基于FPGA技術的智能駕駛輔助系統設計方案

一、設計概述

隨著車輛的普及，出行安全已經成為人們熱切關注的話題。每年因不當駕駛行為造成的交通事故日益增加，科學保障人們的生命安全已成為必不可少的社會要點。據統計，2001年中國交通事故死亡人數為10萬人，同年美國的數字為4萬人，日本為1萬人。而到了2003年，全世界交通事故死亡人數達到了50萬人，其中中國交通事故死亡人數為10.4萬，致死率為27.3%。因疲勞駕駛造成的交通事故占總數的20%左右，特別是在高速路上，20%的事故都是由于疲勞駕駛引起的。因此，設計一款能夠實時檢測駕駛員疲勞狀態并提供輔助的智能駕駛輔助系統顯得尤為重要。

二、設計目的與適用范圍

本智能駕駛輔助系統旨在通過核心算法功能“疲勞駕駛檢測”，實時分析駕駛員的眨眼、打哈欠等行為，檢測其疲勞狀態，并通過語音提示及座椅震動按摩等方式提醒駕駛員注意安全行車。系統不僅具備疲勞駕駛檢測功能，還配備了多種行車輔助功能，如語音播報、超聲波測距、倒車影像、座椅按摩等，旨在使行車更安全、便捷、智能。該系統適用于私家車、貨車、大巴等多種車輛，以及經常需要夜間長途出行的特定群體。同時，它也適用于車輛管理公司，如出租車、貨運輸等需要集體配備行車輔助系統的團體。

三、系統總體方案設計

系統總體方案設計主要考慮到疲勞狀態圖像處理的實時性和疲勞狀態檢測的準確性。系統主要包含以下幾個部分：疲勞駕駛檢測、倒車輔助、語音控制平臺、安全車距檢測等。系統可實現開機自啟，并實時檢測駕駛者的疲憊情況。輔助功能模塊由語音控制功能協調控制，實現解放雙手、安心駕駛的目的。同時，語音播報會提醒駕駛員疲憊狀況以及車輛周圍障礙物情況，并及時反饋給駕駛者，達到預防交通事故發生的目的。

1. 主控芯片型號及其作用

   1.1 Xilinx Zynq-7000 系列 PYNQ-Z2 開發板

   本系統采用Xilinx Zynq-7000 系列 PYNQ-Z2 開發板作為主控芯片。該開發板的主芯片型號為XC7Z020CLG400-1，為FPGA+ARM架構，支持Python開發，并提供了豐富的Python API和完善的硬件設計流程。PYNQ-Z2開發板通過PYNQ開源框架，使用戶能夠在無需設計可編程邏輯電路的情況下，充分發揮Xilinx Zynq All Programmable SoC（APSoC）的功能。

   PYNQ-Z2開發板在系統中主要承擔以下幾個任務：

   1.2 Artix-7 核心板

   Artix-7核心板作為輔助功能模塊顯示控制中心，在系統中起到協調控制各個輔助功能模塊的作用。通過語音控制功能，實現解放雙手、安心駕駛的目的。

• 嵌入式控制單元：用于運行圖像采集和圖像處理的程序，以及控制各個預警模塊。

• 實時視頻圖像采集：通過連接的USB攝像頭實時采集駕駛員的人臉和眼部圖像視頻流，作為疲勞狀態監測的源數據。

• 圖像處理與疲勞檢測：采用OpenCV計算機視覺庫、Dlib機器學習庫和Python開發語言對駕駛員的人臉圖像進行處理，通過計算EAR參數來實時檢測眼部張合度，判斷駕駛員的疲勞狀態。

2. 實時視頻圖像采集單元

   實時視頻圖像采集單元使用的是NUOXI ZL-008型號USB攝像頭。該攝像頭支持分辨率640*480，幀率30幀/秒，增強像素數1200萬，可以滿足系統對圖像清晰度和實時性的要求。攝像頭連接到PYNQ開發板的USB接口，并放置在車子內部的儀表盤上方。在PYNQ上，使用Python的imutils包采集實時的視頻流，進而獲取視頻流的每一幀圖像，用于后續的圖像處理。

3. 圖像處理與疲勞檢測算法

   圖像處理與疲勞檢測算法是系統的核心部分。系統采用OpenCV計算機視覺庫和Dlib機器學習庫對采集到的駕駛員人臉圖像進行處理。通過計算EAR參數（Eye Aspect Ratio，眼部縱橫比）來實時檢測眼部張合度，從而判斷駕駛員的疲勞狀態。當檢測到駕駛員處于疲勞駕駛狀態時，系統會通過語音預警及座椅震動按摩的方式提醒駕駛員注意安全行車。

4. 輔助功能模塊

   系統不僅具備疲勞駕駛檢測功能，還配備了多種行車輔助功能，如語音播報、超聲波測距、倒車影像、座椅按摩等。這些功能通過語音控制功能協調控制，實現解放雙手、安心駕駛的目的。

• 語音播報：通過語音播報功能，系統可以實時提醒駕駛員疲憊狀況以及車輛周圍障礙物情況。

• 超聲波測距：通過超聲波測距功能，系統可以實時檢測車輛與周圍障礙物的距離，避免碰撞事故的發生。

• 倒車影像：通過倒車影像功能，系統可以在倒車時提供清晰的圖像顯示，幫助駕駛員更好地掌握車輛后方的情況。

• 座椅按摩：當檢測到駕駛員處于疲勞狀態時，系統會通過座椅按摩功能提醒駕駛員注意安全行車。

四、系統硬件設計

系統硬件設計主要包括以下幾個部分：

1. PYNQ-Z2開發板

   PYNQ-Z2開發板作為系統的嵌入式控制單元，負責運行圖像采集和圖像處理的程序，以及控制各個預警模塊。開發板上搭載了Xilinx Zynq-7000系列XC7Z020CLG400-1芯片，該芯片為FPGA+ARM架構，支持Python開發，并提供了豐富的Python API和完善的硬件設計流程。

2. USB攝像頭

   USB攝像頭作為實時視頻圖像采集單元，負責采集駕駛員的人臉和眼部圖像視頻流。攝像頭支持分辨率640*480，幀率30幀/秒，增強像素數1200萬，可以滿足系統對圖像清晰度和實時性的要求。

3. Artix-7核心板

   Artix-7核心板作為輔助功能模塊顯示控制中心，負責協調控制各個輔助功能模塊。通過語音控制功能，實現解放雙手、安心駕駛的目的。

4. 其他硬件組件

   系統還包括其他硬件組件，如電源管理芯片、存儲設備、輸入輸出控制器、數字儀表系統等，以CAN總線與車輛信息交互。這些硬件組件共同構成了系統的硬件平臺，為系統的穩定運行提供了保障。

五、系統軟件設計

系統軟件設計主要包括以下幾個部分：

1. 嵌入式操作系統

   系統采用Linux作為嵌入式操作系統，提供穩定的運行環境和豐富的功能支持。在PYNQ-Z2開發板上，通過運行Linux系統，可以方便地實現圖像采集、圖像處理、預警模塊控制等功能。

2. 圖像處理算法

   圖像處理算法是系統的核心部分。系統采用OpenCV計算機視覺庫和Dlib機器學習庫對采集到的駕駛員人臉圖像進行處理。通過計算EAR參數來實時檢測眼部張合度，從而判斷駕駛員的疲勞狀態。圖像處理算法的實現需要在Python環境下進行編程和調試。

3. 預警模塊控制程序

   預警模塊控制程序負責控制各個預警模塊的運行。當檢測到駕駛員處于疲勞狀態時，預警模塊控制程序會觸發語音預警和座椅震動按摩功能，提醒駕駛員注意安全行車。預警模塊控制程序需要在Linux系統下進行編程和調試。

4. 語音控制功能

   語音控制功能通過語音識別技術實現。系統可以識別駕駛員的語音指令，并通過語音控制功能協調控制各個輔助功能模塊的運行。語音控制功能的實現需要借助語音識別算法和語音合成算法的支持。

六、系統測試與優化

在系統開發完成后，需要進行系統測試與優化工作。系統測試主要包括功能測試和性能測試兩個方面。功能測試用于驗證系統是否滿足設計要求，包括疲勞駕駛檢測功能、倒車輔助功能、語音控制功能等。性能測試用于評估系統的運行效率和穩定性，包括圖像處理速度、預警模塊響應時間等。

在系統測試過程中，可能會發現一些問題和不足。針對這些問題和不足，需要進行系統優化工作。系統優化主要包括算法優化、硬件優化和軟件優化三個方面。算法優化用于提高圖像處理速度和準確性；硬件優化用于提高系統的穩定性和可靠性；軟件優化用于優化系統架構和代碼質量，提高系統的運行效率。

七、結論

本文介紹了一種基于FPGA技術的智能駕駛輔助系統設計方案。該系統通過實時采集駕駛員的人臉和眼部圖像視頻流，采用圖像處理算法和機器學習算法對駕駛員的疲勞狀態進行實時監測和預警。系統不僅具備疲勞駕駛檢測功能，還配備了多種行車輔助功能，如語音播報、超聲波測距、倒車影像、座椅按摩等。該系統具有廣泛的應用前景和市場價值，可以為駕駛者和乘客提供一個更科學、可靠、便捷的輔助平臺。

通過本文的介紹，我們可以看到FPGA技術在智能駕駛輔助系統中的應用具有重要意義。FPGA作為一種靈活且高性能的“處理器”，已經在汽車行業找到了廣泛的應用。通過FPGA技術，可以實現實時的圖像處理、傳感器數據處理和算法應用等功能，為智能駕駛輔助系統的發展提供了有力的支持。未來，隨著技術的不斷進步和應用的不斷深入，基于FPGA技術的智能駕駛輔助系統將會更加完善和智能化。