基于地磁感應的無線車輛檢測系統的設計研究

高璽廣，王志剛，徐 莉，張 博

（河北工業大學 信息工程學院，天津 300401）

隨著世界經濟的發展，汽車持有量逐年遞增，導致城市交通狀況日益惡化，為解決不斷加劇的交通擁堵問題，提高交通質量和通行能力，20世紀80年代末90年代初出現了智能運輸交通系統[1]（ITS），作為一個跨學科、信息化和系統化的綜合研究體系，它是將先進的信息技術、自動控制技術、電子傳感器技術、計算機技術、人工智能技術、定位技術、地理信息系統技術、信息與通信技術及圖像分析處理技術等有機結合起來，并應用于整個地面交通管理系統而建立的一種大范圍、全方位發揮作用的實時、準確、高效的綜合交通運輸管理系統。而對現場車輛信息的檢測采集是實現交通系統智能控制的基礎，對與路口車流量、車速、車道占有率、等待時間等信息的實時采集，對交通工程師制定的配時方案的優劣和信號燈的自適應控制效果有重大影響，故車輛檢測器及其檢測技術水平依然是緩解交通擁堵，提高ITS管理運行效果必須解決的首要問題。

車輛檢測器的種類很多，而且都在現代智能交通系統中起了不可估量的作用，目前國際上常用車輛檢測技術主要有環形線圈檢測器、視頻檢測器和微波檢測器[2]。環形線圈檢測技術成熟、檢測精度高、可靠性好，但安裝維護復雜，破壞路面嚴重，安裝和維護費用較高。視頻檢測能夠提供大量交通管理信息，可直觀地觀測交通現狀，但檢測精度較低，易受外界環境影響，存在大型車輛遮擋小型車輛的問題。微波檢測可以側向檢測多車道的車輛信息，此外還可以檢測靜止車輛，但安裝精度要求高，對于具有鐵質隔離帶的道路，檢測精度明顯下降[3]。地磁車輛檢測器是一種新型的車輛檢測技術，是一種基于磁阻傳感器的車輛檢測技術，尺寸小、檢測精度高、可靠性好、安裝方便、破路面積小，大大降低了使用費用。本系統采用無線通信技術進行數據傳輸，無需布線，進一步減少了對道路的損害和安裝維護費用。

通過在對各種車輛檢測器分析研究的基礎上，筆者提出了這種基于地磁感應的車輛信息檢測方法，這種方法采用各向異性磁阻（Anisotropic Magneto Resistive，AMR）傳感器技術通過對車輛經過時產生的地球磁場的擾動進行檢測，對采集到的數據進行處理，從而獲得交通流量、車道占有率和車輛類型等交通信息。首先介紹了地磁車輛檢測技術的原理，然后對無線車輛檢測系統各模塊的結構和車輛檢測算法進行了介紹。

1 系統結構與檢測原理

1.1 系統結構

無線車輛檢測系統由無線檢測器 （wireless detective sensors）、 無線路由器 （wireless access point）和路口協調器（coordinator）組成。系統的無線網絡結構如圖1所示。

圖1 無線車輛檢測系統無線網絡結構Fig.1 Wireless network diagram of wireless vehicle detecting system

檢測器通過檢測車輛經過時地球磁場的變化得到所需的車輛信息的參數，并通過無線發射模塊將采集到的數據傳輸給無線路由模塊或者路口協調器。無線路由器負責數據的轉發，在系統中起中繼的作用，從而延長通信距離。路口協調器對整個路口的無線車輛檢測系統進行協調控制，接收下端的信息傳輸給控制中心，并將上端的控制命令下發到各終端。

1.2 檢測原理

筆者設計中采用各向異性磁阻傳感器（AMR），該傳感器利用鐵鎳導磁合金的磁阻效應來檢測地磁場的變化，即在鐵磁金屬的某個方向上施加磁場會改變該鐵磁金屬的電阻值，而且這種改變在一定范圍內可以認為是線性的，其中能夠引起磁阻效應的方向稱為敏感方向或者感應方向[4]。在地球磁場的測量范圍內，AMR傳感器的輸出可以看做是線性的，并且可以準確檢測出地球磁場1/12 000的強度和方向的變化，因此AMR傳感器非常適合用于測量地球磁場。

地球磁場強度大約是0.5～0.6高斯，雖然地磁在不同的地方會不一樣，但在很廣闊的區域內（大約幾公里）基本是恒定的。在測量范圍之內，可以認為在沒有擾動情況下是恒定的。當有車輛進入傳感器測量范圍時，必定會影響傳感器周圍地球磁場的分布，形成擾動，從而測得有無車輛經過[5]。檢測器可以同時采集分別與地磁相關的X軸、Y軸和Z軸方向的數據，其中X軸檢測與車輛行駛方向平行方向的磁場值，Y軸檢測與車輛行駛方向垂直方向的磁場值，Z軸檢測與地面垂直方向的磁場值。

2 系統各模塊硬件結構

2.1 檢測器模塊

檢測器模塊結構如圖2所示，由地磁檢測部件、微處理器、無線發射模塊組成。地磁信號檢測部件采用Honeywell公司的三軸磁阻傳感器HMC5843，帶有IIC數字接口，能夠直接將采集到的磁場信號傳輸給主控芯片。該傳感器軸向靈敏度高，垂直軸間靈敏度低，用于測量地球磁場方向和磁力，能夠檢測出十萬分之幾高斯到6高斯的地磁場。由于檢測器埋于地下，采用鋰電池供電，必須采取措施降低檢測器的功耗，故本系統中采用低功耗的MSP430F169作為主控芯片。TI公司的MSP430系列的單片機采用1.8～3.6 V電壓供電[6]。若1 MHz的時鐘條件下運行時，芯片的電流在200～400 μA左右，等待方式下能耗為0.7 μA，時鐘關斷模式的最低功耗只有0.1 μA，而在5 MHz的工作頻率下，MSP430的功耗大約為1.5 mW。CC2420是Chipcon公司的一款符合2.4 GHz IEEE 802.15.4標準的無線收發芯片。它基于Chipcon公司的SmartRF 03技術，使用0.18 μm CMOS工藝生產，具有很高的集成度，廣泛應用于低功耗的無線通信系統中。CC2420的選擇性和敏感性指數都超過IEEE 802.15.4標準的要求，可確保短距離通信的有效性和可靠性。數據傳輸率可達到250 kb/s，可以實現多點對多點的快速組網，完全能夠滿足系統的要求。

圖2 檢測器模塊框圖Fig.2 Block diagram of detective sensor

2.2 路由器模塊

路由器模塊起數據中繼的作用，其結構如圖3所示，Flash用于存儲采集到的數據，增加射頻放大器CC2591可以延長通信距離。CC2591是TI公司的高性價比和高性能的2.4 GHz RF前端，適合低功耗低電壓2.4 GHz無線應用。CC2591集成了開關，匹配網絡和平衡／不平衡電路，電感，功率放大器（PA）以及低噪音放大器（LNA），輸出功率高。

圖3 路由器模塊框圖Fig.3 Block diagram of router

2.3 路口協調器模塊

路口協調器將接收到的數據傳輸給信號機，信號機通過對這些數據進行處理，獲得車輛的特征信息，從而得到所需車速、車道占有率、車型等交通流信息。信號機將這些信息發送到交通控制中心，同時可根據這些信息自動選擇運行不同的配時方案。路口協調器把接收到的控制中心的命令下發給各個檢測器，實現整個路口的協調工作，如圖4所示。

3 車輛檢測算法

本文采用動態基準值的車輛檢測算法，在不同時段動態更新基準值。由于受外界環境的影響，檢測器檢測到無車情況下的信號并不是一個穩定的值，這會產生基準線的漂移，從而造成車輛的誤檢，采用動態校正基準值的方法來解決這個問題。在無車的情況下，檢測器可在一天中的不同時段自動進行基準值更新，校正次數可以由上端設定。動態基準值的計算公式為

圖4 路口協調器模塊框圖Fig.4 Block diagram of intersection coordinator

其中Bj（i）為一天中第i次校正j軸的基準值，i的值可有上端設定，j分別代表X軸、Y軸、Z軸，n為預設的計算基準值時的滑動窗口長度，jk為j軸的某一個采樣值。

為提高檢測的準確度，本文采用差分算法對采集到的車輛信息進行處理。其數據處理流程如圖5所示。

圖5 車輛檢測算法示意圖Fig.5 Chart of vehicle detection algorithm

X軸計算公式為：

其中xi為檢測器采集到的X軸的數據，x為X軸動態基準值。

Y軸的差分計算公式為：

其中yi為檢測器采集到的Y軸的數據，y為Y軸的動態基準值。

Z軸的計算公式為：

其中zi為檢測器采集到的Z軸的數據，z為Z軸的動態基準值。

通過計算各軸采集的數據與基準值差值的絕對值，便可得到各軸波形的波動值，為提高檢測精度，減少外界干擾，采用3個軸的波動值之和作為本次采樣的波動值存入緩沖器，波動值計算公式為

當緩沖器中數據個數達到滑動窗口長度N時，計算其平均值dave，滑動窗口的長度會根據實際的檢測情況自動調節。與預先設定的閾值θ進行比較，比較結果or作為輸出。當or=1時表示有車，or=0時表示無車 。

3.1 交通流量（traffic volume）測量

單位時間內通過道路某一截面的車輛數量，此以單車道計數即為車流量，計算公式為

其中tv為單位時間內的交通流量，n為t時間內通過的車輛數。

3.2 時間占有率計算

時間占有率為道路某檢測截面或檢測區內有車存在的時間與統計總時間之比。假設車輛占用檢測器的時間為Ti，統計時間為t，有n輛車經過檢測器，各個車占用時間分別為T1、T2、T3、…、Tn，則統計時間內時間占有率 Qri為：

3.3 車速的檢測

4 結束語

筆者設計中采用各向異性磁阻（AMR）傳感器技術通過對車輛經過時產生的地球磁場的擾動進行檢測，從檢測信號中提取所需的特征參數，從而計算出各種交通參數。利用無線通信技術將采集到的數據傳輸到控制中心，減少了布線造成的對路面的破壞。筆者設計的基于地磁感應的無線車輛檢測系統，檢測器尺寸小，靈敏度高，成本低且不易受外界環境干擾。所使用的算法仍可以進一步改進，并可增加一些智能算法，這也是進一步研究的一個方向。

[1]黃衛，陳里得.智能運輸系統（ITS）概論[M].北京：人民出版社，1999.

[2]趙亮.單線圈車輛檢測器的研究與開發[D].山東：山東大學，2005.

[3]金盛.環形線圈檢測器交通數據預處理方法研究[D].吉林：吉林大學，2007.

[4]周豐，王明哲，倪楓.基于AMR傳感器的行駛車輛檢測分類算法[J].計算機應用研究，2010，27（7）:2533-2535

ZHOU Feng，WANG Ming-zhe，NI Feng.Passing vehicle classification algorithm based on AMR sensors[J].Application Research of Computers，2010，27（7）:2533-2535.

[5]陳華.基于AMR地磁感應檢測器的車輛檢測和分類識別[D].天津：天津大學，2009.

[6]沈建華，楊艷琴.MSP430系列16位超低功耗單片機原理與實踐[M].北京：北京航空航天大學出版社，2008.