事故檢測模塊事故檢測模塊和呼救模塊之間繁瑣的連耗比較低,其發(fā)射功率為-6 dBm 時為 12.3 mA,多種低功率工作模式,較強的干擾性和信息傳輸?shù)姆(wěn)定性,射通過微控制器上的 SPI1 接口分別和 A?梢苑奖愕膶崿F(xiàn)和ST M32F107VCT
【參考文獻】

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本文編號:2871373

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