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阵列式传感器酒驾检测数据融合算法
作 者：张崇波 柴长松 刘伟文 张春
(北京市产品质量监督检验研究院,北京 顺义区 101300)
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摘 要：为了能够有效防止酒驾行为，设计出一种汽车驾驶员酒驾在线智能检测装置，该装置采用阵列式传感器检测数据融合算法对酒精的浓度进行计算分析，该装置能够在线检测驾驶员或者车内其他人员的酒精浓度，能够准确的判断是否是驾驶员酒驾，对酒驾控制提供有效的方法。 关键词：酒驾；智能检测；数据融合；酒精传感器阵列
Data Fusion Algorithm for Alcohol Driving Detection Using Array Sensors
Zhang Chong-Bo*, Cai Chang-Song, Liu Zhang-Ceng, Zhang Chun-Wei, Chen Dong, Zhang Xue-Zhu
Beijing Products Quality Supervision and Inspection Institute, No.9 Jinyu Avenue, No.9 Shunxing Road, Shunyi District, Beijing, P. R. China, 101300
Abstract：In order to effectively prevent drunk driving behavior, an online intelligent detection device for automobile drivers is designed. The device uses an array sensor detection data fusion algorithm to calculate and analyze the alcohol concentration. The device can detect the alcohol concentration of the driver or other people in the car online, accurately determine whether it is drunk driving, and provide effective methods for controlling drunk driving.
Keywords：Drunk driving; Intelligent detection; Data fusion; Ethanol sensor-array
前言
酒后驾车作为造成当前道路交通事故的重要因素之一，为降低酒后驾车带来的损失以及人身安全事故，预防酒后驾车的智能监控系统成为各界研究的重点。随着物联网技术以及传感器技术的发展，世界各国续展开针对车载防酒驾系统的研发工作。近些年，我国开始对车载酒驾检测方面的研究比较多[1-5]。整体来看，虽然国内在车载酒精检测技术方面的研究已有很多，但多数还只停留在理论研究阶段。
本文开发了一种汽车驾驶员酒驾在线智能检测装置，采用阵列式传感器酒驾检测数据融合算法，对驾驶员呼出的酒精浓度和血液中的酒精浓度之间的关系进行研究，该装置能够更加准确的判断驾驶员是否酒驾，对驾驶员的检测起到了重要的作用。
一、硬件结构
汽车驾驶员酒驾在线智能检测装置总体硬件设计如图1所示，其核心电路为STM32微控制器，红外开关、MQ-3气体传感器、OLED显示屏、语音报警、汽车启动控制继电器和供电通信一体化电路组成。当红外传感器检测到驾驶室驾驶员进入，系统开始进入工作状态，此时，驾驶员想要发动汽车，通过呼吸需要向传感器呼出气体，当检测到驾驶员呼出气体酒精浓度超标后，由继电器控制车内点火部分电路断开，此时汽车无法发动，并在显示器显示驾驶员酒精含量。
二、阵列式传感器酒驾检测数据融合算法
根据乙醇在车内扩散情况判断逻辑简单，针对驾驶室方向盘设计了一种新型传感器阵列如图2所示，在方向盘上布置7个传感器。
在汽车驾驶员酒驾在线智能之前，首先要确定车内饮酒人员是驾驶员还是非驾驶员，如果是驾驶员，再对传感器数据进行数据融合，判别酒驾程度。基于此，酒驾判定规则分为两层，第一层检测驾驶员是否饮酒，如果不是，正常启动汽车，如果是，进行第二层判断。第二层判断基于支持度矩阵和自适应加权的阵列式传感器数据融合结果，判断酒驾程度，进行语音提示并锁车。
第一层判断规则结合了系统的包围式传感器矩阵以识别驾驶员的饮酒状况。若1枚中心传感器于t时间内采集10个气体数据点为数组x0；外圈传感器于t时间内采集10个气体数据点分别为数组Xn(n=1,2,...7)；理论上驾驶员正常饮酒后坐于方向盘前方，中心传感器接收到的呼吸量一定大于其余外圈辅助传感器，可建立公式（1）所示的数学模型。
■﹥■（1）
10次循环采样的数据组如不符合公式（1）关系，系统对这次采样结果采取屏蔽措施，返回等待采样信号重新采样。第一层判断使得方向盘周围存在乙醇源、副驾驶饮酒或车内其他人饮酒不会语音提示和锁车装置，即通过比较测量数据识别非驾驶员饮酒，保障汽车正常行驶。
如果10次循环采样的数据组如符合公式（1）关系，则进入第二层判断。基于支持度矩阵和自适应加权的数据融合技术对传感器数据进行处理，提高检测的可靠性和降低噪声干扰的影响。首先对单个传感器在t时刻内采集到的数据建立支持度矩阵，计算每个测量数据的综合支持度与加权因子。然后在单个传感器数据融合的基础上，对测量数据数组进行数据融合，建立自适应加权方程，对阵列式传感器多组测量信号数组进行融合，得到相对所有测量值支持度最高的融合值。数据融合算法结构框图如图3所示。
单传感器数据融合目的是为了去除外部环境或噪声对测量数据造成的偏差。针对单个传感器测量序列，采用支持度矩阵方法提高测量数据的一致性，以降低异常测量值对系统测量精度的影响。单传感器数据融合方法如下：假设由m个相同型号的传感器组成一个传感器阵列，其中k(k=1,2,…,m)个传感器有n个测量值，分别为X1,X2,X3…Xn。测量值Xi对Xj的支持度可用公式Rij=e-|Xi﹣Xj|表示。Rij=e﹣|Xi﹣Xj|中用指数衰减函数量化传感器测量数据的支持度，有效解决了传统方法中支持度值只能取1或0的问题。第k个传感器的n个测量值之间的支持度矩阵R，如公式（2）所示：
得到单传感器最终加权融合估计值后，要对阵列式传感器多组测量信号序列，进行多传感器数据融合，采用自适应加权融合估计算法，根据某一时刻各传感器的融合估计值，以自适应的方式寻找其所对应的最优加权因子，使得系统的总均方误差最小。
如图3方法融合7枚传感器的测量值后得到7个融合估计值如公式（6）所示。
X0其中为中心传感器融合估计值，其余为外圈辅助传感器。中心传感器0.7的权重比是经过多次试验后选定的较为合适系数。
根据最终的融合估计值后，要进行醉酒级别判断，醉酒级别如表1所示，其中BAC为血液酒精浓度。由表1可得，只要血液酒精浓度达到20mg/100ml，就会判断为酒驾。
为了准确判断酒驾级别，需要计算平均偏离系数，平均偏离系数为判断一组平均值在某一区间的数据更趋向于上下哪条边界的参数，如公式（7）所示。
其中Ai为中心传感器测量值（0≤i≤n）；B为等级线值；N为测量值数目。首先通过由微控制器对中心传感器的测量值进行多次测量取平均值，然后将取得的平均值与表1的7个醉酒级别数值进行对比，最后通过平均值所处醉酒级别区间并且根据公式（7）计算数据相对于上下边界的平均偏离系数。通过偏离系数的比较判断这组数据更趋向那个等级，从而通过显示醉酒级别更形象的警示驾驶员的酒驾状态。
三、阵列式传感器测试
首先对采用数据融合算法的阵列式传感器检测精度进行测试。通过三位受试者酒后对MQ-3阵列式传感器进行中等力度呼吸，检测传感器输出数据及语音报警提示。考虑驾驶员行车实际情况，设定受试者距传感器呼吸范围为5cm以内，呼吸间隔为1秒1次，测量数据为短时间内5次测量的平均值。实验采用酒品酒精度为56%vol，标准号为GB/T 10781D的一级白酒，驾驶员身体状况如表2所示，不同剂量醉酒程度随时间变化曲线如图4至图6所示：
其中BAC为血液酒精浓度，BrAC为呼吸酒精浓度，ppm为酒精气体浓度，StaticInput为传感器器静态输入。由于软件修正的缘故，在纯净无酒精的环境内传感器静态输入换算后，BAC显示2-3mg/100ml属于正常情况。检测在驾驶员饮酒一小时后进行检测，100ml和150ml的饮酒剂量均已达到酒驾标准，即血液酒精含量为20mg/100ml，如图5和图6所示。但是由于不同个体之间因为体质、新陈代谢、乙醇脱氢酶合成水平等因素不同，所得数据随时间推移存在差异。在50ml饮酒情况下，血液酒精含量不超过20mg/100ml，系统并不会判断为酒驾，如图4所示。实验结果测试表明，饮酒量超过100ml，传感器阵列能够准确检测出酒后驾驶。
四、结论
该汽车驾驶员酒驾在线智能检测装置为了更好的减少交通事故的发生，利用数据融合技术进行多源数据分析，实现判断驾驶员酒驾状况，从而有效提高驾驶员酒驾判断的精准性，对汽车的安全性能提升具有较大的作用，有更好的应用价值。
参考文献
[1]黄晖. 非接触式酒驾检测系统的硬件设计[J]. 电子测量技术, 2013, 36(7) : 107-111.
[2]赵霞. 汽车酒驾与车内空气质量状态测控系统研究[D]. 长春理工大学, 2014.
[3]秦永益. 基于 STM32 的车载酒精检测系统设计[D]. 曲阜师范大学, 2014.
[4]焦芳敏, 胡水英, 张前. 基于单片机车载酒精浓度的检测系统[J]. 装备制造技术, 2015(7): 24-26.
[5]刘艳红, 基于多传感器信息融合的汽车酒驾测控系统研究[D]. 长春理工大学, 2016.
作者简介
张崇波，49887762@qq.com（1975.08-），男，北京人，北京市产品质量监督检验研究院，高级工程师，本科，研究方向为汽车整车安全性。
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