您现在的位置：首页 > 电子资讯 >设计应用 > 汽车驾驶安全预警系统电路设计

汽车驾驶安全预警系统电路设计

来源： elecfans

2020-09-10

类别：设计应用

拍明

原标题：汽车驾驶安全预警系统电路设计

一、核心功能模块与目标

车速监测：通过OBD-II接口或霍尔传感器获取实时车速。
车距监测：利用毫米波雷达测量前车距离，计算碰撞风险。
车道偏离预警：通过摄像头识别车道线，检测车辆偏移。
疲劳驾驶监测：红外摄像头捕捉驾驶员面部状态，识别疲劳特征。
分级预警：根据风险等级触发蜂鸣器、语音提示或方向盘震动。

二、核心元件与电路设计

1. 车速监测模块

OBD-II接口（推荐）：

OBD-II接口 → CAN收发器 → MCU的CAN总线引脚（如STM32的CAN_RX/CAN_TX）。
通过CAN总线读取车速数据，需使用CAN收发器（如TJA1050）将CAN信号转换为MCU可识别的TTL电平。
连接方式：

霍尔传感器（备选）：

霍尔传感器输出 → 施密特触发器（如74HC14）整形 → MCU定时器输入捕获引脚。
安装在变速箱输出轴，通过脉冲计数计算车速。
信号调理：

2. 车距监测模块

毫米波雷达（如24GHz或77GHz）：

雷达电源（5V） → 车载稳压模块输出。
雷达TX/RX引脚 → MCU的UART/I2C接口。
输出串口（UART）或I2C数据，包含目标距离、速度信息。
连接方式：

3. 车道偏离预警模块

CMOS摄像头（如OV7670）：

采集前方道路图像，通过图像处理识别车道线。

图像处理方案：

方案1：摄像头输出并行数据 → FPGA/DSP预处理 → MCU接收偏移角度。
方案2：直接使用AI视觉模块（如K210）完成车道线检测，通过串口输出结果。

4. 疲劳驾驶监测模块

红外摄像头（如OV5640）：

夜间/低光照下捕捉驾驶员面部图像。

AI算法部署：

方案1：在高性能MCU（如STM32H7）上运行轻量化AI模型。
方案2：外接边缘计算模块（如NVIDIA Jetson Nano）处理图像数据，通过串口输出疲劳状态。
基于深度学习（如MobileNet）检测闭眼、打哈欠等动作。
实现方式：

5. 预警输出模块

蜂鸣器：

三极管（如2N2222）驱动，MCU GPIO控制通断。

语音模块（如WT588D）：

预录“注意车距”“请勿疲劳驾驶”等语音，通过SPI/UART触发播放。

震动马达：

方向盘内嵌微型马达，通过PWM控制震动强度。

6. 主控单元与电源管理

MCU选择：

STM32F4系列：高性能，适合多传感器融合。
ESP32：支持Wi-Fi/蓝牙，便于数据上传或远程监控。

电源设计：

添加TVS二极管防浪涌，钽电容滤波。
车载电源（12V/24V） → LM2596（DC-DC降压） → 5V输出。
保护电路：

三、系统逻辑与预警策略

风险等级划分：

低风险：车距过近（如TTC<3s）→ 蜂鸣器短鸣。
中风险：车道偏离倾向（如偏移角度>5°）→ 方向盘震动+语音提示。
高风险：疲劳驾驶（如闭眼时间>2s）→ 持续蜂鸣+语音警告。

优先级控制：

当多个风险同时存在时，按高风险优先处理。

四、电路连接示意图

车载电源（12V/24V） → LM2596 → 5V输出 ↓ [MCU（如STM32F4）] ↓ [OBD-II接口 → CAN收发器 → 车速数据] ↓ [毫米波雷达 → UART → 车距数据] ↓ [摄像头 → 图像处理模块 → 车道偏移角度] ↓ [红外摄像头 → AI模块 → 疲劳状态] ↓ [蜂鸣器/语音模块/震动马达（GPIO控制）]