基于nanoPAN5375的地下停車(chē)場(chǎng)語(yǔ)音導航系統

摘要：目前的GPS導航應用很成熟，精度也比較高，但在地下停車(chē)場(chǎng)等室內地方，GPS信號非常微弱，無(wú)法對車(chē)進(jìn)行導航，同時(shí)當前的地下停車(chē)場(chǎng)沒(méi)有很好地智能化。為避免車(chē)主盲目尋找車(chē)位，方便車(chē)主在盡可能短的時(shí)間內尋找到車(chē)位，設計并制作基于nanoPAN5375的語(yǔ)音導航系統。系統由4個(gè)nanoPAN5375模塊、2個(gè)CC1101模塊、超聲波模塊與isd1700模塊構成。以STM32F103微控制器為核心芯片，使用nanoPAN5375模塊進(jìn)行無(wú)線(xiàn)定位，CC1101模塊傳輸超聲波模塊采集到的車(chē)位信息，語(yǔ)音模塊isd1700進(jìn)行語(yǔ)音導航，軟件采用三邊質(zhì)心算法和卡爾曼濾波算法。實(shí)驗表明，在邊長(cháng)為6米的等邊三角形內，x坐標的平均誤差為0.42米，y坐標的平均誤差為0.42米；系統在邊長(cháng)為12米的等邊三角形內實(shí)現過(guò)較為精確的語(yǔ)音導航。
關(guān)鍵詞：無(wú)線(xiàn)定位；nanoPAN5375模塊；三邊質(zhì)心算法；語(yǔ)音導航

目前的GPS導航應用很成熟，精度也比較高，但在地下停車(chē)場(chǎng)等室內地方，GPS信號非常微弱，無(wú)法對車(chē)進(jìn)行定位，從而實(shí)現導航功能，同時(shí)當前的地下停車(chē)場(chǎng)沒(méi)有很好地實(shí)現智能化，車(chē)主只能盲目地尋找車(chē)位。語(yǔ)音作為自然的人機接口，可以使車(chē)載導航系統實(shí)現更安全、更人性化的操作。當前的地下停車(chē)場(chǎng)導航系統大多是以L(fǎng)ED屏導航，相比之下，語(yǔ)音導航的效率更高，可方便、及時(shí)、準確、主動(dòng)地為車(chē)主提供語(yǔ)音信息，幫車(chē)主節省停車(chē)時(shí)間，因此，實(shí)現地下停車(chē)場(chǎng)的語(yǔ)音導航就顯得十分重要。文中將講述基于nanoPAN的無(wú)線(xiàn)定位，從而實(shí)現語(yǔ)音導航的引導車(chē)載系統。

1 系統結構及硬件電路設計
系統以Cortex—M3系列ARM7芯片STM32F103微控制器為核心，包括nanoPAN5375模塊、CC1101射頻模塊、超聲波模塊、語(yǔ)音模塊isd1700等電路，系統總體方案如圖1所示。

1．1 nanoPAN5735模塊
nanoPAN5375是一款基于2．4 CHzISM頻帶(2．400～2．483 5 GHz)上整合了放大、濾波等組件的RF模塊，它采用了nanotron的寬帶線(xiàn)性凋頻擴頻(CSS)全球專(zhuān)利技術(shù)，可靈活地提供31．25 kbps～2 Mbps范圍的數據傳輸率，抗干擾性、動(dòng)態(tài)特性非常好，同時(shí)提供具有極佳傳輸范圍的可靠數據通信。通過(guò)采用一個(gè)技術(shù)成熟的MAC控制器，可大大降低對微處理器和軟件的要求，輕松地完成高級別系統的設計。nanoPAN 5375模塊如圖2所示。

2 主要軟件設計
系統主要包含主機、固定節點(diǎn)和車(chē)位信息采集3個(gè)部分。主機通過(guò)nanoPAN5375模塊測得與3個(gè)固定節點(diǎn)的距離，經(jīng)過(guò)三邊質(zhì)心算法確定車(chē)的位置，再經(jīng)過(guò)卡爾曼算法濾波；通過(guò)CC1101模塊接收超聲波模塊采集到的車(chē)位信息，控制isd1700模塊播報語(yǔ)音。軟件主要包含nanoPAN 5375的測距、三邊質(zhì)心算法、卡爾曼濾波算法、CC1101模塊的信息接收、語(yǔ)音播報等功能。固定節點(diǎn)部分的nanoPAN5375模塊處于等待接收的狀態(tài)，接收到測距信息時(shí)，反饋回主機。車(chē)位信息采集是通過(guò)控制超聲波模塊測距，判斷車(chē)位是否是空車(chē)位，通過(guò)CC1101模塊發(fā)送到主機。
如圖3所示，三邊質(zhì)心算法主要實(shí)現確定主機的位置，系統通過(guò)測量主機到3個(gè)固定節點(diǎn)的距離，計算相交圓的公共區域的質(zhì)心來(lái)提高對主機位置估算的精度[1．3，5]。

設未知節點(diǎn)D坐標(x，y)，已知A，B，C 3個(gè)點(diǎn)坐標分別為(x1，y1)，(x2，y2)，(x3，y3)，它們到D的距離分別為d1，d2，d3。
則可得如下方程組：
根據式(1)、(2)、(3)可解出圓A與圓C的交點(diǎn)(xac1，yac1)，(xac2，yac2)，圓B與圓C的交點(diǎn)(xbc1，ybc1)，(xbc2，ybc2)，圓A與圓B的交點(diǎn)(xab1，yab1)，(xab2，yab2)。

通過(guò)將圓A與圓C的交點(diǎn)(xac1，yac1)，(xac2，yac2)代入式(x-x2)2+(y-y2)2，判斷大小可找出2點(diǎn)距圓B的圓心較近的點(diǎn)，假設為(xac 1，yac1)。同理可找出圓B，圓C交點(diǎn)巾距圓A較近的點(diǎn)，設為(xbc1，ybc1)，圓A，圓B交點(diǎn)中距圓C的圓心較近的點(diǎn)設為(xbc1，ybc1)。
依據質(zhì)心思想估算未知節點(diǎn)的坐標為

根據以上算法求出主機的位置之后，再利用卡爾曼濾波的推測值來(lái)校正主機的測試值，提高系統精度。
卡爾曼濾波是一種高效率的遞歸濾波器(自回歸濾波器)，它能夠從一系列的不完全及包含噪聲的測量中，估計動(dòng)態(tài)系統的狀態(tài)。目標的位置、速度、加速度的測量值往往在任何時(shí)候都有噪聲?？柭鼮V波利用目標的動(dòng)態(tài)信息，設法去掉噪聲的影響，得到一個(gè)關(guān)于目標位置的好的估計。這個(gè)估計可以是對當前目標位置的估計，也可以是對于將來(lái)位置的估計(預測)，也可以是對過(guò)去位置的估計(插值或平滑)。

3 系統測試與測試結果
系統測試節點(diǎn)和主機的分布示意圖如圖4所示。將3個(gè)節點(diǎn)固定在邊長(cháng)為12 m的等邊三角形的3個(gè)頂點(diǎn)上，當超聲波模塊檢測到空車(chē)位時(shí)，主機選擇最近的空車(chē)位進(jìn)行導航，當前方5m處有交叉路口時(shí)，提示車(chē)主“向左轉”或“向右轉”，將人準確地導航至目標地址。在邊長(cháng)為6 m的等邊三角形內，測量主機的位置坐標，并記錄數據如表1所示。

實(shí)驗結果表明，節點(diǎn)的距離增大時(shí)，經(jīng)過(guò)三邊質(zhì)心算法和卡爾曼濾波算法，得到非常精確的坐標值，主機與3個(gè)節點(diǎn)在較大范圍測量的距離如表2所示。

4 結論
本地下停車(chē)場(chǎng)語(yǔ)音導航系統以Cortex—M3系列ARM7芯片STM32F103微控制器為核心，包括nanoPAN5375模塊、CC1101模塊、語(yǔ)音模塊isd1700、超聲波模塊等電路，軟件采用三邊質(zhì)心算法和卡爾曼濾波算法。試驗表明，在邊長(cháng)為6 m的等邊三角形內，x坐標的平均誤差為0．42 m，最大誤差為0．62 m，y坐標的平均誤差為0．42 m，最大誤差為0．74 m；在邊長(cháng)為70 m的等邊三角形內，x坐標的誤差為0．33 m，y坐標的誤差為0．36 m。由于小汽車(chē)的長(cháng)度均大于4 m，因此上述誤差不影響對車(chē)的導航。經(jīng)過(guò)測試，該系統能將人較為精確地導航至目標位置。