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[項(xiàng)目提交] 《2024 DigiKey 汽車應(yīng)用創(chuàng)意挑戰(zhàn)賽》智能座艙檢測(cè)系統(tǒng)

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發(fā)表于 2025-2-26 15:49:32 | 只看該作者 |只看大圖 回帖獎(jiǎng)勵(lì) |倒序?yàn)g覽 |閱讀模式
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一、項(xiàng)目介紹
1.1 簡(jiǎn)介
感謝與非網(wǎng)舉辦的汽車應(yīng)用挑戰(zhàn)賽項(xiàng)目,之前有看與非網(wǎng)做的智能座艙峰會(huì),有提到一個(gè)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(duì)座艙的健康監(jiān)測(cè)、人機(jī)交互和環(huán)境舒適度需求日益增長(zhǎng)。然而,現(xiàn)有方案存在以下痛點(diǎn):  
- 駕駛員疲勞檢測(cè)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(dòng),缺乏智能化;  
- 交互方式單,缺乏多模態(tài)交互體驗(yàn)。  


1.2 項(xiàng)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(cè)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn):  
- 駕駛員狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)(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(shì)控制、觸摸屏反饋)。  


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

  - 環(huán)境監(jiān)測(cè):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(gè)WIFI模塊。  

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

三、核心功能實(shí)現(xiàn)
3.1 駕駛員狀態(tài)監(jiān)測(cè)
代碼片段(疲勞檢測(cè)):  
  1. ```cpp

  2. // 使用OpenCV處理攝像頭數(shù)據(jù)

  3. cv::CascadeClassifier face_cascade;

  4. face_cascade.load("haarcascade_frontalface_default.xml");



  5. while (true) {

  6.     capture >> frame;

  7.     cv::Mat gray;

  8.     cv::cvtColor(frame, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);

  9.     std::vector<cv::Rect> faces;

  10.     face_cascade.detectMultiScale(gray, faces, 1.1, 3);



  11.     for (auto &face : faces) {

  12.         // 計(jì)算眼睛閉合頻率(偽代碼)

  13.         if (is_eye_closed(face_roi)) fatigue_counter++;

  14.         if (fatigue_counter > THRESHOLD) trigger_alarm();

  15.     }

  16. }
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. // 卡爾曼濾波融合溫濕度數(shù)據(jù)

  3. void KalmanFilter::update(float measurement) {

  4.     predict();

  5.     gain = error_estimate / (error_estimate + measurement_error);

  6.     estimate += gain * (measurement - estimate);

  7.     error_estimate *= (1 - gain);

  8. }
復(fù)制代碼



3.3 多模態(tài)交互
語音識(shí)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(jì);  
- 攝像頭驅(qū)動(dòng)與OpenCV移植驗(yàn)證成功;  
- GUI界面原型設(shè)計(jì)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(jì)
1. 開機(jī)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(bào)警(屏幕閃爍+蜂鳴器);  
   - 手勢(shì)滑動(dòng)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(dòng)啟動(dòng)空氣凈化;  
4. 語音控制:說出“打開閱讀燈”,燈光亮度實(shí)時(shí)調(diào)整。  



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