汽車盲區清除系統

張雪鋒 梅聰聰 孫進越

摘 要：針對汽車駕駛時A柱和B柱的盲區遮擋司機視野而造成諸多交通事故的問題，設計一種汽車盲區清除系統，旨在實現安全駕駛。基于STM32系列單片機設計的汽車盲區清除系統，利用超聲波對頭部進行定位，采用廣角攝像頭獲取圖像信息，定位成功后選取所需要的圖像進行拼接從而消除視覺圖像重復問題，使駕駛員在駕車時能夠實時獲得更加完整的視野，實現安全行車。

關鍵詞：安全行車;盲區清除;汽車定位;圖像顯示;安全駕駛;STM32單片機

中圖分類號：TP274文獻標識碼：A文章編號：2095-1302（2019）08-00-03

0 引 言

隨著經濟發展，汽車走進了千家萬戶，而行車安全也成為了汽車使用的首要問題。行車安全與汽車盲區息息相關，汽車盲區是導致車禍的一大殺手，尤其是牽引車、掛車等大型車輛的事故有不少是因駕駛員視野盲區而造成的。在諸多交通事故中，汽車盲區造成的意外事故僅中國就約占了30%，美國則約占20%。這是由于人眼生理結構、汽車設計等因素共同導致和造成的[1]。

在眾多盲區中，汽車的A柱對駕駛員視線影響最大。

A柱是汽車左右前方連接車頂和發動機艙的連接柱，它承載著汽車頂蓋的重量，因此具有一定的寬度，這樣會在行車過程中對駕駛員的視覺造成干擾，特別是在轉彎時，A柱的遮擋會形成一定角度的視覺障礙[2]。在解決汽車盲區這方面汽車制造公司也做過許多努力，但都無法推廣使用，例如：將汽車的框架做成透明的材質、采用高硬度的透明玻璃來代替金屬的A柱、采用三角窗結構。而汽車A柱這樣的部位比較特殊，在汽車發生碰撞時可以減少汽車的受力，從而保護駕駛員和乘客的生命安全，所以需要高強度的材料。上述方法由于成本問題也無法普遍使用，導致汽車A柱盲區還在困擾著司機朋友，所以研究汽車盲區清除系統對提高駕駛安全性有重要的實際意義[3]。

本文研制一款集價格低廉、兼容性高、反應速度快、圖像信息清晰[4]、圖像拼接等特點于一身的基于STM32的定位透視與盲區清除系統，采用廣角攝像頭獲取圖像信息，通過定位結果選取所需要的圖像進行拼接，從而消除視覺圖像重復問題[5]。超聲波測距方法不受光線、煙霧、電磁干擾等因素影響，精度較高，成本較低，適用于移動目標的定位[6-7]。

1 系統設計

本系統采用兩個可發射變頻超聲波的超聲波發射器和一個超聲波接收器進行定位，用OV7670圖像傳感器獲取畫面，用STM32單片機處理畫面和定位信息，使得屏幕實時顯示具體頭部位置對應的盲區畫面。系統方框圖如圖1所示，實物圖如圖2所示。

2 超聲波定位模型

本文采用兩個可發射變頻超聲波的超聲波發射器和一個超聲波接收器進行定位。通常，超聲波在空氣介質中的傳播距離非常短，只有幾十米。目前，較短距離范圍內的超聲波測距系統已經在實際生活中得到了極為普遍的應用，它的測距精度可以達到厘米級[8]。但是超聲波定位在高精度、低能耗方面還有待提升。為了使超聲波定位系統在性能方面有進一步的提高，本系統采用NFMCW定位算法對超聲波定位系統進行改進，對干擾、雜波及噪聲進行抑制，有效地增強了目標信號[9]，獲得了更精確的定位效果，并應用在盲區清除系統[10]。

2.1 定位原理以及信號處理方案

新型調頻連續波（New-style Frequency Modulated Continuous Wave，NFMCW）技術是在FMCW技術基礎上加以改進的測距定位方法。

2.1.1 FMCW定位算法

FMCW接收的回波頻率與發射頻率變化規律相同，都是三角波規律，只是有一個時間差，利用這個微小的時間差可計算出目標距離。由于時間差很小，難以計算，精度較差，所以把時間差轉換為某一時刻的頻率差來計算。距離計算方法：對回波信號和發射信號的一部分進行相干混頻，得到包含目標的距離信息的中頻信號，然后對中頻信號進行檢測即可得到目標距離。FMCW示意圖如圖3所示。

當目標物體相對靜止時，發射信號碰到目標物體后被反射回來，產生回波信號，回波信號與發射信號形狀相同，只是在時間上延遲了τ（τ=2R/c）。其中：R為目標物體的距離;c為光速。發射信號與回波信號的頻率差即為混頻輸出的中頻信號頻率f0，根據相似三角形的關系，由圖3可以

得出：

式中：T為調制三角波周期;?F為調頻帶寬。將τ=2R/c代入可得

可以看出，在調制周期T和調頻帶寬確定的情況下，目標距離與FMCW雷達前端混頻器輸出的中頻信號頻率成正比，這就是目標物體處于相對靜止的情況下FMCW雷達測距原理。

2.1.2 定位原理

系統采用NFMCW技術，其原理是發射波為高頻連續波，頻率隨時間按照三角波規律變化。

在超聲波的發射端A，B和接收端都加入定時器，信號一發出，定時器開啟，在接收端接收到信號時，定時器記錄當前時刻一次。變頻超聲波信號發生器A發出超聲波信號后（此信號為頻率按照一定周期變化的超聲波），在接收端接收一定頻率的信號（頻率可以自行設定），即對收到的超聲波信號進行濾波處理（選有用高頻信號，去除一定程度的噪聲），超聲波接收端接收經過物體反射的信號S1+S2與直接由發射端發射、接收端直接接收的信號S3，對信號S1+S2和S3進行提取，得到信號的時間差信息，即經過路徑S1+S2的時間t1，路徑S3的時間t2。等待幾毫秒（在接收端有足夠的時間接收信號S1+S2和S3）之后由發射端B發射同樣的信號，同理可以得到超聲波接收端接收經過物體反射的信號S2+S4與直接由發射端發射、接收端直接接收的信號S5，路徑S2+S4的時間t3，路徑S5的時間t4。用S1，S2，S3，S4，S5表示信號傳播的路徑，其中路徑=超聲波在空氣中傳播的時間×超聲波在空氣中的傳播速度。在橢圓內，通過兩個距離差即可求得相應坐標。超聲定位示意如圖4所示。

首先通過超聲波接收電路對接收到的信號進行濾波，用示波器顯示之后，可以大致看到反射信號經過路徑S1+S2與路徑S3的尖峰狀的信號。同理也可以看到反射信號經過路徑S2+S4與路徑S5的尖峰狀的信號，將接收到的信號通過杜邦線連接到STM32單片機的引腳，在單片機內部運行NFMCW算法，得到相應的坐標。

NFMCW算法：設C的坐標為（x，y），已知：

A1與A2可由超聲波接收到的數據計算得出，同時已知S1+S2，S3，S2+S4，S5的時間t1，t2，t3，t4。

若已知時間，即可求得路徑：

S=v電磁波在空氣中傳播的速度t

在橢圓內，由圓周角定理：直徑所對應的圓周角一定是90°，有：

由三角形的面積計算公式有：

由已知和式（1）、式（3）、式（5）可求得y。

對式（3）進行變形有：

將已知的S1+S2，S3的值和式（5）代入式（7），求得：

同理，由已知和式（2）、式（4）、式（6）可求得x：

2.2 電路設計

2.2.1 變頻超聲波發射電路

使用STM32F103單片機輸出頻率在30～40 kHz內反復均勻變化的電磁波（即頻率從30 kHz開始，每隔幾毫秒，頻率增加0.5 kHz，當頻率上升至40 kHz，維持幾毫秒之后，頻率又變回30 kHz，反復執行上述過程），之后經過功率放大電路以及濾波電路對信號進行放大、濾波，使得輸出信號功率盡可能大，噪聲盡可能小，來減小信號的失真。再將信號經過揚聲器發出。發射端放大電路如圖5所示。

功率放大電路中，Ui與單片機連接，C1為旁路電容，C2為去耦電容，濾掉電源中的高頻交流成分。

2.2.2 超聲波接收電路

超聲波接收端由駐極體拾音器、濾波電路、兩級放大電路和示波器組成。其中駐極體拾音器將聲音信號轉換為電信號，接收到的信號經過選頻濾波電路選出頻率為40 kHz的信號，對其他頻率的信號進行濾除，同時進行信號放大。接收端放大電路如圖6所示。

3 顯示系統

系統采用OV7670圖像傳感器與STM32單片機獲取并處理圖像。

OV7670攝像頭模塊如圖7所示。OV7670圖像傳感器體積小、工作電壓低，提供單VGA攝像頭和影像處理器的所有功能，通過SCCB總線控制，可輸出整幀、子采樣、取窗口等方式的各種分辨率8位影像數據。該產品 VGA 圖像最高達到30 f/s，用戶可以控制圖像質量、數據格式和傳輸方式。所有圖像處理功能過程包括伽瑪曲線、白平衡、飽和度、色度等，都可以通過SCCB 接口編程。OmmiVision 圖像傳感器應用獨有的傳感器技術，通過減少或消除光學與電子缺陷，如固定圖案噪聲、托尾、浮散，可提高圖像質量，得到清晰、穩定的彩色圖像。

3.1 獲取畫面

汽車盲區處理系統采用OV7670圖像傳感器獲取盲區圖像。此款傳感器可與STM32單片機進行連接，提供幀數穩定、畫面清晰的視頻數據，并自帶緩存可對圖像進行預處理，可滿足人們對視頻獲取的要求。再通過并行口傳輸至STM32單片機即可進行下一步畫面的處理及截取。

3.2 畫面處理

由于窗口大小的限制及模擬A柱的形狀限制，要求畫面必須為特定部分，通過對STM32中程序的修改（在程序中有專門控制圖像大小及顯示部分的變量，此變量將直接對獲取到的圖像進行直接控制處理）獲取到理想的畫面部分。

3.3 定位與盲區消除

盲區是視野中看不到的地方，OV7670將此處圖像采集后，根據頭部定位信息可得出眼睛所在位置，利用STM32單片機將定位點與圖像截取部分一一對應，進行一對一選取顯示即可完成位置與圖像結合。

4 結 語

本文提出依靠頭部定位進而顯示對應盲區畫面的汽車盲區清除系統，采用NFMCW（連續調頻波）的定位方式，實現了精度高、速度快的無源定位，保證了駕駛員舒適的操作體驗，同時為屏幕畫面顯示提供相應坐標。由STM32單片機對定位數據進行處理，根據畫面拼接的方法使得A柱顯示屏的顯示畫面與視野盲區相一致，從而解決汽車駕駛過程中的視野盲區問題，實現安全行車。

參 考 文 獻

[1]袁建江，柴雷剛，林點點，等.汽車盲區檢測系統[J].智能計算機與應用，2017，7（6）：70-72.

[2]馮振強.汽車A柱盲區輔助觀察系統設計[D].西安：西安工業大學，2016.

[3]黃凱.基于嵌入式的汽車全景環視系統的設計與實現[D].重慶：重慶大學，2017.

[4]馮澤.基于STM32的圖像采集與去抖動模糊的研究[D].上海：上海師范大學，2015.

[5]阮芹.實時視頻拼接系統關鍵技術研究[D].武漢：華中科技大學，2011.

[6]張利，秦海春，王文彬，等.超聲波與航跡推算融合的智能輪椅定位方法[J].電子測量與儀器學報，2014，28（1）：62-68.

[7]周先贊，熊劍，郭杭，等.基于超聲波/INS信息融合的室內定位方法[J].壓電與聲光，2016，38（2）：316-319.

[8]華蕊，郝永平，楊芳.超聲波定位系統的設計[J].國外電子測量技術，2009，28（6）：65-67.

[9]朱菊蕾.車載毫米波雷達信號處理算法的研究[D].成都：電子科技大學，2018.

[10]李朋.基于51單片機超聲定位系統的設計[J].電腦知識與技術，2017，13（33）：243-244.