[發(fā)明專利]一種面向智能互聯(lián)的多CPU硬隔離的輔助駕駛車載網(wǎng)關(guān)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201610131801.0
• 申請日: 2016-03-08
• 公開（公告）號: CN105743902B
• 公開（公告）日: 2019-04-19
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王良民;劉曉龍;陳龍;陳向益;姜順榮;賈雪丹;鄔海琴
• 申請（專利權(quán)）人: 江蘇大學(xué)
• 主分類號: H04L29/06
• 分類號: H04L29/06;H04L29/08;H04W12/06;H04W88/16
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務(wù)所(普通合伙) 32204
• 代理人: 唐紅

1.一種面向智能互聯(lián)的多CPU硬隔離的輔助駕駛車載網(wǎng)關(guān)，其特征在于：包括車載安全通信系統(tǒng)和車載信息分析與控制系統(tǒng)；所述車載安全通信系統(tǒng)包括：由車際無線通信模塊與車域無線通信模塊構(gòu)成的車載網(wǎng)關(guān)雙無線網(wǎng)卡結(jié)構(gòu)和車主移動終端，車載安全通信系統(tǒng)通過I.MX6Q處理器進行CPU1控制；所述車載信息分析與控制系統(tǒng)通過Exynos4412處理器進行CPU2控制，且包括行車路線識別模塊、駕駛行為分析模塊、車輛信息采集模塊和車輛智能控制模塊；上述兩個系統(tǒng)組成雙系統(tǒng)多CPU架構(gòu)的車載網(wǎng)關(guān)，且該車載網(wǎng)關(guān)的硬件底板上設(shè)有兩個嵌入式CPU核心板和外設(shè)電路；

所述車載網(wǎng)關(guān)硬件底板上還設(shè)有兩個MINI PCI-E接口、兩個單向開關(guān)、兩個監(jiān)控串口、兩個USB接口、兩個外擴GPIO蜂鳴器接口、一個RS232接口、TF卡接口以及電源接口與開關(guān)；所述外設(shè)電路包括雙MINI PCI-E驅(qū)動電路、車載網(wǎng)關(guān)串口通信電路、車載網(wǎng)關(guān)TF卡外擴存儲電路、車載網(wǎng)關(guān)雙攝像頭USB驅(qū)動電路、車載網(wǎng)關(guān)蜂鳴器預(yù)警驅(qū)動電路以及車載網(wǎng)關(guān)電源電路；所述I.MX6Q處理器和Exynos4412處理器實施多CPU控制，并且CPU1和CPU2之間使用COM口相互通信，通過板載的兩個監(jiān)控串口分別對相應(yīng)的CPU內(nèi)核程序進行操作；

所述車際無線通信模塊實施車與車的自組網(wǎng)通信并在通信之前進行車輛身份的雙向認證有效地抵御Sybil攻擊，具體包括以下步驟：

步驟一：車輛進入車輛自組網(wǎng)覆蓋區(qū)域時，I.MX6Q處理器驅(qū)動DCMA-86P2無線網(wǎng)卡根據(jù)TCP/IP協(xié)議與RSU建立通信機制，將車輛身份信息和IP地址信息發(fā)送至RSU，RSU與遠程可信的車輛管理中心通信對車輛進行注冊，然后向車輛反饋注冊信息、動態(tài)地分配會話密鑰和假名；I.MX6Q處理器將會話密鑰和假名存儲在內(nèi)存中，并使用動態(tài)分配的假名在該車輛自組網(wǎng)通信；

步驟二：I.MX6Q處理器驅(qū)動無線網(wǎng)卡實時檢測并及時發(fā)現(xiàn)臨近的車輛；如果檢測到鄰近車輛需要通信或者本車需要主動與鄰近車輛通信時，待通信車輛通過車輛自組網(wǎng)的通信鏈路發(fā)送經(jīng)過私鑰加密的假名和時間戳信息，本車載網(wǎng)關(guān)利用RSU廣播的公開密鑰解密信息，驗證簽名和時間戳，并利用RSU分發(fā)的會話密鑰加密消息，發(fā)送至RSU；

步驟三：RSU利用會話密鑰解密消息并根據(jù)假名信息對應(yīng)的注冊表驗證車輛身份信息，并反饋利用會話密鑰加密的驗證消息；

步驟四：如果步驟三所述的身份驗證成功，則按照步驟二通過RSU向待通信車輛驗證本車輛的身份，從而實施車輛身份的雙向認證，否則拒絕通信；

步驟五：當(dāng)上述雙向身份認證成功后，正式建立鄰近車輛之間可信的車輛自組網(wǎng)并進行音視頻通信；

所述CPU2采用的Exynos4412處理器通過嵌入Linux操作系統(tǒng)，并在該系統(tǒng)中移植OpenCV，通過雙USB驅(qū)動車內(nèi)攝像頭和車外攝像頭分別對駕駛員的疲勞狀態(tài)和行車路線偏移狀況進行識別與分析，實現(xiàn)安全駕駛，其中基于OpenCV的駕駛員的疲勞狀態(tài)檢測與預(yù)警流程如下：

(1)駕駛員人臉圖像獲取與認證：Exynos4412處理器驅(qū)動車內(nèi)攝像頭獲取駕駛員臉部狀態(tài)的視頻流，然后對視頻流進行認證，并在認證通過的視頻流中定時抓取一組圖像幀序列，存儲在TF卡中；

(2)人臉檢測：基于Haar特征的AdaBoost算法，通過計算存儲在TF卡中圖像的Haar特征、人臉分類器篩選、確定人臉區(qū)域過程識別人臉；

(3)圖像預(yù)處理：通過灰度化、求直方圖、直方圖均衡化、中值濾波過程對圖形預(yù)處理從而獲取RGB人臉圖像的灰度圖；

(4)人眼定位：對灰度圖通過OTSU算法進行自適應(yīng)的二值化處理，并基于灰度積分投影和Susan算子確定眼睛的精確位置；

(5)疲勞狀態(tài)分析：提取人眼的PERCLOS參數(shù)，將該參數(shù)與設(shè)定的閥值進行對比，根據(jù)超過該閥值的大小確定疲勞狀態(tài)的程度；

(6)預(yù)警：根據(jù)疲勞狀態(tài)的程度由Exynos4412處理器驅(qū)動蜂鳴器進行駕駛安全預(yù)警，通過COM口向I.MX6Q處理器發(fā)送預(yù)警信息，I.MX6Q處理器將具體的預(yù)警信息通過車內(nèi)無線wifi局域網(wǎng)傳輸至移動終端顯示；

基于OpenCV的行車路線偏移狀況識別與預(yù)警流程如下：

(I)車道圖像獲取與認證：通過安裝在車外的攝像頭獲取前方的道路狀況視頻流，然后Exynos4412處理器對其實施認證，并在認證通過的視頻流中定時抓取一組圖像幀，存儲在內(nèi)存中；

(II)車道圖像預(yù)處理：先后對車道圖像實施灰度化、高斯模糊、連通域濾波步驟，從而降低車道圖像中的噪點和干擾點；

(III)車道提?。很嚨赖奶崛∈紫冉?jīng)過基于Canny算子運算提取邊緣，然后利用霍夫變換對車道信息進行提取，最后進行車道擬合；

(IV)行車路線偏移判斷：Exynos4412處理器將車輛行駛的方向與步驟三中提取的車道中心線的偏移距離進行計算分析；

(V)偏移預(yù)警：將計算得到的偏移距離與預(yù)先設(shè)定的閥值進行對比，當(dāng)超過閥值時，Exynos4412處理器驅(qū)動蜂鳴器進行駕駛安全預(yù)警，將預(yù)警信息通過COM口的TX管腳發(fā)送到I.MX6Q處理器，并將具體的預(yù)警信息通過車內(nèi)無線wifi局域網(wǎng)顯示在移動終端。