關(guān)文彬

（武漢理工大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院，湖北武漢，430060）

0 引言

隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，國民對(duì)于汽車的需求量越來越大，但伴隨著石油資源的逐漸減少、對(duì)環(huán)境保護(hù)和可持續(xù)發(fā)展的需求以及電池技術(shù)的發(fā)展，電動(dòng)汽車已經(jīng)成為未來的一個(gè)趨勢(shì)。但由于電動(dòng)汽車由電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)，沒有發(fā)動(dòng)機(jī)特有的聲音，在低速行駛時(shí)接近靜音狀態(tài)。這對(duì)于駕駛員來說是駕駛的享受，然而對(duì)于一些視力障礙者及老年人、兒童等反應(yīng)力不佳的特殊人群來說，因?yàn)殡y以提前判斷汽車的靠近可能會(huì)導(dǎo)致交通事故的發(fā)生。本文介紹了一種基于計(jì)算機(jī)視覺的智能臨近車輛行人警示聲音系統(tǒng)的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)方案。

1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及工作原理

智能臨近車輛行人警示聲音系統(tǒng)主要由控制器、攝像頭和喇叭組件三大部分構(gòu)成。整體系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

系統(tǒng)控制器采用安裝了Raspbian系統(tǒng)的Raspberry Pi，控制器通過讀取VCU傳來的當(dāng)前車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)，如數(shù)度，前進(jìn)方向，充電等，判斷出汽車當(dāng)前的運(yùn)行情況以及車主是否打開行人警示系統(tǒng)常開的功能。在系統(tǒng)控制器依據(jù)車輛狀態(tài)判斷出可以播放音頻的情況下，通過攝像頭判斷出是否需要播放音頻，確定需要播放音頻后由系統(tǒng)控制器發(fā)出音頻信號(hào)傳遞給喇叭組件來發(fā)出相應(yīng)的聲音。

2 智能行人警示系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)

2.1 電源模塊

通常電動(dòng)汽車存在電壓為12V的供電輸入口，但是因?yàn)殡妱?dòng)汽車內(nèi)部環(huán)境復(fù)雜，需要對(duì)智能行人警示系統(tǒng)的電源部分進(jìn)行一定保護(hù)處理，防止系統(tǒng)因此而損壞。所以在電源模塊中需要加入防浪涌，濾波等功能的小模塊來保證整個(gè)直流電源的穩(wěn)定運(yùn)行。對(duì)于喇叭組件來說，供電可以采用4～15V的電壓。為了保證聲音的質(zhì)量，同時(shí)也為了減少電路的數(shù)量以確保穩(wěn)定性，采用12V電壓給喇叭組件供電。對(duì)于系統(tǒng)控制器部分和攝像頭部分來說，供電所需電壓均為5V。一般而言無法直接從車輛供電系統(tǒng)中獲得此電壓值，需要進(jìn)行降壓處理。一般常用的12V到5V降壓為線性穩(wěn)壓器，不過考慮到在電動(dòng)車中使用的效率問題和散熱問題線性穩(wěn)壓器并不是良好的選擇，而使用小型BUCK降壓模塊可以達(dá)到極高的效率同時(shí)具有體積小、散發(fā)的熱量遠(yuǎn)低于線性穩(wěn)壓器等優(yōu)點(diǎn)，所以選擇添加一DC—DCBUCK斬波器來完成降壓環(huán)節(jié)。 電源模塊結(jié)構(gòu)如圖2所示。

2.2 控制器部分

因?yàn)楸鞠到y(tǒng)需要運(yùn)行機(jī)器視覺算法，需要足夠大的內(nèi)存來運(yùn)行程序，市面上常見的STM32系列單片機(jī)無法很好的滿足需要，同時(shí)市面上專用于運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)算法的NPU供應(yīng)稀少，故系統(tǒng)控制器采用Raspberry Pi 3B。Raspberry Pi 3B具 有Broadcom BCM2837內(nèi) 核、1G內(nèi) 存、4個(gè)USB2.0接口、3.5mm音頻輸出、17個(gè)GPIO和15—針頭MIPI 相機(jī) (CSI) 界面且僅有信用卡大小?？赡苡肦aspberry Pi運(yùn)行完整的機(jī)器學(xué)習(xí)程序無法實(shí)現(xiàn)，但如果僅運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型是能夠滿足要求并且有效的降低開發(fā)難度的。同時(shí)，使用Raspberry Pi作為系統(tǒng)控制器可以很方便的進(jìn)行后續(xù)的系統(tǒng)升級(jí)，以提供更好的用戶體驗(yàn)。

圖2 電源模塊

2.3 攝像頭部分

為了檢測(cè)到整輛車周圍的環(huán)境采用六個(gè)攝像頭來進(jìn)行檢測(cè)。因?yàn)镽aspberry Pi沒辦法同時(shí)讀取六個(gè)攝像頭的全部數(shù)據(jù)，所以需要一塊含有六片F(xiàn)IF存儲(chǔ)模塊的短時(shí)存儲(chǔ)板進(jìn)行輔助，使Raspberry Pi能夠按順序讀取攝像頭信息。

2.4 喇叭組件部分

Raspberry Pi直接輸出的音頻信號(hào)十分微弱，無法正常驅(qū)動(dòng)車載喇叭，因此無法滿足實(shí)際需求。所以需要在電路中添加一功放板。功放板采用12V電壓供給電壓工作，可以驅(qū)動(dòng)合計(jì)160W的多個(gè)全頻喇叭，可以滿足汽車對(duì)外喇叭的使用需求。同時(shí)這樣可以方便更換不同的驅(qū)動(dòng)板和喇叭型號(hào)來滿足不同檔次的車輛需求。

3 智能行人警示系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)

3.1 軟件系統(tǒng)

本系統(tǒng)的程序部分分為在Windows系統(tǒng)上進(jìn)行的模型訓(xùn)練以及在Raspberry Pi 3B以及相應(yīng)的系統(tǒng)Raspbian上的運(yùn)行環(huán)境兩部分。

本系統(tǒng)在Windows端下進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)的軟件開發(fā)環(huán)境為Python，同時(shí)采用Google的機(jī)器學(xué)習(xí)庫TensorFlow和基于TensorFlow的Keras。而在Raspberry Pi 3B端則需要配置OpenCV 3這一開源的計(jì)算機(jī)視覺庫，同時(shí)運(yùn)行已訓(xùn)練好的模型的腳本為Python編寫的腳本程序。

對(duì)于Windows端來說可以通過不斷的采集數(shù)據(jù)以優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)模型的準(zhǔn)確度。然后通過更新的形式發(fā)送給Raspberry Pi 3B來不斷的提高系統(tǒng)的準(zhǔn)確度。

3.2 程序流程

當(dāng)用戶以警示系統(tǒng)常開的模式運(yùn)行時(shí)，在車輛的速度位于0～30km/h的低速行駛情況下，系統(tǒng)不會(huì)去讀取攝像頭采集的信息，直接按照每3km一個(gè)區(qū)間得到劃分播放對(duì)應(yīng)的音頻，可以完成正常的行人警示系統(tǒng)的功能。

當(dāng)用戶以智能檢測(cè)的模式運(yùn)行時(shí)，系統(tǒng)在車輛速度位于0～30km/h的情況下會(huì)讀取攝像頭得到信息來進(jìn)行行人檢測(cè)。在此時(shí)采用的檢測(cè)行人的方法是檢測(cè)行人的面部，因?yàn)閷?duì)于車輛來說除了前方其余方向靠近車輛的時(shí)候均為面對(duì)車輛的情況，此時(shí)通過人臉來判斷是否存在行人可以有效提高準(zhǔn)確率和降低模型的訓(xùn)練難度。然后，我們?cè)谘h(huán)內(nèi)部調(diào)用FIFO存儲(chǔ)的攝像頭數(shù)據(jù)，并讓OpenCV 3以 grayscale 模式加載我們輸入的圖像。在程序檢測(cè)到人臉后調(diào)用控制音頻的Python腳本播放對(duì)應(yīng)的音頻。整體程序框架如圖3所示。

3.3 附加功能

因?yàn)榭刂破鞑捎昧薘aspberry Pi 3B，使得用戶可以獲得更多的附加功能，如：可以更改自己想要的警示聲音，可以在充電的時(shí)候播放特殊的警示聲音，可以在戶外露營時(shí)直接控制喇叭播放想要聽的音樂以調(diào)節(jié)氣氛等功能。

圖3 程序框架