基于MM908E625和Low-G的汽車(chē)疲勞駕駛監控
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圖（4）加速度a 隸屬度函數圖 圖（5）駕駛狀態(tài)隸屬度函數圖
對應于油門(mén)開(kāi)度模糊控制規則庫的建立，與油門(mén)開(kāi)度s，發(fā)動(dòng)機轉速n、車(chē)速v 在不同的數值范圍的取值具有交互性和關(guān)聯(lián)性。規則庫的建立需要在程序運行中不斷搜集數據，通過(guò)自學(xué)習確定方法和模糊規則的自調整，在實(shí)驗過(guò)程中不斷修正和完善。
模糊控制規則重點(diǎn)處理影響車(chē)輛駕駛狀態(tài)的優(yōu)劣“差”和“中”的工作過(guò)程。其中，“差”駕駛狀態(tài)的規則對應于油門(mén)開(kāi)度s 分為0，1，2－9 共十段，發(fā)動(dòng)機轉速n 分為1000rpn 、1500rpn-5500rpm 共十段, 車(chē)速v 分為60km/h 、70km/h-150km/h 共十段,和加速度劃分成“負大NB”、“負小NS”、“零ZE”、“正小PS”、“正大PB”五個(gè)等級，可歸納為有效控制規則八十六條規則。
模糊控制規則(L)公式：如果(IF)油門(mén)開(kāi)度s 為x 段[和(AND)]V[或(OR)]發(fā)動(dòng)機轉速n 為y 段[和(AND)]V[或(OR)]車(chē)速v 為z 段，且加速度為等級m，則（THEN）駕駛狀態(tài)為“S”。
3．精確化計算：
對應于上述推理方法得到的結果，結合車(chē)輛正常駕駛時(shí)采集的數據建立的數據庫分析，對加速度等級出現的頻度，根據輸出模糊子集的隸屬度函數進(jìn)行精確化計算，確定車(chē)輛駕駛狀態(tài)的優(yōu)劣“差”和“中”，由交互界面提供操作提示和報警。
軟件描述
1.數據庫建立：
駕駛狀態(tài)模糊控制器數據庫的建立和數據更新是本課題設計的重要部分，汽
車(chē)正常駕駛時(shí)，系統設定為連續駕駛的前兩個(gè)小時(shí)為正常駕駛，在這段時(shí)間內監控儀的工作是對駕駛員的駕駛習慣進(jìn)行數據搜集，按設定量化等級作數據的線(xiàn)性化量化，對應于油門(mén)開(kāi)度、制動(dòng)踏板位置和方向盤(pán)轉向軸三種類(lèi)型的變量的不同量綱，按比例因子對數據處理，依據模糊子集的隸屬度函數模糊化數據。
為了消除大的誤差，在量化級之間采用插值運算，引入權系數因子w(.)，對于任意一個(gè)連續的測量值通過(guò)相鄰的兩個(gè)離散的加權運算得到模糊度的值。在模糊化數據建立數據庫的基礎上，生成正常駕駛習慣數學(xué)模型，并根據不斷采集的數據進(jìn)行修正。隨著(zhù)連續駕駛時(shí)間的增加（大于兩個(gè)小時(shí)或采集數據的變化超出駕駛狀態(tài)監控指標），監控儀自動(dòng)進(jìn)入疲勞駕駛監控狀態(tài)。
2.軟件框圖
(1).PC 機程序設計：
PC 機程序用C 語(yǔ)言編寫(xiě)，完成數據庫的建立和維護、對LIN-BUS 網(wǎng)絡(luò )的管理、模糊控制器算法和規則的運算、交互界面的輸入輸出控制。軟件框圖如圖（6）所示。
圖（6）PC 機軟件框圖
測量模塊是以MM908E625 單片機為核心的數據采集器， 程序用CodeWarrior3.1 CW-HC08 3.0 設計，測量模塊軟件框圖如圖（7）所示。
圖（7）測量模塊軟件框圖
智能控制技術(shù)應用于汽車(chē)疲勞駕駛監控課題是一個(gè)相當復雜和具有相當難度的研究方向，通過(guò)對LIN-BUS 網(wǎng)絡(luò )的研究，以MM908E625、Low-G 加速度傳感器和其他傳感器與嵌入式PC 機建立起這樣一個(gè)硬件平臺，實(shí)現對汽車(chē)駕駛狀態(tài)在正常駕駛、短距離駕駛、短時(shí)間駕駛的數據庫的建立，規則庫數據的修正，疲勞駕駛狀態(tài)監控。對油門(mén)開(kāi)度、制動(dòng)踏板位置和方向盤(pán)轉向軸等三種主要影響駕駛狀態(tài)的因數，設計出模糊控制器，從理論和硬件實(shí)現兩方面做了有益的探討，雖然離實(shí)際應用和產(chǎn)業(yè)化有一定的距離，但是為進(jìn)一步完善該系統的設計打下了良好的基礎。(end)
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