楊靖瑩 張敏 孫寧



摘?要:本文設(shè)計了一套基于MSP430的特種車輛云監(jiān)控系統(tǒng),由供電模塊、MSP430主處理器模塊、無線通信模塊、監(jiān)控模塊、存儲模塊、上位機管理系統(tǒng)等組成,針對目前的監(jiān)控規(guī)劃系統(tǒng)主要只適用于普通車輛,對特種車輛的監(jiān)控仍然處于緩慢發(fā)展狀態(tài)的背景下,本軟件以特種車輛為主要中心設(shè)計,通過與交管部門的協(xié)同合作以及由硬件監(jiān)控模塊收集車輛運行狀態(tài)信息,由MSP430主處理器處理數(shù)據(jù)信息,各個硬件模塊之間通過無線通信實現(xiàn)數(shù)據(jù)的傳遞,以軟件平臺展示出實時監(jiān)控特種車輛的運行狀態(tài)和后期查詢車輛的運行軌跡,同時可以清晰呈現(xiàn)對特種車輛規(guī)劃好的行駛路線,從而能夠有效全面地監(jiān)控特種車輛,查詢管理特種車輛的規(guī)范作業(yè),提高特種車輛的道路通行效率,減小路段事故發(fā)生率。
關(guān)鍵詞: 云監(jiān)控;特種車輛狀態(tài);MSP430;路線規(guī)劃;軌跡查詢
文章編號: 2095-2163(2021)01-0109-05 中圖分類號:TP277 文獻標志碼:A
【Abstract】This paper designs a special vehicle cloud monitoring system based on MSP430, which is composed of power supply module, MSP430 main processor module, wireless communication module, monitoring module, storage module, upper computer management system and other modules. The special vehicle is designed as the main center. Through the cooperation with the traffic management department and the hardware monitoring module to collect the vehicle operation status information, the MSP430 main processor processes the data information, and each hardware module realizes the data transmission through wireless communication. The software platform shows the real-time monitoring of the special vehicle operation status and the later query of the vehicle running track. It can clearly show the planned route of special vehicles, so as to effectively and comprehensively monitor special vehicles, query and manage the standard operation of special vehicles, improve the road traffic efficiency of special vehicles, and reduce the incidence of road accidents.
【Key words】cloud monitoring; special vehicle status; MSP430; route planning; track query
0 引?言
隨著車輛的日益增加,傳統(tǒng)的監(jiān)控規(guī)劃系統(tǒng)[1]主要只適用于普通車輛,加之特種車輛自身的特點和特殊情況,通過籠統(tǒng)規(guī)劃路線只能對部分車輛有效,不能靈活滿足特種車輛交通需求。在智慧交通發(fā)展的大背景下[2],對特殊車輛特殊監(jiān)控是重要的研究方向。王健等人[3]對城市車輛的智能監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計,雖然在一定程度上進行了對交通事故的分析和道路通行狀況的監(jiān)測,但是仍然無法適應(yīng)特種車輛的個性化和智能化的要求[4]。
本文設(shè)計的基于MSP430的特種車輛云監(jiān)控系統(tǒng),在針對特種車輛的背景下,系統(tǒng)從監(jiān)控模塊采集特種車輛運行狀態(tài)[5]和道路狀態(tài)的信息,MSP430處理器對數(shù)據(jù)進行處理,各個硬件模塊之間通過無線通信ZigBee模塊實現(xiàn)數(shù)據(jù)的傳遞,以此實現(xiàn)對特種車輛實時監(jiān)控以及規(guī)劃出合理運行線路[6]的功能。通過對特種車輛的云監(jiān)控,提高特種車輛行駛的安全性和可控性。
1 系統(tǒng)設(shè)計
系統(tǒng)設(shè)計如圖1所示。圖1中,系統(tǒng)以MSP430處理器為核心,完成對特種車輛的監(jiān)控。管理員可以對特種車輛實行實時監(jiān)控,通過檢索地點、車牌號即可監(jiān)控特種車輛的規(guī)格、噸位、當前車速以及駕駛員的溫度等信息。當車輛開始行駛時,車輛將運行狀態(tài)信息通過車載終端發(fā)送給處理器[7],上位機系統(tǒng)發(fā)送相應(yīng)的地圖庫數(shù)據(jù)給處理器,處理器在對數(shù)據(jù)進行分析后,可以規(guī)劃出多條有效行駛路線反饋給車輛終端,處理器接收處理后的信息數(shù)據(jù)都會分類上傳到存儲端。上位機管理系統(tǒng)可以通過存儲端查詢特種車輛的運行軌跡、違法行為等信息,之間的數(shù)據(jù)傳遞通過無線通信模塊ZigBee模塊完成,從而實現(xiàn)對特種車輛的云監(jiān)控。
2 硬件電路設(shè)計
基于MSP430的特種車輛云監(jiān)控系統(tǒng)[8]的硬件主要包括:供電模塊、MSP430主處理器模塊、無線通信模塊、監(jiān)控模塊、存儲模塊等。硬件設(shè)備以MSP430主處理器模塊為核心,其他的模塊靠供電模塊作為輔助,與處理器的串口連接,完成對特種車輛的監(jiān)控。對此擬展開研究分述如下。
2.1 供電模塊
電源支撐著整個系統(tǒng)的電能使用,能將各個芯片與單片機處于觸發(fā)狀態(tài),保證各個部分的正常運轉(zhuǎn),是系統(tǒng)供能的最主要部分。系統(tǒng)中MSP430處理器模塊采用1.8~3.6V的直流電壓,車輛監(jiān)控模塊輸入電壓采用2.5~3.0V的直流電壓,無線通信模塊使用2.0~3.6V的直流電壓。在系統(tǒng)中,采用了5V/3.3V電壓模塊獨立電源供電方式。供電模塊設(shè)計如圖2所示。由于使用的USB總線供電電壓是5V,而系統(tǒng)中使用的電壓為3.3V與5V多種用電端口,這時就會需要一個電平轉(zhuǎn)換與分接。220V高壓交流電經(jīng)過78L05這一個三態(tài)穩(wěn)壓電源調(diào)整器后,改善電路阻抗,給電路提供一個穩(wěn)定的電壓后,再經(jīng)過DL1117系列穩(wěn)壓器芯片,該芯片可以用于有效提供1A輸出電流和穩(wěn)定的電壓,且誤差小于±1V。220V交流電經(jīng)過此電源模塊能夠持續(xù)提供一個穩(wěn)定的5V與3.3V的電壓供總系統(tǒng)電路[9]使用。
2.2 處理器模塊
本系統(tǒng)的核心硬件在于MSP430處理器,通過處理器對車輛運行狀態(tài)以及道路情況進行分析處理,實現(xiàn)對特種車輛的多方面監(jiān)控。
MSP430[10]是一種具有高度精確指令信號的集成芯片,在選擇時由于其有著比其他芯片較低功耗的優(yōu)勢,并且在針對本次研究系統(tǒng)所需要的不同場景下,能夠高速處理分析出所需要的數(shù)據(jù)。MSP430電路設(shè)計如圖3所示。此電路以MSP430F149集成芯片為核心部件,通過單片機自帶的串口實現(xiàn)通信,無需外加串口,以此來控制設(shè)備并且讀取和處理數(shù)據(jù),給出反饋,而且處理器從待機模式下恢復工作只需要不到6μs的時間,快速蘇醒耗能低,符合當代環(huán)保節(jié)能的要求。監(jiān)控模塊以及車載終端通過無線網(wǎng)絡(luò)發(fā)送路況信息及車輛狀態(tài)信息給處理器,處理器從上位機系統(tǒng)讀取到地圖數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù),經(jīng)過處理器的分析控制,為特種車輛規(guī)劃出合理的路線軌跡,并且將車輛信息、行駛軌跡等監(jiān)控到的數(shù)據(jù)處理好后通過無線網(wǎng)絡(luò)發(fā)送給上位機系統(tǒng)。
2.3 無線通信模塊
無線通信模塊選用ZigBee[11]模塊,ZigBee無線通信技術(shù)通過了IEEE的最高無線標準。相較于傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù),ZigBee無線通信技術(shù)具有高便捷性、固定性,并且可以使用GPS定位的功能,表現(xiàn)出低成本、低功耗等突出優(yōu)點,符合智慧交通的發(fā)展與要求。無線通信模塊電路設(shè)計如圖4所示。以ZigBee SZ 05無線收發(fā)芯片為核心,匹配所選擇的無線通信協(xié)議,參數(shù)數(shù)據(jù)傳輸較快,適合接口使用串行通信,直接與MSP430處理器連接,通過無線通信模塊將所選的MSP430處理器與遠方數(shù)據(jù)處理端和最終車載接收端相連接,完成數(shù)據(jù)的接收與發(fā)送。
2.4 監(jiān)控模塊
監(jiān)控模塊以智能攝像頭[12]為基礎(chǔ),攝像頭以O(shè)V7670圖像采集集成芯片為核心,通過SCCB總線控制,將各種影像數(shù)據(jù)輸入,VGA圖像生成幀數(shù)處理最高到達30幀/秒,系統(tǒng)通過高幀數(shù)的VGA圖像選擇與系統(tǒng)匹配的圖像處理和數(shù)據(jù)傳輸方式,滿足對特種車輛的監(jiān)控要求。監(jiān)控模塊電路設(shè)計如圖5所示。監(jiān)控到的畫面數(shù)據(jù)可以暫時存儲到FIFO芯片AL422B中,可以加快存取速度,該監(jiān)控模塊可以通過對駕駛室進行實時監(jiān)控,以及與交管部門協(xié)同合作,調(diào)取道路監(jiān)控,從而實時監(jiān)控特種車輛運行狀態(tài)和駕駛員駕駛情況,也可以查看到車身是否按照要求沖洗,監(jiān)控畫面最終以視頻畫面或者圖片形式顯示在上位機管理系統(tǒng),可以有效監(jiān)控特種車輛和駕駛員行車情況。
2.5 紅外監(jiān)測模塊
紅外監(jiān)測模塊采用AT89C51單片機與紅外溫度計相連,并且實時傳送溫度數(shù)字化信息。內(nèi)設(shè)的單片機收到數(shù)據(jù)后進行處理,再與正常的人體體溫進行對比,當駕駛員體溫異常時發(fā)出警報。
2.6 存儲模塊
存儲模塊采用SATA硬盤存儲[13]。監(jiān)控模塊中的存儲芯片將模擬的視頻信號經(jīng)過MSP430處理器的數(shù)據(jù)分析處理后,分類壓縮為IP數(shù)據(jù)包,通過無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)接受指令將音視頻數(shù)據(jù)、控制數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)包成功傳輸?shù)缴衔粰C管理系統(tǒng)后,再保存到容量更大、可靠性更高的SATA硬盤中存儲,以供隨時查詢回放。
3 系統(tǒng)軟件設(shè)計
軟件設(shè)計選用?Visual Basic 6.0軟件,搭建特種車輛云監(jiān)控系統(tǒng)的軟件使用界面。
軟件主界面如圖6所示。由圖6可看到,由路線規(guī)劃、監(jiān)控車輛、記錄查詢、設(shè)備檢測、歷史數(shù)據(jù)、設(shè)置組成的系統(tǒng)界面,分別實現(xiàn)對特種車輛特定的路線規(guī)劃和車輛的實時監(jiān)控、查詢以及對特種車輛、路基單元的設(shè)備檢測、道路的通行優(yōu)化率趨勢圖[14],軟件界面的個性化設(shè)置功能。
系統(tǒng)軟件流程如圖7所示。軟件的核心在于監(jiān)控車輛,通過對特種車輛的實時監(jiān)控以及主處理器的數(shù)據(jù)處理,對正在行駛車輛實現(xiàn)全方位監(jiān)控,軟件設(shè)置用戶權(quán)限,普通用戶可以查看特種車輛的路線規(guī)劃,管理員享有監(jiān)控查詢、存儲上傳、發(fā)送警告信息[15]的權(quán)利。
圖8是特種車輛的定位,通過地點的搜索和GPS的定位以及GIS的地圖顯示[16],直接確定需要規(guī)劃路線的特種車輛的位置。確認某輛特種車輛后,點擊確定。這里以南京市建鄴區(qū)河西大街蘇AX6257車輛為例。
點擊確定后,如圖9所示,可以根據(jù)當前時間、始發(fā)地和目的地查看對該車輛的路線規(guī)劃方案,并且做出推薦方案,系統(tǒng)默認推薦方案,也可以手動選擇。更改始發(fā)地或者目的地點擊刷新,方案會隨之改變。
點擊監(jiān)控車輛,如圖10所示,界面自動顯示特種車輛信息表[17],該表由主處理器根據(jù)車牌號碼調(diào)出車輛相關(guān)信息,內(nèi)容顯示車牌號、車型、車輛長寬高、噸位、當前時速以及駕駛員體溫,當駕駛員體溫高于37.5℃時顯示體溫異常。該頁面管理員可以修改信息。點擊監(jiān)控車輛可查看到車輛的實時監(jiān)控畫面且可以實現(xiàn)對車輛進行指令發(fā)送和一鍵呼叫的功能。
點擊記錄查詢,如圖11所示。選擇工程名稱、特種車輛類型、車牌號、監(jiān)控日期。圖11中以紅山路—和燕路快速化改造工程、渣土車、蘇AX9017、2020/6/24為例。
點擊確定監(jiān)控,如圖12所示,出現(xiàn)車輛的運行軌跡[18]和違規(guī)操作警告。點擊查看違規(guī)圖片即可查看由道路監(jiān)控設(shè)備拍下后經(jīng)過處理器處理后上傳的對應(yīng)的圖片,圖片內(nèi)容為監(jiān)控車輛的違規(guī)情況。
4 結(jié)束語
本文以MSP430主處理器為核心,通過車輛與路基單元的信息采集,數(shù)據(jù)分析后得到特種車輛路線規(guī)劃和車輛運行軌跡等數(shù)據(jù)信息,通過無線通訊的方式將相關(guān)數(shù)據(jù)傳輸?shù)娇蛻舳撕婉{駛員,最終完成對特種車輛的云監(jiān)控。該設(shè)計方案滿足特種車輛的個性化和智能化的發(fā)展要求,能夠規(guī)范特種車輛的行駛,有效降低特種車輛的道路事故率。
參考文獻
[1]張巧蓮. 基于WebGIS的GPS車輛監(jiān)控系統(tǒng)[J]. 測繪標準化,2019,35(4):38-41.
[2]張宇航. 關(guān)于大數(shù)據(jù)人工智能時代的智慧交通研究[J].通訊世界,2019,26(2):87-88.
[3]王健,賈春紅,徐德麗,等.一種城市車輛智能監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計[J].中國科技信息,2018(23):86-87.
[4]王昆. 基于RFID電子車牌的特種車輛監(jiān)管系統(tǒng)研究[J].福建交通科技,2019(5):149-152.
[5]羅玉林.智慧道路系統(tǒng)架構(gòu)研究[J].公路與汽運,2019(4):24-27,51.
[6]江鵬程,李志浩,齊曉輝. 4G網(wǎng)絡(luò)裝備車輛遠程監(jiān)控系統(tǒng)[J]. 兵工自動化,2020,39(2):24-27.
[7]KAMBLE S J, KOUNTE M R. Machine learning approach on traffic congestion monitoring system in Internet of vehicles[J]. Procedia Computer Science,2020,171:2235-2241.
[8]GMBH R B. Patent issued for monitoring system for an autonomous vehicle (USPTO 10,689,006)[J]. Journal of Engineering,2020.
[9]姜燈明.基于MSP430單片機的行駛車輛檢測器的設(shè)計[J]. 西部皮革,2017,39(6):43.
[10]趙馭陽. 基于MSP430AFE231系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集模塊的硬件設(shè)計[J]. 電腦知識與技術(shù),2020,16(12):217-218.
[11]THAKUR A, MALEKIAN R. Internet of vehicles communication technologies for traffic management and road safety applications[J]. Wireless Personal Communications,2019,109(1):31-49.
[12]丁國明. 基于ZigBee技術(shù)的無線通信淺析[J]. 電腦知識與技術(shù),2019,15(27):22-23.
[13]任陽,李永剛,張治中. 基于CC2530和OV7670的圖像采集與顯示系統(tǒng)設(shè)計[J]. 中國科技信息,2017(17):102-104.
[14]白雪,王海鑫,鄭橋,等. 基于SATA 3.0的高速大容量嵌入式存儲陣列控制器[J].電子設(shè)計工程,2018,26(10):138-143.
[15]WU Yunhua, ZHENG Mohong, HE Wei,et al. Intelligent vehicle safety system based on BeiDou satellite navigation system[J]. IET Intelligent Transport Systems,2019,13(6):967-974.
[16]鄧廷豪,張杰. 基于GIS、GPS框架下的城市公共交通系統(tǒng)模型設(shè)計與研究[J]. 科學技術(shù)創(chuàng)新,2019(32):113-114.
[17]SEONKYEONG S, JEONGHEON S, DONGHYEON Y,et al. Determination of vehicle trajectory through optimization of vehicle bounding boxes using a Convolutional Neural Network[J]. Sensors (Basel, Switzerland),2019,19(19):4263.
[18]趙卓峰,盧帥,韓燕波.基于海量車牌識別數(shù)據(jù)的相似軌跡查詢方法[J]. 清華大學學報(自然科學版),2017,57(2):220-224.