基于區(qū)域內(nèi)多車動態(tài)互聯(lián)的智能行車輔助系統(tǒng)

譚兆一 肖鐘毓 周亮 高彥龍

摘 要：文章研究了基于區(qū)域內(nèi)多車動態(tài)互聯(lián)的智能行車輔助系統(tǒng)，該系統(tǒng)屬于車聯(lián)網(wǎng)的一個分支，研究的主要內(nèi)容是在一定范圍內(nèi)，車輛與車輛之間的動態(tài)連接和組網(wǎng)的過程。網(wǎng)絡(luò)內(nèi)數(shù)據(jù)共享，從而達(dá)到方便行車、輔助駕駛的目的。系統(tǒng)由WiFi和NRF兩種通信手段共同構(gòu)成，用來在本車周邊的一定范圍內(nèi)，與其他車輛建立連接關(guān)系，進(jìn)行數(shù)據(jù)互通。

關(guān)鍵詞：區(qū)域車聯(lián)網(wǎng)；動態(tài)互聯(lián)；行車輔助

車輛的連接，不僅對駕駛員輔助駕駛起到作用，更給現(xiàn)在的無人駕駛提供了更多的解決途徑。目前的車聯(lián)網(wǎng)主要注重解決遠(yuǎn)距離通信的問題[1]，但芯片總體價格昂貴、技術(shù)較為復(fù)雜的原因限制了它短時間內(nèi)的大規(guī)模應(yīng)用和普及。因此我們提出了此系統(tǒng)。由WiFi和NRF兩種通信手段共同構(gòu)成，應(yīng)用于駕駛員視線受阻的場景。通過給駕駛者提供圖像和GPS等信息來輔助駕駛。

1 通信方式的選擇

藍(lán)牙通信：藍(lán)牙是一種傳輸距離近、低功耗，一對一的通信芯片。但以上3個特點都不符合車輛間組網(wǎng)的要求，且藍(lán)牙配對操作需要較長時間，無法滿足快速性的要求。綜上，藍(lán)牙不適合作為此系統(tǒng)的通信方案。

NRF通信：NRF芯片工作于2.4～2.5 GHz ISM頻段，是單片射頻收發(fā)芯片。它最大的優(yōu)點是不需要提前建立相關(guān)的連接，只要收發(fā)方地址一致并處于一個頻段，就可以互發(fā)數(shù)據(jù)。因此，可以利用這一點進(jìn)行一對多的通信并且滿足實時性的要求。但NRF的信息安全性較差，數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定性不高，且數(shù)據(jù)吞吐量小，只適合傳輸小數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)而不可傳輸圖像數(shù)據(jù)。

WiFi通信：WiFi是基于AP站點和STA站點相互連接進(jìn)行通信的，一個AP站點理論上可連接足夠多的STA，在連接上STA后，AP便可與其進(jìn)行數(shù)據(jù)交互。WiFi通信方式的優(yōu)點是數(shù)據(jù)吞吐量大、安全性穩(wěn)定性高、傳輸速度快，且一對多的通信方式有助于組網(wǎng)。但缺點是需要提前連接，不滿足實時性要求。

綜上，可以看出WiFi通信和NRF通信兩種方式的利弊剛好為對立，若結(jié)合在一起則可以利弊相抵消，達(dá)到很好的組網(wǎng)的效果。

2 系統(tǒng)概述

本系統(tǒng)中的網(wǎng)絡(luò)是平行網(wǎng)絡(luò)。即在這個網(wǎng)絡(luò)下，沒有主機和從機之分，所有網(wǎng)絡(luò)節(jié)點都是平行平等的。任何兩個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間都可以直接交換數(shù)據(jù)而不需要通過主機轉(zhuǎn)發(fā)。但限于目前的通信和技術(shù)手段，尚不能直接通過一種通信方式構(gòu)建以上的平行網(wǎng)絡(luò)。但通過NRF和WiFi的相互配合，可在體驗上達(dá)到上述的效果。

NRF和WiFi有著不同的任務(wù)，NRF用于進(jìn)行前端通信，傳輸小數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)，可滿足實時性和快速性的要求。當(dāng)某輛車確定對另外一輛車有連接意向后，再使用WiFi進(jìn)行深層次的連接，此連接需要耗時進(jìn)行WiFi接入等工作，但一旦建立連接，便可傳輸圖像等大數(shù)據(jù)量的信息。

3 系統(tǒng)實現(xiàn)

目前的示意模型是基于stm32f103vet6芯片的。考慮到此型號單片機的資源和處理能力，把發(fā)送和接收的任務(wù)分到了兩個單片機上完成，再配合樹莓派板子做圖像識別工作。最終每一個單體由3塊開發(fā)板組成。

板子1集成了攝像頭，GPS，NRF及WiFi模塊，此板子在個體通信中主要執(zhí)行數(shù)據(jù)的發(fā)送工作。攝像頭拍到的本車視角圖像和GPS測量到的本車位置都可以通過這兩個通信模塊發(fā)送出去。此板子上的NRF為發(fā)送模式；WiFi為AP熱點模式，這樣是為了進(jìn)行一對多通信：表示它可同時連接多個STA模式的WiFi，與之傳輸數(shù)據(jù)。這樣就可以保證同時有2個及以上的車輛都連接此車輛的WiFi，并獲取此車輛的視角信息。

板子2集成了LCD顯示屏，NRF和WiFi模塊，此板子主要負(fù)責(zé)接收其他車輛發(fā)來的信息，并做分析匯總顯示在顯示屏上。此塊板子上的NRF為接收模式，WiFi為STA站點模式。若使用者有意向連接另一輛車，則使用此板子上的STA模式的WiFi連入目標(biāo)車輛的AP模式的WiFi站點。

板子3為樹莓派，主要依靠于樹莓派強大的計算能力以及借助能運行Linux系統(tǒng)的特性，在樹莓派上使用opencv做圖像識別工作[2]。圖像識別工作主要是用來識別本車前方車輛的車牌號，若識別成功，則通過串口將車牌號傳輸給中間板子。中間板子會查找這個車牌號對應(yīng)的WiFi熱點信息進(jìn)行連入。這樣就可以保證在認(rèn)為不加干預(yù)的條件下始終連接著前車的WiFi獲取其視角圖像信息。有助于減輕駕駛員頻繁選擇連接對象的操作，可使這個系統(tǒng)更加方便和實用。

最后設(shè)置所有的NRF模塊處于同一地址、同一通道，即規(guī)定的一個公用頻段。可保證一個NRF發(fā)送出的數(shù)據(jù)在通信范圍內(nèi)的所有其他NRF模塊都能接收到。

3個板子之間的數(shù)據(jù)通信借助于串口，串口通信速度較慢但操作簡單，很適合于3個板子之間的數(shù)據(jù)量要求。由于各板子的功能都比較獨立，最上面的板子中攝像頭的數(shù)據(jù)直接通過板上的WiFi傳出，中間板子WiFi接收到的圖像數(shù)據(jù)直接投向顯示屏，所以板間基本不需要進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)交換，通信的作用只是進(jìn)行一些板間的工作協(xié)調(diào)。

4 應(yīng)用場景

4.1 解決大車遮擋視線問題

大車龐大的車身會完全遮擋其后方的車輛的視線。例如，在紅綠燈路口，在其后的轎車則會看不見紅綠燈的狀態(tài)。因而會誤判當(dāng)前信號燈狀態(tài)，造成闖紅燈或是車輛起步延后，以及借道超車等問題。而如果采用此系統(tǒng)進(jìn)行攝像頭交互，就可獲取前方大車攝像頭視角，從而大大避免類似事件發(fā)生，如圖1所示。

圖1 智能行車輔助系統(tǒng)攝像頭交互

4.2 代替彎道路口的凸面反光鏡

在山路轉(zhuǎn)彎處或是一些視野不開闊的路口，都安裝有反光鏡供司機提前觀察對向是否有來車。但由于畸變和反光鏡本身較小且離駕駛員較遠(yuǎn)等原因，實際使用效果并不是特別好。此系統(tǒng)代替反光鏡的方案是，在需要安裝反光鏡的地方安裝一個只具有發(fā)射功能的此系統(tǒng)，所有經(jīng)過這里的車輛都會優(yōu)先自動連接上它，然后通過攝像頭傳回的數(shù)據(jù)投屏在汽車顯示屏上，相當(dāng)于把反光鏡的內(nèi)容放大清晰地顯示在每個車輛的顯示屏上。讓駕駛者可以更好地觀察對面來車情況。

4.3 提供俯視全景停車影像

在停車場每個車位頂部安裝俯視攝像頭，要停車的車輛連接并拉取停車場正上方的攝像頭數(shù)據(jù)并顯示在屏幕上，可以從俯視看到車輛現(xiàn)在的車身狀態(tài)，更有利于倒車入庫側(cè)方停車等操作。雖目前已經(jīng)有這種技術(shù)[3]，但它是通過對車身周圍安裝的4個或更多攝像頭畫面內(nèi)容的拼湊，兩者的實現(xiàn)原理不一樣。

4.4 查看道路交通狀況

利用每個車輛發(fā)送來的GPS信息，可獲得在通信范圍內(nèi)的車輛的位置信息，并標(biāo)明在顯示屏的地圖上。獲取到的位置信息可應(yīng)用于但不限于如下場景：駕駛者可基于位置信息判斷對向是否來車，從而決定此時是否可借道超車，與之前利用圖像判斷達(dá)到一樣的效果。

5 結(jié)語

本系統(tǒng)屬于車聯(lián)網(wǎng)的一個分支，解決的主要問題是在于小范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)通信。它以車載攝像頭和GPS為基礎(chǔ)，以WiFi和NRF為通信手段，附之以道路旁安裝的其他附加部件來完成的區(qū)域性汽車信息互聯(lián)共享的功能。對比目前廣域的車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，它技術(shù)簡單成本低，在普及方面具有一定的優(yōu)勢，但要求是必須在每個車上都安裝此系統(tǒng)，才可很好地實現(xiàn)上述效果，可作為車聯(lián)網(wǎng)普及之路的一個過渡系統(tǒng)。

[參考文獻(xiàn)]

[1]任開明，李紀(jì)舟，劉玲艷，等.車聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢研究[J].通信技術(shù)，2015（5）：507-513.

[2]蔡曉宇.基于樹莓派開發(fā)板的車輛識別系統(tǒng)設(shè)計[J].單片機與嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用，2017（4）：73-75，79.

[3]魏利勝，張平改，胡保玲.基于近似估計的汽車全景魚眼鏡頭定位研究[J].控制工程，2016（7）：1129-1136.