本方案是一种室外摄像头，可计算通过的流量并记录其速度和方向。介绍嗨-我住在路边。这是一条乡村小路，但在我看来，随着通勤交通的增加，它每年都变得越来越繁忙，而且大部分交通都超过了限速。但我无法证明。所以我决定建立自己的交通摄像头并进行自己的监控。我的房子在一个村庄的边缘，所以位于30英里/小时的速度限制内......只是。在道路上约50米处，限速增加到60英里/小时。如果接近的车辆以超过30英里/小时的速度行驶，则有限速路标和另一个在明亮的LED灯中闪烁30的标志，但是虽然许多人遵守限速，但很多人不这样做，许多人只是忽略了它。准确判断超车速度并不总是那么容易，但我估计大多数人都将我家前面的道路用作加速或减速区域。但我又无法证明。地方当局通常通过在马路对面铺设两条橡胶条来进行交通和速度调查。它们充满空气，路边的传感器检测轮胎压缩空气空间时气压的变化。相距已知距离的两条带可让您计算出速度。这不是我的选择。我打算建造一些半永久性的东西来监控交通数月，我不想冒险给道路使用者带来任何滋扰或危险。所以我的要求是建立一个可靠的、长期的方法来测量我家门前的交通量和速度。另一个要求是确定可能证明有趣的行进方向。拍摄过往车辆的照片是一种奖励，但不是必需的。简而言之，我最终使用RaspberryPi和相机构建了一个解决方案。我找到了Greg的网站，该网站解决了类似的挑战，他的代码构成了这个项目的基础。我根据自己的情况修改了它并让它运行。一年后，我现在可以看到每天的交通波动，有多少司机遵守限速，并计算每天有多少车辆通过。最近，它证实了由于冠状病毒的爆发导致的流量大幅下降，以及尽管封锁仍然存在，但流量逐渐增加。自从我完成项目以来，我已经写了一年多，这并不理想；我应该在构建项目时编写它。我现在知道得更好了，但封锁让我有时间把它写下来。但是，我确实在构建过程中保留了一些笔记，现在我的目标是将这些笔记和照片转换为更易于阅读的内容，以帮助其他人构建类似的项目。该项目的性质非常技术性，对我来说有点令人生畏，但不要让这让你失望。虽然我接触过Pis和Arduinos，但我不会认为自己是大师。这是我使用Pi的第一个合适的项目。我过去写过代码，但不会认为自己是现代软件开发人员，因为我的编码技能没有跟上。编码没有什么特别困难的，尽管可能很难完全理解为什么即使有评论我也在做某些事情。所以我在这个网站上添加了一个部分来解释每个部分的目的。大部分时间都花在理解现有的代码库上，然后根据我的目的对其进行修改，这证明了最有趣的部分。如您所见，我在此过程中遇到了一些具有挑战性的问题需要解决。您将需要针对您的特定情况更改代码中的某些设置。背景调查所以基本的需求是建立某种摄像头，可以计算交通流量并计算出经过的车辆的速度和方向。更复杂的是，我房子的前面与路边不平行，道路大约是。10米开外。我的房子和道路之间还有一条人行道（人行道）和一块草地，所以会有一些行人在车辆和相机之间经过，但我们在这里不是很忙……也许是奇怪的遛狗者/跑步者，尤其是在美好的日子.我很快专注于使用基于计算机的视觉进行车辆识别的相机解决方案。所以格雷格住在北纬40度左右的俄亥俄州，我的印象是他主要关心的是几个人的速度，但他并不关心交通量，也不想在晚上记录数据。我住在苏格兰北纬56度左右，冬天下午4点左右天黑了，那是通勤高峰时间之前。没有路灯，所以如果我要获得任何可靠的长期数据，我需要一个可以在黑暗中工作的解决方案。我最初的想法是使用红外相机解决这个问题，实际上我购买了PiIR相机，尽管我认为我可以只使用普通的Pi相机，正如我将解释的那样。这不是热感应红外传感器，因此您需要一个红外光源来照亮您的拍摄对象。挑战是用10米外的红外灯照亮这条路。我已经有一个内置2个红外灯的IP安全摄像头，所以我测试了Pi的红外摄像头，看它是否可以从IP摄像头提供的红外灯在黑暗中“看到”。结果太暗而无法使用。这可能是因为Pi摄像机设置的红外波段与我的IP摄像机提供的红外波段不同，但效果不佳。我考虑过购买大型IR泛光照明器，但它们并不十分微妙，使用相当大的功率并且会增加所需的布线、更多的费用和另一件出错的事情。当时我并不确定该解决方案是否可行，因此我不想为无法重复使用的东西承担费用。然后我意识到无论如何我真的不需要在黑暗中看到。在这个国家，当您在夜间开车时，必须打开车灯，这是一个很方便的法律要求。现代汽车往往会稍微侧向漏光，以便为驾驶员提供更广阔的视野。如果我能检测到前大灯的运动，那会起作用吗？Greg的代码使用了优秀的OpenCV软件。算法寻找运动的斑点，白天会在整个车辆周围放一个盒子。但是在夜间它看不到大部分车辆，只能看到汽车前后的灯，因此每辆车显示两个框。我只想跟踪其中一个。如果您知道现在是夜间，那么您可以调整OpenCV参数以检测较小的前灯并仍然计算出车速。你怎么知道天黑了？好吧，您有一台可以测量整体光照水平的相机，因此您可以根据该光照水平调整检测设置。还有两辆车同时从镜头前经过的问题。这种情况确实会发生，但并不经常发生，当它发生时，程序可能会超时等待汽车通过，或者您可以获得负速度并忽略它。这将导致交通量报告不足，但总比报告过多车辆和危及数据可信度要好。我很早就意识到我必须把相机放在外面。将摄像机安装在室内会导致窗户反射，从而导致错误检测。请记住，我的房子与道路不平行，相机必须与道路平行安装才能进行数学运算。因此，室内摄像机会受到反射的严重影响。这给了我两个额外的问题需要解决：1）如何为Pi提供电源和数据；2）当相机朝南时，如何保护Pi免受苏格兰冬天的雨、雪、风和夏日的酷热。为了解决第一个问题，我直接选择了以太网供电(PoE)。我已经有一个NetgearPoE以太网交换机，所以这是显而易见的解决方案，并且可以使用支持PoE的RaspberryPi帽子。这意味着我只需要将一根以太网电缆从交换机连接到Pi，就可以对数据和电源进行分类。我决定把它贴在我家门前的栅栏柱上。我可以轻松地将以太网电缆连接到它，它为防震图像提供了一个坚固的支架。至于防风雨，我找到了一家名为naturebytes.org的公司，该公司为Pi制作了一个案例。它针对野生动物项目，是向孩子们介绍整个Pi事物并对大自然产生兴趣的好方法。它看起来是理想的解决方案，并且已经证明可以胜任这项工作，尽管我用粗糙的木制围栏对其进行了补充，以保持最恶劣的天气并为相机提供额外的遮阳。该外壳可以单独购买，也可以作为套件的一部分购买，包括Pi、相机和其他部件，例如我不需要的电池和PIR传感器。说明可以下载，写的很好。即便如此，我也必须进行一些修改，我将在下一节中解释这些修改。老实说，我不相信Pi能存活那么久。我把电子产品放在外面一个不密封的盒子里，并试图在潮湿的冬天保持干燥，在夏天保持凉爽。然而，当我写这篇文章时，我已经16个月了，没有任何错误。由于房屋断电，导致程序无法自动重启，但这是一个软件问题。硬件工作顺利。对RaspberryPi、PoE帽子和NatureBytes外壳的质量赞不绝口。集会该案例需要进行一些修改。Naturebytes项目设计为由内部电池组供电并保持良好密封。显然，这对短期来说是可以的，但不符合我的要求。我担心设备在夏天过热。在一些测试中，当有大量通过的流量时，我会监测内部温度，并且内部温度变得非常高——这是一个忙碌的小CPU，正在执行所有计算机视觉智能操作。添加一些夏天的阳光，如果没有额外的冷却，Pi会关闭以停止它自己做饭。表壳背面有一个孔，橡胶垫圈朝向表壳顶部。这提供了一种让内部空间通风的好方法——毕竟热量会上升。我在洞上放了一些纱布，以减少可能爬进去的虫子的数量，然后在纱布上放了一个5伏的小风扇。稍后当我解释它是如何控制的时，会详细介绍风扇。外壳带有一个内部安装卡，相机和Pi安装在该卡上。相机在它的前面，而​​Pi在另一个。Naturebytes说明显示安装的Pi顶部面向机箱正面，但我想最大限度地增加PoE帽和PiCPU周围的气流，所以我将其翻转过来，使Pi的顶部面向机箱的背面你在照片中看到的情况。下一个问题是提供的用于将Pi连接到安装板的螺丝不够长，无法增加PoE帽子的额外高度。因此，我将提供的15毫米垫片缩短到5到8毫米之间，这样可以在pi相机螺母上提供足够的间隔，但允许固定PoE和Pi的螺钉工作。非常小心，相机螺母不要使Pi背面的任何电路短路！由于我使用了风扇孔的电缆入口，我不得不为LAN电缆钻一个新孔。通过使其与原始尺寸相同，我可以重复使用外壳随附的索环，以帮助减少任何水分/虫子进入。由于风扇设置为将热空气吹出机箱，因此我需要某个地方让空气进入机箱；我在箱子底部钻了四个小孔。如果有任何水进入，这些也将用作排水孔。我再次用纱布覆盖这些孔以尽量减少错误进入。纱布是用胶水粘在一起的。摄像机安装在现有的立柱上，立柱的正面与我家的正面平行，因此与道路不平行。我在机箱底部添加了一个从旧户外灯遗留下来的枢轴安装座，以便我可以调整相机的角度，使其垂直面对道路。箱子是亮绿色的，虽然在野生动物的情况下可能没问题，但在我家的前面看起来确实很明显。此外，我想改进外壳的防风雨和遮阳功能。所以我用一个前面有一个洞的木箱把箱子围起来，这样相机就不会被遮挡了。盒子没有帮助通风的底座，直接固定在柱子上而不是盒子上；因此盒子和外壳是独立安装的，这意味着来自鸟类、松鼠或好奇的孩子的振动甚至大雨都不会模糊相机图像。最后，我在盒子顶部钉了一些防潮层，以防止雨水渗入盒子区域，并将其涂成白色以反射夏日阳光的热量。后来我发现相机的自动曝光受到天空亮度的严重影响。这导致经过的车辆的图像非常暗。该解决方案与许多风景摄影师使用的解决方案相同。他们使用非常昂贵的分级过滤器；我用了一块鸭胶带。设置树莓派在运行一行代码之前，您需要在Pi上安装Raspbian。Greg在Jessie上记录了他的构建-我使用了Stretch（版本9），当前的最新版本是Buster，如果您运行的是Pi4，则需要它。Greg使用的是RaspberryPi2。我使用的是RaspberryPi3型号B+，它具有更快的处理器。网上有很多地方涉及安装Raspbian，所以我不会再创建另一个。OpenCV当我构建PI时，我使用OpenCV3进行Stretch并遵循AdrianRosebrock提供的出色说明。如果您想进入计算机视觉领域，这绝对是一个不错的起点。我专注于让我的测速相机工作，所以不会深入研究计算机视觉的细节——我只是想要一些有用的东西。OpenCV的安装和编译确实进行了多次尝试，但经过一些坚持，我让它工作了。现在有一个OpenCV4，安装过程更简单。所以总而言之，我在Pi3B+上使用Python3.5.3和OpenCV3.4.5和RaspbianStretch。计划概述正如我之前提到的，最好查看Greg的网页，他详细解释了他的代码。我会为我做同样的事情，并专注于我对Greg的原始代码进行更改的地方。但首先我认为在深入了解细节之前先概述一下程序的工作原理是个好主意。基本原理是程序将检测在定义的框架内移动的对象。我们不会检测整个图像的移动，而只会检测我们知道交通将通过的定义区域。我们希望这个区域在车辆的运动方向上尽可能长，即一个广阔的区域。高度不那么重要，但您要确保它能够照亮车辆的灯光。例如，通过限制检测运动的区域，我们可以让Pi免于做不必要的工作，并减少空中鸟类错误检测的机会。如果它检测到多个对象，则它选择最大的一个。在下图中，您可以看到两个绿色竖条，它们分别标记了监控区域的左右范围。使用Pi摄像头的视野角（Pi摄像头2为62.2度）以及道路与摄像头之间的距离以及一些三角函数，可以计算出道路与道路之间的距离处的每像素英尺数。相机。当车辆在图像上移动时，OpenCV会生成一系列帧，其中包含围绕它“看到”移动的对象的一组边界框。该代码计算出最大的框，并假设这是要跟踪的车辆。我们得到每个盒子左侧的x坐标。对于从右向左行驶的车辆，x坐标位于车辆前方；对于从左到右行驶的车辆，x坐标是边界框的后部，通常与车辆的后部重合，但如果车辆刚刚进入监控区域，则x坐标不是该区域，因为车辆的后部仍在该区域外.通过计算以像素为单位的框坐标中的运动，我们可以确定车辆在每一帧之间行驶的距离。该程序还记录了每一帧之间的时间，因此我们可以计算出车辆的速度。我修改了计算以允许两条车道的交通，每条车道与相机的距离都有自己的距离。当Greg编写他的程序时，他发现Pi2正在努力捕捉足够的帧来确定速度。他通过在车辆经过时关闭相机图像显示的刷新来减少Pi处理器的负载，从而解决了这个问题。这具有奇怪的效果，即汽车从一侧进入图像，消失，然后在离开图像之前重新出现。有时，当他们开得非常快时，您甚至看不到车辆进出，尽管图像和数据仍被记录下来。这在具有更快处理器的Pi3上可能不是必需的，但我没有改变它，因为它似乎是一种避免Pi过热的好方法，还提高了捕获更多帧的机会并导致更准确的速度.无法看到移动车辆的图像是'大问题；该单元大部分时间都没有受到人工监控，只是记录数据。Greg的程序保存了每辆车的图像以及屏幕上显示的速度，您也可以将数据保存到CSV文件中。我的道路每天大约有2500辆车通过。那是很多图像文件占用存储空间。所以我定义了一个速度限制，超过这个速度就会记录图像。我也有经过的行人，因此有一个最低速度，低于该速度不会记录数据。有时，如果两辆车同时在摄像头前交叉，程序会感到困惑。这通常会导致缓冲区中出现负速度或未检测到任何内容。因此，车辆必须完成转换或程序重置是有时间限制的。夜视的修改在夜间测量速度的技巧是跟踪车辆的前灯。由于这些物体比您白天要跟踪的物体小，因此您必须修改“最小面积”参数。这控制OpenCV将围绕对象放置的最小框的大小。白天，您希望它足够大，以避免捡到鸟等。但在晚上（假设您没有路灯），没有其他可见的东西，因此您可以将最小区域降低到前灯大小。另一个要试验的参数是“阈值”。这是OpenCV用来通过像素亮度差异检测对象的数字。因此，低阈值将检测到更多对象，而高阈值将检测到更少对象。对于夜晚，我们只想检测与黑色具有非常高对比度的汽车前灯的强光，因此我们想设置一个高阈值级别。理想情况下，我们想要一个检测前白光而不是红色尾灯的值，但我发现车灯和天气条件的变化太大而无法实现这一点。当车辆接近摄像头时，它会首先检测到前灯，然后在它经过时尾灯进入视野。对于任何帧，如果在前灯离开监控区域之前尾灯看起来比后退的前灯大，程序将切换到跟踪尾灯而不是前灯。当这种情况发生时，该帧的速度计算变为负数；就好像汽车在几分之一秒内突然停下并倒车。因此，如果我们得到一系列正常速度值，然后是负值，我们可以非常确定它是尾灯。当这种情况发生时，程序停止跟踪，忽略最后一个负速度并记录到该点已记录的任何内容。这并不总是发生；这取决于前后灯的相对亮度，Greg的代码在监控区域的两端都有细长的像素带-在上图中标记为缓冲区。当在这些条带中检测到移动框的正面（图中红色显示）时，程序停止跟踪并执行保存图像和记录数据的步骤。当天黑时，相机必须增加传感器为每张图像曝光的时间长度。这是为了捕捉足够的光线来制作图像。尽管Pi相机没有物理快门，但它实际上是一个电子快门，只能打开传感器一段时间。在光线不足的情况下，曝光时间会变长，这导致车辆经过时捕获的帧更少。在黑暗中，车灯周围的移动盒子有可能穿过帧之间的缓冲区；尤其是在车辆快速移动的情况下。因此，数据永远不会保存，我们会丢失这辆车的任何记录。解决方法是增加监控区域两端的条带宽度。但是，我们想要从窄到宽一步到多少，我们什么时候这样做？我采取的方法是每分钟读取一次光度计读数，然后将该读数映射到缓冲区宽度（我在程序中称之为“调整后的保存缓冲区”）、阈值和最小面积的值。在对各种算法和值进行大量测试后，我最终使用了保存缓冲区的倒数函数曲线、最小面积的平方根曲线和阈值的简单步进值。其他变化我决定计算每帧记录的所有速度的平均值，而不是只计算最后一帧的速度。但是，我看到了交通从左向右移动的一致问题。第一次速读总是比随后的读数高得多。这显然影响了正在计算的平均速度。我花了很长时间才找出原因。当车辆从左侧进入监控区域时，前面的车辆首先进入，但整个车辆通常不会完全进入监控区域；因此，边界框将不会围绕车辆的整个长度。该程序计算每帧x坐标的变化为：但问题是“initial_x”中的值是第一帧边界框的左手角。这不是车辆的前部，而是车辆前部和后部之间的某个点。所以我改变了如下：initial_w是第一帧边界框的宽度，通常比车辆的全长短。此更改解决了问题。用法将Picamera指向道路。确保它垂直于交通方向。在运行carspeed.py之前，将常量L2R_DISTANCE和R2L_DISTANCE修改为从Pi相机镜头前部到从左到右车道和从右到左车道中间的距离。将MIN_SPEED_IMAGE修改为以mph为单位的最小速度以捕获图像。我通常将这个设置得相当高，因为我不想用我永远不会看到的汽车图像填满Pi的存储空间。将MIN_SPEED_SAVE修改为以mph为单位的最小速度以捕获CSV文件中的数据并传递给MQTT代理。我通常将其设置为大约10英里/小时，这样我就不会记录行人。修改MAX_SPEED_SAVE为记录的最大速度。有时，当两辆车交叉时，它会导致疯狂的速度数字。您可能还需要根据相机传感器的方向调整vflip和hflip以匹配相机的方向。从终端运行：python3carspeed.py-ulx64-uly321-lrx960-lry444。Greg的代码要求用户绘制矩形监控区域，但我绕过了这一点，而是更喜欢传入监控区域的坐标。这种方法的优点是每次运行程序时都会生成相同的一致监视区域。这也意味着程序可以在没有人工干预的情况下通过脚本启动，如果您希望它自动启动，例如断电后，这很方便。当汽车通过监控区域时，图像将按照图像中的速度写入磁盘，并记录时间、平均速度、方向、帧数和速度标准偏差。编码从导入必要的包开始：CV2是OpenCV库。我正在使用MQTT将数据传递到另一个Pi，但您不需要这样做。numpy用于均值和标准差计算，argparse用于解析传入的参数。接下来，直接从Greg的代码中复制了一些方法和函数：prompt_on_image：简单地格式化并在图像上显示一条消息。get_speed：根据给定时间内遍历的像素数返回速度（如果您使用的是米和公里而不是英尺和英里，则用3.6代替0.681818值。）secs_diff：返回两次之间的秒数。record_speed：将一行写入CSV文件。接下来添加了一些新功能：my_map：是一个简单的映射函数，我用它来将值的输入范围映射到输出范围，例如0-256映射到1到10。测量光线：使用OpenCV直方图函数获取图像的曝光表读数。接下来的几个函数都是夜间跟踪所必需的：get_save_buffer：返回一个数字，由输入的光照水平决定，用于定义监控区域两端的保存缓冲区的宽度。get_min_area：返回我们希望允许的最小框大小，并基于输入光级别。get_threshold：返回基于输入光级别的阈值。store_image：将帧缓冲区中最后一张图像的副本保存为jpg文件。store_traffic_data：将时间、平均速度、车辆方向、捕获的数据帧数量和标准偏差写入本地csv文件。数据还会发送到在另一个Pi上运行的MQTT服务器-您不必这样做。一些有用的常量。您将需要更改L2R_DISTANCE和R2L_DISTANCE。如果您正在监控单个车道，它们可能是相同的值。THRESHOLD和MIN_AREA是初始值或默认值。枚举值使程序更易于阅读。前三个监控跟踪进程WAITING、TRACKING、SAVING的当前状态。接下来的两个定义了图像上的移动方向。分配的值并不重要。TOO_CLOSE定义了两辆跟随车辆之间的最短时间（以秒为单位）。如果我们在0.4秒内检测到另一辆车，我们将忽略它。MIN_SAVE_BUFFER定义缓冲区的最小像素宽度，其中检测到最后一帧并启动数据保存。如果您发现正在跟踪车辆但帧经常落在保存缓冲区的任一侧，则可以增加此值。现在捕获定义受监控区域的传入参数。接下来确定帧宽度和每像素英尺并在屏幕上显示接下来我们需要初始化一堆变量并初始化相机。我们希望看到程序正在处理，因此创建了一个窗口并将其移动到显示器的左上角。稍后，我会将捕获的数据传递给另一个运行MQTT服务器的Pi。这确保数据不仅仅存储在本地客户端上。服务器名称和密码显然已从附加代码中删除。如果需要，创建CSV文件并放入一些列标题根据输入参数计算被监控区域的尺寸，并全部打印到命令窗口。最后，我们到了程序的核心。使用capture_continuous，程序会重复抓取一帧并对其进行操作。使用Capture_continuous以便Pi相机在一次捕获一帧时不进行所需的初始化过程。图像被裁剪到监控区域。使用pyimagesearch站点上讨论的逻辑，图像被转换为​​灰度和模糊。第一次通过时，程序将图像保存为base_image。然后使用Base_image与当前图像进行比较并查看发生了什么变化。此时，捕获图像和base_image之间的任何差异都由阈值图像中的白色斑点表示。请注意，对于第一次迭代，我们会获得曝光读数并相应地设置最小面积、阈值和保存区域缓冲区。接下来，程序使用findContours在阈值图像中查找最大的白色斑点。我们忽略小的白色斑点，因为它们可能是随机发生的，也可能代表穿过受监控区域的树叶或其他小物体。抓取图像和寻找运动的过程会一直持续到检测到运动为止。第一次检测到运动时，状态从WAITING变为TRACKING，并记录运动区域的初始值。我想在捕获所有帧后计算平均速度，因此我将计算出的速度存储在数组中。我也在计算帧数。我们捕获的帧越多，我们对计算出的速度就越有信心，但如果我们只有一帧，那么我们就无法计算平均值。car_gap是当前被跟踪车辆与最后一辆车之间的时间差。我计算出两辆车之间的最小时间间隔，前车的尾灯和后车的前灯被顺序检测并在30英里/小时、40英里/小时和50英里/小时的速度下被视为单独的车辆；对于我的相机设置，它达到了0.76s、0.56s和0.44s。我推断0.4秒的差距(TOO_CLOSE)应该是错误读数（例如检测到尾灯）。如果摄像机受到撞击或监控区域的照明发生剧烈变化，摄像机会认为存在运动，但通常不会检测到保存区缓冲区中的运动。因此，如果在设定的时间段后没有保存任何内容，它会重置。Greg使用了15秒的值，但我已经走了3秒，因为我的交通行驶得更快而且更忙，我不想错过下一辆车，因为我正在数到15。三秒也有助于消除行人和慢速骑行者的数据。在TRACKING状态下，处理第二个和后续带有运动的图像以查看运动区域的变化程度。位置变化的计算取决于运动方向。从右到左，包围运动区域的框的x值代表汽车通过监控区域时的前方。但是对于从左到右的运动，在整辆车进入监控区域之前，x值不会改变。随着越来越多的汽车进入监控区域，边界框变得越来越宽，直到边界框最终包围了汽车的后部。因此，汽车的前部是x+w，其中w是包围运动区域的边界框的宽度。一旦我们获得了汽车前部的当前位置，我们就可以计算从初始x位置的像素绝对变化。当前帧和初始帧之间的时间间隔提供已经过去的秒数。根据时间和距离，计算速度。如果计算出的速度是负数，那么我们假设有问题（例如，我们捡到了一个尾灯），放弃当前帧并强制它保存我们目前得到的帧。这个过程一直持续到运动区域的边界框到达监控区域的另一端。然后我们计算速度数组的均值和标准差，只要我们有两个以上的值。那时，日期、时间被写入图像，速度显示在图像的中心，图像被写入磁盘。如果速度高于所需限制但低于最大限制，我们将存储数据。状态更改为SAVING。当汽车离开监控区域时，程序将继续观察运动，但由于状态不是WAITING或TRACKING，因此运动将被忽略。下一个“else”语句用于未检测到运动时。通常这很好，因为我们之前已经保存并记录了上一次迭代的所有数据。但是，如果当前状态仍为TRACKING，则车辆未通过SAVING状态，并且必须未在保存缓冲区中捕获任何帧。我偶尔会在光线不足的情况下非常快的车辆看到这种情况，因为运气不好确定没有帧落在保存缓冲区内。在这种情况下，只要我们有一个或多个数据项，我仍然可以捕获从以前的迭代中计算出的数据。无论我们是否错过了一辆车，我们都会重置状态并等待下一辆车。仅当未检测到运动时才更新图像窗口。如果状态为WAITING，则将日期、时间和状态添加到当前图像中。base_image会稍微调整以考虑监控区域的光照变化。这些变化是由云层经过、阴影角度的变化、树叶吹动等引起的。此外，每60秒我们获取一个新的曝光读数，并相应地调整MIN区域、阈值和保存区域缓冲区。检查键盘是否按下了“q”，表明程序应终止。风扇我不确定它会进入那个绿色的小塑料盒子里有多热。我在Pi的CPU上放了一个额外的散热器，但顶部有PoE帽子，这样会限制空气流动。我在底座上钻了一些额外的孔来让空气流入，而流出是由风扇控制的。结果每次检测到车辆并测量速度时，数据都会写入本地CSV文件。它还将其发送到运行在另一个Pi上的MQTT服务器。通过其他各种步骤，我最终将数据保存在网络共享上，我可以在其中在Excel中打开它。我一直在使用ThingSpeakWeb服务进行统计分析，但发现数据丢失了。所以我恢复使用备份在云中的本地文件。我不是统计专家，但我通常可以设法在Excel中完成我需要的操作。管理数千行数据有点麻烦，但使用相当厚实的桌面似乎可以应付。举例来说，我让相机从2019年3月到2020年3月运行，最终得到两个文件，总共包含超过840,000行。2019年仅查看2019年的数据，平均每天检测到2,557辆汽车，6月20日最多检测到3,855辆。最繁忙的一天通常是周二，最安静的通常是周日。下图显示了每周平均每天的车辆数量（由每周的车辆总数除以该周的天数计算）。两次下降是由于系统故障导致我断电但程序没有重新启动。有一个非常渐进的趋势线，显示流量略有下降，但幅度不大，这可能是由于中断。但最初的问题是关于超速，尤其是在高峰时间。我将记录的速度分为四个类别，并计算出每个速度类别有多少车辆英里/小时%11-303931-405141-509超过511因此，61%的车辆超过30英里每小时的速度限制，平均每天有275辆车超过30英里每小时的限制至少10英里每小时。但这是高峰时段的事情吗？我将速度划分为一小时的时间段，然后创建了一些图表。下图显示了每个小时时段中速度为40至50英里/小时和超过50英里/小时的平均车辆数量。所以高峰超速发生在早上7点到早上8点之间，第二个高峰出现在下午5点到6点之间。所以是的，大多数超速发生在高峰时间。如果我是一名配备了昂贵得多的测速摄像头的警官，那么我估计在一个工作日早上的早上7点到早上9点之间的几个小时里，大约有46辆车的速度超过了限速10英里/小时。2020年所以那是2019年，一个“正常”的年份。2020年呢，按照大多数人的标准，这已经很不正常了。我是在5月写这篇文章的，在苏格兰，我们仍然处于封锁状态，但交通量已经明显减少，尽管最近我注意到交通流量有所增加。它发生了多少变化，人们是否放慢了脚步？在2020年的第10周到第13周之间，我看到车辆数量下降了69%。此后每周增加约5%，现在约为正常交易量的50%。全年至今，车辆的平均数量为1,751辆，最大数量在1月14日降至3,079辆。不知道为什么那个约会很忙。在第13周，每天的平均车辆数量从通常的2,500辆下降到810辆的低点，并且自那以后每周都在持续攀升，现在在第21周达到1,184辆。所以略低于正常水平的50%。锁定期间一周中最繁忙的日子略有变化。虽然到目前为止，周二仍然是全年最繁忙的一天，但如果我只看封锁周，那么周三和周五现在是最忙的。他们是放慢了速度还是加快了速度？车辆减少了，但道路上的车辆仍在与以前相同的时间超速，但我没有看到超速的增加不成比例。结论和后续步骤所以我的第一个问题关于每年增加的流量的答案还没有得到证实，需要几年的记录才能证明。尽管冠状病毒已经填满了今年的数据，但我认为这是一个公平的声明，即C级次要乡村道路的车流量很大。在正常条件下，它的视野是典型乡村道路通常预期的2.5倍。交通部发布了英国的道路交通估计-请参阅下面的链接。在第20页上，它显示农村小路平均每天有1,000辆车。2019年，我的道路平均每天有2,500人次。虽然2020年的冠状病毒爆发对交通量产生了重大影响，但尚不清楚一旦爆发结束（可能需要很长时间），我们是否会看到恢复正常交通量。即便如此，人们会恢复正常的通勤方式还是许多人会在家工作？无论如何，人们仍然可以去那里工作吗？太多的未知数。肯定会导致交通量增加的一件事是在我的道路尽头开通一座新桥。由于结构故障，这座桥在几年前不得不关闭。它穿过通往爱丁堡的双车道主干道。因此，目前来自爱丁堡（西行）的交通不受影响，但想要进入爱丁堡（东行）的汽车必须经过长时间的改道。我认为这解释了为什么我们在早上看到一个狭窄的交通高峰（大部分交通进入爱丁堡）而在晚上同样的交通回家时看到一个更广泛的高峰。人们在早上使用替代路线，但不会在回家的路上。因此，一旦桥梁重新开放，我预计早上高峰时段的音量会增加，绿色条的高度与黄色条大致相同。这将意味着每周从大约17,000个增加到估计的20,000个。这座桥原定于几周前开放，但因冠状病毒爆发而推迟。超速怎么办？超过60%的交通都在超速行驶。10%超过速度限制10英里/小时或更多。图表清楚地表明问题在高峰时段最为严重。爱丁堡市议会打算将30英里/小时区域后的道路限速降至40英里/小时；目前限速为60英里/小时。所以也许我家前面的加速和制动会减少。尽管我怀疑在30英里/小时区域内以50英里/小时的速度行驶的人不会被40英里/小时的标志所困扰。我会继续记录和监控数据。如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。原文链接丨以上内容来源网络，如涉及侵权可联系删除。

近年来，自动驾驶汽车成为越来越受关注的话题，因为许多公司正在积极开发相关的硬件和软件技术，来实现无需人工干预的全自动驾驶能力。深度神经网络（DNN）已成功应用于各种感知和控制任务，它们也是自动驾驶汽车的重要工作负载。什么是DeepPiCar？DeepPicar是NVIDIA名为DAVE-2的真正自动驾驶汽车的小规模复制品。使用DeepPicar，我们分析了RaspberryPi的计算能力，支持基于端到端深度学习的自动驾驶汽车实时控制。项目理念：通过从人工驾驶切换到自动驾驶来控制车辆。零件清单：PiCar-S树莓派智能机器人车载套件树莓派3GoogleEdgeTPU协处理器微型SD卡16GB广角USB摄像头1.3兆像素，带170度鱼眼镜头适配器HDMI90度角电池18650充电器第1步：集齐所有零部件PiCar-S树莓派智能机器人车载套件https://www.banggood.com/SunFounder-PiCar-S-Raspbe...树莓派3https://ar.banggood.com/Raspberry-Pi-3-Model-B+-.....GoogleEdgeTPU协处理器https://saudi.desertcart.com/products/125589101-go...广角USB摄像头1.3兆像素，带170度鱼眼镜头https://etqan.sa/product/usb-camera/?gclid=CjwKCAi...适配器HDMI90度角https://www.banggood.com/Ug​​reen-HD112-HDMI-Male-to...电池18650https://etqan.sa/product/18650-battery-3-7v-recha...充电器微型SD卡16GB第2步：关于GoogleEdgeTPU加速器CoralUSBAccelerator是目前现有Linux系统带有强大机器学习功能的演算机器。USBAccelerator采用EdgeTPU（一种由Google设计和制造的小型ASIC），可通过USB3.0接口以低功耗提供高性能机器学习演算。EdgeTPU主要优点：-高速TensorFlowLite-低电量-占地面积小特点：GoogleEdgeTPUML加速器协处理器USB3.0Type-C插座支持主机CPU上的DebianLinux模型使用TensorFlow构建。尽管可以自定义架构，但完全支持MobileNet和Inception架构与GoogleCloud兼容。Coral是Google的一个拓展功能，通过本地AI平台帮助构建智能想法。第3步：树莓派设置要对RaspberryPi进行设置，您需要：微型SD卡微型USB数据线键盘鼠标HDMI显示器HDMI线设置步骤：连接好microSD卡后，开始从树莓派官网https://www.raspberrypi.org/downloads/下载obrution系统，使用NOBBS软件，通过copping下载到microSD卡上面的所有文件。之后，将microSD卡插入树莓派并插入所有电缆，所有选项都会在屏幕上看到。第4步：组装和安装使用说明书，我们开始安装PiCar套件，该套件包含：说明书皮卡车的主体直流电机直流电机驱动器（TRA9118A）降压DC-DC转换器模块伺服电机带调制模块的脉冲(PWMPCA9685)调节器USB摄像头USB模块电池18650(3.7V)电池盒车轮(4)电线螺丝刀（不同种类的）螺丝注1：在开始安装之前，请确保套件的每个电子部件都能正常工作，分别进行测试。注2：如果您使用的是树莓派3及以上版本，则无需安装天线，因为raspberry具有内部Wifi和蓝牙。零件的组装经过几个阶段：从背面组装亚克力板和车轮在车的主体上安装电机在树莓派上进行伺服校准注意：由于舵机在后部，因此需要进行一些配置以进行保护。我们需要在安装时使舵机旋转到90度，这样旋转范围才能与汽车中的应用相匹配。否则可能会损坏舵机。从正面组装亚克力板和车轮电气模块组装电路连接安装相关视频：安装#1-YouTube安装#2-YouTube安装#3-YouTube安装#4-YouTubepicar说明书.pdf第5步：手工制作模型制作交通标志并与项目配合使用的手工艺品很少。我们使用的标志：红色交通灯绿色交通灯停止标志速度标志人（我们用的是乐高玩具）此步骤的相关视频：手工艺品第6步：使用RaspberryPi设置Picar对于GoogleEdgeTPUAccelerator，将设置所需的所有计算机视觉和深度学习软件。我们使用的主要软件工具是Python、OpenCV（一个强大的计算机视觉包）和TensorFlow（谷歌流行的深度学习框架）。注意：我们在这里使用的所有软件都是免费和开源的。树莓派操作系统设置设置远程访问（IP地址/sudo/SSH/VNC）设置远程文件访问安装USB摄像头获取源代码，直接从Github下载源代码到您的PC上：https://github.com/sunfounder/Sunfounder_Smart_Vid...安装Python软件，访问Python网站www.python.org，找到最新的Python3并安装。安装完成后，重新启动计算机，然后按照说明书上的说明继续安装。运行cali_client开始校准马达调整车削调整安装调整现在我们有了一个可以通过Python控制的正在运行的机器人汽车。下面是我开源的代码和文件仅供参考：setup.pycamera.pyi2cHelper.py第7步：机器学习和实践在我们运行程序之前，我们应该给picar一个视觉处理（相机和OpenCV）和一个计算处理（TensorFlow），所以我们必须首先遵循：用于计算机视觉的OpenCV安装OpenCV和相关库为EdgeTPU安装张量流在这一步中，我们将使用单次射击多盒物体检测和迁移学习等深度学习技术来教DeepPiCar检测道路上的各种（微型）交通标志和行人。然后我们将教它在红灯和停车标志处停车，绿灯行驶，停车等待行人通过，并根据张贴的限速标志更改其限速，并为Picar进行大量练习。下面是一些机器学习和实践的相关视频：机器学习练习视频-1练习视频-2练习视频-3练习视频-4端到端深度学习笔记本“如何轻松免费地训练目标检测模型”第8步：最终产品演示在这一步中，我们展示了最终产品，一个无需人工干预即可控制车辆的仿真模型。下面是源代码仅供参考：importloggingimportpicarimportcv2importdatetimefromhand_coded_lane_followerimportHandCodedLaneFollowerfromobjects_on_road_processorimportObjectsOnRoadProcessorimporttime_SHOW_IMAGE=TrueclassDeepPiCar(object):__INITIAL_SPEED=0__SCREEN_WIDTH=340#__SCREEN_WIDTH=320__SCREEN_HEIGHT=240def__init__(self):"""Initcameraandwheels"""logging.info('CreatingaDeepPiCar...')picar.setup()logging.debug('Setupcamera')#self.camera=cv2.VideoCapture(-1)self.camera=cv2.VideoCapture(0)self.camera.set(3,self.__SCREEN_WIDTH)self.camera.set(4,self.__SCREEN_HEIGHT)self.pan_servo=picar.Servo.Servo(1)#self.pan_servo.offset=-30#calibrateservotocenterself.pan_servo.offset=0self.pan_servo.write(90)self.tilt_servo=picar.Servo.Servo(2)#self.tilt_servo.offset=20#calibrateservotocenterself.tilt_servo.offset=0self.tilt_servo.write(90)logging.debug('Setupbackwheels')self.back_wheels=picar.back_wheels.Back_Wheels()self.back_wheels.speed=0#SpeedRangeis0(stop)-100(fastest)###self.back_wheels.forward()logging.debug('Setupfrontwheels')self.front_wheels=picar.front_wheels.Front_Wheels()#self.front_wheels.turning_offset=-25#calibrateservotocenterself.front_wheels.turning_offset=0self.front_wheels.turn(90)#SteeringRangeis45(left)-90(center)-135(right)self.lane_follower=HandCodedLaneFollower(self)self.traffic_sign_processor=ObjectsOnRoadProcessor(self)#lane_follower=DeepLearningLaneFollower()self.fourcc=cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')datestr=datetime.datetime.now().strftime("%y%m%d_%H%M%S")self.video_orig=self.create_video_recorder('../data/tmp/car_video%s.avi'%datestr)self.video_lane=self.create_video_recorder('../data/tmp/car_video_lane%s.avi'%datestr)self.video_objs=self.create_video_recorder('../data/tmp/car_video_objs%s.avi'%datestr)logging.info('CreatedaDeepPiCar')defcreate_video_recorder(self,path):returncv2.VideoWriter(path,self.fourcc,20.0,(self.__SCREEN_WIDTH,self.__SCREEN_HEIGHT))#returncv2.VideoWriter(path,self.fourcc,20.0,(self.__SCREEN_WIDTH,self.__SCREEN_HEIGHT))def__enter__(self):"""Enteringawithstatement"""returnselfdef__exit__(self,_type,value,traceback):"""Exitawithstatement"""iftracebackisnotNone:#Exceptionoccurred:logging.error('Exitingwithstatementwithexception%s'%traceback)self.cleanup()defcleanup(self):"""Resetthehardware"""logging.info('Stoppingthecar,resettinghardware.')self.back_wheels.speed=0self.front_wheels.turn(90)self.camera.release()self.video_orig.release()self.video_lane.release()self.video_objs.release()cv2.destroyAllWindows()defdrive(self,speed=__INITIAL_SPEED):"""Mainentrypointofthecar,andputitindrivemodeKeywordarguments:speed--speedofbackwheel,rangeis0(stop)-100(fastest)"""logging.info('Startingtodriveatspeed%s...'%speed)self.back_wheels.speed=speedself.back_wheels.forward()i=0whileself.camera.isOpened():_,image_lane=self.camera.read()image_objs=image_lane.copy()i+=1self.video_orig.write(image_lane)image_objs=self.process_objects_on_road(image_objs)self.video_objs.write(image_objs)show_image('DetectedObjects',image_objs)image_lane=self.follow_lane(image_lane)self.video_lane.write(image_lane)show_image('LaneLines',image_lane)ifcv2.waitKey(1)&0xFF==ord('q'):self.cleanup()breakdefprocess_objects_on_road(self,image):image=self.traffic_sign_processor.process_objects_on_road(image)returnimagedeffollow_lane(self,image):image=self.lane_follower.follow_lane(image)returnimage#############################UtilityFunctions############################defshow_image(title,frame,show=_SHOW_IMAGE):ifshow:cv2.imshow(title,frame)defmain():withDeepPiCar()ascar:car.drive(17)if__name__=='__main__':logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,format='%(levelname)-5s:%(asctime)s:%(message)s')main()deep_pi_car.pydriver_main.py

在本教程中，我们将建造一个带有自动降落伞弹射机构和数据传输系统的水火箭，可以让我们在火箭飞行时监控火箭的方向（根据加速度计和陀螺仪数据估计）水火箭是一种模型火箭，它使用压力室（通常是PET瓶）内的水和压缩空气作为推力发动机。火箭的工作原理可以用牛顿第三定律来解释，压缩室中的水被压缩空气喷出释放积累的势能，导致产生相反方向的力推动火箭。零件清单：火箭机身3个3升PET瓶4x轻木板200*25mm8x螺丝1x喷漆1x橡皮筋1x降落伞1x聚碳酸酯板250*250mm电子产品纸板1xPerfboard（也称为可焊面包板）1x加速度计（我们使用MPU6050，它有一个加速度计和陀螺仪）2xArduino板（我们使用了Arduinonano和Arduinomega）1x3.3V电压调节器（我们使用了LM317可调电压调节器）对于使用LM317的电压调节器电路1x电阻器（390欧姆）1x电阻器（240欧姆）1x伺服电机（我们使用了通用的SG90）2xNRF24L01+模块1x电池为电子板供电（我们使用了移动电源）将移动电源连接到电子板。1xUSBA型公头连接器磁带双面胶带电缆和电线热胶工具热胶枪刀具剪刀标记烙铁镊子卷尺订书机水火箭发射器第1步：降落伞测量瓶子的半径对于这个测量周长，如(1)所示，然后应用方程r=c/(2*pi)（其中c是周长）来找到半径，在我们的例子中，半径是60毫米使用此信息在纸板上标记2个圆，瓶子的半径减去1毫米（如果是59毫米），然后切割它们，如(2)和(3)所示。对于每个圆圈，制作如（4）所示的线条为此，我们首先制作一条穿过圆心的线，这条线将被称为线1在第1行的一端测量40毫米并绘制一条与圆边界相交的垂直线，这条线将称为第2行在第1行的另一端测量20毫米并画一个点现在在点和第2行的每一端之间画一条线测量最近绘制的线之一，该值将称为L第2步：裁剪组装进行上述测量（L），在纸板上画一个110毫米高，（L）x4毫米宽的矩形，每(L)毫米标记一条垂直线(5)切割大矩形并在中间切割线产生2个大小相等的矩形，如（6）所示每个矩形，通过标记线切割纸板的顶层，使得我们可以折叠它们在其中一个圆圈上标记的线上涂上热胶，然后粘上一个折叠的矩形，然后将另一个矩形粘在前一个矩形后面以加固它我们需要用于拉链尖端的孔，因此在距离矩形每一端约15毫米的地方画一条线，然后绘制4个连接到该线上的矩形，高约3毫米，宽约5毫米，它们的距离大致相等，如（9）所示将另一个圆圈粘在上面第3步：制作降落伞弹射系统空腔对于火箭顶部的降落伞弹射系统空腔，如图（11）所示，在距离瓶子底部约50mm处划一个圆圈，切开，这是一个没有底部的瓶子。将用纸板制成的电子支架放在这个瓶子里。将支架放在里面，在瓶子上标记一个矩形，覆盖支架的前面（支架的前面是我们画拉链孔的一侧，或空间最大的一侧），矩形应该每个水平端多出20毫米。现在取下纸板支架并用切割器切割矩形，如（12），（13）和（14）所示，小心地从瓶子上切下矩形，因为这部分将在以后用于将降落伞固定在里面然后在矩形的一个短端上打一个洞，然后用橡皮筋把它穿过，如（15）所示，最后用胶带将矩形贴在洞的右侧（同时将瓶子直立），所以这一半是未连接的，因此作为孔中的盖子，如(16)所示。第4步：安装伺服电机从背面看纸板支架，在右侧标记一个矩形，大约在中心，带有伺服电机底部的尺寸，对于我们使用的（SG90），尺寸为22mm高x12mm宽，如图所示在(18)现在切割矩形并插入伺服电机，首先放置电缆如(19)和(20)所示，用螺钉或热胶将伺服电机固定到支架上*如果硬纸板有点软，螺丝可能无法工作，对螺丝施加太大的力也会导致安装松动，在这种情况下，热胶更容易更安全在纸板支架的左侧，打一个小孔让伺服电缆穿过，尽可能靠近右侧，如（19）所示第5步：安装降落伞我们将制作降落伞弹簧并将其固定在纸板箱上从其中一个未使用的瓶子上切出一个230毫米x96毫米的矩形（用卷尺测量）作为降落伞弹簧，如(21)所示。在最近切割的矩形的每个短端，在距边界约10毫米处标记一条线，将标记线与纸板支架末端（在纸板支架背面）的孔边缘对齐，并在在每个孔上做标记，如(22)所示用刀具或烙铁在每个标记的矩形上打一个洞。使用扎带将弹簧固定到纸板支架上，如(23)所示，如有必要，请使用钳子将扎带穿过，如(24)所示将纸板插入瓶子中，使弹簧在孔的一侧要将纸板支架推入，可能需要先推动支架上的弹簧，然后将支架推入瓶子内在伺服电机的顶部画一个矩形并将其剪掉，这个孔是橡皮筋将通过的地方，可以连接到伺服电机上，保持盖子关闭并且降落伞被弹簧压缩在视频中，您可以看到如何将降落伞放入火箭。第6步：安装计算设备电子设备主要由ArduinoNano、MPU6090加速度计+陀螺仪、LM317稳压电路设置为3.3V、移动电源、无线电模块NRF240L01+和伺服电机组成，（rocket.pdf）为连接图.我们在板上放置了一些用于无线电模块的母头，并使用电缆将其连接对于伺服电机，我们放了一些公头稳压器是用来给NRF24L01+供电的，因为我们发现arduino的3.3V输出供电不足，程序有时会失败您可以使用任何您想要的方法连接组件，但是要注意纸板支架内部的空间是有限的。要将电子板安装到纸板支架上，首先，将其从瓶子(1)中取出，将其放在纸板支架左侧的顶部并标记左上角和右下角，如(2)所示.取下电路板，在每个角标记并切割2个相距约10毫米的小矩形，如(3)所示。对于每对孔，将一根小电线穿过孔从纸板支架的背面并用电线将穿孔板固定到纸板上，如图(4)所示。在最后一张图片中，我们展示了连接一个角的结果，电线的一端穿过板上的一个孔，然后我们扭转它以使其保持原位。第7步：安装移动电源在板的顶部，在纸板支架上标记并切割一个大约10*30mm的矩形，如(5)所示。将电源和无线电模块(NRF24L01+)电缆穿过孔。然后将电源线连接到移动电源，将NRF24L01+连接到开发板，如（6）和（7）所示。最后将元件固定到纸板(8)上。我们使用胶带将无线电模块固定到位，并使用双面胶带将移动电源固定到位，也用胶带加固请记住，要使纸板支架适合瓶子内部，其顶部的元素不应越过圆圈的边界，因此请将所有东西都放在圆圈内。在将纸板支架放入瓶子之前，将程序（rocket.ino）上传到arduino并使用以下测试程序检查程序的运行情况。将纸板支架从光滑表面上的一个小位置放下，看看伺服电机是否改变了它的位置，然后重新启动arduino并重做几次实验以确保伺服电机每次都会移动，因为这是将展开降落伞。如果伺服电机不动，将rocket.ino中的阈值增加到1500，然后再次测试，如果需要可以进一步增加。如果在纸板支架未掉落时伺服电机改变位置，请将Rocket.ino中的阈值降低到500的值，并测试其在掉落时是否正常工作。伺服电机必须在垂直位置启动，当支架下降时必须顺时针移动到水平位置，如（9）所示，否则需要设置起始和终止角度为此，上传程序test.ino，并通过arduino串行监视器（设置为115200波特），写入0到180之间的数字，使伺服电机保持垂直位置，当找到值时，在Rocket.ino中更新值。然后，输入一个值，使伺服电机从垂直位置顺时针移动到水平位置，当找到一个值时，在Rocket.ino中更新值。如果无法找到合适的值，您可能需要重新定位伺服臂。最后，测试后，将纸板支架插入瓶中，结果如（10）所示。第8步：安装电子设备现在制作电台，这个只需要一块arduino板和无线电模块，电台接收来自火箭的数据并将其发送到计算机。连接很简单，所以我们不需要原理图连接：ArduinoBoard|NRF24L01+Pin7|CEPin8|CSN3.3V|V+GND|GND//ForthefollowingpinscheckapinoutofyourboardSCK|SCKMISO|MISOMOSI|MOSI建立连接后，将程序上传到板上注意我们需要安装一个库，它可以使用库管​​理器轻松安装在arduinoIDE上，库是TMRh20的RF24。为了测试我们是否可以接收数据，暂时将纸板支架从瓶子中取出，这样我们就可以通过将电源线连接到移动电源来打开它，打开火箭电子设备，并将工作站连接到计算机，打开在arduinoIDE上以115200波特的串行监视器。如果我们没有收到数据，请检查与站台的串行监视器上是否打印了任何错误，如果没有，将火箭电子设备上的arduino板连接到计算机并检查串行监视器（115200波特）以查看是否有错误是否打印任何错误。如果无线电模块或加速度计连接错误，请检查板上的连接。第9步：制作机身对于翅片的构造，切割4块25mmx200mm轻木板，如(1)和(2)所示，以创建翅片的形状，使用(3)和(3)中所示的措施切割四块波纹塑料4)，最后借助螺丝将两部分(5)连接起来。第10步：与降落伞空腔组装起来每个翻盖应相互成90°，并用胶带固定到塑料瓶(8)上第11步：组装水火箭在移动电源的位置，连接所在的位置，打一个孔，以便我们可以断开和连接移动电源，如（9）所示，然后用胶带盖住孔，以免影响火箭的空气动力学，如图所示(10)。将降落伞绳系在瓶盖下，如（11）和（12）所示打2个或更多结。组装火箭时，将带鳍的瓶子底部与电子设备(13)一起放在瓶子底部，为了将其固定在适当的位置，在4个不同点以相等的距离添加4条胶带，确保两个瓶子是直的，最后在接头周围添加更多胶带，如(14)所示。现在我们已经完成了大部分火箭，如(15)所示。第12步：对水火箭进行调试对于火箭鼻锥，取一张醋酸纤维或薄塑料片，并标记2条180毫米的垂直线，如(16)所示。在两条线的两端之间画一条弧线。在2条线之一上画一个20毫米宽的矩形，然后剪出最终的形状(17)。如(18)所示，切出2条垂直线相交处的矩形角。如(19)所示，将形状卷成锥形并切掉尖端。将其缠绕在降落伞绳上并将锥体穿过矩形，如（20）所示，用胶带（21）加固锥体尖端接头。最后将锥体贴在瓶子上，注意它是直的(22)，使用尽可能多的胶带。我们已经完成了我们的火箭！如（23）所示在视频中，您可以看到发射前的一般程序，即打开电子设备，检查伺服电机是否处于正确位置，将折叠的降落伞放入火箭内，并通过将橡皮筋放在伺服器上来关闭火箭的盖子手臂。我们还模拟了自由落体，看看降落伞是如何弹出的第13步：可视化数据为了可视化该站接收到的数据，我们使用了视频中所示的处理草图。我们需要下载Processing3下载所有附加.pde文件并把它们放在一个文件夹命名中的火箭，然后打开rocket.pde在运行代码之前，我们需要在运行之前更改代码上的第9行[StringserialPort="COM7";]将串口更新为您的arduino板。我们还需要安装一个库，这是在处理时使用贡献管理器完成的（Sketch>ImportLibrary>AddLibrary）要安装的库是KarstenSchmidt的ToxicLibs运行代码当您移动火箭时，您应该会看到图形响应，并且矩形棱柱跟随（或至少试图跟随）火箭的方向。rocket.pdeDraw.pdeGraphs.pdeData_process.pdeMadgwick.pdeSerial.pdeOrientation_Estimation.pde第14步：火箭发射最后，做电子发射前的初始化程序，把火箭注满1/3左右的水，把火箭放在水火箭发射器上，火箭发射，火箭落下时应该自动展开降落伞项目成功。希望您能喜欢我的这个超级硬核项目

在人工智能和技术的黄金时代，一个新的领域正在获得广泛的关注：群体机器人。群机器人有很多应用，例如自动化中的本地化任务完成、自主导航人类无法进入的区域的陆地测绘。这些机器人的基础是无线电控制(RC)汽车。一旦建造了多辆汽车，就可以实施群体机器人算法。这些汽车的处理器是RaspberryPi，这是一种用于实验动手机器人和编程的低入口点架构。本教程将介绍构建此类汽车的步骤。它将配备用于远程驾驶和GPS和指南针的摄像头模块，以便汽车知道自己的位置和航向。然后，汽车可以后台进行通信以执行群算法。这个项目也非常通用。除了群体机器人之外，您还可以将这些汽车用于其他应用。这绝对是一个很棒的入门级项目，可以教会你很多东西！此外，这些技能对于类似的项目也很有用。需要零件：对于汽车：1个树莓派板GPIO排针（40针）1个树莓派摄像头模块1汽车底盘组（包括车轮和电机）1或2个L298N电机驱动控制器板1个GPS模块（带嵌入式指南针）辅助工具：焊枪和电线跳线多条（双公、公母、双母）面包板（不是强制性的，但强烈建议在焊接前进行测试）鼠标、键盘、显示器（您至少需要一次，然后您可以根据需要运行Pi无头）一台笔记本电脑/电脑USB集线器、电源端口一个电源（它应该是便携式的）HDMI转迷你HDMI适配器第1步：安装操作系统映像材料：电脑（Mac、Ubuntu18.04或Windows）、microSD卡、SD适配器基本上，RaspberryPi运行Raspbian操作系统，因此我们必须在microSD卡上安装操作系统映像。为此，您需要一个SD适配器，以便将microSD卡插入普通笔记本电脑/计算机的SD端口（通过该端口安装图像）。然后，将microSD卡插入Pi内。按照此处的说明操作：https://www.raspberrypi.org/documentation/install...第2步：设置Pi我们需要能够在RaspberryPi上工作。树莓派是单板电脑，可以直接连接显示器。项目中确保连接HDMI、USB和电源端口，您还需要一个键盘和鼠标。可以参考图片熟悉树莓派桌面。您将看到一个manila文件夹图标，它相当于Finder(Mac)或Windows资源管理器。本质上，它是您的文件、下载、目录等操作端口，您可以在这里随意更改、修改代码，就我们的目的而言，它是您管理代码的方式。您还会看到一个黑屏图标，终端窗口，这是您编写代码的地方。打开一个终端窗口。运行sudoraspi-config以获取类似上面的菜单启用P6串口启用P5I2C您可以参考以下链接：https://www.raspberrypi.org/documentation/configu...接下来，您有两个选择：1.继续使用显示器连接外设，直接在pi上工作2.使用ssh运行pihttps://www.raspberrypi.org/documentation/remote-a...本质上，您可以从另一台机器远程登录pi以避免必须连接外围设备为此，您必须按照上面链接中的说明在pi上启用ssh为项目创建一个存储库。然后，在终端窗口中，为pi上的项目创建一个新目录。如果更方便，您可以在终端窗口(vi)中编辑您的文件，如果不太方便，则可以使用GUI。如果您不熟悉命令行，请参考以下链接：https://product.hubspot.com/blog/git-and-github-tu...https://www.codecademy.com/learn/learn-the-command...第3步：预处理数据这里简要概述需要了解的内容。树莓派板——单板计算机MicroSD卡插槽迷你HDMI端口微型USB端口指示Pi正在供电的微功率端口和LED相机连接器处理器40针接头和GPIO针脚了解SDA/SCL引脚、MOSI/MISO引脚和TX/RX引脚通讯协议UART：通用异步收发I2C：内部集成电路SPI：串行外设接口第4步：组装小车我们需要购置一个机箱，这是汽车的基本框架。按照套件指定的方式组装机箱。首先，沿着虚线凹痕折断八个矩形然后，使用套件中包含的螺母和螺栓以及螺丝刀，组装零件、电机和车轮。注意：确保电机的方向正确！现在，取跳线并焊接电线组装完成后，汽车的底座就组装好了。现在，通过直接为电机供电，快速检查以确保所有电机都正常工作。检查白色杆是否转动。如果您切换黑线和红线，则杆应向相反的方向转动，检查所有四个轮子。第5步：电机控制器每个电机控制器可以控制两个车轮。根据您购买的机箱的型号，车辆转弯的方式会有所不同：控制所有四个车轮可以使汽车绕其中心转动，而仅控制后轮会使汽车按照拱形转弯。我们使用一个控制器。如果您购买了两个，第二个驱动程序需要重复以上步骤。我建议阅读以下文件，了解这些模块如何工作的：https://components101.com/modules/l293n-motor-dri...使用提供的跨接线使电机控制器工作。同样，首先使用面包板可能更有效。您可以在这里选择：我建议为驱动程序使用12V电源，为pi使用5V电源。但是，您也可以使用pi为电机驱动器供电。有一个可区分12V和5V的跳线——您在接线时应该阅读模块的规格。第6步：摄像头模块如果您使用RAM有限的pi板，它仅仅支持基本的Pi相机模块。如果您购买了有更多RAM（大约8GB）的Pi4，您可以尝试实现OpenCV相机.。不过就本项目而言，能够很好的使用相机模块就足够了。您可以参考以下链接：https://gist.github.com/willprice/abe456f5f74aa95...https://www.hackster.io/ruchir1674/video-streamin...https://gist.github.com/willprice/abe456f5f74aa95...代码您可以参考以下链接：https://github.com/miguelgrinberg/flask-video-str...第7步：GPS和指南针下载以下资源使GPS和指南针开始工作，设备硬件接线请参考上图。GPS读数：https://maker.pro/raspberry-pi/tutorial/how-to-use...https://maker.pro/raspberry-pi/tutorial/how-to-use...我链接的特定GPS模块也有一个嵌入式指南针。读取罗盘数据的示例代码：https://github.com/ozzmaker/BerryIMU.git另一个NMEA格式示例：：https://github.com/ozzmaker/BerryIMU.git第8步：使用Flask在Web界面上显示数据您可以将GPS和指南针数据以及视频传输到Web服务器我们将使用Flask，这是一个帮助您构建Web应用程序的Web框架第9步：成果展示和后续步骤恭喜！您现在已经制造了一辆基于树莓派制造的遥控小车。希望您能喜欢这个项目，欢迎在底下评论区给我留言。

你想用你的意念来控制物品吗？这个教程描述了如何使用脑电波驾驶遥控卡车。耳机感应我的脑电波并将它们传输到一台小型计算机。当我提高注意力或眨眼时，计算机会转换信号并将它们传递到我已连接到计算机的卡车遥控器。当我集中注意力时，车轮就会旋转。单眼强烈眨眼使小车左转。强烈的双眨眼会右转。该项目中使用的耳机是NeuroSkyMindWaveMobile2，电脑是ArduinoUno微控制器，蓝牙模块是HC-05。实际应用一些开发人员已经应用这些想法来帮助瘫痪的人。例如，驾驶轮椅、家庭设备自动化或在屏幕上选择字母和单词以在屏幕上或通过语音进行交流。他们的项目可以在YouTube上找到。项目的主要步骤这个项目有5个主要步骤：将HC-05连接到Arduino，对其进行配置，然后将其与MindWave配对。将舵机连接到遥控器。连接Arduino。Arduino代码。上传Arduino草图并使用它。如果您不熟悉这些设备，以下链接可能有用：Arduino入门在线Arduino课程NeuroSky网站1NeuroSky网站2MindWave4种模型之间的差异NeuroSky的Arduino项目（它使用BlueSMiRF蓝牙模块而不是我使用的HC-05。无论蓝牙模块的类型如何，示例代码（在Arduino上运行）都应该可以正常工作。控制机器人车辆的方法在开始我的项目之前，我在互联网上搜索了NeuroSky项目，找出开发人员选择使用的脑电波信号。许多项目只使用了注意力和冥想级别，还有一些还使用了眨眼。对于我的项目，我决定使用注意力级别来控制前进和停止，单次闪烁向左或双闪烁向右。有一个项目使用了一种非常不同的方法：当用户眨眼时，软件开始向前、向后、向左、向右循环各2秒。如果用户眨了两下眼睛，那么车辆会在那个瞬间朝着循环所在的任何方向行驶。这种方法提供了很大的灵活性，但速度可能很慢。例如，如果用户向右转，他们将在大约6秒内无法向左转，将NeuroSkyMindWaveMobile2连接到Arduino的方法一些开发人员通过蓝牙将他们的NeuroSkyMindWaveMobile直接连接到Arduino板，这种方法比下一种方法更容易，但检测眨眼所需的时间稍长（略多于1秒）。其他开发人员通过计算机或智能手机对信号进行实时预处理，然后再将数据发送到Arduino。这允许进行更复杂的分析或处理，并且可以更快地检测到眨眼（大约半秒）。NeuroSky在这个网站上有关于这种方法的教程，适用于PCWindows、AppleMacOSX、Android和IOS：我决定不使用这种方法，因为它需要学习如何在计算机或智能手机上对软件进行编程。如何训练注意力水平最大化注意力水平的方法因人而异。以下是一些建议：专注于一个对象仔细阅读食品容器上的成分清单在食物容器上记住一些营养成分从100以6或7倒数在头脑中进行算术运算听一首说唱歌曲并试着理解歌词用你不流利的语言阅读一些东西眨眼监测强烈的眨眼才能被检测到，正常的眨眼会被忽略。头部应保持不动，以避免错误的眨眼检测。该项目中检测眨眼的方法包括检查从耳机接收的信号的质量。强烈的眨眼会移动前额上的皮肤，从而降低信号质量，这被解释为眨眼。如果头部移动，耳机的传感器可能会轻微移动，从而降低信号质量，这将被识别为眨眼。电子零件NeuroSkyMindWaveMobile2耳机和1节AAA电池一台电脑（我用的是苹果iMac）ArduinoUno或其他型号及其USB电缆HC-05蓝牙模块两个伺服电机（我使用的是SolarboticsHXT900微型伺服电机）面包板和面包板电线绿色、黄色和红色LED3x330欧姆电阻2x1K欧姆电阻2x2K欧姆电阻电源，约5伏，例如支架中的3节AA电池第1步：将HC-05连接到Arduino，对其进行配置和配对有关详细信息，请查看我之前的教程之一中的第1步和第2步：第2步：将舵机连接到遥控器有两种方法可以将Arduino连接到卡车的遥控器：遥控器可能会被破解如下：移除或绕过由控件推动的开关，然后将Arduino连接到控制器的电路板，并对Arduino进行编程，以在正确的电线上施加电压。我遥控器中的开关太小了，我觉得尝试将新电线焊接到电路板上的适当位置太棘手了。如果我犯了一个小错误，董事会可能会毁了。我使用伺服器来移动控件。将伺服系统连接到遥控器被证明是一个“有趣”的挑战。幸运的是，有一个大小合适的小塑料盒，经过一些切割和安装后，可以将伺服系统连接到卡车的遥控器上。尺寸为2-56的螺母和螺栓将盒子的各个部分固定在一起。两个螺丝将盒子固定到遥控器上。左/右控制的伺服臂在末端有一个小凹口，给它一些摆动空间。伺服臂的中心不太可能与控制器的中心完全对齐。固定该臂末端的螺钉需要稍微松动。为了连接左/右舵机，我使用了2-56号螺母和螺栓，并且不得不稍微扩大舵机上的螺栓孔。实芯线将Go/Stop伺服器固定到位。第3步：连接Arduino电路如图所示，描述如下：Arduino的+5V在面包板上变为+Arduino的GND连接到-在面包板上从引脚2到黄色LED的长线和另一条LED线到面包板上的330欧姆电阻从引脚4到绿色LED的长线和另一条LED线到面包板上的330欧姆电阻从引脚7到红色LED的长线和另一条LED线到面包板上的330欧姆电阻引脚9连接到Go/Stop伺服的信号线。是黄色的。引脚10连接到左/右舵机的信号线。伺服器的橙色电线连接到单独的4.5伏电源的正极。伺服器的棕色电线去-在面包板上。独立电源的负号去-在面包板上。HC-05TXD连接到Arduino的RX（引脚0）HC-05+转到面包板上的+HC-05GND到-在面包板上第4步：Arduino代码代码有以下主要功能：从MindWave耳机读取数据。当注意力大于70时打开绿色LED并移动Go/Stop伺服臂以推动Go/Stop触发器。当注意力小于70时关闭绿色LED，并将Go/Stop伺服臂移回中点。当检测到闪烁时打开黄色LED并将闪烁信号设置为1。1.2秒后检查第二次闪烁。如果是单次闪烁，将左/右舵机臂向“左”移动2秒钟，然后将其转回，并关闭黄色LED。如果是双闪，打开红色LED，关闭黄色LED，将左/右舵机臂向“右”移动2秒，然后将其转回来，然后关闭红色LED。在每个主要步骤中，在计算机的串行监视器中显示数据。Arduino（代码）可以从位于此步骤的Truck.ino文件点击下载。（在编写这些指令时，instructables系统有时会删除位于代码开头的部分#include语句。第一个应该是#include后跟左箭头和第二个应该是#include后跟左箭头）。草图使用必须在运行代码之前安装的特殊库。可从以下网站获得：该网站还包含安装库的说明和示例。这个项目可以在不使用库的情况下完成，但代码会更复杂。用于从耳机读取数据、提取注意力级别和检查信号质量的代码在本网站包含的示例代码中：http://developer.neurosky.com/docs/doku.php?id=mindwave_mobile_and_arduino代码应该可以成功编译，但值得注意的是可能会为MindWave.cpp库显示一条警告消息。第5步：上传Arduino代码并运行在计算机上启动Arduino应用程序。将伺服器连接到单独的电源。伺服臂移动几度，但当草图运行时，它们将移回中点。将Arduino的USB电缆连接到计算机。HC-05应该快速闪烁。将HC-05的TXD线与Arduino的RX（引脚0）断开，上传草图，然后重新连接此RX线。打开串行监视器。检查波特率是否为57600。打开遥控卡车的电源。开启MindWave。几秒钟后，HC-05应每3-4秒快速闪烁2次，表明设备已配对。将MindWave戴在头上并安装耳夹。它现在应该将数据发送到Arduino。完成后，关闭串行监视器。关闭MindWave。断开USB电缆与Arduino或计算机的连接。退出Arduino应用程序。将伺服的电源线与单独的电源断开。关闭卡车电源。将代码上传到Arduino后，它可以使用单独的电源，而不是通过USB连接到计算机。唯一的区别是没有串行监视器来显示数据。步骤如下：将伺服器连接到单独的电源。伺服臂移动几度，但当草图运行时，它们将移回中点。将Arduino连接到电源。打开遥控卡车的电源。开启MindWave。几秒钟后，HC-05应每3-4秒快速闪烁2次，表明设备已配对。将MindWave戴在头上并安装耳夹。它现在应该将数据发送到Arduino。完成后，关闭MindWave。断开Arduino与其电源的连接。将伺服的电源线与单独的电源断开。关闭卡车电源。重要提醒如果您的HC-05的固件是版本2或3，我的理解是在AT+INQ命令之前需要命令AT+INIT。我的HC-05的固件版本是4.0-20190815，无法识别AT+INIT命令。要检查您的HC-05的版本，请输入以下命令：AT+VERSION如果您按下Arduino的重置按钮，这会将HC-05的设置恢复为出厂默认设置。所有配对步骤都必须重复。使用舵机时，需要单独的电源，例如3节1.5伏电池。Arduino的GND必须连接到外部电源的负极。在没有外部电源的情况下，USB电源没有足够的电压，并且当伺服激活时HC-05会失去配对。它在几秒钟后配对，然后在下次伺服激活时取消配对。

本期主要讲解下面3个重要知识：1.CAN总线的基本特点2.CAN总线的布置与结构3.CAN总线协议规范及基本机制更多课程详情查看：https://www.moore8.com/courses/1356

汽车应急启动电源设计理念为易操作、方便携带，同时能够应对各种紧急情况。目前市面上的汽车应急启动电源主要为两种，一种是铅酸蓄电池类的，另一种是锂聚合物类的。接下来我们就来看一下以下这款汽车应急启动电源的详细拆解。一、应急电源的外观：大小跟常见的移动电源相近用于启动汽车的XT端口10AWG耐高温硅胶高压线二、应急电源的拆解：卡扣式外壳，用粘胶进行加固L字型主板，用两颗螺丝和背板进行固定用于启动汽车的一个专用的XT端口有四根导线插座和主板相连电芯的参数11.1V3700mAh是一种高倍率的电芯能够允许很大的电流三块电芯通过串联的方式连接在一起三块电芯的极耳都非常的粗在电芯的上方有一个热敏电阻用来检测整个电芯的温度电路板上的另外四根导线是用来平衡充电和常规的移动电源差距不大能看到有三颗铝电解电容这里是主板上的一个单片机用于控制移动电源和电量显示计量上方还有一颗八脚芯片来自英集芯的IP6503这是一个内置MOS管同时也是内置协议的芯片主板的背面有两个电感用热缩管套进行封装三、总结与分析：通过拆解，我们知道这种应急启动电源他为什么能够输出大电流，最终的原因还是源于采用这种高倍率的电芯，通过串联的方式，使它电压达到我们汽车工作时候接近12V的一个电压，同时通过串联，让整个放电的倍率更高，能达到100多倍的这样一个高倍率。因此它可以输出一个200多A，甚至500、600A的一个大电流，这就是它的一个大致的工作原理。本文来源于阿甘体验，由电路城综合整理。

电路城有很多优秀的设计项目方案，一直深受广大电子工程师的欢迎，但随着时间和为数众多的内容资源更新，很多优质的资源沉下去了，为激活以往受欢迎的电路项目方案，我们对此按主题进行整理呈现出来，以飨读者。众所周知，ToF是3D深度视觉其中的主流方案之一，ToF技术应用广泛，譬如手机、VR/AR手势交互、汽车电子ADAS、安防监控以及新零售等多个领域都开始大显身手。如此受欢迎的技术，电路城本次就为大家推荐部分关于ToF电路解决方案，希望可以帮到大家。后续更多技术主题项目方案分享，敬请关注电路城（Cirmall.com）。1.通过3DToF影像传感器及跟踪与检测算法统计定区域人数（电路原理图+参考设计）采用3D飞行时间(ToF)的需求控制通风人数统计参考设计是一种子系统解决方案，它使用TI的3DToF影像传感器以及跟踪和检测算法对给定区域中的人进行计数，可实现高分辨率和高精度。该传感器技术是在标准CMOS中开发的，使系统能够以较低的系统成本实现很高的集成度。由于ToF影像传感器以三维处理可视化数据，因此传感器可以检测到人体的精确形状并以前所未有的精度跟踪人的移动和位置（包括微小的移动变化）。因此，ToF摄像头能够比传统监控摄像头和视频分析更加高效地执行实时人数统计和人员跟踪功能。特性精度：>90%可配置的响应时间、可实时或定期提供的占位数据宽视场：H74.4ºxV59.3º3DToF摄像头独立于环境光，甚至能够在黑暗中工作自动照明四个NIR激光可提供较大的照明区域短漫射激光脉冲可提供固有的眼睛安全性在嵌入式平台上运行。附件内容包括：马上点击下载2.用于高精度测量距离的飞行时间(ToF)光学方法各种应用（如激光安全扫描仪、测距仪、无人机和制导系统）中都利用了用于高精度测量距离的飞行时间(ToF)光学方法。该设计详述了基于高速数据转换器的解决方案的优点，包括目标识别、宽松的采样率要求和简化的信号链。该设计还解决了光学器件、驱动器和接收器前端电路、模数转换器(ADC)、数模转换器(DAC)和信号处理。特性测量距离为1.5m至9m距离测量平均误差小于±6mm，标准偏差小于3cm5.75W脉冲905nm近红外线激光二极管和驱动器，平均输出功率小于1mW激光准直和光接收器聚焦光学器件125MSPS15位ADC和500MSPS16位DAC信号链具有基于DFT的距离估算功能的脉冲ToF测量方法马上点击下载3.基于STToFVL53L1X人脸识别门禁测温系统方案面对突如其来的疫情，各行各业都在努力用专业为战“疫”助力。体温测量和人员追踪是此次防控疫情的重要手段。随着各地陆续复工，写字楼、园区等上班场所为测体温排起长队的现象多有出现。如何既能完成体温排查，又能减少对人们正常工作生活的影响，以及避免因排队测温引起的病毒传播风险，成为社会复工过程中的一个重要需求。STToFVL53L1X产品助力人脸门禁测温系统，该方案ToF主要工作目的是，上报被测人脸和热电堆传感器的距离，以便算法对热电堆传感器精度的衰减进行温度补偿，这样能大大提高体温的测量精确度。虽然ToF的代码里面能够返回的不仅仅是距离的数据，还有返回的光子量以及环境光干扰，但是对于大部分产品的应用来说，都是需求ToF的测量距离，本方案也是需求ToF的测距数据，然后根据被测量人脸的距离用算法来对温度进行补偿，温度的检测一般都是有一定的衰减，只有通过算法的加持，才能保证产品的精确度。马上点击下载本文由电路城综合整理

2020下半年电子元器件供应现状2020年即将过去，从年初的国内疫情开始，到目前为止国外疫情仍然不受控制，整个2020年电子元器件的供应情况都受到了一定程度的影响。同时，美国对中国高科技企业的制裁和管控，让国内不少企业的芯片供应情况更是雪上加霜。从2020年中开始，不少元器件的交期开始加长，尤其是MCU的供应，甚至出现现货市场上的MCU价格甚至出现一天一个价的情况。根据英蓓特多年的行业观察，下游终端客户通常很少会及时留意到上游市场上电子元器件供应的市场变化，或者说无暇那么及时地去处理并应对这种变化。这种供应端的波动和变化如无法及时应对，会致产品发布进程受阻，产品更新换代品质不稳定，研发成本压力大增，甚至错失上市时机。挑选合适的供应合作伙伴提前规划，规避风险物料如果是单靠终端企业自身去解决供应链问题，是非常困难的，也几乎是不可能的。因此这个时候，他们通常希望挑选合适的合作伙伴来降低这些风险。一个优秀的合作伙伴，需要根据市场的变化情况和终端客户的具体项目，分析出哪些是风险物料，给客户提供如何应对物料供应风险的建议，比如今年应对MCU、晶振、LCD等物料涨价和交期紧张的情况。那么到底有没有这样的合作伙伴呢？答案是有，但是能够做到及格的不多，做到90分的更是少之又少。英蓓特战绩：年出货量数百万片，99.8%按时交付英蓓特深耕嵌入式系统领域超20年，是深圳的国家级高新技术企业，隶属于全球电子元器件分销巨头安富利集团，在应对元器件物料采购风险上非常有经验。英蓓特对所有生产制造项目进行精细管理：1.物料分类：梳理BOM表里的高、中、低风险物料，分级别进行监控。2.专人看管：每个项目都有专业的项目经理进行看管，注重物料信息的及时更新。3.即时应对：在了解到市场开始有供应风险的时候，管理团队就会立即启动项目风险物料会，按照项目确认每个物料的交期更新，尤其是目前供应有风险的MCU，晶振，LCD等物料，从供应商端更新交期和价格。4.周期备料：周期性按照客户的订单和Forecast情况，英蓓特会综合给出风险物料清单和建议备料清单给客户。经客户同意后，英蓓特会进行单次或周期性的备料，提前规划，避免风险。在我们的管控下，多次避险，在某些元器件在市场中大批量缺货时，仍然成功按时出货。也正因如此，在我们为世界上最畅销单片电脑树莓派RaspberryPi几年的供货期间内，我们始终保证了充足的供应，出货PCBA近千万片，几乎没有出现交期和质量问题。英蓓特采购经理SusanSheng表示：“在市场供应不稳定的情况下，英蓓特不仅仅可以提供的是敏锐的洞察力和及时的备料分析和行动力，还可提供最及时的信息和备料建议给到客户，让客户能快速的应对紧张的市场变化，确保物料供应和给客户的出货稳定。”产品已经上岸，后续物料短缺怎么办？如果在紧张的市场环境下，前期产品已经上市，后期预估不足，下游终端企业没有及时备料，已经产生了物料短缺的情况下，面临排产困难，客户订单有可能被取消，可以说是十万火急。此时，英蓓特可以帮客户解决燃眉之急，依托母公司安富利集团优势，我们会帮客户在安富利集团全球范围内寻求货源支持，同时英蓓特的工程团队还可以推荐合适的替代料方案给到客户，此外我们还提供替代料的方案验证服务，以确保能成功取代缺货物料。如何应对中美贸易战以及美国出口管制？受中美贸易战以及美国出口管制影响，很多终端客户开始考虑去美国化，与此将面临很大的替代成本。英蓓特可以在这方面为客户提供价值，我们的海外工厂已经成功运作两年，服务过数十家国内外有此需求的客户。伴随区域全面经济伙伴关系RCEP协定的签署，客户可充分享受这一政策的利好，进一步降低成本，出口进口将更加方便，将极大地增强竞争优势。此外，我们有专业的贸易合规的团队，可帮助客户规避贸易风险。如果客户想准备进入全球新市场，那么遵守所有适用贸易法律至关重要。英蓓特母公司安富利集团是供应链和物流领域公认的领导者，业务遍及全球每个地区，在全球贸易合规方面有突出的专长。关于英蓓特：英蓓特（安富利制造服务）是全球领先的嵌入式系统解决方案供应商，同时也是国家级高新技术企业，在嵌入式系统软硬件设计领域超过20年的经验。我们与全球领先的半导体供应商进行战略合作，开发、构建和推出基于最新技术的开发平台。我们与树莓派官方组织合作，为其提供树莓派制造服务超过6年，并为全球客户提供独家树莓派定制服务，帮助客户将想法转化为产品解决方案，减少了产品上市的时间、成本和复杂性。

为了达到节省能源、降低排放的目标，电子控制技术在货车、工程车以及农用车的柴油机上得到快速发展和应用。随着机车电控化技术发展，车载定位终端的数据采集交互速度以及运行的稳定性已成为衡量该设备的一个重要指标。为进一步提升车载定位终端的实时性和稳定性，文中设计了一种基于ARM处理器和μC/OS—II操作系统的车载定位终端。应用ARM处理器实现数据交互的高速性，应用μC/OS—II操作系统解决程序运行的稳定性问题。1、车载终端整体结构及功能介绍车载定位终端主要由CPU（包括S3C44BOX芯片，2MbyteNorFlash和8MByteSDRAM），GPS卫星数据接收电路，GPRS无线数据上传电路和CAN控制器及数据收发模块组成。如图1所示：来自车载电瓶的+12V直流电经过车载定位终端上的电压转换电路，转换成+5V、+4.2V和+3.3V的直流电分别向车载定位终端的CAN数据收发模块、S3C44BOX芯片、GPS卫星数据接收电路和GPRS无线数据传输电路供电;CAN数据收发模块通过CAN总线接收ECU、EGR、TCU等车载控制器发来的反应电控车工况的数据，CAN总线末端的两个120欧电阻为阻抗匹配电阻;GPS则实时接收卫星数据并将这些数据按照NMEA-0183协议输出给CPU;CPU通过应答机制接收CAN数据收发模块传来的数据，通过中断方式实时接收GPS发来的数据并通过相应算法对接收到的卫星数据进行处理，之后将所有数据按照固定的格式进行打包并发送给GPRS;GPSR接收到相应的数据包后，通过无线方式实时上传给监控中心。在车载定位终端的实际应用之中，影响数据交互速度的主要因素取决于CPU的处理速度，电控车工况信息读取以及GPS卫星数据接收的实时性;影响稳定性的主要因素是硬件的抗电磁干扰性能及μC/OS—II操作系统对不同优先级任务的合理调度分配。下文将围绕CPU电路、GPS卫星数据接收电路、GPRS无线数据上传电路以及系统软件等几个主要影响因素进行阐述和分析。2、硬件电路的设计1）S3C44BOX处理器S3C44BOX处理器是Samsung公司推出的采用了ARM7TDMI内核的16/32位RISC处理器。该处理器拥有丰富的内置部件：8KBcache，LED控制器，SDRAM控制器，5通道PWM定制器，PLL倍频器，IIC总线接口，IIS总线接口，2通道UART，4通道DMA和8通道10位AD转换器。这些部件使得S3C44BOX处理器在保证高性能的同时（运行速度达66MHz），限度的降低了设计开发的成本。相较于传统的8位单片机，S3C44BOX处理器可较大程度的提升车载定位终端对数据处理速度的需求。2）GPS抗电磁干扰电路如图2，GPS电路的器件为GS-89M-J模块。该模块采用了的MTK3329芯片作为主控芯片，定位小于10m圆周误差，定位时间在热启动模式下仅为1s。MIC29302BU模块是一款大电流高稳定性的电压调节模块，主要用于向GS-89M-J模块提供4.2V的工作电压，模块中的5脚位为可调输出引脚，在可调模式下，该引脚输出固定的1.25V的直流电压，为了保证该模块能够提供稳定的4.2V电压，设计中使用电阻值分别为43K和100K的精密电阻R521X和R525X组成了串联电压提升电路，以实现模块的输出引脚输出4.2V的直流电压S3C44BOX通过向该模块的1引脚（EN端-使能输出端，高电平有效）输出高电平或低电平来控制该模块的工作与否;电容C564、极性电容C562、电阻R550和R551所组成的地分离电路，主要用于将GPS电路和车载终端上的其它电路进行隔离，以防止GPS电路与其它电路因为公共阻抗耦合引起交叉干扰;出于保证车载定位终端运行稳定性考虑，通过S3C44BOX芯片的一个通用I/O引脚和三极管Q501、电阻R502、R505、R507组成GS-89M-J复位控制电路，以确保GS-89M-J在程序跑飞时主控芯片能及时对其进行复位操作;本设计中选用的GPS天线的阻抗值为50欧姆，由于GPS信号为1575.42MHz的高频载波信号，在传输过程中，容易因传输线的特征阻抗与终端阻抗不匹配造成信号反射，为防止该现象发生，本设计中用于连接GPS天线和GS-89M-J模块RF_IN引脚的射频线的特性阻抗值为50欧姆;GS-89M-J模块实时接收来自卫星的信号同时对其进行解算，并将解算结果按照NMEA0183协议打包成GPGGA、GPGSA、GPGSV、GPRMC、GPVTG和GPGLL7帧数据输出给S3C44BOX。S3C44BOX通过串口中断方式实时接收GS-89M-J发来的数据帧。3）GPRS抗电磁干扰电路如图3，GPRS电路的器件是SIM900模块。SIM900采用省电技术设计，在睡眠模式下耗流仅为1.0mA，同时该模块嵌入了TCP/IP协议，提高了用户应用该模块进行数据无线传输的开发效率。电路中的NC7WZ07为高速电平转换芯片，通过该芯片可将SIM900输出的4.2V串行信号转换为S3C44BOX可接收的3.3V串行信号，实现SIM900和S3C44BOX的无障碍通信;电路中的MOLEX-91228为SIM卡座，为防止SIM卡受到静电放电和高频信号的干扰，此处选用SMF05C对SIM卡进行保护;为防止来自SIM900的特高频信号在传至SIM卡时形成信号反射，降低信号质量，这里选用22欧的电阻R614和R613对二者进行阻抗匹配;S3C44BOX通过向SIM900的1引脚（PWRKEY引脚-电开关引脚）发送脉宽为1s的高电平，便可控制该模块的关闭与打开;S3C44BOX通过向SIM900的14引脚（NRESET引脚-低电平复位引脚）发送一个高电平，便可对该模块进行复位操作;与GPS电路一样，GPRS电路中的用于连接GPRS天线与SIM900RF_ANT引脚的射频线的特性阻抗为50Ω;SIM900通过串口接收来自S3C44BOX的数据包，并通过GPRS网络将数据包上传至监控中心。3、系统软件设计为实现车载定位终端数据处理的实时性和运行的稳定性，确保电控车工况信息读取任务和GPS卫星数据接收任务能在时间内完成，本设计引入了μC/OS—II操作系统。μC/OS—II能够根据任务的优先级动态地切换任务，保证系统对实时性的要求。如图4所示为系统主函数流程图，系统上电，经过对S3C44BOX的时钟电路以及相关寄存器配置完成对S3C44BOX的初始化操作，之后调用OSInit（）函数完成对μC/OS—II的初始化操作，接着系统通过OSTaskCreate（void（*task）（void*pd），void*pdata，OS_STK*ptos，INT8Uprio）函数创建车载定位终端的应用任务，通过OSStart（）函数调用任务调度函数OSCtxSw（）开始任务调度。各应用任务间的同步及数据交互通过信号量和消息邮箱来完成。基于车载定位终端的主要功能，该车载定位终端应用程序主要包括3个任务和2个中断。分别是电控车工况信息读取任务（voidVehInfRead_Task（void*pada）），该任务主要用来接收来自ECU、EGR等车载控制器传来的反应车辆工作状况的信息，如：发动机冷却液温度、发动机润滑油压力、发动机曲轴转速、发动机凸轮轴转速、废气后处理阀门开度等等，由于车载定位终端要同时接收多个车载控制器的数据，为确保车载定位终端能够识别各车载控制器上传的数据，此处采用主叫-应答机制实现车载定位终端和各车载控制器间的数据通信;GPS卫星数据处理任务（voidSatDatPro_Task（void*pada））则主要对GS-89M-J模块传来的数据帧进行筛选并从筛选出来的数据帧中提取车辆位置的信息;GPRS数据上传任务（voidDatSend_Task（void*pada））则主要将车辆工况信息和位置信息按照固定数据帧格式进行打包并通过SIM900以无线方式上传给监控中心;CAN接收中断函数（void_irqCANRev（void））是由CAN收发器触发的，CAN收发器每接收到一帧来自各车载控制器的数据时，中断即被触发，该中断函数主要将接收到数据帧通过消息邮箱传送给电控车工况信息读取任务;串口接收中断函数（void_irqSeriRev（void））则主要是在GS-89M-J完成卫星信号解算并向S3C44BOX的串口进行数据输出时被触发的。影响车载定位终端实时性的主要因素是对GPS卫星数据的处理速度，因此车载定位终端中各任务的优先级分配如下表（优先级值越小则对应的优先级越高）。4、结束语文中所设计的车载定位终端应用ARM处理器和μC/OS—II操作系统限度地保证了终端数据交换的实时性与运行的稳定性。经证实，该车载定位终端在货车、工程车、农用车等领域拥有广阔的应用前景。来源：维库电子市场网

联合解决方案有助于摄像头设计人员使用单个GEO摄像头视频处理器处理搭载由两个豪威科技的全HDR和LFM引擎的传感器来捕捉图像。据麦姆斯咨询报道，近日，全球排名前列的数字成像解决方案商豪威科技，以及汽车摄像头视频处理器（CVP）领域的市场领导者GEOSemiconductorInc.，联合宣布了一项联合解决方案，其经过优化，可为后视摄像头（RVC）、环视系统（SVS）和电子后视镜提供高质量的图像。此项解决方案包含豪威科技的OX03C10，这是全球唯一一款集3.0微米大像素、显著降低运动伪影的140dB高动态范围（HDR）和优异的LED闪烁抑制（LFM）性能于一身的汽车图像传感器。这款图像传感器充分利用GEOGW5CVP系列的优势，能够处理140dBHDR图像，在60帧/秒的速度下可实现完整的LFM功能。另一方面，GW5系列的高级局部色调映射使其能够充分利用OX03C10业界领先的HDR和LFM图像捕捉能力，为驾驶员提供更加令人满意的图像。“我们与豪威科技已经合作了五年有余，这是因为豪威科技拥有领先的像素技术，而且与全球汽车一级供应商合作良好，”GEO汽车业务副总裁兼总经理JohnCasey表示。“我们新的联合解决方案提供了令人兴奋的机会，可以利用GW5的能力同时处理两个图像传感器捕捉的数据，并使用豪威科技的新品OX03C10以60帧/秒的速度提供优异的HDR和LFM性能。这有助于SVS摄像头设计人员获得高图像质量，与使用两个CVP相比，系统材料成本、复杂性和功耗都有所降低。”“作为长期合作伙伴，GEO拥有业界领先的图像信号处理能力，包括处理140dB捕捉数据的能力，同时对客户痛点有着深入的了解，这是因为GEO是一家公认的提供成熟产品的供应商，”豪威科技汽车应用市场总监AndyHanvey表示。“最近推出OX03C10图像传感器之后，我们认识到GEO和豪威科技可以再度开展合作，协助汽车设计人员更轻松地制造出优质的观测摄像头，以应对各种光照条件以及前大灯、道路标志和交通信号灯的LED闪烁造成的干扰。”这款传感器集成了豪威科技业界领先的HALE（HDR和LFM引擎）组合算法，能够同时提供出色的HDR和LFM性能，而其DeepWell™双转换增益技术则显著减少了运动伪影。此外，豪威科技基于分离像素的四路捕捉LFM技术，可在汽车整个温度范围内提供高性能。OX03C10也是首款搭载能以60帧/秒的速度提供1920x1280p分辨率的HDR和LFM人眼视觉图像传感器，有助于提供更高的设计灵活性，并使驾驶员能够更快地切换摄像头视角。在所有2.5MPLFM图像传感器中，OX03C10功耗非常低（比接近的竞品低25％），封装尺寸非常小，即使在狭小空间内也能轻松容纳以60帧/秒的速度连续运行的摄像头，在汽车成像应用中处于市场领先地位。得益于豪威科技的PureCel®Plus-S堆叠像素架构，OX03C10的像素性能优于未采用堆叠技术的产品，此外还具有更小的芯片尺寸和更低的功耗。例如，3D堆叠使豪威科技能够提高像素和暗电流性能，与上一代2.5MP汽车观测传感器相比，信噪比提升了20％。GW5CVP系列集成了创新的HDR图像信号处理器（ISP），可同时支持140dBHDR以及OX03C10的高性能LFM输出，从而在明暗场景中提供丰富的图像细节。此外，GW5还包括GEO的第五代eWARP®几何处理器，可对超过180度宽视角的鱼眼镜头进行变形校正。GW5无需外部DDR存储器，并支持双传感器输入，可同时处理两个OX03C10传感器捕捉的数据，从而降低了系统复杂度和成本。目前，豪威科技的OX03C10图像传感器支持试产，GEO的GW5CVP系列已经实现量产。两家公司的设备都为汽车应用提供了高级的ASIL功能安全和AEC-Q1002级认证。转载自MEMS。

0引言能源紧张和气候变化使具有节能环保优势的电动汽车受到了的关注。电动汽车采用清洁能源电能作为动力，是未来交通的长远解决方案［1］。对于个人用户而言，充电时需要到就近的充电站或充电桩进行充电，充电时间较长，如选择电池快充，则对电池损伤较大。如当前车内电池电量不足且时间较紧，则需常备备用电池随时进行更替。电动汽车电池体积较大，操作不易且成本较高，如个人购买备用电池势必将造成个人基础投入的提高，造成电动汽车在个人用户中难以推广。因此，由充电站或电池租赁公司常备多块电池，由公司统一对电池进行充电和维护，根据需求为使用者进行电池更换。电动汽车的电能补充以换电方式为主。该方式具有以下优点：降低了用户的基础投入；延长电池的使用寿命；提高电池的利用率；有助于解决充电网点外的紧急情况；租赁公司利用峰谷电统一进行充电，有利于整体电网的调配等。由于使用换电模式，电池将在多用户多地域间进行流通，在电池进行更换时根据电池状况进行资费结算，因此电动汽车电池需与不同使用者的信息（如车牌号等）挂钩。一方面，需要保证使用者的个人信息不被泄露;另一方面，又需要保证电池在流通使用时的资产安全。此时，电池资产的所属者（如充电站或电池租赁公司），对于电动汽车电池管理的安全性要求大大提高。本文将ESAM安全模块与射频模块相结合，形成新的安全性更高的电池安全模块RF收发器，将其安装在电动汽车电池中，同时，设置与该ESAM安全模块配套的手持终端。此时，将使用者的个人信息以及电池的资产信息存储在ESAM安全模块中，不仅个人信息被进行加密，同时，在进行充电或换电时，也需首先将电池中ESAM安全模块与智能电网的后台售电系统进行，通过后才可正常进行充换电，从而保证了电池资产的安全性。1系统结构为实现电动汽车电池管理，整套系统共分为以下几部分：电动汽车电池端的电池安全RFID模块、手持机、固定读头、后台管理系统。在电动汽车电池上加装电池安全RFID模块，简称电池模块。该模块用于实现电池信息存储、数据加解密、数据交互传输等功能，主要由MCU、ESAM及射频发射RF收发器构成。系统组织结构如图1所示。2电池端的电池安全RFID模块2.1ESAM安全模块ESAM（EnbeddedSecureAccessModule）嵌入式安全控制模块是以专用高性能安全微处理器为硬件平台，具有内部独立的片上操作系统（CardOperatingSystem，简称COS）的嵌入式安全产品，除了具有防检测、抗攻击、自毁等硬件特性外，还具有安全的文件密钥管理和完善的安全机制，以及标准的加解密运算功能等特性。内部结构包括微处理器、加密协处理器、真随机数发生器、ROM、RAM、EEPROM以及数据I/O口［2］。由于ESAM安全模块具有以上安全特性，因此，将电动汽车电池的关键数据存储在ESAM模块中。对于不同的电池数据进行分类管理，按安全性需求设置为透明文件或不透明文件，即数据通信时是否进行加密。2.2主控MCU作用在电池模块上，选择适当的单片机作为MCU，目前该模块选用STM32芯片作为MCU，包括多个的外设接口，可以同时连接汽车本身的BMS系统、ESAM安全模块以及射频发射RF收发器，可以实现多个模块间的数据交互，同时在进行数据交互时对数据进行协议处理运算。2.3RF收发器电池模块上的RF收发器与MCU通过SPI接口进行连接，同时，在手持机侧配置相同的RF收发器，两者设置相同的无线通信频率，即可实现无线数据通信。同时，由于RF收发器可以实现多个标签同时处理，因此，也可在电池管理仓库门口设置固定的无线通信读头，便于仓储的出入库管理。3手持机/固定读头手持机/固定读头为对电池模块进行信息读写的设备，区别为手持机为移动读写设备，主要用于在野外的紧急换电或仓储内的盘库清点等场合，可携带性高，包含显示屏、键盘及人机交互系统等外围辅助，便于操作人员应用。而固定读头主要用于仓库出入库等固定地点，利用RF收发器可实现多个标签同时读取、后台处理的特性，快捷地进行出入库管理。在手持机上具备可选的GPRS模块，用于手持机采集信息后可通过GPRS与后台主站及时进行数据更新。对于关键数据，在通过GPRS公网进行传输时进行加密，以免在公网传输过程中被他人截获或进行篡改［3］。在手持机或固定读头设备终端内均需配置PSAM卡，PSAM卡即销售点终端安全存取模块（PurchaseSecureAccessModule），用于商户POS、网点终端、直联终端等末端设备上，负责机具的安全控管［4］。该PSAM卡与电池模块中的ESAM对应配套发行，用于在数据交换中的加解密操作。4后台管理系统由于电动汽车电池在运行使用时，可能在多用户、多地域间进行流通，后台管理系统主要用于全部信息的存储及管理。可通过手持机或固定读头从电池安全模块中读出信息，并终汇总在后台管理系统中，便于统一的资产控制及信息管理。在后台系统对应安装加密机，以应对对上传数据的加解密处理。5ESAM的安全实现机制根据数据安全要求不同，电池模块与外界的数据交换可以采用以下4种模式：明文、密文、明文加校验或密文加校验模式。对数据的加密可以保证数据的可靠性，而数据完整性和对发送方的通过使用校验码来实现。加密模式就是将要传送的报文数据加密变换后再传输；校验模式就是对要传送的报文数据使用一个算法进行加密得到一个4B的校验码MAC，打包到要传送的数据中一起传输，接收方收到数据后根据MAC对数据进行判别；而加密校验模式兼取二者之长［5］。5.1身份在电池模块ESAM中取随机数并进行加密计算产生数据，上传至及手持终端，再由手持终端中的PSAM卡进行内部密文计算，核对两方产生内部密文是否一致，以实现终端设备对电池模块合法性的，流程如图2所示。随机数由ESAM中内置的真随机数发生器产生，真随机数发生器利用内部的电磁白噪声产生随机数，消除了伪随机数因周期性而被预测的可能，从而保证了加密过程的安全性［6］。5.2数据交互流程当身份通过后，才可进入下一步的数据交互流程，即电池模块与外界的手持机或充电桩进行通信和数据交互。对于存储在电池模块中的数据，以数据文件的重要程度分别进行分类，按不同的安全级别进行读写等操作的权限设置。安全性要求越高，加密等级越高，通信时的加密方式级别也对应较高；安全性要求较低，加密等级也可相应降低，即对应加密方式可降低或为透明不加密，用以提高通信速度及减低冗余计算。因此，根据对安全等级的不同需求，通信方式采用明文、密文、明文+校验、密文+校验4种方式。在电池模块的ESAM中，密钥文件加密等级，由于在电池管理系统中使用的ESAM安全芯片为硬加密方式，因此所有密钥文件均不可更改，但可自由使用，安全等级，用于对传输数据的加解密。其余数据，如应用信息文件，则根据安全等级分为透明文件及不透明文件。如充电文件、资产信息等由于涉及到资产归属以及充电次数及金额等重要信息，因此对安全性需求较高，此部分文件属于不透明文件，在进行交互通信时，使用密文+校验方式，以保证在空间传输过程中时无法被第三方进行破译察看及修改；部分电池运行信息文件则无需进行mac校验，使用密文方式进行通信；如电池地址查询、广播校时等查询操作，由于不涉及用户或所有者隐私信息，则可无需经由ESAM加解密，在主站与电池模块间直接使用明文进行通信，以节省通信时间。5.3安全管理系统由于安全模块的加解密功能，因此，电动汽车电池在流通过程中，将和后台主站间通过配套的密钥系统连接起来，从而实现对电动汽车电池的资产控制。当电动汽车电池在进行充电时，电动汽车内模块通过BMS与充电桩进行通信，只有身份通过后，充电桩才会对电池进行充电。同时，在交互过程时充电桩也可读出电池模块内相关信息并传输至后台系统备份，操作人员可以通过后台系统随时查询电池的流通去向。相同的读写设备也可以配置在固定读头或手持机上，用于在出入库或是人员手动查询电池资产信息。除了在程序算法流程上确保安全外，在应用管理系统方面，在后台系统软件及手持机上分别设置权限等级不同的登陆密码，用于对系统内信息的安全管理。6结束语作为未来可能的交通工具的发展方向之一，电动汽车的发展显得尤为引人关注。其中，电动汽车电池是电动汽车中的为重要组成部分和技术之一。本文基于ESAM安全模块、手持终端，引入对电动汽车电池管理系统改善的设计方法，提高电池的资产管理安全性，使其更为系统、安全、便捷，对于未来电动汽车进一步的推广和应用有着深重的影响。来源：维库电子市场网

自动驾驶汽车需要紧凑、低成本的设备来360度拍摄和测量周围物体的距离。据外媒报道，日本科技巨头日立（Hitachi）的研究人员就研发了一款全方向立体摄像头，基于两个双曲镜和一组镜头以及传感器制成，比很多传统ADAS光学系统的成本效益更高。图片来源：日立日立公司研究团队不仅介绍了为自动驾驶应用研发的一款紧凑型全方向立体摄像头，还为该款摄像头设计了一种新的校准方法。将新校准法应用于日立全方向立体摄像头样机上时，可将校准精度的均方根降低2.2倍。研究人员表示：“对于ADAS等应用程序而言，该方法可以让探测14米外物体的距离误差小于8%，虽然误差仍大于5%的目标值，但仍比原来的方法提高了7倍多。”目前，该团队仍在努力改进该摄像头的性能以及校准方法。研究人员表示：“我们认为，剩余的校准误差是因镜头玻璃圆筒造成失真以及光学分辨率下降而造成的，未来，我们计划进一步改进样机的校准精度和光学分辨率，还需要对扩大的圆柱形图像进行校正。”市场可能需要价格更便宜的基于激光雷达的传感系统，以提供更广阔的视野，即车辆周围360度的视图。为了以低成本实现全方向视图，通常需要利用激光雷达组合，计算接收反射光的时间来测量与物体的距离。例如，Waymo利用5个激光雷达以360度覆盖其系统的周围，距离测量误差低至0.1%，但是成本很高，每个系统大约需要2000美元。图片来源：日立但是，日立采用立体摄像头，利用两个摄像头之间的视差（角度差）来测量距离。日立的解决方案是采用4个广角摄像头来创建全方向视图，距离测量误差低至5%，但是成本只需约500美元。此外，日立还将摄像头均方根（RMS）从1.4像素提高至0.65像素，并在高尔夫球车上安装了摄像头以收集图像和数据，以评估实验误差，发现探测距离为14米的物体时的误差为8%，而理论预测的误差为5%。研究人员表示：“为了调整模型，我们需要消除因摄像头玻璃圆筒厚度的变化造成的残余失真，提高图像分辨率，并研发精确的校准方法。”转载自盖世汽车智能网联。

TDK公司（东京证交所号码：6762）宣布扩展其隧道磁阻（TMR）角度传感器产品组合，推出数字输出的新产品TAD4140。和TDK现有的数字角度传感器TAD2141相比，新产品TAD4140更满足汽车和工业应用高要求。TAD4140的特点是在单个TSSOP16封装中容纳两个信号处理器，提供全冗余。这两款角度传感器都能够在-40°Cupto+150°C的环境温度范围内以非接触方式测量上至360度的角度，适合电子助力转向系统（EPAS）中无刷电机通讯的电机控制应用。●TAD4140是一个带有全冗余的TMR角度传感器新产品，TSSOP16封装，数字输出，用于汽车和工业应用●该新产品能同时测量速度、方向和电机位置●高角度精确性、高诊断覆盖率，以及高级的补偿算法，让该传感器高度适用于无刷电机通讯应用●全信号冗余，两路电隔离的输出，支持ASILD系统要求●磁传感器:TDK在TMR角度传感器家族中新增具有冗余度的产品，符合ASILD安全标准TDK数字角度传感器产品具有各种内部诊断特性，让TAD2141和TAD4140适合有功能安全要求的汽车应用，TAD4140在系统层面符合汽车功能安全完整性等级D（ASILD），而且因其拥有电隔离信号，高信号可用性以及高诊断覆盖率，TAD4140也能支持故障工作模式。数字输出支持霍尔仿真（UVW），12位ENC，增量编码器（ABZ），脉宽调制（PWM）和串行外设接口（SPI）。因具有冗余性，TAD4140可以同时给出两种不同的输出，比如ABZ和ENC，来计算速度、方向和电机位置。这表明该传感器可以与主/从配置的两个ECU一起工作，比如用于转向电机位置探测。TDK艺术级的TMR技术可以和含有嵌入式信号处理器（DSP）的专用集成电路（ASIC）一起使用。TAD2141和TAD4140都具有静态和动态标定功能，都能够补偿幅值增益、偏置以及正交的偏离。产品保证±0.35的角度精度，并且在室温下达到行业中最小的角度误差±0.05度。也可以补偿包括磁铁倾斜和磁铁移位在内的安装误差使得机械部件的安装有了更大的容差度。两款传感器都是TSSOP16封装，完全相同的引脚排在封装的一侧，为客户提供更好的设计灵活性，并且在需要的情况下方便换成冗余版本产品（TAD4140）。TAD4140目前已有样品提供，量产将在2020年第四季度开始。术语●TMR:隧道磁阻。在所有磁传感器中，TMR具有最高的敏感性。●ASIC:专用集成电路，是为特殊用途定制的集成电路。主要应用●各种工业应用中的步进电机位置，比如机械臂●在汽车应用中，比如○动力转向电机通讯○电动雨刮执行器○离合器/电子离合器主要特点和效益●全球最小角度误差±0.05°●角度精度±0.35°●用ICsense的ASIC提供全部主流的输出格式●角度误差自动校正以补偿机械安装误差●非接触式360°角度测量●因具有从−40°C到+150°C的温度范围而适用于汽车应用主要数据

1引言电池是电动汽车的关键动力输出单位，在铅酸蓄电池，镍镉电池，镍氢电池，锂电池和燃料电池等几种常用电池中，因为具有能量比大、重量轻、温度特性好，污染低，记忆效果不明显等特点，铅酸蓄电池、镍氢电池在电动汽车中使用很普遍。然而由于充电方法的不正确.造成充电电池的使用寿命远远低于规定的寿命。也就是说很多电池不是被用坏的而是被充坏的，可见充电器的好坏对电池寿命有很大的影响。基于此。本文提出一种使用C805lF040单片机智能充电控制方案的智能充电器的设计，能有效的提高充电效率，延长电池的使用寿命。2硬件设计2.1系统框图图1电动汽车智能充电器系统框图该电动汽车智能充电器以c8051040F单片机为控制，主要包括AC/DC变换器、IGBT功率模块、高频变压器、整流滤波电路、单片机控制电路、脉冲调宽电路以及状态显示电路等。图1是其系统框图。该方案中开关电源的输出功率为2.6KW，交流输入范围为l70V-270V，充电器电路主要包括主充电电路和单片机控制电路两部分，整个电路的工作过程为：220v单相交流电经过全桥整流由电容进行滤波.得到约300v左右的直流电.经过由4只IGBT构成的逆变桥，得到高频交流电，经高频变压器耦合到副边.再经过整流管D6，D7整流。经过电感L3和电容C7滤波后得到稳定的直流输出。由于采用智能充电，根据不同的电池每个阶段充电电压和充电电流都不同。所以使用cygnal公司的C8051040F单片机作为充电过程控制设备，充电时单片机检测充电电池的充电电流，充电电压，电池温度，防止电路过压和过流。电池温度过高，还可以通过检测电池电压电流值来决定是否在切换到下一个的充电阶段。同时通过单片机给出每一阶段的充电的电压值或是电流值，与采样所得的对应电压电流值相比较。通过移相控制芯片uCC3895改变PWM值来改变功率管的导通时间.达到在不同电池不同阶段得到不同稳定的输出值的目的。2.2单片机控制电介绍充电控制电路采用C8051F040单片机进行数据采集和控制，该芯片是完全集成混合信号系统级芯片(soc).具有与805l指令集完全兼容的CIP-51内核。它在一个芯片内集成了构成一个单片机数据采集或控制系统所需要的几乎所有模拟和数字外设及其他功能部件。这些外设或功能部件包括：ADC、可编程增益放大器、DAC、温度传感器、12C总线、UART、SPI、定时器、可编程计数器、定时器阵列等。C805lF040单片机采用流水线结构，机器周期由标准的12个系统时钟周期降为1个系统时钟周期，处理能力大大提高，峰值性能可达到25MIPS。内置64K字节的Flash程序存储器和256B的内部RAM及4KB位于外部数据存储器空间的XRAM。C805lF040具有片内JTAG调试电路.通过4脚JTAG接口并使用安装在终应用系统中的器件就可以进行非侵入式、全速的在系统调试。由于其具有多达8路12位ADc和8路8位ADC.能对来自端口PORTC的单端输入电压、电流进行采样。6通道PWM，片内可编程看门狗定时器.可大大简化单片机控制电路的外围设计和保证了程序的安全运行。ADC负责对充电时电压，电流J2C负责温度数据的采集，PWM输出充电时电压电流的基准值到到比较电路，同时单片机控制开关电源控制模块UCC3895。电压检测电路：电压采样电路由精密电阻和可调电阻构成，由于该单片机AD测量设定范围为5V。所以要使电池组电压成比例的缩小在5V范围内.然后利用C805lF040内部的AD转换功能进行转换。单片机在内部计算出电池电压，该电路采用单片机内部自带l2位AD转换.减少了设计电路的复杂性。并提高了可靠性和。为了抵抗电气干扰和高压电击.该电路采用高速隔离光藕PC8l7隔离。电流检测电路：一般进行电流采集时在电路中串联一个阻值很小的取样电阻.把取样电阻上的电压输入单片机转换通道，进行A巾转换.再通过计算把电压值转换为电流值。但由于本方案中充电电流较大.使用电阻采样会消耗点较多的功率，因此。本方案使用电流互感器进行电流采样。温度检测电路：温度采样采用温度传感器LM92。LM92是美国国家半导体公司公司出品的单片高数字温度传感器。常温下，测温可达到正负0.33度。并可与用户设置的温度点进行比较。通过12C总线接口可对该传感器的内部寄存器进行读写操作。其编程容易。使用方便，在高温度测量及控温过程中得到广泛应用。在充电开始前的预处理阶段。根据不同的电池，软件选择相应的充电算法.将通道选择控制字写入C805lF040单片机的方式寄存器PCAOCPMn中.并初始化计数器，定时器的寄存器PCA0和模块捕捉/比较寄存器PCAOCPn。PWM输出信号的频率取决于PCA0计数器/定时器的时基。改变模块捕捉/比较寄存器PCA0CPn的值可改变PWM输出脉冲的占空比。充电开始后。软件定时采集采样电池分压电阻上的电压值，同时。电流互感器电路实时检测充电电流.经过计算.设置PCAOCPn单片机PwM的输出参数。实现智能充电控制。2.3状态液晶显示模块电路选用LCDl286A点阵液晶显示屏作为状态显示。液晶显示模块电路可直接与单片机C8051F040的I/O口的P5和P3连接，P5作为数据口(D0。D7);P3.0，P3.1、P3.2、P3.3、P3.4和P3.5连接液晶模块的6条信号线LCDD/l，LCDR/W.LCDE，LCDCSl.LCDCS2和LCDRST控制液晶的读，写操作。在充电的每个阶段均有状态显示，如：电池处于正在充电状态、电池因温度过高进入温控状态、电池快充结束充电状态等。3软件设计本软件主要由系统初始化、预处理、根据不同电池类型和状态选择脉冲快速充电模块与算法或恒流、恒压、浮充充电模块与算法等部分组成。其流程如图2所示。图2主程序框图3.1初始化在程序的初始阶段应首先对C805lFU40单片机进行初始化操作.通过设置I/O口编码交叉开关来设置I/O端口的输入输出状态.确定芯片引脚功能，设置中断、TIM定时器参数等等。3.2预处理预处理阶段是进入快速充电前的准备工作。程序初始化后，首先利用C805lF040单片机的内部温度传感器检测环境温度。环境温度过低或过高时.均不能够对电池进行充电，否则将损伤电池。然后，设置A/D转换参数和通道，检测电池的端电压。将检测数据同理论经验值比较，判断电池的类别以及是否连接正确。对端电压低的电池，采用短时间的脉动电流充电，这样有利于激活电池内的化学反应物质。部分恢复受损的电池单元。对端电压在标称范围内的电池选择相应的充电控制模块和算法，对端电压不在标称范围内的电池.软件自动将其剔除。3.3快速充电按预定的充电控制模块和算法设置C805lF040单片机PWM的控制寄存器PCAOCN、方式寄存器PCAOMD以及16位捕捉，比较寄存器PCAOCPn.打开中断使能位.开始快速充电。快速充电时，C8051F04J0单片机必须不断检测以下几项关键技术指标：电路是否出现断路、电池是否出现不均衡现象、电池是否达到规定的安全电压、电池是否温度过高、电池是否满足-△v或△T/△t条件。其中电池的断路主要通过检测采样电阻上的电流大小来判断。而且为了避免误判断应该反复检测。当出现断路时应重新返回预处理阶段。断路的判断时机应该在电池端电压已经达到预定值的情况下进行，否则在电池端电压没有达到预定值的情况下，充电电流比较小。可能出现误判断。电池的端电压检测使用C8051F040单片机的片上12位高A/D模块.采用中断控制方式。这样可节省C805lF040单片机在加转换期间的等待时间。端电压检测的数据，通过充电算法计算电池的电压负增长-△V是否满足快速充电终止条件，时实修改c805lF040单片机PwM的输出参数，控制充电电流的大小。电池的温度检测在端电压检测之后进行。C805lF单片机通过设置不同的地址编码，访问相应的数字温度传感器LM92,读取温度数据.通过充电算法计算电池的温度变化率△T/△t是否满足快速充电终止条件，时实修改C805lF040单片机PWM的输出参数，控制充电电流的大小。为了防止电池被冲坏，在电池电压到达端电压Vmax或温度Tmax时应立刻停止充电，否则会损坏电池。4结束语实验结果证明，以C805lF040单片机为控制的智能快速充电器已能正常工作。由于C805lF040具有良好的性能价格比，将其特有的模拟电路模块、高A/D转换、12C总线接口以及高速PwM等功能运用到充电控制中.有效使用了C8051FD40的片内外功能.增加产品的智能化和实用性.节省了产品的开发时间和费用，降低了生产成本，同时也提高了产品的一致性和可靠性，具有很好的推广价值。本文作者创新点：本设计以SoC单片机C805lF040为主体，构建电动汽车电池充电系统的硬件设计平台和软件设计方法。并在C805lF040内部嵌入μC/OSII实时操作系统，可大大提高系统的稳定性和实时响应能力，增强系统的可靠性、可扩展性和、移植性。来源：维库电子市场网

据外媒报道，4D成像雷达公司Vayyar推出了超短距离和近程成像雷达（uSRR/SRR）评估套件（EVK），用于ADAS和自动驾驶汽车应用的开发。SRREVK基于Vayyar的4DMIMO芯片雷达（RoC），包括高分辨率点云，在方位和仰角均具有较宽视场（FoV），且无盲区和最小距离。（图片来源：Vayyar）随着道路上的摩托车、自行车和行人越来也多，市场对于ADAS和监控能力的需求也与日俱增，以防止碰撞、受伤或死亡。Vayyar的SRREVK为此类应用的评估和开发提供全面的雷达硬件软件包，以快速进行原型设计和实验。其性能得到了优化，集成汽车级RoC与大型MIMO阵列于紧凑的单个芯片模块之中。此外，该系统还支持高自然分辨率和丰富的4D点云，无需RFIC连接。该套件包括高级4D图像重建算法和软件，允许通过低带宽接口，将丰富的目标数据流传输到车辆中央主机处理器，从而支持车载应用（节省外部ECU成本），并支持车辆级融合。Vayyar的SRREVKAPI支持应用开发、传感器融合、配置和数据记录。其GUI（图形用户界面）提供4D显示选项，支持并排摄像头视图。Vayyar的高性能uSRR-SRR技术能够精确地检测和追踪车辆周围的多个目标，包括其他车辆、物体和弱势道路使用者。同时，该项技术还包括高级硬件，支持10cm到30m的动态范围。该SRREVK可用于评估和开发车辆周围环境监控，以及其他ADAS和自动驾驶应用，包括高级辅助泊车、前后自动紧急制动、碰撞警告、盲点检测、变道辅助和无钥匙访问系统。此外，该套件还支持Robotaxi功能，满足未来NHTSA和欧洲NCAP的安全要求。Vayyar汽车业务发展主管IanPodkamien表示，“我们的最新评估套件可保障乘客、行人和其他道路使用者的安全。Vayyar的uSRR/SRR成像雷达提供更广的探测范围和更高的4D分辨率，可对车辆周围环境进行精确探测，从而提高ADAS和自动驾驶汽车的安全水平。此种多功能解决方案满足安全性和舒适性需求，同时有助于节省成本，并大幅减少所需ADAS传感器的数量。”转载自盖世汽车智能网联。

引言随着经济收入与汽车产业的迅速发展,隐患也随之而来。因汽车挡风玻璃起雾而导致汽车驾驶员在驾驶过程中视线模糊造成交通事故的主要原因之一。当今，有很多型号的车都有除雾档位，然而，驾驶员对HVAC系统的使用时机不当同样会造成大量能源消耗或者事故的发生。由此可见，智能除雾是不单独是一个驾驶安全的保证，并且也节省了汽车的能耗。本文是通过对汽车玻璃起雾的原因分析，选配适当的传感器，来实现智能检测汽车挡风玻璃起雾控制器。1、检测原理大气中的水分达到了饱和状态后,在空气中附在尘土上面就形成水滴或者雾气,附在玻璃上面就形成所谓的雾.这是因为空气重的露点很高,空气中的湿度遇到冰冷的固体后形成了饱和状态。可见，挡风玻璃上面形成的雾主要的原因是挡风玻璃的温度下降并至于车厢内空气露点的温度。我们可以根据这个原理，通过MLX90614传感器实时监测车厢内的温度。MLX90614传感器是迈来芯公司专为空间区域温度检测而定制的产品，TO-39封装内集成了对红外灵敏的热电堆探测器芯片和信号处理ASSP（专用集成电路）芯片。由于集成了低噪声放大器，17位ADC和强大的DSP单元，使得高的温度计得以实现。它具有体较小、成本低等特点，出厂校准温度范围宽，在0-50℃范围内可达到0.5℃，单电压3V/5V，采用SMBUS/PWM接口，产品等级符合车用标准，出厂设置为SMBus输出，在整个温度测量范围内的分辨率为0.02°C。从以上分析，采用MLX90614传感器完全可以满足要求。2、硬件电路设计在汽车玻璃智能防雾控制器上，硬件电路主要包括电源LDO电路、主控制器电路、基于MLX90614传感器检测电路等组成。2.1、LDO电路在汽车玻璃智能防雾控制器中，采用是48V降压至5V，然经过专用的LDO芯片，达到理想的电压。在本方案中，我们采用了集RN5RT33AATR芯片降至3.3V。2.2、MLX90614传感器驱动电路作为本文中关键器件MLX90614传感器，支持SMBUS和PWM接口方式。本文均把这两种方式列出。但是我们推荐SMBUS方式，因为这是兼容汽车接口。MLX90614有钳位二极管，连接SDA/SCL和VDD之间，以提供给MLX90614器件电源，而使SMBUS线不成为负载。在EEPROM配置为PWM，POR之后，PWM模式是自由运行的。对于PWM工作模式，SCL引脚必须为高电平。2.3、MCU电路设计在本方案中，我们选用了性价比较高的瑞萨单片机作为MCU，其型号为R5F101AG。主控制器主要完成了与MLX90614的驱动与通信、数据分析与处理。3、软件设计在软件设计方面，主要包括初始化、MLX90614的配置、MLX90614数据读取与温度计算等。voidmain(){uintTem;//温度变量uintTemh;SCK=1;SDA=1;delay(4);SCK=0;delay(1000);SCK=1;screen_initial();while(1){Tem=readtemp();//读取温度display(Tem);//显示温度Temh=wreadtemp();displayw(Temh);delay(10000);}}4、结论MLX90614是一款适合于区域温度检测应用的片上系统传感器。此芯片是专门为汽车领域应用所设计，当然同样也适用于基于区域温度检测方面的应用。本文设计的汽车玻璃智能防雾控制器就是一个典型的例子。来源：维库电子市场网

随着电池化学特性、可靠性和相关技术的日趋稳定，汽车电池管理系统（BMS）的设计也随之不断发展。如今，BMS设计人员已经掌握了如何在电气和外部条件均十分恶劣的行车环境下优化BMS测量并实现系统的性能。毫伏和毫安的电池测量仍是重点，并需要实时同步采集这些电压和电流数据用以功率计算。此外，BMS还须评估每次测量的有效性，因为它需要限度地提高数据的完整性，以识别、区分并根据错误或可疑数据进行判断。经过持续探索和优化，BMSIC制造商已可以提供关键体系架构，以满足电动汽车（EV）电池管理系统对全面监控，严格的安全性，可靠性和高性能的要求。由于电池性能会随正常使用而退化，因此BMSIC的选择对于延长电池组的使用寿命也至关重要。在工作过程中，电池组健康状态（SOH）的准确性可以帮助车辆电池管理电子设备在电池使用与供电控制上进行优化，以延长电池组的剩余寿命。电池管理IC能否在车辆使用寿命内保持其的测量，是直接影响电池管理设计的关键要素。电池电芯测量中的任何偏差或不稳定都会直接影响车辆的行驶里程和电池寿命，进而影响汽车制造商的维修及经营成本。为电动汽车供电的锂离子电池通常有8-10年的保修期。此后，则认为其不再适用于车辆牵引，但电池可能仍保持其原始容量的80%。因此可以将车辆使用过的旧电池组以指定的剩余寿命迁移到其它需自耗电池的应用中，进行二次使用。对汽车制造商而言，成功的BMS需要在系统设计初期就仔细选择BMSIC。制造商需要了解在整个操作环境和车辆使用寿命的过程中，特别是高电压电池和逆变器噪声等恶劣的电磁干扰（EMI）环境下，各个IC供应商所提供的产品测量与稳定性之间的差异。优良的锂离子监测系统四个重要的标准：——对于具有平坦放电曲线的电池类型（如磷酸铁锂电池），电池是重要的标准；全面诊断——除了监测每个电芯的状态外，系统还须不间断地对其自身进行功能安全检测，以确保每个IC都以预期的运行；可靠通信——监控系统的所有环节都必须协调运行，因此必须确保系统间通信的可靠性，而大多数传统通信方法则无法满足嘈杂行车环境中这一需求。安全性——系统通过适当地管理锂离子电池避免故障与安全问题。发生故障时，系统必须采取适当的控制措施，同时避免误报。磷酸铁锂电池由于其低内部阻抗而适用于较小的电池组。这种电池类型使系统工程师需要检测电池放电时电池电压的细微变化。而测量这些微小变化需要复杂的模拟前端（AFE）、准确且稳定的电压基准以及精密的模数转换器（ADC），这对BMSIC设计人员来说是一个巨大的挑战。多电池平衡IC中的关键要素准确的电压基准是所有BMSIC的。芯片所采用的参考拓扑类型各不相同，带隙结构是常用的，它们在与芯片面积之间，以及整个温度范围内的都做了的权衡。例如，ISL78714锂电池组管理IC使用了的带隙基准设计，这一设计具有良好的应用记录，并非常适合要求苛刻的汽车应用。该技术稳定、成熟、特点鲜明，并经过多年应用及优化。准确的电压基准直接影响汽车制造商的保修和经营成本指标，是设计人员计算车辆电池寿命时考虑的一个关键因素。除了基准，用于测量的另一个关键功能模块是ADC，主电池电压测量模块。两种和常用的ADC类型是逐次逼近寄存器（SAR）和delta-sigma。在这两种技术中，SAR具有快的采样率，能够提供高速的电压转换和出色的抗噪性，但往往需要更大的芯片面积。SARADC是可以提供数据采集速度、、强度和抗电磁干扰能力组合的选择。IC设计人员也会倾向于delta-sigmaADC，因为它们通常需要较小的芯片面积且相对容易实现。但由于使用了抽取滤波器，它们的速度往往较慢，这会降低采样率和数据采集速度。采用delta-sigmaADC时的另一个考虑因素是在受到EMI干扰时趋于饱和，这可能导致在准确电芯电压时出现延迟（通常为三个完整的转换周期）。单个电池的接口由AFE管理，该AFE包括输入缓冲器、电平移位器和故障检测电路。当电池初连接到BMS时，AFE是处理热插拔瞬变的关键。BMSIC采用全差分AFE设计，可在不影响相邻电池测量的情况下测量负输入电压（±5V），这在需要总线互联的系统中十分有利。为提高瞬态条件下的强度，电池电压输入端增加了一个外部低通滤波器。输入滤波的设计经过优化，在不影响速度或的同时获得的EMI和热插拔抗扰度。相比之下，使用双极而非电荷耦合AFE的集成电路的和长期偏移会因为外部输入滤波器选择的组件值而大大降低。图1显示了BMSIC的三个功能模块及其互联的简化图示。图1.ISL78714锂电池组管理器的简化框图稳定的线性带隙基准、SARADC和全差分AFE相结合，使锂电池组管理器具有快速的数据采集能力、强度和。BMSIC的高度并不仅仅依靠出厂时的测量值，还需要在安装到印刷电路板（PCB）后进行独立验证。图2a和2b显示了集成电路在电池电压和温度范围内的，这对于电池系统设计人员而言至关重要，因为他们需要系统误差预算值来保证车辆的使用寿命，并须考虑可靠且可预测的指标。图2a图2b图2.30块BMS板组装1000小时后的测试数据因此，建议设计人员仔细检查，并应在每个IC供应商提供的数据表之间详细比较，尤其是、数据采集速度和输入滤波器要求（包括它们对的影响）等方面。PCB布板与配置的注意事项焊接会在PCB上产生应力，使BMS集成电路在X和Y两个平面发生弯曲，从而在硅特性中产生亚原子应力，进而影响集成电路的性能。由于基准是测量电路的关键因素，其特性的任何变化都会直接影响ADC的，这是精密芯片行业中众所周知的现象。芯片设计者可通过将敏感电路小心地放置在不太可能受焊接和其它制造应力影响的芯片区域中，来解决这一问题。或者，IC设计人员可以选择更昂贵的基准设计技术，例如在同一IC封装内放置单独的基准裸片或使用单独的离散基准芯片。无论使用哪种IC技术，PCB的设计和制造阶段都至关重要。因此，的IC布板技术以及对芯片安装和焊接方案的细致考量，会帮助缓解很多问题。例如，BMS设计人员遵循ISL78714推荐的PCB布板指南和焊接回流曲线，会看到IC板级单元读数和长期漂移特性均为对数且可预测。该IC的长期漂移性能数据来自25°C的实验室实际测试及加速的寿命测试。完整使用寿命是初始板级和寿命偏移（例如，总和平均值和RSS标准偏差）的矢量和。图3显示了在15年的使用寿命内典型的电池读取偏差的结果。图3.在±6σ（焊后）下的初始板级电池误差vs.使用寿命结论电池管理设计的一个关键因素是电池性能，而在车辆使用寿命中，BMSIC是否有能力保持其测量会直接影响电池性能。电池电量测量中的任何偏差或不稳定都会直接影响车辆的行驶里程和电池寿命，进而影响汽车制造商的保修及经营成本。有各种具有不同测量拓扑和技术的BMSIC可供选用，因此系统设计人员必须仔细考虑如何选择和使用。优化BMS设计并了解测量、方案和拓扑结构的潜在差异，以及它们之间相互关系，对于选择适合其EV应用的BMS芯片至关重要。转载自维库电子市场网。

2020年7月7日，全球领先的半导体解决方案供应商瑞萨电子集团（TSE：6723）今日宣布，大陆集团（Continental）在其第一代车身高性能计算机（HPC）中采用了瑞萨高性能系统级芯片（SoC）R-CarM3。HPC作为车载计算平台，提供对车辆系统的集中控制，并配备安全网关功能以实现云连接。瑞萨R-Car助力全新E/E架构概念的早期部署2020年7月7日，全球领先的半导体解决方案供应商瑞萨电子集团（TSE：6723）今日宣布，大陆集团（Continental）在其第一代车身高性能计算机（HPC）中采用了瑞萨高性能系统级芯片（SoC）R-CarM3。HPC作为车载计算平台，提供对车辆系统的集中控制，并配备安全网关功能以实现云连接。R-CarM3支持在线（OTA）软件更新，支持最高级别信息安全和功能安全，从而实现汽车软件更新的集中控制。R-CarM3将推动全新电气/电子（E/E）架构概念，这有助于提高车辆性能、安全性和可靠性，同时减轻车辆重量。大陆集团车联网事业部负责人JohannHiebl表示：得益于全新服务器架构，车辆的更新换代将比现在更容易、更快速。我们致力于让汽车成为万物互联不可或缺的一部分，同时兼顾车辆性能和舒适性的提升。采用了高性能R-CarSoC的大陆集团第一代车身高性能计算机现已在一家全球规模的整车厂投入量产。瑞萨电子执行副总裁、汽车电子解决方案事业本部总经理山本信吾表示：瑞萨以产品在更多量产车型中的应用为着眼点，帮助我们的客户更好地平衡性能和能效。大陆集团认可我们的努力和取得的成绩，并在其车身HPC中采用R-CarM3，对此我感到十分荣幸。我们期待与大陆集团持续合作并推动下一代E/E体系架构，让基于硬件和软件的端到端解决方案更具成本竞争力，同时也更具创新性。无论是面向个人使用、出租车，还是货运等移动服务，现代车辆都必须适应快速在线软件更新，以便高效、安全地运行。对安装在传统车辆中的数十个电子控制单元（ECU）分别进行软件更新非常困难。当前正在更新换代的全新E/E架构利用中央车辆计算机来实现集中软件更新，将可解决这一挑战。集成了多种功能的R-Car产品线具有可扩展性，可满足各种车辆的需求，是理想的通用汽车计算平台。除了30,000DMIPS性能的R-CarM3，瑞萨R-Car系列还包含高端产品，如基于8颗64位Arm®CPU内核构建、可提供45,000DMIPS的高性能的R-CarH3以及可提供7,500DMIPS性能的R-CarE3。R-Car的虚拟化功能可以将连接至外部云服务的软件和控制车辆的软件相互隔离，使它们完全独立运行。基于单芯片的有效隔离使R-Car可以成为满足功能安全和信息安全的车辆网关。R-Car还集成多种硬件信息安全功能，包括安全启动以及通过以太网与域控制器进行安全网络通信。其还具备高速千兆以太网功能，以提供快速软件更新、提升传感器信息量以支持ADAS功能所需的数据吞吐量。此外，R-Car还可与瑞萨RH850/U2Across-domainMCU结合使用，从而支持高达ASILD等级的功能安全，以及公司丰富的汽车电源管理与时钟产品组合，构建完整的车载服务器解决方案。瑞萨车载计算平台和协调多个ECU的cross-domainMCU正在推进汽车发展战略的加速。展望未来，瑞萨电子将继续开发兼顾性能与能效的产品，使其适用于量产车型，并为实现安全出行社会做出贡献。转载自唯样电子资讯。

在当今快速演变的汽车照明市场，LED驱动器的作用尤为重要：为汽车厂商提供更节能的选择以满足消费者对燃油经济性的要求、提升能见度安全性以降低或避免交通事故发生率、打造个性化的车辆氛围达至消费者对汽车独特的造型期望……在未来8年，汽车照明系统整体年复合增长率几达10%，市场发展潜力巨大，而用于此类系统的驱动器也将有类似的增长。汽车照明的驱动器要求LED是根据电流而改变亮度的器件，而LED驱动器通过调节一个LED或LED串的功率，提供恒定的光输出。每一汽车照明方案都需要一个独特的驱动设计，工程师需根据不同的要求如串联或并联、高功率或低功率以及成本或功能等等，为特定应用选择合适的LED驱动器以尽量提升能效。决定哪种LED驱动器适用于其应用的因素包括：-每一功能的LED总功率？-这是决定LED驱动器拓扑结构的关键。-电子环境温度？-例如，尾灯需要更亮的LED，选择能效更高的开关驱动器而不是高功耗的线性驱动器，以在较高功率电平下更保持冷却工作。-改变LED配置的灵活性-可使用基准电压控制和脉宽调制控制等多种亮度方法完成光的调整。宽工作电源范围提供电源配置和可驱动的LED数量。-支持的特性-比如自动调光、个别的LED控制、颜色改变。-支持的故障诊断和符合安全标准-比如热警报、热关断、开/短路、过流保护、过/欠压和单一LED失效。图1：用于LED照明的驱动器方案将来的照明驱动器将需具备以下因素以支持汽车厂商的系统要求：-可扩展，拥有灵活的硬件，以支持将要上市的不同的汽车应用和要求；-在同一模块内有不同的驱动器需求：高压气体放电灯(HID)、LED等；-随着驱动器加添更多的功能，须考虑增强故障诊断功能；-可靠的LED电流控制，提升驱动器的可靠性。汽车照明创新汽车照明应用将在汽车内部和外部激增，照明系统将在所有汽车细分市场越来越普及。市场的扩张将相应推动更多的硅发展。(一)当今汽车内部照明当今汽车内部照明大多采用白光LED驱动器和RGB红绿蓝可编程驱动器。明亮的白光LED主要用于顶灯、阅读灯、货舱灯等对亮度要求相对较高的应用，但它有别于标准灯泡，可为驾驶员提供温馨舒适的氛围，它的调光斜率特性可产生独特和差异化的造型及效果。安森美半导体为这类应用提供分立的或恒流稳流硅方案。而RGB和白光LED相辅相成，其发展由进一步令车辆个性化的动力所推动，用作可编程的内部光源，包括仪表盘、中控台、导航/音频等区域照明和氛围灯等特效应用。其色彩准确度需校准，而且单独的LIN对应一个RGB，再加上区域调光，这些都是满足汽车厂商要求的重要特性。安森美半导体可提供线性系统基础芯片（SBC）用作此类应用，SBC接口经由LIN总线，提供驱动RGBLED的所有功能。图2：RGB驱动器用于汽车内部照明(二)当今汽车外部照明--尾灯从过去单个的LED到现在的不透明且均匀的灯排，从动画的信号到扫动的闪光信号灯，驱动器作为汽车尾灯演变的重要部分，除了在造型、形像等汽车外观方面不断创新外，还提升安全系数，并可支持启停压降，和自适应环境光照条件，是满足汽车厂商和政府节能要求的关键。针对此类应用，安森美半导体提供线性稳流器和控制器。图3：汽车尾灯(三)当今汽车外部照明--前照灯LED前照灯普遍应用于日间行车灯(DRL)，常见的两种方案是导光LED和LED串（如图4所示）。这些DRL应用不仅向迎面驶来的车辆提供更好的能见度，汽车厂商也依靠LED和LED驱动器的灵活性来个性化他们的车辆，建立特有的"视觉"品牌。图4.LED前照灯应用于DRL的两种常见方案用于豪华车的先进前照灯已不仅仅局限于DRL、远光灯和近光灯，汽车厂商还可选择LED转向灯、LED雾灯和高速路面聚光灯等设计，以及采用结合HID和LED方案的前照灯系统，乃至将来的全LED灯。在更具个性、更安全及更高能效的趋势的推动下，考虑令平台模块化，从低成本"入门级近光灯"发展至高端全功能"先进照明系统"，为汽车厂商提供多种创新。从成本上来说，先进的照明系统较标准照明系统贵，但可相应减少功能以迎合中低成本汽车。此外，它还具备可扩展性，可根据需要适当扩展以用于各类汽车。安森美半导体提供双通道LED驱动器、步进电机驱动器用于自适应前大灯系统(AFS)。这些系统进一步提升安全水平，提供照明单元，可根据驾驶环境、速度及车辆负载移动和旋转。双通道LED驱动器特性包括：集成功率LED、系统级芯片，提供达125dc的氛围，适用于中、高总功率。而步进电机驱动器提供双极步进驱动、微步进、停转检测、LIN、I2C和SPI接口，以及达125dc氛围等特性。将来的汽车照明方案--像素/矩阵前大灯从电机控制迈向使用像素/矩阵前大灯系统是将来汽车照明的一大重点趋势，它采用系统模块化的平台设计，提供超越当今前照灯方案的众多优势，通过高科技及创新设计提升汽车形像，支持50%至80%甚至更多地使用全静态无眩光远光灯，可根据环境和迎面驶来的汽车调节照明系统，为驾驶员提供在所有情况下的更高能见度，运用LED技术，无移动部件，更安全更可靠。此外，由于具多个空白区域，和可调节的每一像素的发光功率，并可快速切换，可扩展更多功能。LEDAFS像素/矩阵系统由LED专用标准产品(ASSP)、FET、LDO、整流器、逻辑、齐纳、保护等元器件组成。安森美半导体现可提供除微控制器外的所有半导体元件。随着系统越来越标准化，这微控制器可嵌入到一个专用集成电路(ASIC)，支持潜在的安森美半导体单芯片硅方案。安森美半导体的NCV78247像素/矩阵控制器，能驱动4个LED串、集成调光控制器、内置过压/欠压、过温、短路/开路检测（包括LED旁路开路）、SPI接口、输出故障、输出段可配置、可提供SPI通信和板载微控制器等等（图5）。图5.NCV78247像素/矩阵控制器结语汽车照明驱动市场将持续需要驱动器组合，支持从简单的分立器件到使用组合技术的方案，为汽车外型设计提供更多可能，并提升行车安全系数和燃油经济性。像素/矩阵前大灯是将来前照灯的重点趋势。来源：维库电子市场网

8月19日消息，去年4月，特斯拉在“自动驾驶日”活动上发布了基于特斯拉自研的自动驾驶芯片的“全自动驾驶计算机”（fullself-drivingcomputer，以下简称“FSD计算平台”），即HW3.0平台。尽管特斯拉还没有完成对HW2和HW2.5硬件升级为HW3.0，但是根据最新的爆料称，特斯拉正在与博通合作开发新一代的HW4.0硬件，将采用台积电7nm工艺生产，它将被用于多种功能，包括Autopilot、自动驾驶以及信息娱乐功能。消息称，特斯拉正与和博通公司合作开发用于汽车的超大型高性能芯片，该产品采用台积电的7nm工艺生产，并首次使用了台积电先进的SoW包装技术。每个12英寸的晶圆片只能被切割成25块芯片。报道指出，“博通和特斯拉共同开发的高性能芯片是一个涵盖从电动汽车到自动驾驶汽车的重要合作项目。”特斯拉首席执行官埃隆·马斯克在去年的“自动驾驶日”(AutonomyDay)活动上提到了上述计划，当时他表示，虽然HW3.0将是革命性的，但特斯拉已经在开发下一代芯片，其性能将是HW3.0的三倍左右。目前，特斯拉的HW3.0自动驾驶芯片，采用的是三星14nm制程工艺，其单颗芯片的算力可以达到72TOPS（每秒万亿次运算）。这也意味着，这也意味着HW4.0的算力将达到216TOPS。报道称，下一代7nm的特斯拉芯片HW4.0可能最早于今年第四季度开始试产，初期产量约为2000片晶圆，不过这些（芯片）单元可能会应用于验证目的，具体的量产时间可能在2021年第四季度。转载自芯智讯。

车辆检测器作为交通信息采集的重要前端部分，越来越受到业内人士的关注。鉴于公路交通现代化管理和城市交通现代化管理的发展需要，对于行驶车辆的动态检测技术——车辆检测器的研制在国内外均已引起较大重视。车辆检测器以机动车辆为检测目标，检测车辆的通过或存在状况，其作用是为智能交通控制系统提供足够的信息以便进行的控制。工作原理本系统采用MSP430F1121A单片机与环形线圈相结合的方法对行驶车辆进行检测，是一种基于电磁感应原理的检测器。传感器线圈为通过有一定电流的环形线圈，当被检测铁质物体通过线圈切割磁力线，引起线圈回路电感量的变化，检测器通过检测该电感变化量就可以检测出被测物体的存在。本文利用由环形线圈构成回路的耦合电路对其振荡频率进行检测。但线圈检测易受车辆、湿度、温度等外界环境的影响，基准频率会产生漂移，从而影响检测效果。同时，由于车型、车体、车速的不同，亦会影响检测的准确性。针对这些情况，本文提出了一种软件动态刷新检测基准的方法，以及抗干扰的软件数字滤波方法，充分利用MSP430系列单片机的片上资源对线圈频率进行检测，有效提高了检测的准确性与可靠性。系统结构系统以MSP430F1121A单片机为，由环形线圈传感器模块、LC振荡电路、整形电路、频率选择模块、电源模块、电压监测模块、工作方式设置模块、信号输出模块及JTAG等组成。系统结构框图如1所示。各模块原理及硬件实现环形线圈传感器是一只埋在路面下的矩形线圈，其两端引线接车辆检测器。环形线圈的作用相当于LC振荡回路中的电感L，当有金属物体靠近时，其电感量发生变化，从而引起振荡频率的改变。通过对频率的检测、比较，可以判断车辆的驶入或驶出。由它组成的LC振荡电路与整形电路一起构成了信号输入电路，如图2所示。图1系统更新示意图图2信号输入电路示意图环行线圈与行驶车辆之间是通过电磁场进行耦合的。当车通过环形线圈并处在一定的位置时，在车体中引起的涡流是一定，而涡流对环形线圈的影响也是一定的，车辆与环形线圈之间存在着一定的互感。于是，我们把车辆看作具有电感L1和电阻R1的短路环，它通过互感M与环形线圈相交链。由振荡电路提供，电感为L2，电阻为R2。其中项L2的变化幅度与车辆的导磁率有关，第二项与电涡流效应有关。若工作频率选择适当，当有车辆通过环形线圈时，式项的变化量将小于第二项，即等效电感减小。显然，当车辆通过环形线圈时，L变小，则f增大，通过单片机检测电路测得其频率的变化，从而可判断有无车辆通过。电路中由三极管Q1和Q2组成共射极振荡器，电阻R3是两只三极管的公共射极电阻，并构成正反馈。Tl为磁罐变压器，起着阻抗变换和与外电路隔离的双重作用。其绕组Ll通过引线外接环形线圈，环形线圈的感抗通过Tl反射到绕组L2，形成等效电感L，L与并联的电容Cl形成振荡回路，LC值决定了振荡频率。开关Sl闭合时，电容C2与Cl并联，电容量增加，振荡频率降低，由此来设置高低两种振荡频率是考虑到现场的不同情况，以便取得较好的检测效果。LC振荡电路输出的是带毛刺的正弦波，不适合单片机做数字化处理，因此需要单向稳压二极管和单门限电压比较器将其转变为方波信号输出。由于不同应用场合中，LC振荡电路的振荡频率不近相同，故输出的方波信号通过一计数器进行分频，再由频率选择接口送入单片机的P2.5口，从而避免了单片机的计数溢出，增强了单片机对信号处理的灵活性。MSP430F1121A单片机为16位RISC指令结构；内置4kBFlash和256BRAM；一个l6位定时器Timer-A和看门狗定时器；一个具有3种内部参考电平和输出带RC滤波的比较器等。

据外媒报道，近日，激光雷达传感器和智能感知解决方案领先供应商QuanergySystems公司宣布推出MQ-8解决方案系列。该产品是该公司新一代3D激光雷达传感器和感知软件，是Quanergy流量管理（FlowManagement）平台的一部分。MQ-8采用新型智能光束配置，可跟踪140米范围内的物体，单个传感器的探测覆盖面积可达1.5万平方米，适用于安全、智能城市、保持社交距离和智能空间等行业内的流量管理应用。（图片来源：Quanergy）MQ-8解决方案搭配QORTEXDTC感知软件，专为复杂流量管理应用设计，需要在复杂环境中精确跟踪大量人员和车辆。1、可以改善交通流量和乘客安全智能城市可将关键流程实现自动化，通过减少未遂事故和交通事故来提高行人的安全性，通过降低空转车辆数量来降低污染，以及通过改善交通流量来减少通勤时间。2、在零售商店&购物中心提供前所未有的见解Quanergy的MQ-8解决方案可匿名且准确地捕捉人群中个人的活动，从而了解零售商店或购物中心的人流量和人口数量。企业可利用此类数据更准确地遵守保持社交距离政策，提高零售转化率，或者分析人们行走流量模式以优化商店和资源规划。其最新推出的QORTEX自动化ID切换技术还可以在整个商场中跟踪ID。3、提高安全性，减少错误警报导致的高昂成本当与视频管理系统（如GenetecSecurityCenter™RSA和PTZ摄像头）集成在一起时，MQ-8解决方案可以精确地定位潜在威胁所在的位置，帮助减少错误警报导致的高昂成本，以及优化宝贵的安全资源。由于具备创新设计，MQ-8解决方案具备无与伦比的性能，而且Quanergy正在为其申请专利。比摄像头的覆盖范围宽广100倍MQ-8解决方案具备行业领先的探测范围，可以跟踪70米以外（直径140米）范围内的人和车辆，探测数量可超250个，跟踪精度高达95%。由于采用了独特的非对称光束设计，一个MQ-8解决方案探测范围就可覆盖1.5万平方米的面积，比基于摄像头的同类系统宽100倍。总体拥有成本比基于摄像头的同类系统低10至20倍MQ-8宽广的覆盖能力可以让用户让其覆盖商场、机场、停车场等宽广区域，比摄像头所需的摄像头的数量少得多，成本/覆盖区域成本低10至20倍。优越的准确性，可连续、无限制跟踪新款QORTEX自动化ID切换技术可以在整个系统的视野范围内，对人或车辆进行持续跟踪，即可以无限制进行跟踪。该功能可实现非常强大、系统级数据解决方案，例如，从机场路边到登机口的应用、流量管理/客流量分析。体育馆等公共场所的保持社交距离应用等。MQ-8远程解决方案是当前M8中程版本的补充产品，已经成功在全球20多个机场、25个主要职能城市进行商业部署，还成功部署至QORTEXS3-2个人柜台。转载自盖世汽车智能网联。

本文就我们在朝着半自动驾驶和全自动驾驶发展期间出现的汽车电气化趋势，尤其是，为了让电子转向助力(EPS)和电子制动系统满足必要的安全标准，以确保无人驾驶汽车的安全性和可靠控制时需要作出的改变提供一些见解。ADI公司(ADI)提供磁阻(MR)位置传感器产品和基于分流器的电流检测放大器产品，它们可使EPS和电子制动系统中使用的无刷电机实现高性能换相和安全运行。简介近年来，因为人们更加重视提高车辆安全，所以主动高级驾驶员辅助系统(ADAS)不断得到发展和推广，它是对依赖安全气囊来保护驾驶员和乘客安全的传统被动系统的一种补充。这些新出现的系统最初是为了帮助驾驶员在安全危急情况下做出正确决策，从长期而言，则是替代驾驶员做出决策。这些技术进步也引领着汽车朝向半自动和全自动驾驶转变。让电子控制单元(ECU)代替驾驶员做出决策，让执行器负责进行车辆转向和制动操作，如此，将驾驶车辆的任务移交给传感器、ECU和电子执行器。这一趋势推动我们开始开发更可靠、更智能、性能更高的冗余电子执行器解决方案，这些解决方案需要符合ISO26262功能安全标准。这是一项基于风险的安全标准，对危险操作情况的风险进行定性评估，并在组件和系统设计中融入安全措施，以避免或管控系统故障，以及检测或控制随机出现的硬件故障或减轻其影响。这些执行器系统通常使用无刷直流(BLDC)电机驱动，由于这些系统对安全性至关重要，设计人员在设计解决方案的硬件和软件时，必须保证系统能够满足汽车安全完整性等级(ASIL)D级的高标准。BLDC电机换相和控制顾名思义，无刷直流电机没有电刷触点，需要使用电机位置传感器(MPS)来测量定子与转子之间的相对位置，以确保定子线圈按正确顺序通电。电机位置传感器在启动时至关重要，因为此时微控制器没有可用的反电动势来确定转子和定子的相对位置。传统上，阻塞换相（见图1a）由三个霍尔开关组成，用于指示无刷直流电机中转子的位置。由于人们要求提高BLDC电机驱动器（包括EPS系统）的性能，尤其是降低其噪声、振动和不平顺性(NVH)，以及提高其运行效率，所以阻塞换相逐步被正弦换相控制取代。霍尔开关则可由安装在电机轴末端的双极磁铁前面的MR角度传感器代替（见图1b）。在典型的应用中MPS也被安装在ECU总成上，ECU则被集成到电机外壳中，并且安装在电机轴的末端。图1.(a)BLDC阻塞换相控制和(b)BLDC正弦换相控制。图2.ISO26262ASIL评级矩阵。安全关键应用的功能安全（示例EPS）ISO26262于2011年引入，作为一种安全标准，用于解决与电气安全相关的系统故障可能造成的危害，之后被2018年版取代。必须对系统实施安全和风险分析，以确定系统的ASIL等级。ASIL等级是通过审查系统在运行期间潜在危险的严重程度、暴露程度和可控性来确定的（见图2）。例如，如果我们对EPS系统实施风险和危害分析，可能会得出以下结论：基于这些事件（例如转向卡滞和自动转向等）的严重程度、可控性和暴露性，将这些严重事件评定为ASILD等级。同样，对于即将推出的电子制动系统，可以采用同样的逻辑确定不可控事件的严重程度，如制动卡滞或自动制动。根据EPS或制动系统示例，ASILD系统的评级可以通过分解子系统来实现，如图3a、图3b和图3c所示。图3.针对ASILD系统的ASIL分解方案。并不要求每个系统组件都按照ASILD标准和流程进行开发，以使ASILD系统合规；但是，在进行系统级别的审核时，要求整个系统必须满足要求，并且可以集成QM、ASILA、B、C、D级别的子组件作为系统的组成部分。系统分解还应该确保充分的独立性，并考虑到依赖或共因故障的可能性。EPS系统拓扑典型的EPS系统拓扑结构如图4所示。EPSECU根据驾驶员施加到方向盘上的转向扭矩、方向盘的位置和车辆的速度来计算所需的辅助功率。EPS电机通过施加力来转动方向盘，减少驾驶员操纵方向盘所需的扭矩。图4.典型的EPS拓扑。电机轴位置(MSP)角结合相电流测量信息，用于对EPS电机驱动器实施换相和控制。基本的典型EPS电机控制环路如图5所示。所需的扭矩辅助等级因驾驶条件而异，由车轮速度传感器和扭矩传感器决定，扭矩传感器测量驾驶员或无人驾驶汽车中的电机执行器施加到方向盘上的扭矩。然后，微控制器使用MSP数据和相电流数据来控制提供给电机（提供所需的辅助）的电流负载。图5.典型的EPS电机控制环路。EPS电机位置和相电流传感器MPS传感器故障可能导致或加重系统故障，例如转向锁止或自动转向，因此MPS是EPS系统中的关键组件。所以，重要的是，系统要能够综合全面地诊断传感器故障和冗余，以确保在MPS传感器出错或发生故障时能够确保继续正常运行，确保不会发生严重的系统故障，或者在出错时，系统能以安全地方式停止运行。电流检测放大器通常用于间接精确测量电机负载，一般应用于三个电机相位中的两个相位，提供额外的诊断信息（可以作为整体系统安全保障措施的一部分）。此外，高度准确的电机位置和相电流测量可以从系统层面改善EPS电机的控制性能，实现非常高效、安静、平稳的转向，从而改善整个驾驶体验，因此它是系统中的关键组件。EPS电机控制的功能安全在EPS或其他安全性关键电机控制应用中，我们可以采用不同的方法来实现ASILD合规性。以下示例说明：可以将双重各向异性磁阻(AMR)电机位置传感器和ADI的电流检测放大器集成到这样的系统中，提供所需的性能等级和冗余，从系统级别实现ISO26262ASILD合规性。在图6所示的框图中，用基于不同技术（例如霍尔、GMR或TMR）的另一个传感器对双AMR传感器进行了完善和补充。双AMR传感器用作主（高精度）传感通道，第二个不同传感器技术通道有三个用途：·启用“三选二”(2oo3)比较，以验证当与其他系统输入组合时，其中一个传感器通道是否出现故障。·在发生可能性极低的两个AMR通道都出故障情况下，提供位置反馈。·在电机极数为奇数的情况下，为微控制器提供360˚象限信息，用于电机换相。准确的角度测量将继续由双AMR传感器的两个通道提供。额外的系统诊断，例如电机负载和轴的位置，可以从准确相位电流检测放大器的动态状态（反电动势）间接推断得出。图6.适用于安全性至关重要的应用的电机位置和相电流检测结构示例。如果我们查看这个传感器架构示例中所有可能的传感器故障模式，可以看出，应该始终有两个位置传感器输入可用于进行可靠性检查。即使在两个AMR通道都由于常见的故障原因导致同时故障这种极不可能的极端示例中，仍然可以使用来自辅助传感器通道的降级位置检测信息和电流传感器在动态状态下提供的反电动势信息进行交叉比对，以确保系统的基本功能继续正常运行。这种系统级别的诊断功能将确保不会发生严重的故障模式，并且保证系统实现ISO26262ASILD合规性。之后，可以安全关闭系统的电源，或者转入跛行回家模式，以返回经销商处进行维修。总结随着用于提高汽车安全性的ADAS推出，以及全自动和半自动驾驶车辆的出现，人们开始要求获得更可靠、更智能、性能更高的冗余电子执行器解决方案，且要求该方案符合ISO26262功能安全标准。ADI公司提供的电机轴位置和相电流检查产品不仅能满足提高性能，实现更顺畅、更高效的电机控制的要求，还提供了在EPS或制动系统等安全性至关重要的应用中实现高ASIL要求所需的冗余。ADI提供的ADA4571-2双AMR传感器专为需要冗余和独立检测通道的这类安全性至关重要的应用而设计。它是一款双通道AMR传感器，集成了信号调理放大器和ADC驱动器。该产品包括两个AMR(SensitecAA745)传感器和两个放大器信号调理ASIC。该传感器提供非常低的角度误差信号，通常在0.1度范围内，具备可忽略的迟滞、高带宽、低延迟和良好的线性度。这些特性能够帮助减少转矩波动和可听到的噪声，帮助实现顺畅、高效的BLDC电机控制。此外，AMR传感器在饱和>30mT条件下工作，没有磁场窗口上限，而且传感器在高磁场条件下运行，因此解决方案能够经受严苛环境下的杂散磁场。ADI提供的AD8410电流检测放大器能够在EPS和其他BLDC电机控制系统中的分流电阻上进行双向电流测量。这是一个高电压、高分辨率和高带宽的分流放大器，用于在严苛环境下提供所需的准确测量，在安全性至关重要的应用中提供诊断，帮助减少转矩波动和可听到的噪声，实现顺畅、高效的BLDC电机控制（例如EPS或制动），并改善整个驾驶体验。转载自电子技术应用。

在移动终端、汽车、物联网与工业等广泛的市场中，开发人员一直在积极寻求一种精密的测距技术，来实现精准的室内与室外定位。幸运的是，UWB在近期经过“改造”，成为精确、安全的实时定位技术，优于Wi-Fi、蓝牙和GPS等无线技术。超宽带技术能够实时处理环境信息，如位置、移动及其与UWB设备间的距离，这些信息已精确到几厘米，这为系统增添了空间感知能力，从而将推动一系列激动人心的新应用的开发。为了解UWB的潜力，请务必考虑UWB在测量飞行时间、到达角、尤其是其安全属性方面的独有特点。基于UWB的汽车应用——更加智能的智能钥匙在2019年下半年，汽车制造商纷纷推出计划，实施基于UWB的无钥匙汽车门禁，并将探索UWB支持的新用例，如车内乘客检测、自动代客泊车、自动泊车、停车场进入和免下车支付等。对于即将到来的UWB浪潮，其中一个备受期待的用例是通过智能手机实现无钥匙门禁（PKE）。通过PKE，您可以在不使用机械钥匙的情况下解锁和启动汽车。遥控钥匙装在您的口袋或钱包中，当进入解锁车门的适当范围内时，遥控钥匙会被“唤醒”。进入汽车后，系统会检测到遥控钥匙，以激活点火启动按钮。PKE遥控钥匙深受汽车制造商的欢迎，因为它们能够提供极大的便利性，并且备受客户期待。此外，如果使用遥控钥匙，转向柱将不再需要笨重的锁芯，这减轻了汽车重量，降低了发生碰撞时膝盖受伤的风险。消费者对这一技术也十分青睐，因为无需寻找或拨动机械钥匙来开锁、启动或锁车，生活变得更加方便了。遗憾的是，如今许多遥控钥匙也成了窃贼的目标，他们使用现成可用的廉价入侵设备来检测汽车的唤醒信号，然后将该信号重新定向至钥匙以便唤醒钥匙，使其强制发出不必要的开锁信号。这就是我们所熟知的中继攻击。中继攻击之所以成为可能，是因为现在有一些遥控钥匙利用信号强度——不是时间戳——来检测何时车主距离汽车两米内。攻击通常由两个人完成，一个人在钥匙附近，另一个人在汽车附近。当您走出汽车，比如前往购物商场、咖啡厅或餐厅，或者如果您在家，而您的车钥匙靠近玄关或窗户，第一个窃贼会尽量接近钥匙，发出您汽车所发送的同类型查询来检测钥匙。如果您的钥匙响应查询，表示其在范围内，第一个窃贼会捕捉响应信号，然后将该信号发送（或中继）给等候在汽车旁的第二个窃贼。然后，第二个窃贼使用捕捉到的响应信号欺骗汽车解锁并启动。图1：中继攻击复制信号并使用该信号开锁（来源：恩智浦）通过为PKE遥控钥匙和智能手机门禁添加UWB，ToF计算能够有效地防止中继攻击。窃贼检索的任何信号都标记有时间戳，指示信号是在范围以外的某个地方生成的。当信号到达汽车时，计算得出的行程时间会显示发出信号的点过于远，无法开门。拿着午后场电影票的影迷无法进入深夜秀场，因为电影票上显示的时间是错误的而且已过期，同样，盗版的UWB信号不会让窃贼进入汽车，因为信号显示的时间是错误的，从本质上来说已过期。UWB的起源与现状1960年代，人们首次开发出UWB，将其用于雷达应用。后来，该技术经过调整，用作正交频分复用（OFDM）技术，并在IEEE.15.3中标准化为速度高达480Mbps的超高数据速率传输技术。在这个容量方面，该技术与WiFi直接竞争，但WiFi很快使其数据传输功能相形见绌，使得UWB在传输用例中退居二线。基于脉冲无线电技术，UWB的下一个角色则成功得多。如IEEE802.15.4a中指定的，它使用2ns脉冲来测量飞行时间和到达角的值。不久后，其安全功能通过IEEE802.15.4z中指定的扩展得到增强（在PHY/RF级别），这使其成为独特的安全精密测距和感应技术。使用智能手机作为智能钥匙来进入和启动汽车的想法极具吸引力，因此，汽车和智能手机行业的领先企业纷纷积极参与，在802.15.4z标准中定义安全机制。UWB为何能够以如此高的精度处理这么重要的用例？让我们来探索一下该技术的背景和环境。什么使UWB成为与众不同的无线技术与大多数无线技术不同，超宽带（UWB）通过脉冲无线电工作。它在宽频带上使用一系列脉冲，因此有时也被称为IR-UWB或脉冲无线电UWB。相比之下：卫星、Wi-Fi和蓝牙在窄频带上使用调制正弦波来传输信息。UWB脉冲具有多个重要特点。首先，它们陡而窄，看起来像尖峰一样，即使是在嘈杂的通道环境中，也很容易识别。此外，与WiFi或BLE等其他技术相比，对于ToF测距，UWB脉冲更适合密集多径环境。由于主信号路径旁的对象会引起反射或中断，通过多个路径到达接收器的无线电信号在IR-UWB系统里很容易与主信号区分开来。但这件事在窄带系统里却非常耗时和困难。UWB在无线电频谱的其他部分工作，远离聚集在2.4GHz周围的繁忙ISM频段。用于定位和测距的UWB脉冲在6.5和8GHz之间的频率范围内工作，不会干扰频谱其他频段发生的无线传输。这意味着UWB能够与现在最流行的无线形式共存，包括卫星导航、Wi-Fi和蓝牙。在典型功率级工作时，距离最长可达10米左右。但如果使用较高功率脉冲，UWB的距离甚至可达200米。UWB通信还可以传输数据，其中UWB数据包的有效载荷部分以大约7Mbps的速率发送数据，并且可以继续加速，最高可达32Mbps。现在，UWB使用调制脉冲序列，持续时间为2ns，非常短。脉冲间距可以相同，也可以不同。脉冲重复频率（PRF）从每秒数十万脉冲到每秒数十亿脉冲不等。通常支持的PRF是62.4MHz和/或124.8MHz，分别称为PRF64和PRF128。UWB的调制技术包括脉冲位置调制和二进制相移键控。定义脉冲重复频率·脉冲发射器在开与关之间切换，以特定速率（PRT或PRF）提供峰值功率（Ppeak）·最大距离与发射器输出功率直接相关。系统发射的能量越多，目标检测距离将越大。飞行时间（ToF）计算在科学和军事应用中，确定两点（或两个设备）间水平距离的过程被称为测距。飞行时间（ToF）是测距的一种形式，使用信号行程时间来计算距离。图2提供了ToF计算在配备UWB的两台设备中如何工作的基本描述。图2：UWB的飞行时间计算，其中设备1是控制器，设备2是受控器（来源：恩智浦）为了计算飞行时间（ToF），我们测量信号从到达点传输到B点所花费的时间。我们选取消息往返时间的往返读数，这包括设备2中的处理时间。然后减去处理时间，再除以2，便可得出ToF。为了确定在传输过程中覆盖了多少地面，将ToF乘以光速即可。由于UWB的高带宽（500MHz），脉冲宽度为纳秒级，这提高了精度。与使用窄带收发器的WiFi和BLE不同，ToF和测距的精度限于约+/-1m至+/-5m，而UWB可精确到+/-10cm以内。由于UWB信号明显不同且易于读取，即便在多通道环境中也是如此，因此当脉冲离开和到达时，信号更容易识别，且高度确定。UWB能够以超高的传输速率准确跟踪脉冲——在短突发时间内发送大量脉冲——因此即使距离非常短，也可以进行细粒度ToF计算。调制正弦波在使用Wi-Fi或蓝牙确定位置时会出现，其多通道分量只能以复杂的方式分离。这也就是Wi-Fi和蓝牙为何努力提供精度低于1米的准确测量值的部分原因。图3对UWBToF计算与Wi-Fi和蓝牙的ToF计算进行比较。图3：通过Wi-Fi和BLE与通过UWB进行的ToF测距（来源：恩智浦）可选到达角（AoA）计算请务必注意，ToF计算确定的是径向距离，而不是方向。也就是说，ToF计算告诉设备1其与设备2之间的距离，但不告诉设备2的方向——前、后、左、右、东、南、西还是北。所以ToF图是一个圆圈：如果ToF计算表明设备2与设备1之间的距离为15cm，则以设备1为圆心，用卷尺在每个方向测量15cm，以此方式形成一个圆圈，设备2可以在该圆圈中的任意位置。若要通过第二次测量的方式，使用两个距离圆圈的交集来确定位置，则需要额外的设备。因此，要完善UWB技术的讨论，我们应该考虑另一个方面，也就是当前非汽车应用的一个重要因素：到达角（AoA）。到达角可帮助确定设备2在该圆圈中的哪个位置。为了计算AoA，设备1需要配备一组小心放置的专用天线，这组天线仅用于AoA测量。并非所有UWB解决方案都包含额外天线，但包含额外天线的UWB能够精确到几厘米以内（图4）。图4：ToF测距与AoA生成高准确度（来源：恩智浦）AoA计算是单独进行的，与ToF计算不同，但二者具有相似性：它们都以脉冲定时开始。在AoA阵列中的每个天线，接收到的每个信号的到达时间与相位存在微小但可辨别的差异。记录每个信号的到达时间与相位，然后用于类似三角测量的几何计算中，从而确定信号来自哪里。图5中左图以设备1上的两个AoA天线Rx1和Rx2为例。与Rx2相比，从设备2发出的信号需要更长时间才能到达Rx1，这表示Rx1、Rx2和信号原点组成的三角形向右倾斜，指示信号来自设备1的东北方向。与Rx2相比，从设备2传输到设备1的信号需要更长时间才能到达Rx1。图5中右图显示的AoA计算使用到达时间和天线间距来确定每个传入信号的角度，并绘制由Rx1、Rx2和设备2组成的三角形。在本例中，该三角形中Rx1的边较长，并指向右边，这表示设备2在设备1的右边。图5（左）：设备1上两个AoA天线Rx1和Rx2的示例（来源：恩智浦）图5（右）：AoA计算使用到达时间和天线间距来确定每个传入信号的角度（来源：恩智浦）UWB如何管理安全性UWB中增添的其中一个重要特性是物理层（PHY）中用于收发数据包的额外部分，这作为即将推出的802.15.4z规范的一部分进行定义。该新特性以恩智浦开发和推荐的一项技术为基础，称为扰频时间戳序列（STS）。新特性增添了加密、随机数生成和其他技术，使得外部攻击者更难访问或操控UWB通信。保护ToF计算飞行时间计算很容易受到距离操控的影响。如果您可以干扰时间戳或计算的其他方面，就可以使您看起来比实际更近。在特定应用中，如安全访问，这会欺骗系统认为授权用户在旁边（但实际上并没有）并触发开锁（其实不应开锁），这是个严重的问题。针对测距的原始UWB标准802.15.4a已发布十多年，对安全性的重视已经跟不上现在的发展。在测试4a标准时，研究人员发现，外部攻击者能够以超过99%的概率将测量的距离减少多达140米。对这一特定漏洞的担忧促使人们开始修订4z标准。具体想法是，通过为PHY数据包添加加密密钥和数字随机性，阻止ToF相关数据可访问或可预测。这有助于抵御使用原始UWBPHY的确定性和可预测性质来操控距离读数的各种外部攻击，包括Cicada工具、Preamble注入和早检测/晚连接（EDLC）攻击。更新后的方法能够提供尽可能最好的保护，避免遭到以操控距离测量值为目标的暴力攻击。转载自电子技术应用。

智能车又称为无人驾驶汽车，属于轮式移动机器人的一种，是一个集环境感知、路径规划、自动驾驶等多功能于一体的综合系统。智能汽车技术将许多领域联系在一起，如计算机科学、人工智能、图像处理、模式识别和控制理论等。智能汽车与一般所说的自动驾驶有所不同，它更多指的是利用GPS和智能公路技术实现的汽车自动驾驶。这种汽车不需要人去驾驶，因为它装有相当于人的“眼睛”、“大脑”和“脚”的电视摄像机、电子计算机和自动操纵系统之类的装置，这些置都装有非常复杂的电脑程序，所以这种汽车能和人一样会“思考”、“判断”、“行走”，可以自动启动、加速、刹车，可以自动绕过地面障碍物在复杂多变的情况下，能随机应变，自动选择方案，指挥汽车正常、顺利地行驶。电路系统是智能汽车硬件系统的，对于本硬件电路系统而言，稳定性是需要优先保证的性能指标，毕竟跑完全程才是取得成绩的前提。在此基础上，还应当综合考虑智能汽车的动力性、重心及电路板的紧凑性等其他指标。电机驱动模块电机驱动模块为智能汽车的行驶提供动力，它的性能直接影响到后轮电机的控制性能，包括加速、减速与制动等性能。本文采用MOSFET驱动芯片加全桥驱动方案，只需合理的选择MOSFET驱动芯片和功率MOSFET以保证性能即可。电路图如图6所示。舵机驱动模块舵机负责智能汽车的转向，舵机模块能否稳定工作直接影响到智能汽车在赛道上高速行驶时的稳定性以及转向时的灵敏度和度。舵机工作原理为：舵盘角位由单片机发出的PWM控制信号的脉宽决定，舵机内部电路通过反馈控制调节舵盘角位。由于自身即为角度闭环控制，而且性能较好，故系统中就不必考虑外加舵机闭环。舵机驱动模块电路如图7所示。舵机驱动模块同样属于功率部分，用6N137光耦进行信号隔离。智能车辆是一个涉及多领域的复杂的综合系统，要达到实用的目的，还要进一步深入下研究去，还有许多工作要做。在硬件上还需要解决因摄像头自身的差异或其因外部因素丢失数据导致影响智能车正常运行的问题，增强抗干扰能力；在软件上，还需要进一步优化算法，控制系统是智能汽车的内容，针对智能汽车的功能需求，对智能汽车控制系统关键模块进行了研究，设计的各模块被应用于“飞思卡尔”智能汽车中，文中各图对智能汽车的研究具有启发作用。来源：维库电子市场网

为汽车电子系统供电时，不但需要满足高可靠性要求，还需要应对相对不太稳定的电池电压，具有一定挑战性。与车辆电池连接的电子和机械系统具有差异性，可能导致标称12V电源出现大幅电压偏移。事实上，在一定时间段内，12V电源的变化范围为–14V至+35V，且可能出现+150V至–220V的电压峰值。其中有些浪涌和瞬变在日常使用中出现，其他则是因为故障或人为错误导致。无论起因为何，它们对汽车电子系统造成的损害难以诊断，修复成本也很高昂。通过总结上个世纪的经验，汽车制造商对会干扰运行、造成损坏的电子状况和瞬变进行了分类。国际标准化组织(ISO)对这些行业知识进行编译，制定出适用于道路车辆的ISO16750-2和ISO7367-2规范。汽车电子控制单元(ECU)使用的电源至少应该能够承受这些状况，且不造成损坏。至于关键系统，则必须保持其功能性和容差。这需要电源能够通过瞬变调节输出电压，以保持ECU运行。理想情况下，完整的电源解决方案无需使用保险丝，可以最大限度降低功耗，且采用低静态电流，在不耗尽电池电量的情况下，支持系统始终保持开启。ISO16750-2汽车电子系统面临的状况ADI公司发布了多份刊物，详细介绍ISO7367-2和ISO16750-2规范，以及如何使用LTspice®模拟这些规范。1,2,3,4在最近的迭代中，ISO7367-2电磁兼容规范主要介绍来自相对较高的阻抗源（2Ω至50Ω）的大幅度(>100V)、短时持续（150ns至2ms）瞬变。这些电压峰值通常可以使用无源组件消除。图1显示定义的ISO7367-2脉冲1，以及增加的330μF旁路电容。电容将尖峰幅度从–150V降低至–16V，完全在反向电池保护电路支持的范围内。ISO7367-2脉冲2a、3a和3b的能耗远低于脉冲1，所需的抑制电容也更少。图1.ISO7367-2：带和不带330μF旁路电容的脉冲1。ISO16750-2主要介绍来自低阻抗源的长脉冲。这些瞬变无法轻松过滤，通常需要使用基于稳压器的主动式解决方案。一些更具挑战性的测试包括：负载突降（测试4.6.4）、电池反接（测试4.7）、叠加交变电压测试（测试4.4），以及发动机启动工况（测试4.6.3）。图2显示了这些测试脉冲的视图。ISO16750-2中所示条件的差异性，加上ECU对电压和电流的要求，通常需要合并使用这些方案，以满足所有要求。负载突降负载突降（ISO16750-2：测试4.6.4）属于严重的瞬态过压，模拟电池断开，但交流发电机提供大量电流的情况。负载突降期间的峰值电压被分为受抑制电压或未受抑制电压，由3相交流发电机的输出是否使用雪崩二极管来决定。受抑制的负载突降脉冲限制在35V，不受抑制的脉冲峰值范围则为79V至101V。无论是哪种情况，因为交流发电器定子绕组中存储了大量电磁能量，所以可能需要400ms进行恢复。虽然大部分汽车制造商使用雪崩二极管，但随着人们对可靠性的要求不断增高，使得一些制造商要求ECU的峰值负载突降电压必须接近未受抑制情况下的电压。解决负载突降问题的解决方案之一就是添加瞬变电压抑制器(TVS)二极管，从局部箝位ECU电源。更紧凑、容差更严格的方法则是使用主动浪涌抑制器，例如LTC4364，该抑制器以线性方式控制串接的N通道MOSFET，将最大输出电压箝位至用户配置的水平（例如，27V）。浪涌抑制器可以帮助断开输出，支持可配置限流值和欠压锁定，且可使用背靠背NFET提供通常需要的反向电池保护。对于线性稳压功率器件，例如浪涌抑制器，存在的隐患在于，在负载突降期间限制输出电压，或者在短路输出期间限制电流时，N通道MOSFET可能功耗较大。功率MOSFET的安全工作区域(SOA)限制最终会限制浪涌抑制器能够提供的最大电流。它还给出了在N通道MOSFET必须关闭，以避免造成损坏之前，必须保持稳压的时长限制（通常使用可配置定时器引脚设置）。这些SOA导致的限制随着工作电压升高变得更加严重，增加了浪涌抑制器在24V和48V系统中使用的难度。更具扩展性的方法使用降压稳压器，该稳压器可在42V输入下运行，例如LT8640S。开关稳压器与线性稳压器不同，并无MOSFETSOA限制，但显然它更加复杂。降压稳压器的效率支持实施大电流操作，其顶部开关则允许输出断开，并支持电流限制。至于降压稳压器静态电流问题，已由最新一代器件解决，这些器件仅消耗几微安电流，在无负载条件下也保持稳压。通过使用SilentSwitcher®技术和展频技术，开关噪声问题也得到大幅改善。此外，有些降压稳压器能按100%占空比运行，保证顶部开关持续开启，通过电感将输入电压传输到输出。在过压或过流条件下，会触发开关操作，以分别限制输出电压或电流。这些降压稳压器（例如LTC7862）作为开关浪涌抑制器使用，实现低噪声、低损耗操作，同时保持开关模式电源的可靠性。图2.一些更严格的ISO16750-2测试的概述。反向电压当电池终端或跳线因为操作员故障反向连接时，会发生反向电压条件（也称为反向电池条件）。相关的ISO16750-2脉冲（测试4.7）反复对DUT施加–14V电压，每次60秒。关于此测试，有些制造商增加了自己的动态版本，在突然施加反向偏置(–4V)之前，先起始地为此器件供电（例如，VIN=10.8V）。快速研究数据手册后发现，很少有IC设计可以接受反向偏置，其中IC的绝对最小引脚电压一般限制在–0.3V。低于地的电压如果超过一个二极管的电压，会导致额外电流流过内部结，例如ESD保护器件和功率MOSFET的体二极管。在反向电池条件下，极化旁路电容（例如铝电解电容）也可能受到损坏。肖特基二极管可以防止反向电流，但在正常运行期间，正向电流更高时，这种方法会导致更大功耗。图3所示为基于串接P通道MOSFET的简单保护方案，这种方案可以降低功耗损失，但在低输入电压下（例如，发动机启动），因为器件阈值电压的原因，这种方案可能无法顺畅运行。更加有效的方法是使用理想的二极管控制器（例如LTC4376），以驱动串行N通道MOSFET，该MOSFET在负电压时切断输入电压。正常运行期间，理想二极管控制器调节N通道MOSFET的源漏电压降低到30mV或更低，将正向压降和功耗降低超过一个数量级（相比肖特基二极管）。图3.解决困难的ISO16750-2测试的不同方法。叠加交变电压叠加交变电压测试（ISO16750-2：测试4.4）模拟汽车的交流发电器的交流输出的影响。正如名字所示，正弦信号在电池轨道上叠加，峰峰值幅度为1V、2V或4V，具体由严重程度分类决定。对于所有严重性等级，最大输入电压为16V。正弦频率以对数方式排列，范围为50Hz至25kHz，然后在120秒内回到50Hz，总共重复5次。本测试会导致在任何的互连滤波器网络内产生大幅度谐振低于25kHz的电流和电压摆幅，。它也会使开关稳压器出现问题，其环路带宽限制使其难以通过高频率输入信号进行调节。解决方案就像是中间整流元件，例如功率肖特基二极管，但对于反向电压保护，这并不是一种解决问题的好方法。在这种情况下，理想的二极管控制器无法像在反向电压保护应用中一样发挥作用，因为它无法足够快速地开关N通道MOSFET，以和输入保持同步。栅极上拉强度是其中一个限制因素，一般因为内部电荷泵限制在20μA左右。当理想的二极管控制器能够快速关闭MOSFET时，开启速度会非常慢，不适合对极低频率以外的情况实施整流。更合适的方法是使用LT8672主动整流器控制器，该控制器可以快速开关N通道MOSFET，以按高达100kHz的频率整流输入电压。主动整流器控制器是带有两个重要附加器件的理想二极管控制器：一个由输入电压增压的大型电荷存储器，一个快速开关N通道MOSFET的强劲栅极驱动器。与使用肖特基二极管相比，这种方法可以降低功率损失达90%以上。LT8672也和理想的二极管控制器一样，保护下游电路不受电池反接影响。启动工况发动机启动工况（ISO16750-2：测试4.6.3）属于极端欠压瞬变，有时候指代冷启动脉冲，这是因为在更低温度下，会发生最糟糕的电池压降。特别是，当启动器启动时，12V电池电压可能立刻降低到8V、6V、4.5V或3V，具体由严重程度分类决定（分别为I、IV、II和III级）。在有些系统中，低压差(LDO)线性稳压器或开关降压稳压器足以支持电源电轨应对这些瞬变，只要ECU电压低于最低的输入电压。例如，如果最高的ECU输出电压为5V，且其必须达到严重程度等级IV（最低输入电压6V），那么使用压差低于1V的稳压器即可。发动机启动工况电压最低的分区只能持续15ms至20ms，所以大型旁路电容之后的整流器件（肖特基二极管、理想的二极管控制器、主动整流器控制器）可能能够经受这部分脉冲，如果电压净空短暂地下降至低于稳压器压降差。但是，如果ECU必须支持高于最低输入电压的电压，则需要使用升压稳压器。升压稳压器可以在高电流电平上，有效保持来自低于3V的输入的12V输出电压。但是，升压稳压器还存在一个问题：从输入到输出的二极管路径无法断开，所以自然地电流在启动时或者短路时不受限。为了防止电流失控，专用的升压稳压器（例如LTC3897控制器）集成浪涌抑制器前端来支持输出断开和限流，以及在使用背靠背N通道MOSFET时提供反向电压保护。这个解决方案可以利用单个集成电路解决负载突降、发动机启动和电池反接，但是可用电流受浪涌抑制器MOSFET的SOA限制。4开关降压-升压稳压器通过共用的电感来联合同步降压稳压器和同步升压稳压器，以消除此限制。这种方法可以满足负载突降和发动机启动工况测试的要求，且电流电平或脉冲持续时间不会受到MOSFETSOA限制，同时还保有断开输出和限流的能力。降压-升压稳压器的开关操作由输入和输出电压之间的关系决定。如果输入远高于输出，升压顶部开关持续开启，降压功率级则降低输入。同样，如果输入远低于输出，降压顶部开关持续开启，升压功率级则增高输出。如果输入和输出大致相等（在10%至25%之间），那么降压和升压功率级会以交错方式同时开启。如此，可以通过仅对高于、约等于或低于输出的输入电压实施稳压所需的MOSFET限制开关，分别最大化各个开关区域（降压、降压-升压、升压）的效率。ISO16750-2解决方案汇总图3汇总介绍了应对负载突降、反向输入电压、叠加交变电压和发动机启动工况测试的各种解决方案，以及各种方案的优缺点。可以得出几个关键结论：►漏极面向输入的串接N通道MOSFET极其有用，因为它可用于限流和断开输出，无论是它被用作开关（例如，在降压功率级中）或线性控制器件（例如，在浪涌抑制器中）。►涉及反向输入保护和叠加交变电压时，使用N通道MOSFET作为整流组件（面向输入的源极）可以大幅降低功率损失和压降（与使用肖特基二极管相比）。►相比线性稳压器，使用开关模式电源更合适，因为它可以消除功率器件的SOA导致的可靠性问题和输出电流限制。它可以无限调节输入电压极限值，而线性稳压器和无源解决方案本身存在时间限制，这种限制会令设计更加复杂。►升压稳压器可能需要使用，也可能不需要使用，具体由启动工况的分类和ECU（必须提供的最高电压是多少）的详情决定。如果需要升压稳压，那么4开关降压-升压稳压器会将上述需要的特质融合到单个器件中。它可以在高电流电平下，有效调节严重欠压和过压瞬变，以延长持续时间。从应用的角度来看，这使其成为最可靠和简单的方法，但其设计复杂性也会增加。然而，典型的4开关降压-升压稳压器存在一些缺点。其一，不能自然提供反向电池保护，必须使用额外电路来解决这个问题。4开关降压-升压稳压器存在的主要问题在于：它的很大部分运行寿命都消耗在效率更低、噪声更高的降压-升压开关区域。当输入电压非常接近输出电压(VIN~VOUT)时，所有4个N通道MOSFET都会主动开启，以保持稳压。随着开关损耗增大，以及使用最大的栅极驱动电流，效率降低。当降压和升压功率级热回路都启用，稳压器输入和输出电流出现断续，这个区域内的辐射和导电EMI性能会受到影响。4开关降压-升压稳压器可以调节偶然出现的大幅度欠压和瞬态过压，但需要使用高静态电流、降低效率，并且在更常见、常规的转换区域产生更高噪声。带通工作模式提供高效率和EMI性能降压-升压区域LT8210是4开关降压-升压DC/DC控制器，可以按照惯例使用固定输出电压运行，且支持新Pass-Thru™工作模式（图4），可以通过可配置的输入电压窗口消除开关损失和EMI。该控制器在2.8V至100V范围内运行，可以调节发动机启动期间最严重的电池压降，也可以调节未受抑制的负载突降的峰值幅度。它本身提供–40V反向电池保护，通过增加单个N通道MOSFET实现（图5中的DG）。图4.支持带通模式的降压-升压控制器解决了汽车标准测试带来的许多问题。在带通模式下，当输入电压在窗口之外时，输出电压被调节至电压窗口的边缘。窗口顶部和底部通过FB2和FB1电阻分压器配置。当输入电压在此窗口之内时，顶部开关（A和D）持续开启，直接将输入电压传输至输出。在不开关状态下，LT8210的总静态电流降低至数十微安。不开关意味着没有EMI和开关损失，所以效率高达99.9%以上。对于两方面都想实现最佳效果的人来说，可以使用LT8210，它可以通过切换MODE1和MODE2引脚，在不同的工作模式之间切换。换句话说，LT8210在某些情况下可以作为具有固定输出电压（CCM、DCM，或BurstMode™）的传统的降压-升压稳压器运行，然后，在应用条件变化时，转而采用带通模式。对于常开系统和启停应用而言，这个特性非常有用。图5.这个3V至100V输入降压-升压控制器以8V至17V带通输出运行。带通性能图5所示的带通解决方案将窗口中8V和17V的输入传输至输出。当输入电压高于带通窗口时，LT8210将该电压降低至经过调节的17V输出。如果输入降低至低于8V，LT8210将输出电压升高至8V。如果电流超过电感限流或设置的平均限流（通过IMON引脚），作为保护特性在带通窗口中触发开关操作以控制电流，。图6、图7和图8分别显示LT8210电路对负载突降、反向电压和启动工况测试做出的反应。图9和图10显示在带通窗口下，实现的效率改善和可以实现的低电流操作（低电流时的效率令人惊讶）。图11显示带通模式和CCM操作之间的动态转换。关于此电路的LTspice模拟，以及最严格的ISO16750-2测试脉冲的加速版本，请参考：analog.com/media/en/simulation-models/LTspice-demo-circuits/LT8210_AutomotivePassThru.asc。图6.对未受抑制的负载突降的带通响应。图7.LT8210对电池反接的响应。图8.对发动机冷启动的带通响应。图9.CCM和带通操作的效率。图10.在带通模式(VIN=12V)下，无负载输入电流。图11.带通和CCM操作之间的动态转换。结论为汽车电子系统设计电源时，LT82104开关降压-升压DC/DC控制器通过其2.8V至100V输入工作范围、内置的反向电池保护和其新带通工作模式，提供出色的解决方案。带通模式可以改善降压-升压操作，实现零开关噪声、零开关损失，以及超低的静态电流，同时将输出调节至用户配置的窗口水平，而不是固定电压。输出电压的最小和最大值与例如负载突降和冷启动期间的大幅度瞬变相绑定，没有MOSFETSOA或者由线性状况导致的电流或时间限制。新型LT8210控制方案支持在不同的开关区域（升压、降压-升压、降压和不开关）之间实现干净快速的瞬变，因此能够调节输入中的大信号和高频率交流电压。LT8210可以在带通操作模式和传统的固定输出电压、降压-升压操作模式（CCM、DCM或Burst模式）之间切换并保持运行，固定输出可以设置为带通窗口中的任何电压（例如，在8V至16V窗口中，VOUT=12V）。这种灵活性使得用户能够在带通和常规的降压-升压操作之间切换，利用带通模式的低噪声、低IQ和高效率操作，在CCM、DCM或Burst模式下实现更精确的稳压和更出色的瞬态响应。转载自电子技术应用。

景点语音导览主要有以下几种方式：一种是通过定位系统(GPS)的用户终端接收工作卫星的导航信息，从而解算出车辆的经纬度信息，进而计算出实时坐标，将其与景点坐标相比较，当车辆驶入景点一定距离范围内时，不用人工干预，系统自动播报景点语音信息;另一种是对车轮轴的转角脉冲进行计数，将计数值和预置值对比，即可确定播放时刻，达到准确播放景点语音信息的目的;第三种方案是利用无线射频识别技术，在每一个景点范围内设置一个具有ID的射频发射器，采用间歇工作方式发射信号，当旅游列车即将到达景点时，车载系统接收到射频发射器信号并解码出景点的ID号，由系统控制自动播放对应编号的景点语音信息。由于景点自然环境的复杂性，种方式难以满足系统要求;第二种方式简单可靠，但旅游轨道车辆运行方向存在不确定性，其相对位置往返变化，系统的自动化程度较低且复杂度较高。本文采用第三种方案实现景点语音自动导览系统。本文首先介绍了系统总体结构，然后，给出了系统各主要功能模块的具体设计，并重点研究了基于ARM3核的STM32F103RBT6芯片与语音芯片ISD4004之间的SPI通信控制和实现技术，给出了系统设计实现结果。，给出了有一定工程应用参考价值的结论。1系统总体设计本系统结构原理设计如图1所示。本设计利用旅游列车轨道固定的特点，在轨道沿线景点预先安装固定ID的RFID,综合考虑到作用距离、数据通信方式、可靠性、使用寿命和维护成本，选用产品433MHz有源标签GAOC124061。其存储ID字长32b。由于在野外自然环境中，出现碰撞的可能性极低，所以，RFID阅读器只需要正确可靠地获得RFID的ID值，与固定景点所对应，用以触发中断，开始播放该景点的语音信息。图1中，MCU采用STM32F103RBT6芯片,该芯片是基于ARMCortex-M3内核高性能、低成本、低功耗的嵌入式应用MCU。本设计选择这款的原因是看重其性价比：128KBFLASH、20KBSRAM、2个SPI、3个串口、1个USB、1个CAN、2个12位的ADC、RTC、51个可用I/O脚等一系列性能特征，能完全满足本系统性能要求。总结下来，STM32具有价格低、功能强、使用简单、开发方便等几个很有利的优势。ISD4004为语音录放存储芯片,根据外部控制和外围电路辅助，可随机对其进行语音录入和语音播放。系统MCU通过RFID阅读器获得旅游列车沿途RFID的固定ID,根据ID号所对应的预设语音数据存储位置的起始地址信息，通过对ISD4004内置的SPI端口进行控制，实现景点语音选段自动播放。2主要模块电路设计2.1ISD4004控制电路设计ISD4004系列语音芯片工作电压为+3V,单片录放时间8~16min,音质好。芯片采用CMOS技术，内含时钟、抗混叠滤波器、平滑滤波器、音频放大器、自动静噪及高密度多电平非易失性存储器阵列。芯片设计是基于所有操作必须由微控制器控制，操作命令可通过串行通信接口(SPI)送入。芯片采用多电平直接模拟量存储技术，每个采样值直接存储在片内非易失性存储器中，因此能够非常真实、自然地再现语音、音乐、音调和效果声，避免了一般固体录音电路因量化和压缩造成的量化噪声和金属声。芯片ISD4004内部结构和主要引脚功能如图2所示。ISD4004内部器件控制单元设置非常便于其与STM32序列芯片的SPI进行通信设置。增设STM32多个I/O口来作为对应语音芯片的片选端，即可实现多片ISD4004扩展。STM32与多片ISD4004的接口电路如图3所示。STM32和ISD4004通过SPI模块进行通信，两者MOSI、MISO脚对应相互连接，实现STM32和ISD4004之间数据串行传输(MSB位在前)。通信总是由主设备STM32发起。STM32通过MOSI脚把数据发送给ISD4004,ISD4004通过MISO引脚回传数据给STM32。全双工通信的数据输出和数据输入是用同一个时钟信号同步的;时钟信号由主设备STM32通过SCK脚提供。扩展为多片语音芯片后，语音信息的存储空间大大增加，便于扩充景点的语音信息量。2.2语音录放控制电路设计语音录放控制电路如图4所示。通过MCU的I/O控制端来控制串联调整管Q3或开关管Q1,实现系统放音或者录音。I/O端输出高电平时实现录音，输出低电平时实现放音。2.3RFID读卡器接口电路RFID读卡器模块使用了Philips的高集成ISO14443A读卡芯片MFRC500。RFID读卡器是一个相对独立的功能模块，其输出可通过中断状态信息和串口与外部连接。因此，系统利用STM32F103RBT6的SPI2接口实现与RFID读卡器接口之间的数据通信，从而自动获得景点位置信息，以控制选择对应景点导览语音的播放。读卡器中断状态直接与STM32F103的PD口I/O引脚连接;SPI2接口电路形式同图3类似。3主要功能软件设计3.1软件初始化3.1.1外设时钟的使能本设计中涉及的外设时钟可以通过APB2外设时钟使能寄存器来使能。当外设时钟没有启用时，软件无法读出外设寄存器的值，返回的数值始终为0.设计中用到的PA口、PB口、PD口的时钟分别通过APB2ENR寄存器的第2、3、5位来设置，SPI1的时钟通过APB2ENR的第12位来设置。3.1.2I/O口的初始化本设计涉及的I/O口包括：用于控制片选扩展的PA.3、PB.0口，需设置成开端输出模式;用于实现按键控制的PA.15(录音键)、PA.0(强制停止键)等需设置为上拉输入模式;用于实现SPI通信的PA.5、PA.6、PA.7口，它们分别对应SPI1的SCK、MISO、MOSI口，应由软件设置这三个口为复用I/O口即第二功能;用于检测放音结束时语音芯片INT端低电平输出的PA.8和PD.2设置为上拉输入模式。3.1.3外部中断的初始化外部中断初始化中主要完成的工作是设置I/O口与中断线的对应关系、开启与该I/O口对应的线上中断/事件以及设置中断的触发条件、配置中断分组并使能中断。本设计中，将强制停止键连接到的PA.0口对应的中断触发条件设置为上升沿触发，对应的中断优先级;其余按键连接的I/O口对应的中断触发条件都设置为下降沿触发。把所有的中断都分配到第二组，把所有按键的次优先级设置成一样，而抢占优先级不同。其中，几个放音键连接的I/O口对应的中断共用一个中断服务程序，也就是多个中断线上的中断共用一个中断服务函数，在该中断服务程序里先对进入中断的信号进行区分(通过中断输入I/O口上的电平判断)，再分别处理。3.1.4SPI模块的初始化本设计中，通过对CR1寄存器的设置，将SPI1模块设置成全双工模式、软件NSS管理、主机模式、8bMSB数据格式，并且把SPI1的波特率设置成了(281.25kHz,为系统时钟的256分频)，其中重要的是SPI模块输出串行同步时钟极性和相位的配置，SPI主模块和与之通信的外设备时钟相位和极性应该一致。，发送0xff启动传输。根据ISD4004不同相位下的SPI总线传输时序和SPI操作时序关系,要想实现STM32和ISD4004之间的SPI通信，须将其控制位CPHA和CPOL都设置为1。3.2SPI控制功能软件实现3.2.1SPI1读写字节函数在读数据时，接收到的数据被存放在一个内部的接收缓冲器中;在写数据时，在被发送之前，数据将首先被存放在一个内部的发送缓冲器中。对SPI_DR寄存器的读操作，将返回接收缓冲器的内容;写入SPI_DR寄存器的数据将被写入发送缓冲器中。SPI_SR是16位状态寄存器，它的位为RXNE,该位为0则接收缓冲为空，为1则接收缓冲非空;SPI_SR的次低位为TXE,该位为0说明发送缓冲非空，为1则发送缓冲为空。不断地查询发送/接收缓冲区是否为空，进而实现数据的有序发送和接收。3.2.2发送指令函数首先，语音芯片ISD4004有如下操作规则:(1)串行外设接口，SPI协议设定微控制器的SPI移位寄存器在SCLK下降沿动作，在时钟上升沿锁存MOSI引脚数据，在下降沿将数据送至MISO引脚。(2)上电顺序，器件延时TPUD(8kHz采样时，约为25ms)后才能开始操作。因此，用户发完上电指令后，必须等待TPUD,才能发出下一条操作指令。例如，从00处放音，应遵循如下时序：①发POWERUP命令;②等待TPUD(上电延时);③发地址值为00的SETPLAY命令;④发PLAY命令。器件会从00地址开始放音，当出现EOM时，立即中断，停止放音。如果从00处录音，则按以下时序：①发POWERUP指令;②等待TPUD(上电延时);③发POWERUP命令;

未来的氛围灯发展将变得越来越智能化和人性化，高品质的汽车氛围灯已经成为了汽车内饰领域中不可忽视的设计元素。本文介绍了Lumissi给我们带来的一系列RGB氛围灯驱动芯片解决方案。事物的发展规律都是从简单到复杂，单一到多样化，氛围灯也是这样。从普遍应用的单色不可控氛围灯，进而发展成现在的多色可控氛围灯；从简单的不可控静态光线到色彩静止/呼吸、音乐/速度律动等可通过控制面板进行调光、变色、动静切换、律动节奏频率变换等功能选择。目前市面上大部分LINRGB驱动芯片只能驱动单颗RGBLED。如果某些位置氛围灯需要驱动多颗RGB灯，则需要使用多颗LINRGBLED驱动芯片，整个系统成本将会大大增加。针对此类应用，LumissilMicrosystems(ISSI模拟混合信号子品牌)近期发布了多款符合严苛AEC-Q100汽车等级标准的车内氛围灯效驱动芯片。lIS32FL3265A/B：输出可耐40V高压18路恒流驱动芯片lIS32FL3237/3240/3238/3236A/3209：5V电压下的36/30/18路恒流驱动芯片这一系列芯片可实现对每路LED亮度和颜色进行完美精细控制，特别适用于某局部区域多颗氛围灯的应用，例如驱动仪表盘指示灯，汽车空调面板氛围灯和各种驾驶舱和车门氛围灯，贯穿式流水迎宾灯/尾灯等各种应用。如下图Lumissil驱动多路RGB氛围灯系统所示，系统采用汽车级高压3ABuck恒压驱动芯片IS32PM3420提供5V电源电压，采用汽车级MCUIS32CS89xx控制各种灯效LED驱动芯片来驱动多颗RGBLED(多达12或6颗RGB)，从而使整体系统成本将大大降低，而且也只占用一个LIN地址。IS32FL3265A/B18路高压恒流LED驱动芯片l输出耐压可达40V，单路最大输出电流可达60mAl通讯接口：I2C(A)或SPI(B),l支持每路8bitPWM（200Hz或25kHz）调光，全局5bit电流和单路8bit直流电流白平衡调节功能，l芯片集成了先进的输出相位控制(OutputPhasedelay)和时钟扩频(SpreadSpectrum)功能，大大减少了电源纹波/电容高频音噪音以及降低EMI干扰。l芯片支持在线实时LED开路故障检测报错功能，过温降电流以及过热关断保护等保护功能。IS32FL3237/3240/38----36/30/18路5V恒流LED灯效驱动驱动芯片l每路输出最大电流可达38mA/76mAl通讯接口：I2Cl支持每路多达16bitPWM调光和8bit全局电流和8bit单路直流电流白平衡调节功能，可非常完美精准地混合出任意RGB颜色以及进行细腻白平衡调节。lPWM输出的频率可调，最高可达62KHz,可以消除掉电容高频声。nl芯片集成了先进的输出相位控制(OutputPhasedelay)和时钟扩频(SpreadSpectrum)功能，大大减少了电源纹波/电容高频音噪音以及降低EMI干扰。l芯片支持在线实时LED开路故障检测报错功能，过温降电流以及过热关断保护等保护功能。以上多款多路LED驱动芯片均可工作于-40°Cto+125°C温度下，并已经通过严苛的汽车等级AEC-Q100标准测试，产品均已量产。汽车未来将会成为家以外的第二个亲密私人空间，汽车内饰照明已成为不可忽视的设计元素，氛围灯正处于市场导入及成长阶段，如何将氛围灯设计的更好，完美的实现人车互动，我们共同探讨，拭目以待！转载自电子技术应用。

在现代汽车嵌入式系统中，高度安全的数据存储是必不可少的，尤其是在面对日益高明的网络攻击时。本文将介绍设计师正确使用闪存的步骤。对电子嵌入式系统的安全和安全保障需求从未有今天这样强烈。随着汽车的自动化程度不断提高，我们需要提高其安全保障水平，防止它们被黑客攻破。对于采用大量机器人与物联网（IoT）设备，需要处理敏感数据的工厂来说，同样如此。对所有此类嵌入式系统来说，非易失性闪存存储器必不可少。闪存可用作代码存储、文件系统存储或直接运行代码的微控制器单元（MCU）存储器。如果要实现系统安全性，必须首先确保系统使用的闪存存储器是安全的。本文探讨闪存存储器的安全需求，帮助开发人员为汽车、工业和通信应用构建安全有保障的嵌入式系统。闪存存储器的使用方式如果我们仔细观察现代汽车的电子系统，我们会发现闪存在整车上都得到广泛使用。随着系统的复杂性增加，我们需要更大容量的代码存储和数据存储。车内的所有子系统，包括高级驾驶辅助系统（ADAS）、仪表系统（即将与信息娱乐合并）、传动和车身系统，都需要嵌入式系统才能实时运行。所有这些嵌入式系统都需要某种类型的闪存存储器，用作代码存储和数据存储。例如，图1所示的是一个使用多个NOR闪存器件的ADAS子系统。图1.该ADAS子系统使用多个NOR闪存在当今的ADAS应用中，复杂的算法和人工智能流程依赖在闪存存储器中存储的代码和数据来运行。存储必须提供故障安全和安全保障，因为系统故障或恶意攻击可能导致严重的人身伤害乃至身故。在工业和网络应用中，也存在对存储解决方案的类似安全与安全保障需求。在互联互通程度不断提高的大背景下，黑客能突破任何与互联网相连的薄弱实体，窃取敏感信息，或者将被攻破的设备当作跳板，在整个网络中的其他地方发起攻击。因此，构建有安全保障的系统，避免发生这种类型的攻击，变得至关重要。有安全保障的闪存存储多年来，闪存存储器厂商一直提供纯粹的数据存储。对于这些应用，耐久度和保持能力是衡量闪存存储器质量的两大指标。安全保障并非是对这类型闪存器件的要求，这就意味着存储在闪存上的数据要么完全不受保护，要么使用未经认证的命令进行保护。例如，一些闪存器件通过正常命令集提供基本的保护功能，例如针对编程或擦除操作对扇区提供非易失性或易失性保护、针对编程或读取操作的密码保护等。这些功能虽是好功能，但不足以抵御手段高明的攻击。如果黑客能够访问闪存器件的总线接口，他们就能轻易地提取或修改设备上的数据。为了保障安全，闪存器件必须保护存储的代码和数据免受多种手段的攻击。下面总结了闪存存储设备需要加以防范的几种攻击。中间人（MIM）攻击MIM攻击中的黑客常模仿通信信道的发送方，发送命令或消息给另一侧，以窃取或修改数据（图2）。因此，有必要认证主机和闪存设备间的每一条消息。认证可通过在主机和闪存上使用公共密钥，生成伴随实际消息的消息认证码（MAC）来实现。接收方可以在对消息采取行动之前先验证MAC。图2.中间人攻击常模仿通信的信道发送方发送命令或消息，最终目的是窃取或修改数据为了防止在密钥受损时系统被永久破坏，通常需要使用临时密钥。临时密钥会在一定时间或在一定次数后失效。这样做的目的是尽可能避免密钥被破坏性物理分析（DPA）或其它迭代攻击等方法进行解密。另一种中间人攻击则是在一定时间以后重放截获的合法消息。为了防范重放攻击，主机和闪存设备必须使用累加计数器（值随每个消息递增）生成MAC。由于当前的累加计数器值与上一消息的值不同。重放相同的消息就不能通过MAC验证，克隆一些黑客可以使用先进的技术读取闪存芯片中的全部内容，通过非法克隆牟利。为了防范此类攻击，每个闪存芯片都必须拥有任何人都不能读取的唯一设备秘密（UDS）。UDS值具有唯一性，是每个芯片内的真实随机值。一个芯片和另一个芯片中的UDS之间毫无关联。UDS可用于推导复合设备标识符（CDI），而这个标识符是生成可信计算工作组织（TCG）设备标识符组合引擎（DICE）规格定义的设备ID证书的基础。一般来说，设备也在CDI的基础上，为所有用主机导出的密钥生成别名私钥公钥对。这样就无需暴露设备ID的私钥。有了UDS和DICE流程后，由于UDS在物理上不可克隆，因此黑客就无法克隆设备。窃听被动侦听是另外一种已知的攻击方式。攻击者通过在总线上窃听，可从通过总线传输的数据中搜集敏感信息或机密情报。为保护重要数据，用户可选择在通过总线将数据发送到闪存设备，并存储数据前为数据加密。当主机从设备检索数据时，也应对数据进行加密处理，让潜在的黑客永远无机可乘。也许有人会说，加密方法不需要有安全保障的闪存存储解决方案，因为主机可以直接加密数据并将其存储到闪存中。只有主机才能解密数据。然而，这样做也有一定的缺点。其中之一是主机不能轻易地弃用加密密钥。例如，假设使用KeyA加密数据并将其存储在闪存中，后来用户发现KeyA已被攻破，就需要在系统上使用不同的密钥，即KeyB。这时，主机陷入两难境地：它不能直接弃用KeyA，因为它需要保留该密钥，才能解密从设备读取的数据。然而，如果KeyA被攻破，用户可能不想永久保留它。如果要使用新的数据加密密钥，用户不得不采取更复杂的措施。先擦除闪存上的原始加密数据，再用新加密的数据为闪存编程。这种操作在现场并非易事，且存在一定风险。另一方面，如果有安全保障的闪存能够提供加密和解密功能，它就能在其有安全保障的存储中安全地存放明文数据，并在将数据发回给主机之前进行加密处理。如果当前的加密密钥被攻破，主机可以简单地与设备交换新的密钥。存储中的数据保持完整且有安全保障，与存储加密数据相比，是一种简单得多的方法。保护措施下面介绍开发安全闪存存储的各个步骤：提供灵活的存储器架构在现代的多核嵌入式系统中，多个MCU或硬件安全模块（HSM）可能可以访问同一个闪存存储。闪存设备有必要提供一种灵活的存储器架构，可以对其进行分区和配置，以便通过不同的内核管理不同的区域。这些不同区域可提供不同水平的安全保障，或者在完全不需要时，取消安全保障。通过了解eMMC标准和UFS标准，我们显然可以看到支持多个安全区域的趋势。当前的eMMC标准规定了重放保护内存块（RPMB）。最新的UFS（v3.0）标准可为四个RPMB分区提供智能支持，它们由四个不同的密钥进行管理。这样的存储器架构灵活性在多核SoC环境中更加合适。提供快速的安全启动功能众多嵌入式系统都在闪存中存储启动代码。部分是因为需要快速启动，例如汽车子系统需要在加电重置（POR）的100ms内处理CAN消息。系统不仅需要安全启动（即验证启动代码），还需要快速启动。这就给嵌入式设计师提出更高的挑战。一般情况下，在运行存储并下载（SnD）模式时，主机从闪存读取引导加载程序并映射给RAM执行。然而，要想安全启动，就需要检查认证整个引导加载程序代码，以确保其可信性。这个过程需要在MCU上花费时间。有安全保障的闪存存储能够提供引导加载认证，大幅度缩短启动时间。安全的闪存设备能够使用内部安全散列函数检查引导加载程序，并为主机提供验证用散列值。如果散列值未发生改变，就说明引导加载程序未被篡改，可以安全地用于启动。提供安全的固件无线更新（FOTA）对于现代的嵌入式应用而言，现场升级是必备功能。通过远程升级系统的固件或软件，制造商能够快速解决问题、提供新增特性、提升用户体验。然而，远程升级也会对系统构成安全威胁。没人希望黑客利用现成的更新通道，让系统运行恶意固件或软件。除了依靠CPU提供的安全保障，闪存设备内部的安全引擎也能大幅提高FOTA流程的安全水平（图3）。采用这样的安全引擎后，提供启动代码存储的闪存设备不仅可以用闪存设备旁边的主机认证固件提供商，也可以在远程云上进行认证。通过这种方式，可以为闪存中的固件更新或软件更新建立端到端的通道安全。图3.闪存设备中的安全引擎有助于实现更安全的固件无线更新流程现代汽车、工业、通信使用的嵌入式系统需要有高度安全保障的数据存储。嵌入式系统设计师面临的挑战是，如何构建能够抵御网络攻击的安全系统。集成安全保障特性的闪存，如赛普拉斯的SemperFlash，通过防范各种针对嵌入式系统的攻击，提高整体系统的安全性。转载自电子技术应用。

这辆清华大学研制的无人自行车可以实时感知周围环境，在跟随前方试验人员的同时自动进行避障操作。绕开障碍物装上芯片后，自行车可以根据语音指令、视觉感知的反馈产生实时信号，从而对电机进行控制，以达到保持平衡，改变行进状态。S形路线这辆自行车能够实现自动行驶，是因为科学家团队在自行车里内部装了一款名叫“天机”（Tianjic）的人工通用智能芯片。这是一款中国自主研制的芯片，更是全球首款异构融合类脑芯片。天机芯测试板机芯片内部存储带宽达到了610GB/s。在300MHz的主频下，利用人工神经网络(ANN)，该芯片的算力可达1.28TOPS/W，而利用脉冲神经网络(SNN)则可达到650GSOPS/W的算力。8月1日，这款由清华大学类脑计算研究中心施路平教授带领团队研制出的芯片，登上了最新一期全球顶尖期刊《自然》杂志（Nature）的封面！据Nature报道，当前人工智能芯片发展有两大主流方向，一种是以神经科学为基础，试图建构模拟大脑的电路；另一种以计算机科学为基础，通过计算机来执行机器学习算法。但“天机芯”与以往的研究不同。施路平教授表示，“我们做的是类脑（研究），是借鉴脑科学的基本原理，凝练出一些指导计算架构发展的新规律。””天机芯”能将两种运作方式集合在一个混合平台中。它具有多个功能核心，可轻松实现重新配置，使其能同时运行机器学习算法和大多数神经网络模型。而研究人员将芯片安装到无人自行车，足以证明该芯片的强大功能和潜力。这款无人自行车能自我平衡，具有声控功能，可探测并避开障碍物。这都是“天机”芯片能同时处理多种算法和模型的强大功能。通过搭载强大的天机芯片，多个专用网络和多样化的算法与模型，研究人员成功让无人驾驶自行车实现了诸多功能，如：语音识别、目标锁定、障碍辨别和自主决策等。这辆自动驾驶自行车搭载的主要部件包括：天机芯、各类传感器、驱动系统本文转载自大鱼机器人

车牌识别的应用前景基于计算机图象处理和字符识别技术的车牌自动识别技术，有着极其广阔的推广应用前景。1、车牌识别技术在地方上的应用基于计算机数字识别技术的车牌自动识别技术，在收费站、停车场、加油站和居民小区、宾馆、饭店出入口等场所，有着极其广阔的推广应用前景，可以实现车辆的自动监控、自动登记、自动查询等功能，也可以用于集装箱，货运列车的自动抄号等。用于高速公路收费管理：一旦车牌自动识别技术到了实用阶段，它可以首先推广应用到高速公路收费站管理。它可以使高速公路行驶的车辆不必停车而实现收费管理。用于城市交通车辆管理：车牌自动识别技术还可以与汽车的外形、颜色等参数结合起来使用，有其可以适用于城市机动车辆的档案管理工作、特殊的交通管理工作，能有效地提高交通流量，加强安全保卫工作，如帮助交管部门自动捕捉违章汽车牌照号码，自动捕获违章车辆；帮助公安部门自动监测在逃车辆、寻找罪犯汽车，解决通缉车辆、套牌车辆和被盗汽车的自动稽查问题，可以自动告警，通知执勤人员拦查，克服了人工拦查工作量大、漏报率高、工作危险性大等问题。停车场管理：在停车场出、入口处，设有车牌自动识别系统，对进出停车场的车辆自动识别，并根据数据库中的车牌数据判断是否是已买(或租)车位的车辆，对已买(或租)的车辆放行，并自动记录其出入停车场时间，以便出现车辆被盗等情况时查询，对进入停车场的已买(或租)车位的车辆自动将其车位处的挡车器打开，以便车辆停放；对其它车辆，将自动记录其出入停车场的时间，以便计时收费，对进入停车场的其他车辆自动分配车位并将其车位处的挡车器打开，以便车辆停放。2、车牌识别技术在部队的应用车牌自动识别技术作为车辆识别的先迸技术手段，在部队可以用于以下几个方面：军事禁区车辆出、入识别：对某部军车进行登记，其车牌及外贸、颜色等信息记录在计算机数据库中，在该军事禁区大门处，设置车牌自动识别系统，对进出车辆自动识别，并根据数据中的车牌数据和外貌、颜色等特征参数，判断是否时该部军车，对该部军车自动放行，使其能够不停车甚至不减速通过，这种快速通行能力会为军事行动赢得宝贵的时间；同时，自动实施记录军车出入大门的时间，以便及时准确地掌握出车情况，实现对车辆的管理，如有车辆未按时归队，该系统能自动报警；对该部对外车辆，自动识别并禁止通行，按有关规定要求登记、审批后，方可允许其进入。动车场(库)车辆出、入管理：在车场(库)出入口设置车牌自动识别系统，对进出车辆自动进行识别并实时记录车辆出入大门的时间，以便及时准确地掌握出车情况，实现对车辆的管理，如有车辆未按时返回，该系统能自动报警。哨所(关卡)车辆通行管理：在哨所(关卡)设置车牌自动识别系统，准许通行车辆的车牌信息输入计算机数据库中，可被自动识别并放行，往返后，数据库中的车牌信息随即删除；其余车辆自动识别后一律禁止通行并自动报警，通知警卫人员拦查、等级后移交保卫部门处理。三、车牌识别的技术难点车牌识别系统发展迅速，各国公司都相继推出是何本国车牌特征的LPR系统，LPR研究由于受到多方面的限制，其技术还存在着一些不足。目前车牌识别技术存在的的问题是不确定性引起的识别率的问题，特别是针对不同条件LPR系统的满足适应性条件下的识别率问题。从采用车牌识别技术的高速公路管理部门反馈的信息来看，目前这种技术能够达到的只有95％，还有5％的车辆系统识别不出车牌。影响识别率的原因较多，大致归结于车牌本身的特征和外界特征两大方面：(1)车牌的外形设计、制造等多方面因素使得车牌识别系统的复杂性提高，不确定性增大。这些情况包括：(a)车牌缺乏统一的标准。根据中华人民和国公共安全行业标准对机动车辆牌的有关规定，车牌的规格、颜色和适用范围各不相同。例如：小汽车牌用的是蓝底白字；大型汽车所用的黄底黑字；军用或警用的是白底黑字、红字。缺乏统一的标准，使得车牌识别过程中字符分割难度较大，缺乏统一的模式规则的指导作用。(b)车牌的质量无法保证。有些车牌比较脏或已污损，有些车牌的字符模糊不清，对光线的散射性不好。这些不确定性都极大的影响车牌识别的准确率。(c)车牌附近环境恶劣，有较复杂的外形或挡车器等，不利于车牌定位分割。(2)外界环境特征也是增加车牌识别系统不确定性，影响识别率的重要因素之一。这些情况包括：(a)外界光照条件各不相同，白天和晚上光照不同。光照对图象质量的影响较大。不同光照的角度，对车牌反光的不均匀度影响也较大。不同时间，不同的其后条件，以及背景光、车牌反光程度终决定了车牌区域的亮度特征。从实验过程可以看出这些外界条件对车牌的粗定位和定位影响较大。(b)外界背景的复杂度也影响着车牌的定位率。背景中也车牌区域特征相似区域的大小反映了背景的噪声程度。如与车牌字符相似的背景远处的广告牌易影响车牌的粗定位。四、车牌定位的FPGA硬件实现顶层电路结构本设计使用AtlysSpartan?-6FPGA开发套件硬件平台，利用其上的XilinxSpartan?-6XC6LX16-CS324的大容量逻辑资源完成车牌定位的FPAG全硬件设计。车牌定位电路应用的FPGA型号为XC6LX16-CS324，此FPGA具有2278个slice，32个DSP48A1，BlockRAMblocks是576kb，2个CMT(4个DCM,2个PLL)。对于本设计的车牌定位电路是一个图像处理的电路，因此对存储器资源要求的比较大。在AtlysSpartan?-6FPGA开发套件硬件平台上有48Mbytes的外部存储器资源可用。系统整体框图如下：五、车牌定位的FPGA实现的各个子模块5.1车牌图像的预处理图像预处理的作用是突出图像中的有用信息，不同的图像预处理对应于不同的图像分割以获得的车牌特征。车牌定位预处理目标是突出车牌区域的特征，抑制其它无用的特征。图像的预处理包括图像灰度化、平滑滤波、锐化等内容。5.1.1图像的灰度化灰度图的特征是：只有亮度信息，没有颜色信息。彩色位图结构复杂，难以处理，灰度图较简单，易于处理。灰度图的亮度信息，已经足以判断对车牌进行定位了，所以选择较容易处理的灰度图。灰度图是只含亮度信息不含色彩信息的图像，其中亮度值量化为256级。灰度图进行算法处理比较方便，并且更为重要的是可以在FPGA处理时大大的节省存储空间。首先RGB值一样，且图像数据就是调色板索引值，也就是实际的RGB的亮度值，又因调色板是256色的，所以图像数据中一个字节代表一个。如果是彩色的256色图，则经过图像处理算法后，可能会产生不属于这256种颜色的新颜色，而真彩色RGB图像必须用三个与图像尺寸相同的矩阵来存储，这样计算代价过大。所以，一般采用256级灰度图来进行处理。由于采集的图像是彩色图像，所以要把彩色图像转化为灰度图像。灰度变换有时又被称为图像的对比度增强或对比度拉伸。假定输入图像中的一个像素的灰度级为Z，经过T(Z)函数变换后输出图像对应的灰度级为Z，其中要求Z和Z都要在图像的灰度范围之内。根据T()形式，可以将灰度变换分为线性变换和非线性变换。具体应用中采用何种T()，需要根据变换的要求而定。灰度变换的具体方法是：首先将原始图像从RGB空间转化为YCbCr空间，Y分量包含亮度信息，Cb和Cr分量包含色度和饱和度信息，然后仅提取Y分量生成灰度图。彩色图像由RGB空间变换为YCbCr空间的转换关系为:彩色图像由YCbCr空间变换为RGB空间的转换关系为：所以，终我们得到RGB颜色和灰度值的转换关系:Gray=0.229R+0.587G+0.114B在本设计中，我们将0.299用10位定点小数表示：0.299=10’h132,0.587=10’h259,0.114=10’h074;RGB转灰度图的系统框图如下：5.1.2图像平滑图像平滑主要是为了消除噪声。噪声并不限于人眼所能看的见的失真和变形，有些噪声只有在进行图像处理时才可以发现。图像的常见噪声主要有加性噪声、乘性噪声和量化噪声等。图像中的噪声往往和信号交织在一起，尤其是乘性噪声，如果平滑不当，就会使图像本身的细节如边界轮廓、线条等变的模糊不清，如何既平滑掉噪声有尽量保持图像细节，是图像平滑主要研究的任务。一般来说，图像的能量主要集中在其低频部分，噪声所在的频段主要在高频段，同时系统中所要提取的汽车边缘信息也主要集中在其高频部分，因此，如何去掉高频干扰又同时保持边缘信息，是我们研究的内容。为了去除噪声，有必要对图像进行平滑，可以采用低通滤波的方法去除高频干扰。图像平滑包括空域法和频域法两大类，在空域法中，图像平滑的常用方法是采用均值滤波或中值滤波，对于均值滤波，它是用一个有奇数点的滑动窗口在图像上滑动，将窗口中心点对应的图像像素点的灰度值用窗口内的各个点的灰度值的平均值代替，如果滑动窗口规定了在取均值过程中窗口各个像素点所占的权重，也就是各个像素点的系数，这时候就称为加权均值滤波；对于中值滤波，它对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序，用其中间值代替窗口中心的像素的原来灰度值，它是一种非线性的图像平滑法，它对脉冲干扰级椒盐噪声的抑制效果好，在抑制随机噪声的同时能有效保护图像尖锐的边缘，少受模糊。本设计采用的是中值滤波的方法。中值滤波器的FPGA设计。中值滤波器主要由3部分组成：滤波窗口生成模块，行列计数器模块，滤波算法模块。5.1.2.1滤波窗口生成模块的FPGA设计图像预处理算法往往针对邻域像素操作。以3×3的窗口为例，利用2个FIFO和6个寄存器对图像的行、列数据进行存储，设计滤波窗口如图1所示。本方案将这些存储器进行级联，按照流水线操作，在对第n行数据存入内部存储器的同时，由于存储器之间的级联，可将先进入存储器的第n-1行，第n-2行……第1行顺次存储到下存储器，这样在一个时钟周期内，虽然处理器只从外部存储器中读取一个数据，却可以实现数据并行输出，从而形成图像窗口。 

车牌识别的应用前景基于计算机图象处理和字符识别技术的车牌自动识别技术，有着极其广阔的推广应用前景。1、车牌识别技术在地方上的应用基于计算机数字识别技术的车牌自动识别技术，在收费站、停车场、加油站和居民小区、宾馆、饭店出入口等场所，有着极其广阔的推广应用前景，可以实现车辆的自动监控、自动登记、自动查询等功能，也可以用于集装箱，货运列车的自动抄号等。用于高速公路收费管理：一旦车牌自动识别技术到了实用阶段，它可以首先推广应用到高速公路收费站管理。它可以使高速公路行驶的车辆不必停车而实现收费管理。用于城市交通车辆管理：车牌自动识别技术还可以与汽车的外形、颜色等参数结合起来使用，有其可以适用于城市机动车辆的档案管理工作、特殊的交通管理工作，能有效地提高交通流量，加强安全保卫工作，如帮助交管部门自动捕捉违章汽车牌照号码，自动捕获违章车辆；帮助公安部门自动监测在逃车辆、寻找罪犯汽车，解决通缉车辆、套牌车辆和被盗汽车的自动稽查问题，可以自动告警，通知执勤人员拦查，克服了人工拦查工作量大、漏报率高、工作危险性大等问题。停车场管理：在停车场出、入口处，设有车牌自动识别系统，对进出停车场的车辆自动识别，并根据数据库中的车牌数据判断是否是已买(或租)车位的车辆，对已买(或租)的车辆放行，并自动记录其出入停车场时间，以便出现车辆被盗等情况时查询，对进入停车场的已买(或租)车位的车辆自动将其车位处的挡车器打开，以便车辆停放；对其它车辆，将自动记录其出入停车场的时间，以便计时收费，对进入停车场的其他车辆自动分配车位并将其车位处的挡车器打开，以便车辆停放。2、车牌识别技术在部队的应用车牌自动识别技术作为车辆识别的先迸技术手段，在部队可以用于以下几个方面：军事禁区车辆出、入识别：对某部军车进行登记，其车牌及外贸、颜色等信息记录在计算机数据库中，在该军事禁区大门处，设置车牌自动识别系统，对进出车辆自动识别，并根据数据中的车牌数据和外貌、颜色等特征参数，判断是否时该部军车，对该部军车自动放行，使其能够不停车甚至不减速通过，这种快速通行能力会为军事行动赢得宝贵的时间；同时，自动实施记录军车出入大门的时间，以便及时准确地掌握出车情况，实现对车辆的管理，如有车辆未按时归队，该系统能自动报警；对该部对外车辆，自动识别并禁止通行，按有关规定要求登记、审批后，方可允许其进入。动车场(库)车辆出、入管理：在车场(库)出入口设置车牌自动识别系统，对进出车辆自动进行识别并实时记录车辆出入大门的时间，以便及时准确地掌握出车情况，实现对车辆的管理，如有车辆未按时返回，该系统能自动报警。哨所(关卡)车辆通行管理：在哨所(关卡)设置车牌自动识别系统，准许通行车辆的车牌信息输入计算机数据库中，可被自动识别并放行，往返后，数据库中的车牌信息随即删除；其余车辆自动识别后一律禁止通行并自动报警，通知警卫人员拦查、等级后移交保卫部门处理。三、车牌识别的技术难点车牌识别系统发展迅速，各国公司都相继推出是何本国车牌特征的LPR系统，LPR研究由于受到多方面的限制，其技术还存在着一些不足。目前车牌识别技术存在的的问题是不确定性引起的识别率的问题，特别是针对不同条件LPR系统的满足适应性条件下的识别率问题。从采用车牌识别技术的高速公路管理部门反馈的信息来看，目前这种技术能够达到的只有95％，还有5％的车辆系统识别不出车牌。影响识别率的原因较多，大致归结于车牌本身的特征和外界特征两大方面：(1)车牌的外形设计、制造等多方面因素使得车牌识别系统的复杂性提高，不确定性增大。这些情况包括：(a)车牌缺乏统一的标准。根据中华人民和国公共安全行业标准对机动车辆牌的有关规定，车牌的规格、颜色和适用范围各不相同。例如：小汽车牌用的是蓝底白字；大型汽车所用的黄底黑字；军用或警用的是白底黑字、红字。缺乏统一的标准，使得车牌识别过程中字符分割难度较大，缺乏统一的模式规则的指导作用。(b)车牌的质量无法保证。有些车牌比较脏或已污损，有些车牌的字符模糊不清，对光线的散射性不好。这些不确定性都极大的影响车牌识别的准确率。(c)车牌附近环境恶劣，有较复杂的外形或挡车器等，不利于车牌定位分割。(2)外界环境特征也是增加车牌识别系统不确定性，影响识别率的重要因素之一。这些情况包括：(a)外界光照条件各不相同，白天和晚上光照不同。光照对图象质量的影响较大。不同光照的角度，对车牌反光的不均匀度影响也较大。不同时间，不同的其后条件，以及背景光、车牌反光程度终决定了车牌区域的亮度特征。从实验过程可以看出这些外界条件对车牌的粗定位和定位影响较大。(b)外界背景的复杂度也影响着车牌的定位率。背景中也车牌区域特征相似区域的大小反映了背景的噪声程度。如与车牌字符相似的背景远处的广告牌易影响车牌的粗定位。四、车牌定位的FPGA硬件实现顶层电路结构本设计使用AtlysSpartan?-6FPGA开发套件硬件平台，利用其上的XilinxSpartan?-6XC6LX16-CS324的大容量逻辑资源完成车牌定位的FPAG全硬件设计。车牌定位电路应用的FPGA型号为XC6LX16-CS324，此FPGA具有2278个slice，32个DSP48A1，BlockRAMblocks是576kb，2个CMT(4个DCM,2个PLL)。对于本设计的车牌定位电路是一个图像处理的电路，因此对存储器资源要求的比较大。在AtlysSpartan?-6FPGA开发套件硬件平台上有48Mbytes的外部存储器资源可用。系统整体框图如下：五、车牌定位的FPGA实现的各个子模块5.1车牌图像的预处理图像预处理的作用是突出图像中的有用信息，不同的图像预处理对应于不同的图像分割以获得的车牌特征。车牌定位预处理目标是突出车牌区域的特征，抑制其它无用的特征。图像的预处理包括图像灰度化、平滑滤波、锐化等内容。5.1.1图像的灰度化灰度图的特征是：只有亮度信息，没有颜色信息。彩色位图结构复杂，难以处理，灰度图较简单，易于处理。灰度图的亮度信息，已经足以判断对车牌进行定位了，所以选择较容易处理的灰度图。灰度图是只含亮度信息不含色彩信息的图像，其中亮度值量化为256级。灰度图进行算法处理比较方便，并且更为重要的是可以在FPGA处理时大大的节省存储空间。首先RGB值一样，且图像数据就是调色板索引值，也就是实际的RGB的亮度值，又因调色板是256色的，所以图像数据中一个字节代表一个。如果是彩色的256色图，则经过图像处理算法后，可能会产生不属于这256种颜色的新颜色，而真彩色RGB图像必须用三个与图像尺寸相同的矩阵来存储，这样计算代价过大。所以，一般采用256级灰度图来进行处理。由于采集的图像是彩色图像，所以要把彩色图像转化为灰度图像。灰度变换有时又被称为图像的对比度增强或对比度拉伸。假定输入图像中的一个像素的灰度级为Z，经过T(Z)函数变换后输出图像对应的灰度级为Z，其中要求Z和Z都要在图像的灰度范围之内。根据T()形式，可以将灰度变换分为线性变换和非线性变换。具体应用中采用何种T()，需要根据变换的要求而定。灰度变换的具体方法是：首先将原始图像从RGB空间转化为YCbCr空间，Y分量包含亮度信息，Cb和Cr分量包含色度和饱和度信息，然后仅提取Y分量生成灰度图。彩色图像由RGB空间变换为YCbCr空间的转换关系为:彩色图像由YCbCr空间变换为RGB空间的转换关系为：所以，终我们得到RGB颜色和灰度值的转换关系:Gray=0.229R+0.587G+0.114B在本设计中，我们将0.299用10位定点小数表示：0.299=10’h132,0.587=10’h259,0.114=10’h074;RGB转灰度图的系统框图如下：5.1.2图像平滑图像平滑主要是为了消除噪声。噪声并不限于人眼所能看的见的失真和变形，有些噪声只有在进行图像处理时才可以发现。图像的常见噪声主要有加性噪声、乘性噪声和量化噪声等。图像中的噪声往往和信号交织在一起，尤其是乘性噪声，如果平滑不当，就会使图像本身的细节如边界轮廓、线条等变的模糊不清，如何既平滑掉噪声有尽量保持图像细节，是图像平滑主要研究的任务。一般来说，图像的能量主要集中在其低频部分，噪声所在的频段主要在高频段，同时系统中所要提取的汽车边缘信息也主要集中在其高频部分，因此，如何去掉高频干扰又同时保持边缘信息，是我们研究的内容。为了去除噪声，有必要对图像进行平滑，可以采用低通滤波的方法去除高频干扰。图像平滑包括空域法和频域法两大类，在空域法中，图像平滑的常用方法是采用均值滤波或中值滤波，对于均值滤波，它是用一个有奇数点的滑动窗口在图像上滑动，将窗口中心点对应的图像像素点的灰度值用窗口内的各个点的灰度值的平均值代替，如果滑动窗口规定了在取均值过程中窗口各个像素点所占的权重，也就是各个像素点的系数，这时候就称为加权均值滤波；对于中值滤波，它对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序，用其中间值代替窗口中心的像素的原来灰度值，它是一种非线性的图像平滑法，它对脉冲干扰级椒盐噪声的抑制效果好，在抑制随机噪声的同时能有效保护图像尖锐的边缘，少受模糊。本设计采用的是中值滤波的方法。中值滤波器的FPGA设计。中值滤波器主要由3部分组成：滤波窗口生成模块，行列计数器模块，滤波算法模块。5.1.2.1滤波窗口生成模块的FPGA设计图像预处理算法往往针对邻域像素操作。以3×3的窗口为例，利用2个FIFO和6个寄存器对图像的行、列数据进行存储，设计滤波窗口如图1所示。本方案将这些存储器进行级联，按照流水线操作，在对第n行数据存入内部存储器的同时，由于存储器之间的级联，可将先进入存储器的第n-1行，第n-2行……第1行顺次存储到下存储器，这样在一个时钟周期内，虽然处理器只从外部存储器中读取一个数据，却可以实现数据并行输出，从而形成图像窗口。 

近日，天眼查数据显示，华为技术有限公司新增多项专利信息，其中一条是一种自动驾驶方法以及装置，可根据用户的历史驾驶行为数据以及当前环境数据确定自动驾驶策略，辅助实现安全驾驶。此外，全球首款搭载华为5G技术的量产车型——比亚迪“汉”系列也于近日正式上市。早在两个月前，华为宣布与18家车企达成合作，共同致力于加速智能网联汽车的落地。华为可谓在智能网联汽车圈子里撒了一张大网。然而这仅是华为进驻汽车圈的其中一个环节，下一步直指更高阶的自动驾驶。5G加速“消费电子”型汽车落地如今，汽车早已不止停留在工业制造层面。记者在今年国际消费电子展(CES)上看到，宝马、奔驰、博世等传统车企携旗下智能豪华座驾亮相，吸睛无数。不过更让人眼前一亮的是，高通、三星、LG等硬件和终端厂商的展位上也出现了汽车的身影，其宣传重点不是汽车本身，而在于汽车上所承载的新技术。或许，汽车已经演变成为体型“最大”的消费电子产品。华为受到全民关注也是从涉足消费电子开始。华为最初依靠做网络通信设备起家，通过强大的自研能力不断拓展市场，走出国门，最近几年才开始做手机，自此得到更多关注和认可。如今，华为推出的终端产品种类越来越多，包括手机、平板、笔记本电脑等。回归初心，华为在网络通信基础设施上的领先实力，让其能够选择与多种行业合作发展，比如和多家车企联手构建了“5G生态圈”。截至目前，华为可提供车载通信模块、车载操作系统和电动汽车电控模块等多种智能汽车设备。华为轮值董事长徐直军曾公开表示，华为不造车，而是聚焦ICT技术，成为面向智能网联汽车增量部件的供应商，帮助车企“造好”车，造“好车”。两座“高台”助力华为造“好车”那么，华为在造“好车”的路上都做了什么呢?华为今年5月发布的《自动驾驶网络解决方案白皮书》道出了其对于自动驾驶网络能力的思考：电信网络要想达到L5级，实现可自我演进和自我优化的终极目标，依赖网络自我认知、人的知识和经验提取等一系列基础理论和技术难题的研究突破，仍需较长的探索周期，存在可商用化的不确定性。考虑当前的技术成熟度，建议以L4级作为自动驾驶网络未来架构的阶段性目标，有节奏地引入正在逐步成熟的人工智能、知识图谱等新技术、新工具和新方法，对网络设备、运维系统甚至商业运营进行全方位的重构与优化。网络通信技术给华为入局自动驾驶领域棋架了一座“桥”，接下来需要搭一个能够“摸到天”的“高台”。华为的“云-边-端”战略在汽车产业分支筑起了两座“高台”。今年2月，华为推出的MDC智能驾驶计算平台获得了全球知名认证技术服务机构德国莱茵TüV集团颁发的ISO26262功能安全管理认证证书，这意味着华为已经成功迈过了汽车行业的准入门槛。目前，华为已携手18家主流车企建立合作，覆盖乘用车、商用车、特种作业车等多种智能驾驶应用场景。华为的高阶自动驾驶全栈解决方案(ADS)也在三个月前通过了汽车功能安全最高等级ASILD认证。此外，华为还打造了基于鸿蒙OS的HiCar车机系统，生态合作伙伴已经超过30家车企，合作车型超过120款。华为未来是否有可能造车呢?中国生产力促进中心协会常务副秘书长王羽在接受《中国电子报》记者采访时指出，想要制造整车，首先要面对资质准入的问题，树立品牌也很难马上实现。与其成为成熟汽车品牌的竞争对手，不如成为所有汽车企业的供应商。实现高阶自动驾驶是一场高资源消耗的持久战。如同一人不断向海里投掷下一桶又一桶黄金，期盼有一天海被填满，鱼都浮上来，便可轻松收网。很多初创企业还未等到把海填满，就扔掉了所有的金子，最终以失败告终。从这样的失败经验来看，把实现高阶自动驾驶前的中间环节拆解成不同产品，卖给有经验有实力的车企，不失为一种保住底盘，又能获取增值的良策，这也解释了为什么华为对外宣称“不造车”。多年内功终得“用武之地”华为进驻汽车圈的决心之大，印证了那句在互联网广为流传的一句话：“除了底盘、四个轮子、外壳和座椅外，剩下的都是华为的技术。”意思就是，汽车企业搭好骨架，华为负责“填肉”，而且还是高质量的肌肉。去年年底，华为申请了一项名为“动力总成、驱动系统和汽车”的发明专利，旨在避免驱动电机作为阻力阻挡车辆的行驶，最终达到提高动力总成的驱动效果。“动力总成涉及到自动驾驶的第三部分，也就是感知。”王羽指出。在他看来，若不能控制动力总成，那么即使拥有优质的传感和算法，仍然不能达称作合格的自动驾驶产品。中国汽车圈进阶最需要什么?中国汽车工业协会秘书长付炳锋认为是基础理论、核心算法、还有高级芯片。王羽告诉记者，自动驾驶离不开芯片，华为主控系统芯片是具有竞争力的。华为已经形成了比较强大的自动驾驶供应链，包括系统、车路协同、5G通信等全面的技术。基础科学研究也已经形成了全面人才的聚集，不局限于某一领域。因此，华为兼具5G技术支撑的供应链优势和人才软实力。汽车的概念已不再拘泥于传统的机械制造，开始向自动化、智能化升级发展，这对于华为来说，是目前所拥有的消费电子版图外，可以获得更多帮手的产业，也让华为“修炼”多年的软件及系统能力有了广阔的“用武之地”。转载自中国电子报。

据外媒报道，近日，印度领先的商用车制造商塔塔汽车宣布推出下一代网联汽车解决方案——塔塔汽车FleetEdge，可利用明智的决策管理车队。自2012年以来，塔塔汽车一直是其车辆远程信息处理解决方案的领导者，如今有20多万辆塔塔大型商用车原装了远程信息处理装置。（图片来源：塔塔汽车）目前，塔塔汽车正利用其FleetEdge将网联汽车解决方案提升至一个新水平，FleetEdge能够处理远程信息处理控制单元（TCU）生成的大量数据，并实时提供有关车辆跟踪、车辆健康状况、驾驶员行为、实时燃油效率、燃油损耗警报等信息。客户通过塔塔汽车FleetEdge门户网站的用户友好界面就可获取此类信息，而且此类信息可以帮助客户更加高效地管理车队。此外，客户还可以通过智能手机的应用程序实时访问FleetEdge。（图片来源：塔塔汽车）FleetEdge解决方案可让所有规模的车队获益，而且塔塔汽车整个M&HCVBSVI卡车系列以及部分I&LCV和SCV车型也可使用该解决方案。塔塔汽车网联卡车BSVI系列配备了最新款内置嵌入式SIM卡，FleetEdge采用的TCU符合政府规定的AIS140标准，具有紧急按钮、与政府授权的后端服务器通信等安全功能。FleetEdge在后端完全与塔塔汽车的系统集成在一起，为客户带来端到端网联体验，让客户能够更好地控制整个业务运营。此外，该解决方案还确保了车队老板能够通过先进功能，始终与他们的卡车司机和车辆连接在一起，以更好地控制驾驶员的表现。该系统还能够监测到车辆未经授权的行动，并能够从用户友好型图形地图中确定车辆的准确位置。FleetEdge的推出标志着网联商用车新时代的开始，也表示该公司在持续为客户提供丰富的体验，而且该解决方案与塔塔汽车商用车业务都在持续增长且实现了盈利。转载自盖世汽车智能网联。

汽车行业目前正在经历一个重大的技术变革时期，这已经是个不争的事实。过去100多年里，内燃机引擎中都在使用燃油泵和活塞，而现在正在被锂离子电池、逆变器和IGBT所取代。简言之，汽车正在变得更加电子化。汽车的第一次电子化可能仅仅被看作是增加其电子含量的演练，或在适应现有的非汽车系统（如高压工业驱动器），最终适应汽车中的应用。然后，采用这种方法将会大大低估可能面临的挑战。在功率和电压等级方面，就目前的相似度而言，它们都与相关的工业离线应用类似。在汽车世界里，空间和重量都受到限制，而且环境也很恶劣，0ppm（ppm=不合格品个数*1000000/批量）质量至关重要，而让问题变得更加严重的是，纯电动车（EV）中的能源供应是有限的，因此效率就成为关键所在。所以，我们还不能忽略对于低成本系统的需求，要与内燃机引擎（在过去几十年里，这一技术在鲁棒性、可靠性和出色的功率密度方面进行了优化）进行竞争。这是一个新兴的市场，需要专门基于这一因素开发半导体解决方案！在众多电动汽车中，需求最多的便是主逆变器，在这里，采用专门针对应用进行开发的芯片和封装解决方案至关重要。在（H）EV发展早期，普遍采用工业“砖”型模块（这些最初是设计用于工业离线应用），因此对于汽车的功率密度以及有限结构因数的限制基本没有考虑。它们一般包括IGBT和二极管，额定电压为600V或1200V,结温最高达到150℃。在室温范围内，短路保护性能限制在6μs。在汽车世界中，一个重要的因数是工作温度范围，其最低可以达到-40℃，在更低的温度下，IGBT和二极管的BV（击穿电压）下降，器件处理电压峰值时，潜在的会带来一些问题。为此，采用具有更高BV的功率元件将会受益，CooliRIGBTGen2平台便是一个示例。超薄晶体IGBT技术，额定电压为680V，24A至600A的芯片尺寸，在-40℃温度，最低600V的BV下，能够实现良好的Vce（on）性能。与此相配合的性能主要针对在175℃的结温下运行的器件，不止限制时间量（如一些替代技术），而且温度始终为175℃。因为具有更高的BV的缘故，更高的电压峰值可以适应系统，因此降低了对于高成本解决方案的需求，这可以限制电感，又或者，系统的确可以更快的转换，获得更多的优势，如降低电机尺寸。与器件的主逆变器的保护相关的高功率水平显然是非常重要的，对于这种高温环境下开关的短路保护性能同样也非常重要。CooliRIGBT器件能够针对性能平衡进行优化，但是一般是设计用于处在150℃，至少6μs的短路保护时间。保护特性通过芯片上的电流感应最终完成。图1总结了新的IGBT平台的一些特性。图1:CooliRIGBT和CooliR二极管特性的总结为了保证最佳的系统效率，必须采用一个适当的二极管与IGBT相搭配。图1还介绍了CooliRDIODEGen2，这是一款超薄芯片，680V的超快速软件恢复二极管，提供了无振铃性能。Err和Vf根据应用进行平衡，很重要的一点是认识到针对空调应用，Err和Vf的平衡将与主逆变器的需要有所不同。最终，24至600A的二极管系列，都根据典型的应用，在每个电流水平上得到优化。近年来，对于稀土金属供应及成本的关注不断增加，促使电机厂商不得不寻求替代解决方案。电机变得更小型、更轻巧，而且同时还需要15~20kHz的频率范围（传统频率为5-10kHz），这种情况现在变得越来越普遍。与此相对应，这需要具有优异的高速度开关性能的IGBT和二极管，以保证开关损耗不会变得不可管理。更高的频率还意味着必须把关注点放在寄生电感、特别是封装上面。在功率半导体的早期，对于研发投入大量资金的关注点是提高芯片的性能。随着半导体技术变得越来越好，关注的重点也开始转移到封装上面。封装毕竟是影响系统的一个因素--无论从电子方面还是散热方面上。图2总结了封装能够对系统产生的影响--从根本上讲，如果放置在一个较差的封装中，系能优异的半导体器件仅能实现极少的价值。图2:半导体封装对于功率电子系统的影响成本、可靠性和电子性能及热性能都会受到封装的直接影响。但是封装的另外一个特性也变得越来越重要--即结构因数。由于OEM推动了功率、效率、可升级性和可靠性要求的提升，因此，成本、重量、尺寸和电感都被要求降低。功率电子集成到电机和制冷设备中的能力日益提高，这带来了很大的价值。传统的电源模块通常只能为紧凑型机电一体化提供非常有限的范围，而且确实，如果选择了这种解决方案，定制化电源模块将会很快就变得更昂贵，也更加的死板。在这样的功率水平下，我们认为分立式元件难于应用，或者真正可用的解决方案根本不能够处理足够的功率。最初被弃用的“分立式”方法现在要被主逆变器重新访问，因为需要电子元件和机机械元件更加紧凑的集成。目前，在量产中的一种解决方案是采用超级TO-247封装。搭载一个120AIGBT和二极管的AUIRGPS4067D1器件同时还允许可升级的解决方案，典型地，用来满足30至80kW范围主逆变器。与传统TO-247封装（如图3所示）相比，专利型超级TO-247封装具有一些独有的特性：首先是采用一个夹子将部件附着在散热器上，除去了传统TO-247封装上出现的螺丝孔，将封装内部的空间最大化，以容纳最大可能的芯片。为了与芯片的大电流处理性能相配置，特有的切角引线实现了比传统TO-247封装高出30%的横截面积，从而提高了他们的电流处理性能，并且使得器件运行温度更低，有更少的寄生电感。切角横截面同样可以使器件能安装到标准TO-247封装里。封装上，引脚之间的沟槽增加了爬电距离。最终，符合AEC-Q101的部件要经受苛刻的最后测试程序，它包括了正方形RBSOA和100%箝位电感负载测试。图3:专利型超级TO-247封装的优势简化厂商成本和栅极驱动要求的努力不断推进，客户希望在其应用中降低并联的IGBT和二极管的数量，因此要求大面积芯片的解决方案。由于最新的IGBT和二极管技术是基于超薄芯片技术，当你从超级TO-247这样的传统分立式封装中搬出，构建、处理基至是测试这样的半导体元件就会充满挑战。基于这种原因，可以容纳大的IGBT和二极管芯片的分立式封装价值巨大，它们都完全经过测试并且易于安装。CooliRDIE就是正在开发的解决方案这一。DBC封装的壳内包括一个680V，300AIGBT和一个二极管对，每个芯片都具有可焊接前端金属表面处理。图4给出CooliRDIE封装理念的概览。图4:CooliRDIE封装整个无铅CooliRDIE都是完全的动态供应并经过静态测试，达到其卷带封装上的额定电流。这就使得客户能够采用一处标准的选择并将机器安置到已经准备好的带焊盘准的基座上，处理300A的超薄IGBT和二极管产品。这一部件回流到基底，取代了与大功率模块相关的线步骤。省去引线键合，提高了可靠性和良率，并且降低了成本、寄生电阻和电感。这些器件可采用两种版本（正装和倒装芯片），可以在一个单独的基底上形成非常紧凑的半桥布局，无需复杂的布局模式（如图5所示）。图5:采用CooliRDIE的紧凑型半桥构建事实上，封装两端上的电子连接甚至还可以允许封装用作总线，可以使用一些能够快速升级的创新型的逆变器布局，如图6所示。图6:采用CooliRDIE的可升级逆变器设计将可焊接前端金属增加到硅片上，意味着芯片可以在两面进行焊接，因此去除了对于焊线的需求。这同样还有一个优点，释放出了传统用于焊线的芯片顶部空间--而现在这种空间可用于冷却。通过从两面对部件进行制冷的性能，可以将电流处理性能提升50%—或者确实降低相似工作点上的芯片尺寸，并进而降低成本。如果无需双面制冷，那么仅仅的增加一个顶端的散热量就可以证明其在提高组装的散热性能方面非常有效，进而可以帮助提升短时间峰值电流能力。省去焊线不仅可以简化生产并提高冷却，同时还可以增强电子性能。采用CooliRDIE封装的600A半桥模块已经构建起来，展示了低于12nH的回路电感，允许器件可以更快地开关，限制了电压击穿并提高了效率。最终，像这种无焊线封装概念具有极低的封装电阻--大概比传统的焊线组装低出0.5mΩ。在一个大的电源系统上，如（H）EV的主逆变器上，半毫欧看起来像一个无关仅要的小数据，但事实上却并非如此。由于所涉及的电流非常高，因此，在400A的电流下，节省0.5mΩ的电阻可以减少80W无用功耗。在电阻中的这种节省是提高效率的一个积极步骤，并最终提升了汽车运行里程。起初看似过于复杂，甚至可能没有必要谈及集成的功率电子和机械组装。但是达到机电一体化的更高水平不仅在于更小型、更轻便和更高效率汽车方面，对于终端客户有益，同时还在系统级上开启了令人关注的潜在可能，可以提高电子性能，并且实现与竞争对手的产品差异化。通过提供针对汽车应用进行优化的芯片，在提供了传统模块中所有电子和散热性能的封装中，灵活的分立式引脚布局允许系统设计者使其创建的系统可以真正的富于想象力和首创理念，从而使得更多的电动汽车成功实现。来源：维库电子市场网