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基于压力传感器的乘员体征识别.doc

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  • 卖家[上传人]:ni****g
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  • 上传时间:2023-06-30
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    • 基于压力传感器的乘员体征识别Occupant Type Identification Based on Presssure Sensors摘 要 车辆乘员类型等体征信息的准确识别是智能安全气囊系统实现的前提条件之一,其识别算法的实时性和准确性对于在碰撞发生时安全气囊的起爆时间和充气强度的控制起着决定性作用 目前国内外研究大多是采用布置在坐椅上的压力传感器检测乘员体重,并以此进行不同体型的乘员类型分类;利用超声波雷达或计算机视觉技术检测乘员与仪表板之间的距离,并以此进行正常或危险坐姿的分类 本文通过对不同类型乘员在不同坐姿下的体压分布信息的精确分析,提出了单纯依靠压力分布传感器,基于乘员类型及坐姿导致的体压动态变化信息进行乘员类型识别的乘员体征识别算法.首先针对乘员体压分布的特点,建立了依据体压敏感点分析的识别特征;其次,依据体压敏感点特征分析,提取了基于体压分布信息的不同类型及坐姿下乘员的主特征描述;最后,利用支持向量机的自学习功能,通过对试验采集到的大量的不同体征乘员特征样本的学习,建立了基于支持向量机的乘员类型模式分类器,实现了对不同类型乘员的有效识别,从而为后续的智能安全气囊的开发探索了一条现实可行且成本低廉的乘员类型的识别方法。

      关键词:乘员体征信息;智能安全气囊;体压分布;乘员类型;支持向量机 ABSTRACT Vehicle occupant types position information accurately identify such signs is intelligence airbag system to realize one of the premise condition, the recognition algorithm for real-time and accuracy in the collision occurred airbag detonator time and inflatable intensity control decisive. Both at home and abroad, mostly in research by arrangement of pressure sensor detection chair, and based on which the crew weight of different type crew type classification; Using ultrasonic detecting radar or computer vision technology with the distance between the crew dashboard, and based on which the normal or dangerous posture classification.Based on the research with faw technology center project of different types, through the crew in different posture body pressure distribution of accurate information are analyzed, and the only depend upon the pressure distribution, based on the occupant type and sensor to sitting body pressure dynamic change information the crew types and posture identification signs recognition algorithms, first crew for occupant body pressure distribution characteristic, establishes the body pressure sensitive analysis based on recognition characteristic; Secondly, based on analysis of characteristics of the body pressure sensitive, extraction based on body pressure distribution in different types of information and under the Lord sitting description; crew Finally, using support vector machine (SVM), through the self-learning function to test the collected a lot of different signs of learning, crew features samples based on support vector machine (SVM) was established the occupant type and posture mode classifier, realize the different types and sitting position, and the effective recognition crew for the subsequent development of the intelligent airbag exploring a realistic and low-cost occupant type and posture recognition method.Key Words: Occupant Signs Information;Intelligent Airbags;Body Pressure Distribution ; Occupant Type ; Support Vector Machine目 录 1 绪 论 11.1 乘员体征识别技术的背景 11.2 乘员体征识别技术的研究现状和未来的发展 11.2.1 乘员体征识别技术的研究现状 11.2.2 乘员体征识别技术的发展 41.3 乘员体征识别技术的研究目的 51.4 本文的主要研究内容 52 乘员体征识别技术的理论基础和支持向量机方法 62.1 乘员体征检测技术的理论基础-模式识别方法 62.1.1 模式识别方法概述 62.1.2 模式识别的主要方法 72.2 适应于小样本的支持向量机方法 82.2.1 采用支持向量机方法的技术优势 82.2.2 支持向量机算法简述 82.2.3 最优分类超平面 92.2.4 核函数的概念及支持向量机模型 123 基于体压分布的乘员体征识别算法 133.1 总体技术路线 133.2 乘员测量空间的生成 143.3 乘员特征空间的提取 163.4 乘员类型空间的划分 184 乘员体征识别系统的验证 234.1 测试样本的生成 234.1.1 试验乘员样本选择 244.1.2 体压分布数据采集试验方法 254.2 体压分布数据的处理 254.3 乘员体征主特征的提取 264.4 乘员类型识别结果 28结 论 30参考文献 32致 谢 34II天津职业技术师范大学2011届本科生毕业论文1 绪 论1.1 乘员体征识别技术的背景 伴随着中国经济的飞速发展,汽车在我们的生活中扮演着越来越重要的角色,伴随而来的交通事故和各种驾驶职业病也在逐年增加,侵害着我们的健康和生命,造成这种现象的主要原因是智能安全气囊对车辆乘员类型等体征信息是否能够准确的识别,找到解决此问题的方法不仅可以减少交通事故,也能对驾驶员进行保护并尽量避免职业病的发生[1]。

      车辆乘员类型等体征信息的准确识别是智能安全气囊系统实现的前提条件之一,其识别算法的实时性和准确性对于在碰撞发生时安全气囊的起爆时间和充气强度的控制起着决定性作用[2]就机动车辆而言,车辆驾驶是一种将人与机械、环境结合在一起的人机环境系统,如果乘员信息识别不够准确,容易让驾驶员感到不舒适与产生疲劳,在生理上容易造成腰椎的负荷、四肢酸痛与不舒适,更严重的还会影响到驾驶员的驾驶控制性因此本文主要基于压力传感器的基础上,构建了对汽车乘员体征的动态监测系统,对各个座位测试点应力进行实时动态监测1.2 乘员体征识别技术的研究现状和未来的发展1.2.1 乘员体征识别技术的研究现状 目前国内绝大多数体征识别系统研究都是以识别乘员类型和坐姿为目标主要运用电场感应﹑压力及重量测量﹑超声波﹑红外光束﹑雷达以及视觉测量等技术手段[3] 丰田汽车公司使用安装在座椅四个角的压力传感器测量乘员的重量,然后根据重量对乘员进行阈值分类,因此这也是使用最广泛的一种方法图1.1为丰田公司座椅重量传感器安装示意图西门子VDOAutomotive公司采用摄像机判断乘员坐姿以及通过座椅中的重量传感器识别坐在车内各座椅上的乘员的类型。

      在汽车发生碰撞事故时,如果乘员既重又高大,那么气囊将以全力迅速展开,如果乘员相对比较轻,气囊将以比较小的力度弹开,如果乘员坐在座椅上的坐姿不正确,气囊将适当的延迟触发,以免伤害乘员[4]图1.2 西门子VDO公司乘员体征识别系统英国捷豹公司2001年在XK系列各车型上采用了自适应约束系统(ARTS)该系统利用超声波感测技术监视前排乘员的坐姿,同时还采用一系列其它传感器探测乘员的重量、驾驶员相对转向盘的位置,安全带是否系好以及发生碰撞时的强度等掌握了这些探测到的信息,ARTS就可以根据每个前排乘员的具体需要,利用控制算法的灵活性,确定安全气囊的触发时刻和展开强度,实现最佳的乘员保护[4]图1.3为捷豹公司在XK车上的自动适应约束系统德尔福公司开发出一种能够检测重量的液囊袋,利用测量不同液囊袋的压力值,分析乘员类型信息,同时也开发出基于视觉检测的坐姿识别系统,当乘员被识别为头部处于危险区域时,系统将会发出安全气囊弹开抑制指令,从而防止安全气囊导致的伤害图1.4左侧为德尔福公司液囊袋式座椅传感器图,右侧为基于图像检测的乘员坐姿识别系统图 图1.1为丰田公司座椅重量传感器 图1.2 西门子VDO公司乘员体征识别系统 图1.3 捷豹公司在XK车上的自动适应约束系统 图1.4 德尔福公司液囊袋式座椅传感器图及基于图像的乘员体征识别系统 我国国内的汽车整车及零部件厂商主要从事传统安全气囊系统的生产,智能安全气囊系统的研发和生产几乎为空白。

      近年来,国内高校及科研院校初步开展了一些汽车智能安全气囊系统及其乘员体征识别算法的研究清华大学尹武良等提出了基于电容传感器的乘员感应装置,这个装置能够探测乘员是否存在,而且能够区分座椅上是人体还是物品[6]江苏大学毛务本等开展了基于座椅传感器的乘员识别系统研究提出的基于形态分析的座椅乘员识别系统,该系统具有实时识别功能,能识别出座椅上的占有物是成人还是儿童,或是一般物体系统还能给出乘员的重心位置利用该系统的输出信息即可控制安全气囊的安全释放,防止乘员的意外伤亡[7]本文所做的课题提出了基。

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