公交车后门智能控制系统设计

胡静波

(宝鸡文理学院 电子电气工程学院，宝鸡 721016)

公交车后门智能控制系统设计

胡静波

(宝鸡文理学院 电子电气工程学院，宝鸡 721016)

为实现公交车后门智能自动控制，避免由司机人为控制因素所引发的事故，研究设计了基于ARM处理器实现的结合机器视觉的后门智能控制系统。系统以三星的S3C2440芯片为控制器，由视频采集模块、开关控制模块、语音报警电路模块、Linux 2.6.32内核及人体识别算法等软硬件构成，实现对公交系统后门智能控制。系统通过仿真调试，运行可靠、控制准确，具有一定的推广价值。

公交车； ARM处理器； 嵌入式； 智能控制； 识别算法

0 引言

随着城市建设的高速发展，现代化进程步伐的加快[1]，公交车已经成为人们日常出行不可或缺的通行方式，公交车配套的智能化设施已经成为一种发展趋势。现有公交车在运行过程中，多采用无人售票方式，基本属于一人(司机)一车负责制，司机既要兼顾前门上车投币，又要兼顾后门下车开关门等现象，由于个人精力有限，必然会造成疏忽，甚至出现车辆启动忘关车门，关门夹人等危险，因此仅靠司机人为去判断后门开关是不够完备的，需要改进。

1 控制系统总体结构及工作原理

1.1 控制系统总体结构

为了实现公交车能根据上下车人员情况智能判断开关后门，实现公交车后门的无人智能控制。整个系统根据需求具体定制，在软、硬件上“量身定做”以提高效率，最终实现实时性控制[2]。

系统采用三星公司的ARM处理芯片 S3C2440作为主控制器控制整个系统流程，硬件部分由进行视频数据采集、视频解码和模数信号转换并将数据发送ARM处理器的多媒体处理扩展模块，ARM处理器上同时连接有存储模块、电源及复位模块、车门开/关控制模块、接口及数据控制模块等外围硬件设备构成。软件部分由移植的嵌入式操作系统Linux2.6.32内核及智能人体识别判定算法构成。ARM处理器作为控制核心，Linux内核作为操作系统，软硬件集成，设计简单，控制方便，总体实现对公交车后门开启及其运行控制，如图1所示。

图1 系统结构原理框图

1.2 硬件系统

如图2所示系统硬件平台以ARM9的S3C2440处理器作为硬件核心，S3C2440是著名半导体公司Samsung推出的一款32位RISC处理器。S3C 2440的内核基于ARM920T，带有MMU功能，主频400 MHz，最高533Mz，可以支持Linux、WinCE 等主流嵌入式操作系统。具有AMBA总线结构，16KB指令Cache和16KB的数据Cache，117个通用IO，24路外部中断，LCD控制器(支持STN和TFT)等[3-4]。该硬件系统以S3C2440处理器为控制核心，连接图像采集模块及必要的外围设备，如存储设备、车门开/关控制模块、语音提示等模块。其中图像采集模块实现图像采集、编解码和帧图的预处理；车门开/关控制模块实现后门开关控制；电源与复位及接口模块为整个系统提供电能、系统复位和实现相应接口功能；存储模块主要保证高效稳定的运行和存储环境。

图2 硬件系统结构图

1.3 软件系统

在嵌入式系统软件虽然可以不需要操作系统。但是为了适应现今复杂和智能化的嵌入式应用，保证程序执行的可靠性，减少开发时间，保障软件质量，越来越多的嵌入式系统开始使用嵌入式操作系统[4]。嵌入式操作系统作为嵌入式系统中的重要组成部分，是系统功能的外在体现，它控制着整个系统的所有资源并为嵌入式应用程序的开发提供了丰富的应用编程接口(API)，并在跨平台交叉开发工具的支持下，简化了嵌入式应用程序设计，保障了软件的质量和缩短了开发周期。在提高嵌入式系统的可靠性、安全性、可扩展性、功能性、灵活性和可管理性上，嵌入式操作系统都是嵌入式系统中不可或缺的系统软件[5-6]。

所以软件部分操作系统层移植满足应用并经裁剪的Linux2.6.32内核，实现整个系统软硬件的管理、协调、调度与控制，而应用软件层则是烧写的图像采集和智能处理等算法镜像文件。操作系统层Linux内核软件开发流程，如图3所示。主要在交叉编译系统下完成，实现Linux内核的裁剪与移植。图像采集与处理流程，展现视频帧图的采集与处理的具体流程，实现公交后门图像采集及识别的过程，如图4所示。

1.4 工作原理

ARM的S3C2440 处理器主要实现对整个系统运行的管理和控制。系统在公交车进站后触发开门控制信号，同时通过公交后门顶部的图像采集设备采集视频图像，视频数据经视频模块预处理后传给系统平台，系统平台内置智能人体识别判定算法启动，进行有无下车人员判定，若后门3秒内无人下车将触发语音提示模块，提示结束后5秒触发关门信号，则公交后门实现智能关闭动作。若此期间视频判定再次有下车人员，则再次滞后5秒并循环进入触发语音提示与触发关门操作。

图3 Linux内核软件开发流程

图4 图像采集与处理流程

2 调试与运行过程

调试过程需要在交叉编译环境下来实现，上位机主频配置为2.0 GHz，内存4 GHz，ARM平台采用Samsung的 S3C2440芯片，运行最大频率533 GHz。

本文通过上位机建立Bootload引导程序、文件系统、下载并裁剪Linux操作系统内核并在ARM存储器上建立应用程序分区，最后再交叉编译将Bootload、文件系统、裁剪后的Linux操作系统内核及应用程序镜像烧写到ARM存储分区中去。完成以上工作后，ARM系统平台上电运行，实现视频图像采集及智能判定，信号传递控制满足实际运行需求，设计合理符合控制要求。

3 总结

本设计是基于目前公交车运行中的实际问题提出的一种设计方案，是基于三星公司的S3C2440处理器设计的嵌入式公交后门智能控制系统，该设计具有体积小、功耗低、抗干扰能力强和处理速度快等优点，具有较强的现实意义，市场前景广阔。

[1] 卫建华，邓华华等. 基于ARM嵌入式视频采集系统的设计与实现[J].现代电子技术，2016.3:30-34.

[2] 王旭宇，郭晓宁. 一种通用可视化嵌入式应用开发平台的设计与实现[J]. 电力系统保护与控制，2016.13：151-155.

[3] 贺丹丹，张帆，刘峰．嵌入式Linux系统开发教程[M]．北京：清华大学出版社，2010.

[4] 邵建松. 基于嵌入式Linux的网络视频监控系统设计[D]. 石家庄：河北科技大学，2013.

[5] 于红旗，徐欣，刁节,等．ARM嵌入式系统设计与实践[M]．北京．清华大学出版社，2015.

[6] 许真珠. 利用嵌入式Internet实现海洋环境无线远程监控系统[J].舰船科学技术，2017(4):133-135.

Design of Intelligent Control System for the Bus Back Door

Hu Jingbo

(School of Electronics and Electric Engineering, Baoji University Arts and Science, Baoji 721016, China)

In order to realize intelligent automatic of the back door of bus, and avoid accidents by artificial control of the driver, the present study designs a back door control system combined with machine vision and based on ARM processors. The system has a controller with S3C2440 chip and includes a series of hardware and software, such as video capture module, switch control module, voice alarm module, Linux 2.6.32 kernel and recognition algorithms. The system realizes intelligent control for the bus back door. The system has been verified by simulation debugging, and proven to be reliable, accurate. Therefore, it is of certain promotional value.

Bus; ARM processors; Embedded; Intelligent control; Recognition algorithms

陕西省教育厅专项科研计划项目(15JK1040)；宝鸡市科学技术研究与发展计划项目(15RKX-1-5-6)；宝鸡文理学院重点项目(ZK16013)

胡静波(1979-)，男，郑州，硕士，讲师，研究方向：机器视觉及嵌入式系统.

1007-757X(2017)06-0027-03

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2016.10.15)