Sistema de Monitorização da Condução de um Automóvel

Departamento de Engenharia Mecânica

Universidade de Aveiro

André João Lopes Oliveira15 de julho de 2012

Conclusões e trabalho Futuro

Resultados Experimentais

Identificação do Condutor

Deteção de Situações de Risco

Sistemas para monitorização

Enquadramento

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Índice

Enquadramento

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Projeto Atlas

Enquadramento

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Objetivos

Desenvolvimento de quatro módulos:

Velocidade

Monitorização do Habitáculo

Deteção de situações de Risco

Deteção do Condutor

Enquadramento

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Objetivos

Complementar:

Enquadramento

Sistemas avançados de apoio ao condutor:

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Sistemas A.D.A.S.

Enquadramento

Sistemas avançados de apoio ao condutor:

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Sistemas A.D.A.S.

Sistemas para monitorização

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Controlo do AtlasCar

Sistemas para monitorização

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Monitorização do Habitáculo

Booleanos

0 ou 1

0 a 1023

Pedal Acelerador

Pedal Travão

Pedal Embraiage

m

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Monitorização do Habitáculo

Diagrama do código utilizado:

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Monitorização da Velocidade

Contador Quadratura HCTL - 2022

• Nº de Bits: 32 bits• Frequência de operação: 2 a 33 MHz• Modo de contagem: 4x

Sistemas para monitorização

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Monitorização da Velocidade

Diagrama do código utilizado:

Deteção de Situações de Risco

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Deteção e seguimento de alvos múltiplos

Deteção de Situações de Risco

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Tópicos Utilizados

Tópicos subscritos pelo módulo:

Deteção de Situações de Risco

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• Deteção de obstáculo

Situações detetadas

Deteção de Situações de Risco

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• Falta de sinalização

Situações detetadas

Deteção de Situações de Risco

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• Manobra bem executada

Situações detetadas

Deteção de Situações de Risco

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• Risco de colisão

Situações detetadas

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Identificação do Condutor

• 3 indivíduos• 23 descritores

1º estágio

Tempo

Velocidade média

Rotação média do motor

2º estágio

Tempo

Média do ângulo da direção

Variância do ângulo da direção

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Identificação do Condutor3º estágio

Tempo

Velocidade média

Rotação média do motor

Independentes

Travão

Embraiagem

Acelerador

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Identificação do Condutor

3 Indivíduos

6 Testes

23 Descritore

s

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Identificação do Condutor

Quais os melhores descritores que distinguem

cada individuo?1ª Fase

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Base de referência para cada

individuo (T1-T4)

Identificação do Condutor

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Identificação do Condutor

Quais as melhores combinações de descritores

a usar?2ª Fase

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Identificação do Condutor

Criada uma matriz C com todas as combinações possíveis.

• Função Matlab combnk, fornece uma matriz com todas as combinações em arranjos 2 e 3.

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Identificação do CondutorLinha de C

Distância Euclidiana entre

T5 – Individuo 1

Base de referência - B1

Base de referência -B2

Base de referência -B3

T5 - Individuo 2

T5 - Individuo 3

A combinação C(x,:) só é considerada válida caso o valor mínimo da distância Euclidiana em cada teste T5 corresponda à base de referencia do individuo que fez o teste.

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Resultados e conclusões

• Frequência de Publicação: 58Hz

• Frequência de Publicação: 10Hz

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Resultados e conclusões

Sistemas para monitorização

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Resultados e conclusões

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Resultados e conclusões

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Resultados e conclusões

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Resultados e conclusões

Nome do ficheiro Situações Nº de deteções corretas

%

Avenida_1.bag 9 8 88.9

Avenida_2.bag 5 5 100

Avenida_3.bag 12 11 91.7

Avenida_4.bag 4 4 100

Precisão obtida pelo algoritmo de deteção das diferentes situações de risco

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Resultados e conclusões

Deteção do Condutor – Nº de combinações encontradas pelo algoritmo comparadas com o parâmetro P, definido pelo utilizador.

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Resultados e conclusões

Ki=3 Ki=210 – 17 – 18

17 – 1812 – 17 – 18

13 – 17 – 18

17 – 18 – 21

Para números de P>5 o número de combinações tende a ser constante.

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Trabalho Futuro

Utilização de uma câmera ou reposicionamento de um dos lasers para a parte traseira do carro.

Deteção dos sinais de transito existentes e limites da estrada.

Melhoramento do módulo de deteção do condutor, para que este possa funcionar noutros tipos de situações.