汽車駕駛行為與行駛狀態(tài)的數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

封宇華，楊擁民，杜凱，錢彥嶺

(國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 裝備綜合保障技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，長沙 410073)

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封宇華，楊擁民，杜凱，錢彥嶺

(國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 裝備綜合保障技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，長沙 410073)

摘要:為了分析駕駛員駕駛行為與油耗之間的關(guān)系，需要實(shí)時(shí)監(jiān)控并記錄駕駛員駕駛行為與車輛瞬時(shí)油耗。利用MEMS慣性傳感器和汽車OBD系統(tǒng)設(shè)計(jì)了一種汽車行駛數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)汽車行駛數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)；并開發(fā)了基于Android操作系統(tǒng)的應(yīng)用程序，將Android智能手機(jī)作為接收、處理、存儲(chǔ)、顯示汽車行駛數(shù)據(jù)的終端。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，系統(tǒng)能夠采集并存儲(chǔ)汽車行駛數(shù)據(jù)，為后續(xù)分析駕駛員駕駛行為與汽車油耗之間的關(guān)系提供了平臺(tái)。

關(guān)鍵詞:OBD；傳感器；MEMS；駕駛行為識(shí)別；汽車狀態(tài)監(jiān)測(cè)

引言

本文設(shè)計(jì)了一種基于MEMS慣性傳感器和OBD的汽車行駛數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，充分利用汽車OBD數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)汽車行駛狀態(tài)的監(jiān)測(cè)與駕駛員駕駛行為的識(shí)別。

1系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)

本文提出的系統(tǒng)對(duì)汽車的行駛數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)并分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)汽車狀態(tài)的在線監(jiān)測(cè)與駕駛員駕駛行為的識(shí)別，從而為后面分析汽車行駛狀態(tài)、駕駛員駕駛行為與油耗等汽車行駛結(jié)果之間的關(guān)系打下基礎(chǔ)。本文所涉及的系統(tǒng)關(guān)系如圖1所示。

圖1　本文所涉及的系統(tǒng)關(guān)系

MEMS產(chǎn)品成本低、功耗少、尺寸小、批量化，而隨著技術(shù)的進(jìn)步，傳感器精度越來越高。本文將MEMS傳感器應(yīng)用于汽車行駛數(shù)據(jù)采集，利用高精度六軸慣性導(dǎo)航模塊對(duì)汽車三個(gè)方向上的加速度、三軸角速度、三軸角度實(shí)現(xiàn)了監(jiān)測(cè)，并利用串口-WIFI通信模塊將數(shù)據(jù)發(fā)送至智能移動(dòng)終端。

車速、發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、發(fā)動(dòng)機(jī)冷卻液溫度等汽車行駛數(shù)據(jù)信息可通過OBD2接口獲取。安裝在汽車OBD2接口上的OBD汽車故障診斷儀獲取相關(guān)信息后，通過藍(lán)牙通信模塊將數(shù)據(jù)發(fā)送至智能移動(dòng)終端。系統(tǒng)整體方案設(shè)計(jì)如圖2所示。

圖2　系統(tǒng)整體方案設(shè)計(jì)

系統(tǒng)中的串口-WIFI通信模塊采用了模塊化的解決方案。因此，如圖3所示，還可利用此模塊進(jìn)一步擴(kuò)展監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)類型，實(shí)現(xiàn)對(duì)汽車行駛數(shù)據(jù)更全面的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，也可以為提高汽車安全性提供支持。擴(kuò)展系統(tǒng)設(shè)計(jì)略——編者注。

圖3　串口-WIFI通信模塊工作原理圖

2系統(tǒng)硬件

系統(tǒng)所用到的主要設(shè)備有OBD2汽車故障診斷儀、六軸慣性導(dǎo)航模塊、串口-WIFI通信模塊、智能移動(dòng)終端、實(shí)驗(yàn)車輛等。OBD2汽車故障診斷儀用于接收智能移動(dòng)終端指令，并從OBD2接口獲取汽車行駛狀態(tài)數(shù)據(jù)，再通過藍(lán)牙將數(shù)據(jù)發(fā)送至智能移動(dòng)終端。六軸慣性導(dǎo)航模塊則直接獲取汽車行駛狀態(tài)數(shù)據(jù)并通過串口將信息發(fā)送至串口-WIFI通信模塊；串口-WIFI通信模塊則負(fù)責(zé)將傳感器采集到的數(shù)據(jù)通過WIFI發(fā)送至智能移動(dòng)終端。

2.1串口-WIFI通信模塊

串口-WIFI通信模塊主要由IAP15W413AS單片機(jī)、USR-WIFI232-T超低功耗串口轉(zhuǎn)WIFI模塊、鋰電池、USB接口等部分構(gòu)成。如圖3所示，六軸慣性導(dǎo)航模塊將數(shù)據(jù)按照串口通信協(xié)議打包輸出，通過USB接口插接在串口-WIFI通信模塊上，單片機(jī)將數(shù)據(jù)解析并按照自定義格式打包，再通過串口轉(zhuǎn)WIFI模塊向智能移動(dòng)終端發(fā)送數(shù)據(jù)。

2.2六軸慣性導(dǎo)航模塊

六軸慣性導(dǎo)航模塊主要集成了高精度的陀螺加速度計(jì)MPU6050，通過處理器讀取MPU6050的測(cè)量數(shù)據(jù)，然后通過串口輸出，模塊內(nèi)部自帶電壓穩(wěn)定電路并保留了MPU6050的I2C總線接口，采用數(shù)字濾波技術(shù)，集成了姿態(tài)結(jié)算期，能夠在動(dòng)態(tài)環(huán)境下準(zhǔn)確輸出模塊的當(dāng)前姿態(tài)。圖6 六軸慣性導(dǎo)航模塊

上位機(jī)通過向其發(fā)送指令使其初始化，初始化后不需要再對(duì)其進(jìn)行設(shè)置，而在本設(shè)計(jì)中20Hz的測(cè)量數(shù)據(jù)即可滿足要求，將傳感器設(shè)置為20 Hz(波特率9600bps)。模塊發(fā)送至上位機(jī)每幀數(shù)據(jù)分為加速度包、角速度包、角度包，輸出數(shù)據(jù)格式略——編者注[1]。

2.3OBD2汽車故障診斷儀

OBD2汽車故障診斷儀主要包含OBD協(xié)議轉(zhuǎn)換芯片ELM327和藍(lán)牙模塊。ELM327是一款通用的網(wǎng)關(guān)芯片，專門用于與汽車診斷系統(tǒng)通信，支持所有OBD2自診斷系統(tǒng)的通信協(xié)議，還可以自動(dòng)檢測(cè)協(xié)議并作為協(xié)議解析中介[2]。作為診斷接口，ELM327可以通過汽車OBD2接口與汽車通信，也可以通過藍(lán)牙與智能手機(jī)通信，起到一個(gè)通信中繼的作用[3]。診斷儀能夠通過內(nèi)置的藍(lán)牙模塊與智能移動(dòng)終端連接。如圖4所示，OBD2汽車故障診斷儀接收智能移動(dòng)終端讀取汽車OBD信息指令后，從汽車OBD2接口獲取相應(yīng)信息，再通過藍(lán)牙模塊將數(shù)據(jù)發(fā)送至智能移動(dòng)終端。

圖4　OBD2汽車故障診斷儀工作原理圖

3系統(tǒng)軟件

軟件系統(tǒng)集實(shí)時(shí)顯示、數(shù)據(jù)匯總、數(shù)據(jù)處理、發(fā)送存儲(chǔ)于一體，主要由顯示層、業(yè)務(wù)處理層、數(shù)據(jù)層構(gòu)成，總體結(jié)構(gòu)如圖5所示。

圖5　軟件總體結(jié)構(gòu)

軟件采用Java語言和Eclipse作為系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境，軟件界面略——編者注。

4關(guān)鍵技術(shù)分析

4.1移動(dòng)平均濾波算法

發(fā)動(dòng)機(jī)啟動(dòng)時(shí)，其震動(dòng)會(huì)對(duì)加速度輸出曲線造成影響。因此，采用移動(dòng)平均濾波器(Moving Average Filter)[4]對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑濾波處理，過濾由于車身抖動(dòng)和芯片漂移造成的誤差。移動(dòng)平均濾波器可以通過遞歸算法實(shí)現(xiàn)，表示為：

其中：M表示設(shè)定滑動(dòng)窗口的大小；x[k]表示原始采樣點(diǎn)數(shù)值；p=(M-1)/2；q=p+1。

滑動(dòng)窗口M的大小影響濾波的效果，若M過小，則數(shù)據(jù)平滑效果不明顯；若M過大，則容易缺失車輛實(shí)際信息。一般情況下，窗口M設(shè)定在[5,15]之間[5]。本系統(tǒng)采用M=5對(duì)x軸和y軸方向的數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波平滑。通過圖6中的對(duì)比可以看出，平滑效果明顯，可以有效濾除車輛震動(dòng)帶來的噪聲。

圖6　x軸加速度平滑濾波前后對(duì)比

4.2加速度坐標(biāo)變換算法

處于傾斜路面或顛簸道路情況下，由于車輛自身的重力疊加效應(yīng)，智能手機(jī)此時(shí)采集的加速度信息包含了重力加速度，會(huì)對(duì)分析結(jié)果產(chǎn)生一定影響[5]。因此，需要消除車輛運(yùn)行狀態(tài)下自身重力加速度的影響。

六軸陀螺儀輸出的信息中包含了所處時(shí)刻的姿態(tài)角度信息，為在一定程度上對(duì)消除重力加速度的影響提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

汽車在平面上行駛時(shí)，六軸陀螺儀輸出的三方向加速度能直接反映汽車在行駛方向和橫向的加速度。但是，在傾斜路面和顛簸道路上行駛時(shí)，重力加速度會(huì)直接疊加在汽車行駛方向與橫向上。此時(shí)，需要對(duì)坐標(biāo)系進(jìn)行變換，消除重力加速度疊加的影響，獲得汽車在行駛方向上和橫向上因汽車動(dòng)力變化導(dǎo)致的速度變化。

坐標(biāo)系分別繞x軸、y軸、z軸旋轉(zhuǎn)θ后，形成旋轉(zhuǎn)矩陣，表示為：

將重力加速度視為過質(zhì)心的矢量(0，0，-g)，在旋轉(zhuǎn)后的坐標(biāo)系表示為：

式(5)簡(jiǎn)化后得到重力加速度在三個(gè)方向上的分量，分別為：

式(6)～(8)分別代表重力加速度在汽車車頭方向(前進(jìn)方向?yàn)檎?、橫向(前進(jìn)方向右側(cè)為正)、垂直汽車地面方向(向上為正)三方向上的分量。其中，α、β、γ分別表示繞x軸、y軸、z軸旋轉(zhuǎn)的角度，即滾轉(zhuǎn)角、俯仰角、方位角。

對(duì)x軸方向加速度濾波并消除重力加速度影響前后的對(duì)比圖略——編者注。

4.3駕駛行為識(shí)別算法

對(duì)于所涉及的主要駕駛行為，可以分為縱向(前進(jìn)方向)操縱行為和橫向操縱行為。急加速與急減速都是在車輛縱向(前進(jìn)方向)上的，主要通過對(duì)x軸方向上的加速度進(jìn)行監(jiān)測(cè)；急轉(zhuǎn)彎則通過y軸方向上的加速度(轉(zhuǎn)彎時(shí)的向心加速度方向)進(jìn)行監(jiān)測(cè)。將它們的數(shù)值和持續(xù)時(shí)間作為識(shí)別駕駛行為的依據(jù)，在記錄這些駕駛行為的同時(shí)，也記錄數(shù)值和時(shí)間，即該行為的持續(xù)時(shí)間與大小程度。

受到智能移動(dòng)終端實(shí)時(shí)處理能力的限制，在移動(dòng)終端APP應(yīng)用上采用較為簡(jiǎn)單的算法，通過設(shè)置比較閾值實(shí)現(xiàn)對(duì)駕駛行為的識(shí)別。[6]移動(dòng)應(yīng)用程序采用的算法如圖7所示，通過實(shí)驗(yàn)確定閾值，較為簡(jiǎn)單地實(shí)現(xiàn)對(duì)駕駛行為的識(shí)別。急轉(zhuǎn)彎識(shí)別算法流程圖略——編者注。

圖7　急加速/減速識(shí)別算法流程圖

4.4瞬時(shí)油耗算法

有的車輛通過OBD2系統(tǒng)直接提供發(fā)動(dòng)機(jī)燃油消耗率(Engine Fuel Rate，EFR)，智能移動(dòng)終端可以通過ELM327采集到車輛的發(fā)動(dòng)機(jī)燃油消耗率。同時(shí)，車輛的行駛速度V也可獲取，此時(shí)對(duì)應(yīng)的瞬時(shí)油耗FCPHK(Fuel Consumption Per Hundred Kilometers，百公里油耗)，計(jì)算公式為：

有的車輛對(duì)外不提供發(fā)動(dòng)機(jī)燃油消耗率，此時(shí)需要通過汽車其他參數(shù)進(jìn)行計(jì)算，求出相應(yīng)瞬時(shí)油耗，除了汽車行駛速度V外，還要獲取車輛進(jìn)氣空氣速度MAF(Mass Air Flow Rate)，計(jì)算公式為：

其中，AF為發(fā)動(dòng)機(jī)空燃比，對(duì)于普通汽車而言，其理想值通常設(shè)置為每g燃料對(duì)應(yīng)14.7g空氣，ρ為汽油密度[2]。

5測(cè)試與結(jié)果

5.1實(shí)驗(yàn)平臺(tái)搭建

六軸慣性導(dǎo)航模塊通過USB接口插接在串口-WIFI通信模塊上，將三個(gè)方向加速度等信息通過WIFI網(wǎng)絡(luò)發(fā)送至移動(dòng)終端。

5.2車載實(shí)驗(yàn)

采用移線實(shí)驗(yàn)方法和蛇形實(shí)驗(yàn)方法來開展實(shí)驗(yàn)[10]。

汽車處于穩(wěn)定直線行駛的同一段時(shí)間內(nèi)x軸(前進(jìn)方向)加速度、車速、發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、冷卻液溫度的變化曲線略——編者注。車速、冷卻液溫度在瞬間的變化并不明顯，發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速的波谷/波峰分別稍稍滯后于前進(jìn)方向加速度的波峰/波谷。經(jīng)此種情況產(chǎn)生的原因是駕駛員感受到汽車加速度變化，控制油門，對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速產(chǎn)生直接影響的結(jié)果。

汽車采用移線實(shí)驗(yàn)方法略——編者注。

結(jié)語

設(shè)計(jì)的汽車行駛數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了對(duì)汽車行駛過程中數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)在線測(cè)量、處理與傳輸。通過實(shí)車實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了利用系統(tǒng)監(jiān)測(cè)汽車行駛數(shù)據(jù)的可行性，并為進(jìn)一步分析處理數(shù)據(jù)提供了基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。

下一步工作中，可以利用系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)獲取的汽車行駛數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)對(duì)駕駛員駕駛行為更精確的識(shí)別，并進(jìn)一步分析汽車行駛狀態(tài)、駕駛員駕駛行為與油耗等汽車行駛結(jié)果之間的關(guān)系。

參考文獻(xiàn)

[1] 君悅智控．高精度6軸慣性導(dǎo)航模塊說明書[EB/OL]．[2015-07].http://yunpan.taobao.com/s/1viuph6K5vs．

[2] 李小敏．基于Android智能手機(jī)的汽車診斷系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[D]．青島:中國海洋大學(xué)，2014．

[3] Furmanczyk C，Nufer D，Sandona B，et al．Integrating OBD-II,Android,and Google App Engine to Decrease Emissions and Improve Driving Habits[EB/OL]．[2015-07].http://www.benjaminullom.net．

[4] Hamilton J D．Time series analysis[M]．Princeton：Princeton University Press，1994.

[5] 宋雅清．基于Android傳感器的駕駛事件識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)研究[D].青島:中國海洋大學(xué)，2014.

[6] 黃勛．基于車聯(lián)網(wǎng)的車輛移動(dòng)狀態(tài)識(shí)別研究[D]．廣州:華南理工大學(xué)，2012．

[7] Eren H，Makinist S，Akin E，et al．Estimating Driving Behavior by a Smartphone[C]//IEEE Intelligent Vehicles Symposium，Korea,2012：234-239.

[8] Chaovalit P，Saiprasert C，Pholprasit T A．A Method for Driving Event Detection Using SAX on Smartphone Sensors[C]//13th International Conference on ITS Telecommunications，F(xiàn)inland,2013：450-455.

[9] Alberto Díaz，F(xiàn)rancisco Serradilla，José Eugenio，et al．Modeling the Driving Behavior of Electric Vehicles Using Smartphones and Neural Networks[J].IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine，2014，6(3)：44-53．

[10] 秦洪武，石存杰，劉軍．基于MEMS和GPS的駕駛行為和車輛狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]．傳感器與微系統(tǒng),2012,31(9)．

封宇華(碩士研究生)，主要研究方向?yàn)檠b備綜合保障。

Feng Yuhua,Yang Yongmin,Du Kai,Qian Yanling

(Laboratory of Science and Technology on Integrated Logistics Support,National

University of Defense Technology,Changsha 410073,China)

Abstract：In order to analyze the relation between driver’s driving behavior and fuel consumption,it is necessary to monitor and record the driver’s driving behavior and the vehicle’s instant fuel consumption in real time.A vehicle driving data monitoring system based on MEMS inertial sensor and OBD system is designed,which achieves the real-time monitoring of vehicle driving data.In addition,an application based on the Android system is developed,the smart phone with Android system can receive,manage,store,display the vehicle driving data.The road test results show that the system can realize the goal of capturing and storing vehicle driving data,it provides a platform for the further analysis between the driver’s driving behavior and the fuel consumption.

Key words:OBD;sensor;MEMS;driving behavior recognition;vehicle state monitoring

收稿日期：(責(zé)任編輯：楊迪娜2015-07-07)

中圖分類號(hào):TP277

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A