基于AMR磁阻傳感器的無線車位檢測設計*

龐家成，徐新民

(1.杭州科技職業技術學院 信息工程學院，浙江 杭州 311402；2.浙江大學 信息與電子工程學院，浙江 杭州 310058)

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基于AMR磁阻傳感器的無線車位檢測設計*

龐家成1，徐新民2

(1.杭州科技職業技術學院 信息工程學院，浙江 杭州 311402；2.浙江大學 信息與電子工程學院，浙江 杭州 310058)

摘要：設計了以AMR磁阻傳感器采集車位節點信號，通過ZigBee無線傳感組網，以STM32F10X微控制器為協調器收集并分析處理信號的裝置來檢測車位的占用情況，最終將檢測結果通過串口傳輸到上位機進行顯示。在設計過程中充分考慮了器件的低功耗模式。通過對地下車庫車位的實地測試驗證，有效檢測率在96%以上。

關鍵詞：磁阻傳感器； ZigBee ；車位檢測 ；多狀態機算法

引用格式：龐家成，徐新民. 基于AMR磁阻傳感器的無線車位檢測設計[J].微型機與應用，2016,35(12)：28-30，34.

0引言

如今，探索車輛的有效檢測技術及有效調度利用城市有限的停車位資源是研究的熱點之一。在大型場所車輛有線檢測諸存在多不便，而構建無線傳感通信網絡便于安裝調試[1]。現有的超聲波檢測技術，其多次回波使得傳感器的誤差較大；紅外探測技術受環境光源、熱源變化的影響，誤判率高；而地感線圈檢測較為可靠，但其安裝對路面造成破壞，施工麻煩，且線圈本身容易被銳器或硬物損壞，降低壽命，維護成本高[2]。而磁阻傳感器體積小，對弱磁場反應靈敏，不易變形損壞，安裝簡單，受環境影響小，故本設計車輛檢測傳感器采用Honeywell公司的兩軸磁阻傳感器HMC1022進行車輛信號采集。

1AMR磁阻傳感器原理及應用

物質在磁場中電阻發生變化的現象稱為磁電阻效應，對于強磁性金屬，當外加磁場平行于磁體內部磁化方向時，電阻幾乎不隨外加磁場而變；當外加磁場偏離金屬的內磁化方向時，金屬的電阻減小，這就是各向異性磁電阻效應，如圖1所示。

圖1　磁阻與θ角度關系

從圖1可以看出，磁阻效應與磁化強度M和電流I方向的夾角有關，如式(1)所示：

R(θ)=R⊥sin2θ+R‖cos2θ

(1)

在圖1中，磁場與電流相互平行時阻值變化最敏感，而夾角為45°左右時，阻值的變化接近線性[3]。

1.1AMR磁阻傳感器原理

HMC1022由4個鎳鐵合金薄膜電阻構成的惠斯通電橋組成[4]，電橋4個臂阻值隨外加磁場與內部磁化方向的夾角而變化。電橋輸出差分電壓如公式(2)所示：

Vout=(ΔR/R)×Vb

(2)

由公式(2)可見，在磁場為正負6 G時變化大致為線性關系。

1.2AMR磁阻傳感器置位與復位

在強磁場的作用下，HMC1022內部磁籌將被磁化，測量精度下降，須使用置位復位電路進行消磁。在傳感器的置位復位端加一個0.5 A的電流脈沖即可消磁[5-6]。

2車輛對地磁擾動的數學模型

在一定范圍內地磁場的磁場強度為0.5 G～0.6 G[7]。車輛會擾動磁通線彎曲，改變磁感應強度。其數學模型可以簡化為一個雙極性磁鐵，磁矩m在汽車中心并且平行于地磁場。m產生的磁分量為Bx、By、Bz[8]，如式(3)、(4)、(5)所示。

(3)

(4)

(5)

由式(3)、(4)、(5)，推導出此情況下磁感應強度表達式為[9]：

(6)

由以上公式看到，汽車產生的磁場擾動與其大小、形狀以及與傳感器之間的距離等具有較強的相關性。

3車輛檢測節點硬件設計

3.1系統設計結構圖

HMC1022采集車位節點信號，通過CC2530芯片進行ADC轉換，數據處理后由ZigBee無線傳感組網，發送數據信號給STM32F10X微控制器，并分析處理信號來檢測車位的占用情況，檢測結果在上位機上顯示。原理框圖如圖2所示。

圖2　系統硬件框圖

3.2HMC1022接口電路

HMC1022接口電路設計如圖3所示。

圖3　HMC1022信號放大接口電路

在圖3中，HMC1022輸出信號分別為OUTA和OUTB，兩路信號分別通過AD622進行小信號放大。AD622的增益選擇滿足式(7)：

(7)

其中，RG即所選擇阻值，G為期望增益。參考端對輸出引入精密補償，從而獲得最佳的共模抑制。

圖4　HMC1022置位/復位電路

3.3AMR傳感器置位/復位電路

HMC1022磁阻傳感器所能測量磁場強度為±6 G，設計置位復位電路進行消磁，電路如圖4所示。

在圖4中，考慮低功耗因素，由AMR_RST引腳產生周期為50 ms、寬度為4 μs的脈沖，并通過IRF7105放大為0.5 A。

4車輛檢測軟件設計

圖5　車輛檢測軟件流程

采集的信號經過ADC轉換及處理后得到電壓的變化量ΔV，然后進行濾波處理，通過閾值處理及多狀態機檢測算法確定車輛有無信息。軟件設計流程如圖5所示。

4.1信號平滑濾波處理

由于背景噪聲的存在，測量數據有干擾毛刺，為有效判定數據，需要對信號進行滑動均值濾波處理[10]。

滑動均值濾波是指對連續采樣的m次數據進行平均值計算。如公式(8)所示，其中a(n)為m次數據平均值，g(n)為實時采樣值數據。

(8)

每采樣一次數據就能計算出一次均值，保證了實時性。

4.2多狀態機的車位檢測算法

多中間狀態的狀態機如圖6所示[11]。其中包括5個狀態：nocar、car、count1、count0和count00，輸入為u(k)，其中間狀態為count0、count00，輸出為 car、nocar。

圖6　狀態機算法流程圖

此算法不僅能判斷車輛何時進入檢測區，還可檢測車輛離開檢測器的中間狀態，能夠更好地從時間序列中提取車輛信息[12]。

圖7　ZigBee組網流程圖

4.3AMR終端節點組網

CC2530帶有Z-STACK協議棧，節點作為路由器和終端，由STM32F10X構成協調器，組建ZigBee樹形網絡拓撲結構，允許其他節點加入網絡。協調器組網流程如圖7所示。

組網成功后，協調器可以搜索是否有新節點加入，并為新節點分配網絡地址，之后每隔一段時間采集一次數據，并主動直接或通過路由器向協調器發送采集的數據。協調器將數據分析后傳輸給PC。

5車輛檢測實驗數據分析

實驗樣機在地下車庫進行了相關的數據測試，車輛沿X敏感軸以20 km/h的速度駛過節點，共測試了40組數據，采集到的原始電壓變化量ΔV(單位為V)如圖8所示。

圖8　實驗原始數據圖

通過對原始數據進行滑動均值濾波后得到如圖9所示數據圖。

圖9　滑動均值濾波后數據圖

由圖9可以看出，車輛的兩個輪轂及發動機引起兩次電壓顯著變化，通過多狀態機算法即可判定車輛是否存在。與人工測量數據進行比較，分析誤差結果，檢測有效率在96%以上，其中誤檢測主要因為相鄰車位消防栓、鐵閘門等干擾所致。

6結論

本設計最終實現了車位占用情況的檢測，在硬件選型、軟件設計中均充分考慮了器件的低功耗模式。本設計依然存在不足，在節點的綠色能源充電方面也有待深入考慮。

參考文獻

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*基金項目：2013浙江省訪問學者專業發展項目(FX2013269)

中圖分類號：TP212.9

文獻標識碼：A

DOI：10.19358/j.issn.1674- 7720.2016.12.010

(收稿日期：2016-02-22)

作者簡介：

龐家成(1977-)，通信作者，男，碩士，講師，主要研究方向：單片機及嵌入式應用設計。E-mail：etjason@163.com。

徐新民(1964-)，男，博士，副教授，碩士生導師，主要研究方向：汽車電子及嵌入式系統應用研究。

Design of wireless vehicle detector based on AMR sensor

Pang Jiacheng1，Xu Xinmin2

(1.Shool of Information and Engineering，Hangzhou Polytechnic，Hangzhou 311402，China；2.Collage of Information Science and Electronic Engineering，Zhejiang University，Hangzhou 310058，China)

Abstract:A device is designed to detect signals based on anisotropy of magneto resistance(AMR) sensor, using the ZigBee wireless sensor to build the network, and using the STM32F10X microcontroller as a coordinator to collect and analysis the signal and detect the occupation of parking spots. The final results are displayed on PC with the universal synchronous asynchronous receiver transmitter(USART). During the design, the low power consumption mode of the device is fully considered. The field test of underground garag shows that the effective detection rate is above 96%.

Key words:anisotropy of magneto resistance sensor；ZigBee；vehicle detector； state Machine algorithm