《2024 DigiKey 汽車應(yīng)用創(chuàng)意挑戰(zhàn)賽》智能座艙檢測系統(tǒng)

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一、項目介紹
1.1 簡介
感謝與非網(wǎng)舉辦的汽車應(yīng)用挑戰(zhàn)賽項目，之前有看與非網(wǎng)做的智能座艙峰會，有提到一個數(shù)據(jù)座艙逐漸從“駕駛空間”演變?yōu)椤暗谌羁臻g”。用戶對座艙的健康監(jiān)測、人機交互和環(huán)境舒適度需求日益增長。然而，現(xiàn)有方案存在以下痛點：  
- 駕駛員疲勞檢測精度低，依賴單一傳感器（如攝像頭）；  
- 座艙環(huán)境（溫濕度、空氣質(zhì)量）調(diào)控被動，缺乏智能化；  
- 交互方式單，缺乏多模態(tài)交互體驗。  


1.2 項目目標(biāo)
基于NXP FRDM-N947開發(fā)板，構(gòu)建一套低成本、高可靠性的智能座艙檢測系統(tǒng)，實現(xiàn)：  
- 駕駛員狀態(tài)實時監(jiān)測（疲勞、分心、心率）；  
- 座艙環(huán)境智能調(diào)控（溫度、CO?濃度、PM2.5）；  
- 多模態(tài)交互（語音指令、手勢控制、觸摸屏反饋）。  


二、系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計
2.1 硬件架構(gòu)
- 主控選：NXP FRDM-N947；  
- 傳感器模塊：  
  - 駕駛員監(jiān)測：OV2640攝像頭（視覺）、MAX30102（心率/血氧）；  

  - 環(huán)境監(jiān)測：BME680（溫濕度/氣體）、GP2Y1010AU0F（PM2.5）；  
  - 交互設(shè)備：電容觸摸屏（3.5寸LCD）、麥克風(fēng)陣列（語音輸入）。

- 通信模塊：N947上邊不帶，自己做了個WIFI模塊。  

2.2 軟件架構(gòu)
- 底層驅(qū)動：基于MCUXpresso SDK開發(fā)傳感器、顯示屏驅(qū)動；  
- 中間件：FreeRTOS實現(xiàn)多任務(wù)調(diào)度，GUIguider圖形庫構(gòu)建GUI；  
- 核心算法：  
  - 駕駛員疲勞檢測（OpenCV + Haar級聯(lián)分類器）；  
  - 環(huán)境數(shù)據(jù)融合（卡爾曼濾波）；  
  - 語音識別（TensorFlow Lite for Microcontrollers）。  

三、核心功能實現(xiàn)
3.1 駕駛員狀態(tài)監(jiān)測
代碼片段（疲勞檢測）：  

1. ```cpp
   
2. 
   
3. // 使用OpenCV處理攝像頭數(shù)據(jù)
   
4. 
   
5. cv::CascadeClassifier face_cascade;
   
6. 
   
7. face_cascade.load("haarcascade_frontalface_default.xml");
   
8. 
   
9. 
   
10. 
    
11. while (true) {
    
12. 
    
13.     capture >> frame;
    
14. 
    
15.     cv::Mat gray;
    
16. 
    
17.     cv::cvtColor(frame, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
    
18. 
    
19.     std::vector<cv::Rect> faces;
    
20. 
    
21.     face_cascade.detectMultiScale(gray, faces, 1.1, 3);
    
22. 
    
23. 
    
24. 
    
25.     for (auto &face : faces) {
    
26. 
    
27.         // 計算眼睛閉合頻率（偽代碼）
    
28. 
    
29.         if (is_eye_closed(face_roi)) fatigue_counter++;
    
30. 
    
31.         if (fatigue_counter > THRESHOLD) trigger_alarm();
    
32. 
    
33.     }
    
34. 
    
35. }

復(fù)制代碼

3.2 座艙環(huán)境調(diào)控**  
數(shù)據(jù)融合算法：  

1. cpp
   
2. 
   
3. // 卡爾曼濾波融合溫濕度數(shù)據(jù)
   
4. 
   
5. void KalmanFilter::update(float measurement) {
   
6. 
   
7.     predict();
   
8. 
   
9.     gain = error_estimate / (error_estimate + measurement_error);
   
10. 
    
11.     estimate += gain * (measurement - estimate);
    
12. 
    
13.     error_estimate *= (1 - gain);
    
14. 
    
15. }

復(fù)制代碼

3.3 多模態(tài)交互
語音識別流程：  
1. 麥克風(fēng)采集音頻，通過I2S傳輸至MCXN947；  
2. TensorFlow Lite模型推斷關(guān)鍵詞（“打開空調(diào)”、“調(diào)亮燈光”）；  
3. 執(zhí)行指令并反饋至觸摸屏（LVGL界面）。  


演示：
- 已完成硬件選型與電路設(shè)計；  
- 攝像頭驅(qū)動與OpenCV移植驗證成功；  
- GUI界面原型設(shè)計完成。
打開GUIguider創(chuàng)建圖形界面：可參考官網(wǎng)現(xiàn)有Demo


效果預(yù)覽：

   


六、演示方案設(shè)計
1. 開機自檢：觸摸屏顯示傳感器狀態(tài)（綠色為正常）；  
2. 駕駛員模擬：  
   - 閉眼/打哈欠觸發(fā)疲勞報警（屏幕閃爍+蜂鳴器）；  
   - 手勢滑動切換空調(diào)模式；  
3. 環(huán)境調(diào)控演示：  
   - 噴灑煙霧模擬PM2.5超標(biāo)，自動啟動空氣凈化；  
4. 語音控制：說出“打開閱讀燈”，燈光亮度實時調(diào)整。