基于STM32的共享汽車管理系統

摘 要：目前共享租賃汽車行業中汽車經常受到不同程度的損壞，但租車公司難以實時獲取汽車損壞數據。針對這個問題，設計了一款基于STM32F103的共享汽車管理系統，通過車載激光雷達和姿態傳感器等測量裝置，對車輛的實時運動數據進行測量并加以分析。將該系統安裝在共享汽車上可以對汽車運動狀態和環境進行實時監測和分析，并將汽車的運動數據顯示在屏幕上；識別到汽車處于危險的運動狀態時會對駕駛員進行警告，同時將汽車的相關數據上傳到云服務器上和顯示在微信小程序上，便于后臺管理員對用戶進行管理。

關鍵詞：STM32F103；姿態傳感器；激光雷達；共享汽車；汽車管理系統；狀態監測

中圖分類號：TP277；U463.6 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302（2025）03-0-03

0 引 言

隨著共享經濟的發展，汽車租賃行業開始出現在大眾的視野，為一些沒有車輛的用戶出行提供了極大的便利。許多租車公司為了節省人工成本，推出了自助取還的租賃方式，但這種經營模式面臨許多問題[1-3]。由于是租賃的車，許多用戶在使用的時候，并不會特別愛惜，汽車經常會受到不同程度的損壞。共享消費的不當行為會損害企業和很多消費者的利益，浪費社會資源，惡化社會風氣，已成為制約共享消費模式發展的關鍵因素[4-5]。

目前，隨著傳感器的應用和發展，許多汽車已經搭載了各式各樣的傳感器，以便輔助人們駕駛，但針對上面提到的情況，仍缺乏相關的研究[6]。本文將結合現有的傳感器測量技術，設計一套汽車監測系統。這個系統可以安裝在共享汽車上對租賃客戶的駕駛行為進行實時監控和分析，能有效識別危險駕駛行為并對駕駛人進行警告，同時將汽車運動數據上傳到云端服務器，并顯示在小程序上；通過記錄各個租賃用戶的駕駛行為習慣，企業可以對各個用戶進行駕駛行為評估，針對不同的用戶采取不同的計費方式，這種模式能促使用戶在用車時自覺避免不當行為，減少對共享汽車的損壞，同時還會在一定程度上保障交通安全。

1 系統整體設計

1.1 總體硬件方案設計

硬件系統如圖1所示，以STM32F103為系統核心，配置了電源管理系統、MQ系列氣體傳感器、MPU6050姿態傳感器、GPS定位模組、串口屏、EC600N-CN通信模組、激光雷達、語音播報等模組。

1.2 總體軟件方案設計

軟件系統如圖2所示，其由硬件程序、云服務器和前端顯示三大模塊組成，其中硬件程序負責測量和分析數據，云服務器是數據交互中心，微信小程序是管理員的監控平臺。

2 系統硬件設計

系統的硬件部分包括主控芯片、電源系統、姿態傳感器、氣體傳感器、激光雷達、定位模組、通信模組等。

2.1 主控芯片

微控制器采用了STM32F103C8T6芯片，這是ST公司出品的基于Cortex-M3內核的ARM控制器。該控制器具有72 MHz CPU速度和高達1 MB的閃存，同時擁有豐富的資源，可以滿足測量和通信的需求。本設計采用了外部晶振輸入作為時鐘源[7]。

2.2 電源系統

電源系統可接收標準的車載電源12 V輸入，并輸出5 V的系統工作電壓，其采用了TPS54332 DC/DC降壓芯片，該電源芯片具有寬壓輸入范圍（12～15 V），能穩定輸出5 V電壓，支持最大3 A的連續電流輸出。在輕負載條件下，TPS54332通過采用脈沖跳躍ECO模式來提升效率。為保證輸出電壓穩定在5 V，當輸入電壓過低時（6～7 V），設計了欠壓鎖定電路。

由于系統中主控芯片和部分模組需要3.3 V的工作電壓，采用AMS1117-3.3低壓差穩定器，為模擬系統提供穩定、紋波小的參考電壓。

2.3 姿態傳感器

姿態傳感器模組采用MPU-6050芯片，模組內部設計有RT9193-33的線性穩壓器，為芯片工作提供3.3 V的穩定工作電壓。芯片中MPU_SCL、MPU_SDA、MPU_INT接口已內置4.7 kΩ的上拉電阻，芯片無需外部時鐘和幀同步輸入，故CLKIN和FSYNC引腳接地，MPU_AD0接下拉電阻，設置I2C從機地址為0x68，MPU_SDA作為I2C接口的數據線接PA4，MPU_SCL作為I2C接口的時鐘線接PA5。主控芯片通過I2C讀取MPU6050的加速度傳感器和角速度傳感器的原始數據。

2.4 氣體傳感器

氣體傳感器采用MQ-2煙霧傳感器和MQ-3酒精傳感器，該系列傳感器內阻與所測氣體體積分數的關系呈線性。設計有兩路輸出：一路通過電阻分壓形式連接到主控芯片PB0、PB1引腳的ADC接口，用于測量并輸出電壓值；另一路則連接一個比較器，其中滑動變阻器用于調整燈光報警閾值的大小。

2.5 激光雷達

激光雷達采用了兩組TF02-Pro激光雷達模組，放置在車輛前后，用于測量前后車距，其測量范圍為0.1～40 m，精準度為±1%，分辨率為1 cm，最高支持1 000 Hz的輸出，可以滿足基本的測量需求。此處采用I2C的通信方式，與主控芯片的PA6和PA7、PB3和PB4引腳連接。

2.6 定位模組

采用了ATK-S1216F8 GPS/北斗模塊雙模定位模塊，與主控芯片采用串口通信，輸出頻率最高為20 Hz。該模塊用于測量車輛的實時經緯度、速度和海拔數據，主控芯片通過SkyTraq協議對模塊進行配置，并采用NMEA-0183協議輸出數據。

除上述6個模塊的設計，還需進行串口屏、語音模組、通信模組的配置，以確保所測量的數據能夠正確顯示并上傳至微信小程序。

3 系統軟件設計

3.1 硬件程序

硬件程序框圖如圖3所示。硬件系統上電啟動，首先進行芯片外設的初始化，再對各模塊進行初始化和模式的配置。在初始化完成后，開始連接服務器，建立MQTT連接，訂閱和發布相應的主題。

通信建立完成后，開始進行數據測量。每一組測量數據包括：經度、緯度、海拔、速度、三維加速度、歐拉角、前后車距、氣體體積分數。等待數據測量完畢，將基本數據顯示在串口屏上并上傳至云服務器；然后進行數據分析，其中數據分析包括：安全距離分析、加速度分析、變道分析、環境分析。數據分析完畢，若存在異?，F象則會在設備發出語音提示和屏幕顯示，并將異常情況上傳至云服務器。至此，一輪數據測量和分析完畢，并開始下一組數據的測量和分析，其中數據的測量和分析頻率為20 Hz。

3.1.1 安全距離分析

假設汽車制動過程如圖4所示，L1為駕駛員反應時間所行駛的距離，L2為整車制動力增長階段的制動距離，L3為達到充分發揮平均減速度后的制動距離[8]。

在L1階段，汽車保持初速度行駛，可計算得：L1=v2t2。在L2階段假設以0.5 N作為平均制動力，按沖量原理計算：

0.5φMgt1=kM（v2-v1） （1）

可得：

v1=v2-0.5φgt1/k （2）

由能量守恒定律可知，動能轉化為內能：

0.5φMgL2=0.5kM（v22-v12） （3）

由此可得：

L2=k（v22-v12）/（φg） （4）

φMgL3=0.5kMv12 （5）

L3=0.5kv12/（φg） （6）

綜上所述，制動距離為：

L=L1+L2+L3=v2t2+k（v22-0.5v12）/（φg） （7）

式中：M為車輛的空載質量（單位為kg）；g為重力加速度，取9.8 m/s2；t1為達到充分發揮平均減速度的時間（單位為s）；t2為駕駛員反應的時間（單位為s）；k為汽車空載質量和轉動件當量慣量系數；v2為制動初速度（單位為m/s）；v1為達到充分發揮平均減速度時的車速（單位為m/s）；φ為車輪與路面的最大附著系數[9]。

汽車前車與后車之間的運動關系存在3種情況：前車速度大于后車；前車速度等于后車；前車速度小于后車。要使兩車保持安全的距離，當前車速度小于后車時，所需安全距離為3種情況的最大值，此處假設前車與后車的速度差有最大值，即前車速度為0，則可求得最安全距離為后車的制動距離L。

3.1.2 加速度分析

汽車正常行駛時，急劇加速或減速都會給汽車零部件帶來不可逆轉的損傷。對于加速度的大小設置了一個閾值范圍，若超出此范圍，則判斷為加速度異常。

3.1.3 變道分析

利用MPU6050的嵌入式運動驅動庫，結合MPU6050的DMP，將原始數據轉換成四元數輸出，然后即可計算得出歐拉角：Roll（俯仰角）、Pitch（俯仰角）、Yaw（航偏角），計算公式如下[10]：

（8）

式中：q0、q1、q2、q3為四元數。

通過姿態傳感器測量航偏角和加速度，對比上一組數據的航偏角和加速度，計算出航偏角和加速度的變化率。當兩者的變化率大于某一閾值時，判斷汽車行駛方向發生偏移，即汽車在進行變換道路行駛，此時結合后置激光雷達所得的測量數據，判斷后方是否存在車輛且保持安全距離，安全距離采用式（7）計算。

3.1.4 環境分析

根據MQ-2煙霧傳感器和MQ-3酒精傳感器的特性描述（標準狀態：（20±2）℃；（55±5）%RH），如圖5所示，得出氣體體積分數的計算公式如下。

MQ-2煙霧體積分數：

S=47.596f*pow（RS/RO， -1.455f） （9）

MQ-3酒精體積分數：

A=6.158f*pow（RS/RO， -1.15f） （10）

式中：RO表示傳感器在潔凈空氣中的電阻值；RS表示傳感器在不同體積分數氣體中的電阻值。

3.2 云服務器

在騰訊云的輕量應用服務器（Ubuntu系統）上部署EMQX Enterprise，建立MQTT消息發布/訂閱平臺，用于發布來自傳感器的數據和數據分析后的結果。

3.3 微信小程序

小程序運行時先進行初始化，以及對頁面的渲染。初始化完成后，調用云函數讀取數據庫的內容，并進行初始數據的更新；然后調用MQTT客戶端庫，通過WebSocket進行即時通信，連續監聽服務器發布的數據內容，實時更新設備端的信息并渲染在畫面上。實時顯示相關數據的同時，設備的違規數據組與違規類別也會被記錄在數據庫內。

4 結果測試

系統上電，等待初始化完成，屏幕能正常顯示，服務器連接正常。將設備置于汽車內，運行車輛，并在屏幕上顯示汽車當前的行駛數據。通過模擬汽車加速度的急劇變化、汽車與前車距離的改變、汽車變換道路后方車輛的狀況、環境氣體體積分數的改變等不同情形的實驗，設備均有正常的反饋和記錄，設備各項功能完好，測試無誤。

5 結 語

本文設計了一款基于STM32F103的共享汽車管理系統，分別從MPU6050數據轉換、汽車行駛安全判斷算法、氣體體積分數計算等方面提出了方案，能夠在共享汽車上對租賃客戶的駕駛行為進行實時監控和分析，有效識別危險駕駛行為并對駕駛人進行警告，利用該裝置可以盡可能地降低租賃汽車的損耗。

參考文獻

[1]李思影. 基于層次分析法的共享汽車平臺盈利影響因素分析 [J]. 時代經貿，2024，21（1）： 127-130.

[2]陳金圖. 泉州市共享汽車行業存在的問題及其對策 [J]. 企業研究，2023（4）： 16-21.

[3]許研，陶曉波. 基于文本挖掘技術的分時租賃共享汽車用戶體驗及影響 [J]. 公路交通科技，2023，40（9）： 248-256.

[4]馬彥超. 產品-消費者身份連接對共享消費不當行為的影響研究[D]. 重慶：重慶郵電大學，2022.

[5]曾維思. 產品擬人化對共享消費不當行為的影響機制研究[D]. 重慶：重慶郵電大學，2021.

[6]朱盛鐳. 汽車傳感器發展與展望 [J]. 科技視界，2023，13（32）： 63-66.

[7]劉火良，楊森. STM32庫開發實戰指南[M]. 北京：機械工業出版社，2013.

[8]張譯芳. 高等級公路行車安全距離及防追尾碰撞預警系統的研究[D].西安：長安大學，2016.

[9]吳明. 汽車制動距離與速度的關系 [J]. 公路與汽運，2010（3）： 46-49.

[10]程烺，俞家勇，馬龍稱，等. 單位四元數、羅德里格轉換模型與歐拉角的映射關系 [J]. 北京測繪，2020，34（1）： 44-50.