基于FPGA技术的智能驾驶辅助系统设计方案

一、设计概述

随着车辆的普及，出行安全已经成为人们热切关注的话题。每年因不当驾驶行为造成的交通事故日益增加，科学保障人们的生命安全已成为必不可少的社会要点。据统计，2001年中国交通事故死亡人数为10万人，同年美国的数字为4万人，日本为1万人。而到了2003年，全世界交通事故死亡人数达到了50万人，其中中国交通事故死亡人数为10.4万，致死率为27.3%。因疲劳驾驶造成的交通事故占总数的20%左右，特别是在高速路上，20%的事故都是由于疲劳驾驶引起的。因此，设计一款能够实时检测驾驶员疲劳状态并提供辅助的智能驾驶辅助系统显得尤为重要。

二、设计目的与适用范围

本智能驾驶辅助系统旨在通过核心算法功能“疲劳驾驶检测”，实时分析驾驶员的眨眼、打哈欠等行为，检测其疲劳状态，并通过语音提示及座椅震动按摩等方式提醒驾驶员注意安全行车。系统不仅具备疲劳驾驶检测功能，还配备了多种行车辅助功能，如语音播报、超声波测距、倒车影像、座椅按摩等，旨在使行车更安全、便捷、智能。该系统适用于私家车、货车、大巴等多种车辆，以及经常需要夜间长途出行的特定群体。同时，它也适用于车辆管理公司，如出租车、货运输等需要集体配备行车辅助系统的团体。

三、系统总体方案设计

系统总体方案设计主要考虑到疲劳状态图像处理的实时性和疲劳状态检测的准确性。系统主要包含以下几个部分：疲劳驾驶检测、倒车辅助、语音控制平台、安全车距检测等。系统可实现开机自启，并实时检测驾驶者的疲惫情况。辅助功能模块由语音控制功能协调控制，实现解放双手、安心驾驶的目的。同时，语音播报会提醒驾驶员疲惫状况以及车辆周围障碍物情况，并及时反馈给驾驶者，达到预防交通事故发生的目的。

1. 主控芯片型号及其作用

   1.1 Xilinx Zynq-7000 系列 PYNQ-Z2 开发板

   本系统采用Xilinx Zynq-7000 系列 PYNQ-Z2 开发板作为主控芯片。该开发板的主芯片型号为XC7Z020CLG400-1，为FPGA+ARM架构，支持Python开发，并提供了丰富的Python API和完善的硬件设计流程。PYNQ-Z2开发板通过PYNQ开源框架，使用户能够在无需设计可编程逻辑电路的情况下，充分发挥Xilinx Zynq All Programmable SoC（APSoC）的功能。

   PYNQ-Z2开发板在系统中主要承担以下几个任务：

   1.2 Artix-7 核心板

   Artix-7核心板作为辅助功能模块显示控制中心，在系统中起到协调控制各个辅助功能模块的作用。通过语音控制功能，实现解放双手、安心驾驶的目的。

• 嵌入式控制单元：用于运行图像采集和图像处理的程序，以及控制各个预警模块。

• 实时视频图像采集：通过连接的USB摄像头实时采集驾驶员的人脸和眼部图像视频流，作为疲劳状态监测的源数据。

• 图像处理与疲劳检测：采用OpenCV计算机视觉库、Dlib机器学习库和Python开发语言对驾驶员的人脸图像进行处理，通过计算EAR参数来实时检测眼部张合度，判断驾驶员的疲劳状态。

2. 实时视频图像采集单元

   实时视频图像采集单元使用的是NUOXI ZL-008型号USB摄像头。该摄像头支持分辨率640*480，帧率30帧/秒，增强像素数1200万，可以满足系统对图像清晰度和实时性的要求。摄像头连接到PYNQ开发板的USB接口，并放置在车子内部的仪表盘上方。在PYNQ上，使用Python的imutils包采集实时的视频流，进而获取视频流的每一帧图像，用于后续的图像处理。

3. 图像处理与疲劳检测算法

   图像处理与疲劳检测算法是系统的核心部分。系统采用OpenCV计算机视觉库和Dlib机器学习库对采集到的驾驶员人脸图像进行处理。通过计算EAR参数（Eye Aspect Ratio，眼部纵横比）来实时检测眼部张合度，从而判断驾驶员的疲劳状态。当检测到驾驶员处于疲劳驾驶状态时，系统会通过语音预警及座椅震动按摩的方式提醒驾驶员注意安全行车。

4. 辅助功能模块

   系统不仅具备疲劳驾驶检测功能，还配备了多种行车辅助功能，如语音播报、超声波测距、倒车影像、座椅按摩等。这些功能通过语音控制功能协调控制，实现解放双手、安心驾驶的目的。

• 语音播报：通过语音播报功能，系统可以实时提醒驾驶员疲惫状况以及车辆周围障碍物情况。

• 超声波测距：通过超声波测距功能，系统可以实时检测车辆与周围障碍物的距离，避免碰撞事故的发生。

• 倒车影像：通过倒车影像功能，系统可以在倒车时提供清晰的图像显示，帮助驾驶员更好地掌握车辆后方的情况。

• 座椅按摩：当检测到驾驶员处于疲劳状态时，系统会通过座椅按摩功能提醒驾驶员注意安全行车。

四、系统硬件设计

系统硬件设计主要包括以下几个部分：

1. PYNQ-Z2开发板

   PYNQ-Z2开发板作为系统的嵌入式控制单元，负责运行图像采集和图像处理的程序，以及控制各个预警模块。开发板上搭载了Xilinx Zynq-7000系列XC7Z020CLG400-1芯片，该芯片为FPGA+ARM架构，支持Python开发，并提供了丰富的Python API和完善的硬件设计流程。

2. USB摄像头

   USB摄像头作为实时视频图像采集单元，负责采集驾驶员的人脸和眼部图像视频流。摄像头支持分辨率640*480，帧率30帧/秒，增强像素数1200万，可以满足系统对图像清晰度和实时性的要求。

3. Artix-7核心板

   Artix-7核心板作为辅助功能模块显示控制中心，负责协调控制各个辅助功能模块。通过语音控制功能，实现解放双手、安心驾驶的目的。

4. 其他硬件组件

   系统还包括其他硬件组件，如电源管理芯片、存储设备、输入输出控制器、数字仪表系统等，以CAN总线与车辆信息交互。这些硬件组件共同构成了系统的硬件平台，为系统的稳定运行提供了保障。

五、系统软件设计

系统软件设计主要包括以下几个部分：

1. 嵌入式操作系统

   系统采用Linux作为嵌入式操作系统，提供稳定的运行环境和丰富的功能支持。在PYNQ-Z2开发板上，通过运行Linux系统，可以方便地实现图像采集、图像处理、预警模块控制等功能。

2. 图像处理算法

   图像处理算法是系统的核心部分。系统采用OpenCV计算机视觉库和Dlib机器学习库对采集到的驾驶员人脸图像进行处理。通过计算EAR参数来实时检测眼部张合度，从而判断驾驶员的疲劳状态。图像处理算法的实现需要在Python环境下进行编程和调试。

3. 预警模块控制程序

   预警模块控制程序负责控制各个预警模块的运行。当检测到驾驶员处于疲劳状态时，预警模块控制程序会触发语音预警和座椅震动按摩功能，提醒驾驶员注意安全行车。预警模块控制程序需要在Linux系统下进行编程和调试。

4. 语音控制功能

   语音控制功能通过语音识别技术实现。系统可以识别驾驶员的语音指令，并通过语音控制功能协调控制各个辅助功能模块的运行。语音控制功能的实现需要借助语音识别算法和语音合成算法的支持。

六、系统测试与优化

在系统开发完成后，需要进行系统测试与优化工作。系统测试主要包括功能测试和性能测试两个方面。功能测试用于验证系统是否满足设计要求，包括疲劳驾驶检测功能、倒车辅助功能、语音控制功能等。性能测试用于评估系统的运行效率和稳定性，包括图像处理速度、预警模块响应时间等。

在系统测试过程中，可能会发现一些问题和不足。针对这些问题和不足，需要进行系统优化工作。系统优化主要包括算法优化、硬件优化和软件优化三个方面。算法优化用于提高图像处理速度和准确性；硬件优化用于提高系统的稳定性和可靠性；软件优化用于优化系统架构和代码质量，提高系统的运行效率。

七、结论

本文介绍了一种基于FPGA技术的智能驾驶辅助系统设计方案。该系统通过实时采集驾驶员的人脸和眼部图像视频流，采用图像处理算法和机器学习算法对驾驶员的疲劳状态进行实时监测和预警。系统不仅具备疲劳驾驶检测功能，还配备了多种行车辅助功能，如语音播报、超声波测距、倒车影像、座椅按摩等。该系统具有广泛的应用前景和市场价值，可以为驾驶者和乘客提供一个更科学、可靠、便捷的辅助平台。

通过本文的介绍，我们可以看到FPGA技术在智能驾驶辅助系统中的应用具有重要意义。FPGA作为一种灵活且高性能的“处理器”，已经在汽车行业找到了广泛的应用。通过FPGA技术，可以实现实时的图像处理、传感器数据处理和算法应用等功能，为智能驾驶辅助系统的发展提供了有力的支持。未来，随着技术的不断进步和应用的不断深入，基于FPGA技术的智能驾驶辅助系统将会更加完善和智能化。