摘要：為避免兩車在同車道行駛中因追尾發(fā)生交通事故，本項目根據(jù)追尾事故的產(chǎn)生原因研制了車距安全距離智能控制與自剎車模擬系統(tǒng)。本模擬系統(tǒng)運用霍爾傳感器以及加速度傳感器測量后車車速Vb、采用超聲波回波測距原理測量前后車的車輛間距△S，利用stm32f103zet6單片機處理數(shù)據(jù)，并根據(jù)兩車的運行狀況，后車自動調(diào)整行駛速度，從而實現(xiàn)后車與前車的安全車距的智能控制。實際測試表明，本系統(tǒng)可以實現(xiàn)安全車距的智能控制，達到設(shè)計要求。
關(guān)鍵詞：車輛安全；模擬；ARM Cortex—M3；智能控制

近幾年全國道路交通事故中，追尾事故約占全部交通事故的1／10。隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展，私家車的增多，近年來道路交通擁堵現(xiàn)象十分嚴重。人們不能及時控制車速以及人操作反應(yīng)時間的延遲是造成這些問題的主要原因。要解決這些問題，可以將行車手動駕駛變?yōu)樽詣玉{駛，而要實現(xiàn)自動駕駛就必須實現(xiàn)車輛速度的精確測量。本項目首先改進了速度測量方式，用加速度傳感器補償傳統(tǒng)霍爾傳感器測速的誤差，實現(xiàn)速度的精確測量，其次精確測量前后車距，通過自動控制算法，實現(xiàn)安全車距的智能控制。

1 系統(tǒng)總體設(shè)計
該模擬系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖1所示，通過速度測量模塊和車距測量模塊得到實時數(shù)據(jù)，將得到的數(shù)據(jù)送到stm32f單片機(stm32f單片機是一款基于ARM—CM3內(nèi)核的32位微處理器，系統(tǒng)主頻72 MHz，低功耗，功能強大)的數(shù)據(jù)處理單元進行運算和處理，將處理結(jié)果送至車距智能控制單元，從而實現(xiàn)車速的控制和車輛安全距離的智能控制。

兩車相對速度vr，的測量：
以運動的后車為參照物，測取前車相對速度，實驗原理為：以時間T為間隔，連續(xù)兩次發(fā)射超聲波，通過獲取兩次的相對距離得到相對速度。根據(jù)車輛的相對速度，獲取前車的運動信息，從而為后車速度調(diào)整提供依據(jù)。
2．3 安全車距智能控制實驗原理
根據(jù)車輛性能，設(shè)定自動控制算法的安全距離。根據(jù)vb、△s、vr，采取閉環(huán)控制，實時自動調(diào)整后車速度，使后車與前車保持安全距離，實現(xiàn)安全車距智能控制和自剎車，其原理如圖2所示。

3 測試數(shù)據(jù)、技術(shù)參數(shù)和技術(shù)性分析
保證超聲波測距系統(tǒng)及霍爾器件測速的準確性，是實現(xiàn)本系統(tǒng)車距智能控制的關(guān)鍵。在實驗中我們對相關(guān)參數(shù)進行了測量和分析，記錄和分析如下。
3．1 超聲波測距模塊的實驗數(shù)據(jù)及分析
1)超聲波測距模塊的實驗數(shù)據(jù)
實驗方法：先精確確定超聲波測距模塊與前方障礙物的距離，此距離即是實際距離。然后啟動超聲波模塊，得到測試數(shù)據(jù)。
2)實驗數(shù)據(jù)分析及結(jié)論
根據(jù)測試數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)對比分析可知，兩條數(shù)據(jù)曲線吻合較好(如圖3所示)。超聲波模塊與前方障礙物距離小于200 cm時，測試相對誤差的最大值為3．28％，且隨距離的增加而增大；超聲波模塊與前方障礙物距離在大于200 cm時，相對誤差顯著增加。

誤差產(chǎn)生的主要原因是模塊安裝位置與障礙物之間的角度隨距離的改變而產(chǎn)生，該誤差可根據(jù)產(chǎn)生的原因在算法中加以修正。
本作品系統(tǒng)中，超聲波模塊安裝在后車的車頭正前方，后車車頭與前車車尾的距離(即兩車的安全距離)設(shè)置在200 cm以內(nèi)，由以上數(shù)據(jù)分析可知，該距離范圍測試誤差和絕對誤差均較小，可見，超聲波測距模塊滿足本系統(tǒng)的設(shè)計要求。
3．2 速度測量的實驗數(shù)據(jù)及分析
1)速度測量的實驗數(shù)據(jù)
實驗方法：本系統(tǒng)采用霍爾傳感器進行速度測量，利用加速度傳感器對速度進行輔助測量提高系統(tǒng)測速的準確性，實驗中，我們通過將顯示數(shù)據(jù)與實測數(shù)據(jù)進行比較，得到以下數(shù)據(jù)。

2)實驗數(shù)據(jù)分析及結(jié)論
通過以上數(shù)據(jù)分析可知：小車速度為0．12～0．29 m／s時，速度測量的穩(wěn)定性好，測量誤差較??；當速度大于0．29 m／s，測量誤差增大。
速度測量產(chǎn)生誤差的主要原因是：本套模擬系統(tǒng)中使用的模型小車，其車輪較小(直徑5．5 cm)，使得霍爾傳感器測速模塊中安裝在車輪上的磁珠的個數(shù)過少(3個)，車輪旋轉(zhuǎn)一周所能獲得的信號脈沖個數(shù)只有3個，使得測量誤差較大。誤差修正方法有2個：方法一，采用加速度傳感器來減小誤差；方法二，采用相同原理的光電碼盤測速器替代霍爾傳感器進行脈沖信號采集。
本作品中，小車的運行速度為0．12～0．29 m／s，另外由于加入了加速度傳感器來修正霍爾傳感器的測量輸出，使得誤差較小，滿足本模擬系統(tǒng)測速要求。
3．3 安全車距的智能控制
為檢測本安全車距保持系統(tǒng)是否達到要求，我們通過固定一個路標(停車標志位)，讓小車以不同的速度通過設(shè)定的參考線，參考線與路標距離為50 cm，然后測量小車停車時與路標距離，從而判定該系統(tǒng)是否達標。實驗現(xiàn)場如圖4所示。實驗數(shù)據(jù)如表3所示。

由以上數(shù)據(jù)分析可知：當速度低于0．7 m／s時，本套模擬系統(tǒng)能實現(xiàn)安全車距的智能控制和自剎車系統(tǒng)的功能。當汽車超速時，最大安全車距可根據(jù)車速調(diào)整，保障行車安全。

本系統(tǒng)的測距模塊、無線的系統(tǒng)運行參數(shù)顯示模塊如圖5、圖6所示。人性化的無線手持式參數(shù)顯示屏能清晰、實時地顯示系統(tǒng)的速度、里程、和前車的距離等參數(shù)。

4 作品的科學性與先進性
1)測速方式
目前國內(nèi)大多數(shù)測量汽車車速的方法采用霍爾傳感器進行速度測量，然而在實際生活中，特別是在高速公路上行車，常常會發(fā)現(xiàn)汽車碼盤表的顯示速度大于實際的車速。而這個誤差并非由于傳感器的精度問題，而是車輪由于抓地不好打滑造成的。霍爾傳感器的測速是通過測量汽車的車輪轉(zhuǎn)速從而轉(zhuǎn)化為汽車的行駛速度的。為了改善這個問題，我們采取測量汽車線加速度獲取速度的方式來彌補這種測量方式帶來的誤差。
2)安全車距控制
根據(jù)車輛性能設(shè)定安全車距后，在行駛中，改變前車速度，后車能完成自動跟車并調(diào)整速度，不與前車發(fā)生追尾。本模擬系統(tǒng)還可以實現(xiàn)車距保持功能和車距警報。
3)自動剎車系統(tǒng)
實際車輛制動的過程是一個勻速運動與勻減速運動的疊加，如圖7所示，車速v(t)是一個簡單的分段函數(shù)：

其中v0是采取制動措施前的車速，a是平均制動減速度。

對車速v(t)積分，可得制動距離：

在檢測到前方有靜止障礙物時，汽車可啟動自動剎車功能，緊急制動，防止相撞，智能行車模式降低了駕駛員的疲勞度。

5 結(jié)論
車輛安全距離智能控制與自剎車模擬系統(tǒng)通過速度的準確測試和自動控制算法，實現(xiàn)了在同車道行車中，前后車安全車距地自動保持和自動剎車的功能。實際應(yīng)用中，可實時預(yù)防追尾事故的發(fā)生，提高車輛行駛的安全性，減輕駕駛員的心理負擔；同時該項目成果還可應(yīng)用于汽車無人駕駛中，為汽車的自動無人駕駛提供了思路和技術(shù)支持，并且該系統(tǒng)還可改進為自動跟車系統(tǒng)，解決人手動操作時的延時，從而實現(xiàn)汽車操控的實時性、靈敏性，提高交通通暢。