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基于TMS320F2812的车型检测器设计及算法研究

来源:微计算机信  作者:梁俊斌 徐建闽 林培群  发布时间:2008-06-10 16:41:34  字体:[ ]

关键字:tms320f2812  车型检测器  智能交通  智能交通  

摘   要:车型分类是高速公路自动收费和交通流量统计的重要依据,它是智能交通(ITS)的一个重要组成部分。本文针对车型检测器硬件结构和处理算法两方面提出一些具有创新性的设计方案,介绍了由LC振荡电路和TMS320F2812处理芯片构成的车型检测器的硬件结构,为克服LC振荡电路频率不稳定的固有缺陷提出了基频更新算法。并提出了利用一维数学形态滤波方法过滤实际应用中的噪声信号的方法,最后简单介绍了基于粗糙集BP神经网络车型分类算法。

1. 引言

    车型分类是高速公路自动收费和交通流量统计的重要依据,它是智能交通(ITS)的一个重要组成部分。环形感应线圈检测器是车型分类中使用最广的一种,其原理是当环形线圈中有高频电流通过时,在环的周围就产生交变的电磁场,当车辆从环形线圈上方经过,由于车体一般由铁磁材料构成的,一方面,铁磁车体的介入使线圈周围空间的导磁率发生变化,使线圈的电感量增加;另一方面,交变的电磁场使车体内产生涡流效应,使线圈的电感量减少。西安公路交通大学李诚等人由实验得到,当环形线圈频率为20KHz~100KHz时,涡流效应是主导因素。因此,频率的变化与经过线圈上方的车体形状、线圈形状、车体与线圈的相对位置、车体的电导率和磁导率、线圈的激励频率等有关,由于线圈形状、激励频率、车体的电导率和磁导率是相对稳定的,而车辆经过线圈的整个过程中,经过线圈上方的车体形状以及车体与线圈的相对位置是不断变化的,从而使环形线圈中的高频电流的频率发生变化。以高频电流频率的变化特征为依据,通过模式识别方法可以得到车型信息。基于环形线圈的车型检测器就是基于上述原理识别经过车辆的车型。如图1所示,不同车型的车辆在环形线圈上方经过后,车型检测器采集到不同形状特征的时变频率曲线。 

不同车型对应的不同的时变频率曲线

图1 不同车型对应的不同的时变频率曲线

    本文从车型检测器硬件结构和处理算法两方面提出一些具有创新性的设计方案。以TI公司推出的最高工作频率为150MHz的TMS320F2812为主处理芯片,通过对环形线圈振荡频率的采集和分析,并运用基频更新算法、数学形态滤波方法和BP神经网络分类算法来识别通过车辆的车型。

2. 基于TMS320F2812的线圈检测器的设计

    TMS320F2812是TI公司的一款高性能、多功能的32位定点DSP芯片。它具有32位数据总线,最高工作频率为150MHz,单周期32×32位或双16×16的MAC功能,18K×16位的SRAM和128K×16位的片上FLASH存储器,2路16位定时/计数器,3个独立的32位CPU定时器,56个独立编程的GPIO引脚,可扩展1MB的外部存储器,并具有多种通讯接口:SPI、SCI、ECAN、MCBSP,以及16路ADC模块等。TMS320F2812具有8级流水线,专门的读、写等6条总线,频率高达150MHz。高速处理能力可以实现车辆检测和车型分类的快速运算双重功能。

    车型检测器的硬件设计主要包括:振荡波形发生电路、TMS320F2812的信号处理模块、存储扩展模块、通讯模块、输出控制模块以及功能设置模块等,如图2所示。振荡波形发生模块主要以电容三点式的LC振荡电路构成。埋设在道路上的环形线圈与检测器的一组线圈相连接形成一个闭环线圈,检测器经互感线圈把该闭环线圈的信号耦合到振荡电路,因此,当环形线圈的电感量发生变化,该变化就马上反馈到振荡电路中,导致振荡电路的振荡频率发生变化。而振荡信号经过NPN三极管和二极管的电平转换后输入到TMS320F2812的计数器的时钟输入口TCKINA上进行检测。TMS320F2812计算出即时的频率变化值,并把数据存放到外扩的SRAM中,然后对所采集到的连续的时间序列数据进行的信号滤波、特征提取以及模式识别的运算,最终得到与经过的车辆相对应的车型信息。除了车型信息外,还可以通过计算得到车速、车流量、道路占有率等交通数据信息,这些数据信息对交通数据的调查、分析、统计、交通诱导以及交通信号的分配管理是很有意义的。基于TMS320F2812处理芯片的车型检测器可以通过TMS320F2812芯片上的RS232接口或者CAN总线的网络接口把实时交通数据的发送到交通指挥中心进行上层的交通数据分析和管理。 

车型检测器硬件设计

图2 车型检测器硬件设计

3. 车型检测的算法处理

    由上述的环形线圈检测电路,TMS320F2812芯片可以采集到的LC振荡电路的振荡频率数据。而从频率数据中识别出车型必须经过以下几个数据处理阶段:实时基频计算、频率变化值计算、形态滤波处理、神经网络车型分类算法。

    3.1 基频实时更新算法

    正如图2所示,车型检测器选择电容三点式的LC振荡电路的优点是电路简单,但LC振荡电路的稳定性容易受振荡回路的等效电感L和等效电容C的稳定性影响。此外,晶体管的各极间电容值又随温度、电压、电流的变化而变化,以上因素都导致了LC振荡电路的频率不稳定,尽管不少研究人员对传统的LC振荡电路提出过不少的改进方案[4],如克拉泼振荡器,但始终未能实现振荡电路的基频在长时间工作下稳定不变。因此,由TMS320F2812采集到的振荡频率数据不可避免地存在来自LC电路本身的固有干扰,在车辆检测过程中会因此而产生误判,影响了车型分类器的工作稳定性。为解决LC振荡电路导致车辆误判问题,笔者做了大量的实验,实验结果发现,LC电路本身基频的变化通常是连续的,不会有太大的突变,相反,因铁磁车体经过环形线圈所产生的LC电路的振荡频率变化是突变的。根据这种特性,本文提出了基频的实时更新算法如公式(1)(2)所示,其中 是当前检测到的基频值, 是前一次检测到的基频值,t是判断是否因LC电路本身造成的噪声阈值, 是更新因子,在实际应用中取值为0.9,根据公式(2)可以求出新的基频值。 

    基频更新算法可以有效地判别LC振荡电路本身造成的频率变化,实现对LC振荡电路基频的快速跟踪,从而很大程度上避免因LC振荡电路本身缺陷导致车辆检测出现误判的情况。 

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