基于ZigBee的疲劳驾驶警示系统的研究与设计

　　摘 要：当今的疲劳监测系统的监测方式比较单一，可靠性较低，若采取多种监测方式融合又受到汽车有限空间内布线越来越困难的限制。针对这一系列问题，本文提出了基于ZigBee的无线传感网络技术与传感器信息融合技术相结合的疲劳驾驶警示系统，系统由CC2430 和协调器负责zigbee 网络的组建和管理，高性能处理器完成疲劳信息的融合。经过测试表明，该系统适于车载运行并能够较好地对疲劳行为进行监测，可靠性可达95%。

　　1 引言

　　随着汽车业的快速发展，与之相关的交通事故也在快速增高，而这些事故中，疲劳驾驶所造成的交通事故约占总数的16%，在高速公路上更是超过了 20%[1]，因此研制疲劳驾驶预防和报警装置成为当今疲劳驾驶研究的重点和难点。随着新技术的出现和发展，本文提出了基于ZigBee 无线传感网络技术与信息融合决策技术相结合的疲劳驾驶系统。通过ZigBee 技术组建的网络有如下特性：监测方式由于单一而导致系统性能欠佳[2]，而系统的扩展又受到车身空间布线、成本等各方面的限制。因此利用ZigBee 技术无线、安全、可靠、低功耗等特点，将单片机控制技术与之结合，引入到车辆传感器的设计中，不仅可以省去通信电缆的安装，降低安装工程量，还可以安全可靠地实现数据传输和网络互联，从而开发出适用性更强的车辆传感器。另外ZigBee 技术低功耗、低成本的特点非常适合行车途中。

　　2 疲劳检测系统架构与原理

　　2.1 ZigBee 网络的组建与通信

　　基于车内各节点通信距离比较短，无需路由器扩展网络覆盖面，本模型采用 Zigbee 星形网络结构，只需要协调器和各传感器设备即可构成网络，从而降低整个系统的组网复杂程度。中间的协调器负责发起和维护网络，并将收集到得信息交给高性能处理器完成信息的融合决策，再由处理器把疲劳判断结果传给警示器。

　　（1）车道偏离检测、眼睛频率检测、眼睛闭合时间检测、打哈欠这4 处先由传感器收集原始图像的信息，再将信息传给各自的DSP 芯片去处理，得到疲劳信息，最后将采集信号处理的结果传输给ZiBee SoC 模块。这里采用TI 公司的CC2430，单个CC2430 芯片上整合了ZigBee 射频（RF）前端、内存和微控制器。在接收和发射模式下，电流损耗分别低于27mA 或25mA。CC2430 对于车载系统要求非常长电池寿命的要求来说是比较适合的。这4 处的信息最后都由CC2430 发送给协调器。具体的实现框架流程图见图1。

　　（2）Coordinator 负责组网和管理各终端传感器，组网基本流程为：首先进行能量扫描和激活扫描信道，如果发现合适的信道，则创建一个唯一的16 位网络PAN ID，在ZigBee网络系统中Coordinator 的网络短地址固定设置为0，然后开始向四周广播网络信息，并接受处理其网络覆盖范围内的加入网络的请求，然后加入新节点的信息。组网流程图如下，见图2。

　　从流程图我们可以看到协调器并不处理和保存传感器节点发来的信息，它直接将疲劳信息交给高性能处理器处理，这样协调器能更好地管理网络。处理器负责实现多个疲劳特征的融合判断。该模型将协调器与信号汇聚节点（网关）统一设计，协调器/网关负责与各个终端设备的通信与外网的通信。如果驾驶员疲劳驾驶情况严重，易于造成交通事故的时候，协调器将驾驶员信息送入网关，然后转化成外部网络的信息格式，最后通过GSM/GPRS 方式与公路安全网通信，发往远程监控设备。

　　2.2 传感信息获取技术

　　驾驶员面部图像通过红外摄像机和 LED 来获取，其中用于照明的LED 能够发出光谱分别为850nm 和950nm 的光线。当使用不同红外光谱的时候，眼睛瞳孔会呈现出不同颜色。当用 850nm 红外光照明，瞳孔呈现出红色，即俗称的红眼效应；而用 950nm 红外光照明，瞳孔却呈现出黑色。两幅图像除了瞳孔以外，脸部其它部位都是一样的。通过比较这两幅图像，就可以很容易定位到眼部，再通过一系列图像处理来得到面部的参数和实现眼部跟踪。另外，使用红外LED 在减少周围光线干扰确保图像质量的同时，还能减少对驾驶员视觉的干扰，因为它的光线几乎是看不到的。眼部对比情况如图3：