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自动驾驶车辆的目标检测与跟踪算法1. 引言随着人工智能和计算机视觉技术的不断发展，自动驾驶成为了汽车行业的一个热门领域。
自动驾驶车辆需要具备实时地感知和识别周围道路环境中的各种物体，其中最基本的就是目标检测与跟踪算法。
本文将介绍自动驾驶车辆中常用的目标检测与跟踪算法，并分析其优缺点。
2. 目标检测算法目标检测算法是自动驾驶车辆中的核心技术之一，其主要功能是识别道路上的各种目标物体，如车辆、行人、信号灯等。
目前，常用的目标检测算法主要有以下几种：2.1 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是目标检测中最为常用的算法之一。
它通过多层卷积和池化操作提取图像的特征，并通过全连接层进行分类。
CNN的优点是能够自动学习和提取图像特征，因此具有较高的准确率。
然而，CNN的计算量较大，在实时性方面存在一定的挑战。
2.2 支持向量机（SVM）支持向量机是一种二分类模型，其主要思想是通过找到一个最优超平面将不同类别的数据分离开。
在目标检测中，可以将SVM应用于特征提取和分类。
SVM的优点是在小样本情况下仍具有较好的表现，并且对于异常点的鲁棒性较强。
但SVM算法相对复杂，需要大量的计算资源。
2.3 区域卷积神经网络（R-CNN）R-CNN是一种基于区域的目标检测算法，其主要思想是先生成一系列候选框，然后对每个候选框应用CNN进行特征提取和分类。
R-CNN算法的优点是能够对目标进行定位，并且检测准确率较高。
但R-CNN算法的缺点是速度较慢，不适用于实时应用。
3. 目标跟踪算法目标跟踪算法是自动驾驶车辆中的另一个重要技术，其主要功能是在连续的图像序列中追踪目标物体的位置和运动。
以下是目标跟踪中常用的算法：3.1 卡尔曼滤波（Kalman Filter）卡尔曼滤波是一种用于状态估计和滤波的算法，其基本思想是通过融合预测和观测结果来估计目标的状态。
在目标跟踪中，可以将目标的位置和速度作为状态量进行估计。
卡尔曼滤波算法的优点是计算简单，适用于实时应用。
\2013届毕业生毕业设计说明书题目: 基于图像的车道线检测与跟踪系统院系名称：信息学院专业班级：计科0905班学生姓名：王曌盟学号： 200948140505 指导教师：于俊伟教师职称：讲师2013年5月28日基于图像的车道线检测与跟踪系统摘要随着我国经济的不断发展和科学技术的不断进步以及生活水平的不断提高，汽车正逐步成为大众的交通工具。
随着汽车的不断普及以及汽车行车速度的不断提高，交通事故的数量也随之上升。
每年的交通事故给国家的经济，人民的生命和财产造成了巨大的损失。
由于疲劳驾驶和注意力不集中，引起车辆偏离车道线从而造成交通事故的数量约占所有交通事故的三分之一左右。
在车道偏离预警系统中，整个系统的关键是车道线的正确提取与识别。
车道线的提取主要完成从图像中检测并识别出车道线，并且确定车辆在道路上的安全可行区域和定位车道线相对于车辆的位置，以便监测车辆行进的实时情况。
当车辆发生偏离时，能够提醒驾驶员及时调整车辆的状态，从而避免交通事故的发生。
本文提出了一种实现对图像中的车道线进行识别，得出完整的车道线信息和检测两条车道线夹角的图像处理方法。
本文主要研究的内容有：第一、对采集的道路图像进行预处理，主要包括图像的滤波、图像的阈值分割，联通域标记，边缘提取等操作。
第二、给出了基于感兴趣区域和Hough变换的车道检测算法，完成对车道线的检测。
第三、对检测出来的车道线建立高斯混合模型，从而预测以后车道线检测的可靠性，并将检测结果与高斯混合模型的预测结果结合得到最接近真实情况的结果。
关键词：车道线检测， Hough变换，高斯混合模型The detection and tracking of the lane line based on the imageAbstractWith the continuous development of China's economy and the continuous progress of science and technology as well as the continuous improvement of living standards, the car is gradually becoming a public transport. With the growing popularity of the automobile, as well as the continuous improvement of automobile traffic speed, the number of traffic accidents also increased. Annual traffic accidents caused huge losses to the national economy and people's lives and property.Causing the vehicle deviates from the lane line resulting in the number of traffic accidents accounted for about one-third of all traffic accidents due to driver fatigue and inattention.In the lane departure warning system, the key to the whole system is the extraction and recognition of the right of the lane line. Lane line extraction completed to detect and identify the lane line from the image, and determines the feasible region of the vehicle on a road safety and positioning of the lane line position relative to the vehicle, in order to monitor the vehicles traveling in real-time situation. When the vehicle deviates able to alert the driver to adjust the state of the vehicles in a timely manner, so as to avoid traffic accidents.The paper presents an implementation of the lane mark in the image recognition, to draw the complete information of the lane mark and the image processing method of detecting the angle between two lane line. This paper studies the content:First, on the acquisition of road image preprocessing, including imagefiltering, image thresholding segmentation the Unicom domain mark, edge extraction operation.Second, given the lane detection algorithm, to complete the detection of the lane line based on the region of interest and Hough transform.Detected lane lines to establish Gaussian mixture model in order to predict the reliability of the lane detection after, and the test results and the predicted results of the Gaussian mixture model combined the results of the closest to the real situation.Keywords: lane detection, Hough transform, Gaussian mixture model目录第1章绪论 (1)1.1 课题研究的背景和意义 (1)1.2 国内外的研究现状 (2)1.2.1 国外研究和应用现状 (3)1.2.2 国内研究现状 (3)1.3 本文研究内容和组织结构 (4)第2章道路图像预处理方法研究 (5)2.1 图像去噪中的滤波技术 (5)2.2 图像分割的算法研究 (6)2.2.1 简单的阈值分割 (6)2.2.2 基于最大类间方差法(OTSU)的图像分割 (7)2.3 连通域标记 (8)2.4 图像的边缘提取 (10)第3章基于Hough变换的车行道检测 (11)3.1 Hough变换基本原理 (11)3.2改进的Hough变换 (12)3.2.1极角约束区域的建立 (12)3.2.2 动态感兴趣区域ROI的建立 (13)第4章车道线的高斯混合模型建立 (15)4.1单高斯背景建模 (15)4.2混合高斯背景建模 (16)4.2.1 背景模型的建立 (16)4.2.2 背景模型的判定 (17)4.2.3 背景模型的更新 (17)第5章车道线检测与跟踪系统的实现 (19)5.1 多线程实现技术 (19)5.1.1 线程的概念 (19)5.1.2线程的同步 (20)5.1.3 Win32对多线程的支持 (20)5.2 OpenCV的图像预处理实现 (22)5.2.1 图像的读取和显示 (22)5.2.2 预处理的实现 (23)5.3高斯混合在车道线检测中的实现 (25)5.4 计算车道线夹角 (29)第6章总结 (31)参考文献 (32)致谢 (34)附录：程序代码 (35)第1章绪论1.1 课题研究的背景和意义随着我国经济的不断发展和科学技术的不断进步以及生活水平的不断提高，汽车正逐步成为大众的交通工具。
J Automotive Safety and Energy, Vol. 11 No. 4, 2020462—469基于最优预瞄和模型预测的智能商用车路径跟踪控制李耀华，刘 洋，冯乾隆，南友飞，何 杰，范吉康（长安大学汽车学院，西安710064，中国）摘要：为解决智能商用车路径跟踪问题，采用一种最优预瞄控制策略。
根据商用车航向角与路径曲率的关系，引入航向角偏差反馈控制；根据车速与预瞄距离的关系，提出了变权重因数的多点预瞄距离确定方法。
为了保证商用车路径跟踪的稳定性，采用模型预测控制策略，对车轮侧偏角进行约束。
通过TruckSim与Simulink联合仿真，对比分析了侧向偏差、横摆角速度和前轮侧偏角变化情况。
结果表明：最优预瞄控制策略对车速变化具有较好的适应性，但当路面附着因数较低时，车辆会失去稳定性；模型预测控制策略对车速和路面附着因数变化都具有较好的适应性，行驶稳定性更好，且比最优预瞄控制策略具有更精确的路径跟踪效果。
关键词：智能商用车；路径跟踪；路面附着因数；最优预瞄控制；模型预测控制中图分类号： U 471.15 文献标识码： A DOI： 10.3969/j.issn.1674-8484.2020.04.005Path tracking control for an intelligent commercial vehicle based on optimal preview and model predictiveLI Yaohua, LIU Yang, FENG Qianlong, NAN Youfei, HE Jie, FAN Jikang(School of Automobile, Chang’an University, Xi’an 710064, China)Abstract: An optimal preview control strategy was adopted to solved path tracking problem of intelligent commercial vehicles. According to the relationship between the heading angle and the curvature of the path,the heading angle deviation feedback control was introduced. According to the relationship between the speedand the preview distance, a multi-point preview distance determination method with variable weight coefficientwas proposed. In order to ensure the stability of path tracking, the model predictive control was used to restrictthe wheel sideslip angle. Through co-simulation of TruckSim and Simulink, the lateral deviations, the yaw ratesand the front wheel slip angles were compared. The results show that the optimal preview control has good adaptability to the speed, but when the road adhesion factor is low, the vehicle will lose stability; The model predictive control has better adaptability to speeds and road adhesion factors, and has better driving stability,and has more accurate path tracking effect than the optimal preview control.Key words:i ntelligent commercial vehicles; path tracking; road adhesion factors; optimal preview control;model predictive control收稿日期 / Received ：2020-07-18。
gnss在智能驾驶中的重要作用随着科技的不断发展，智能驾驶成为了汽车领域的一个热点话题。
智能驾驶技术的核心是使车辆能够自主地感知周围环境、做出决策并执行动作。
在实现智能驾驶的过程中，全球导航卫星系统(GNSS)起到了至关重要的作用。
GNSS是一种基于卫星系统的导航和定位技术，通过使用卫星信号来确定接收器的位置、速度和时间。
GNSS在智能驾驶中具有以下重要作用。
首先，GNSS为智能驾驶提供了高精度的定位和导航功能。
智能驾驶车辆需要准确地知道自身的位置和周围环境的情况，以便做出正确的决策。
GNSS能够提供全球范围内的定位服务，无论是城市还是乡村，无论是高速公路还是山区，都能够精确地定位车辆的位置。
这对于实现精确的导航和路径规划是非常关键的。
其次，GNSS还可以帮助智能驾驶车辆进行航迹跟踪和车辆控制。
在智能驾驶系统中，车辆需要根据预定的路径来行驶，并根据实际情况进行调整。
GNSS可以提供车辆当前的位置和方向信息，智能驾驶系统可以根据这些信息来判断车辆是否偏离了预定的路径，如果偏离了路径，则系统可以通过调整车辆的转向和速度来纠正航迹。
这样可以确保车辆始终在预定的路径上行驶，提高了行驶的安全性和稳定性。
再次，GNSS还可以为智能驾驶提供实时的交通信息。
交通信息对于智能驾驶车辆来说非常重要，它可以帮助车辆避开拥堵路段，选择最优的行进路径。
GNSS可以与其他传感器结合，监测路况信息，并将这些信息传输给智能驾驶系统。
智能驾驶系统可以根据这些信息来做出相应的决策，例如调整车辆的速度、选择适当的绕行路线等。
此外，GNSS还可以提供时间同步和协同定位功能。
时间同步是智能驾驶系统中至关重要的一项技术，它可以确保各个子系统之间的时间一致性，使得系统能够协同运行。
协同定位则是指通过多个接收器同时接收到的卫星信号，利用差分定位技术来提高定位的精度和可靠性。
这对于智能驾驶系统来说非常重要，可以提高车辆的定位精度，减少定位误差，提高系统的鲁棒性和稳定性。
跟踪定位器原理
跟踪定位器（也被称为追踪器或追踪设备）是一种用于确定特定物体或个体的位置的设备。
它通常包含一个GPS芯片，用
于接收并解码全球定位系统（GPS）卫星发射的信号。
跟踪定位器的原理是基于三角测量原理。
GPS芯片接收到来
自至少三颗GPS卫星的信号后，会计算出设备与每颗卫星之
间的距离。
通过综合这些距离信息，设备就能确定自己的位置。
如果接收到更多卫星的信号，则可以提高定位的准确性。
除了GPS芯片，跟踪定位器还常常配备其他的定位技术，例
如基站定位、WIFI定位或蓝牙定位。
这些技术可以在室内或
城市峡谷等GPS信号较弱或无法覆盖的环境中提供准确的定位。
跟踪定位器通常通过无线通信技术与外部设备（如手机或电脑）进行连接。
设备可以将定位信息传输到这些设备上，并通过相应的软件或应用程序进行展示和跟踪。
用户可以通过这些设备实时监控所跟踪物体的位置，并对其进行追踪和管理。
跟踪定位器的应用十分广泛。
它可以用于定位汽车、摩托车、自行车等交通工具，帮助用户找回被盗物品或监测车辆的行驶情况。
此外，它也可以用于定位宠物、儿童或老年人，以确保他们的安全。
在物流和货运行业中，跟踪定位器也被用于追踪货物的位置和运输路径，提高物流管理的效率。
总之，跟踪定位器通过接收卫星信号、计算距离以及结合其他
定位技术，能够准确追踪所跟踪物体的位置，并通过无线通信将定位信息传输到外部设备上，满足用户对于物体位置监控和管理的需求。
Auto.En 鑰汽车工程师OVERVIEW 行业观察«重庆交通大学机电与汽车工程学院重庆市轨道交通汽车系统集成与控制重庆市重点^室摘要：路径跟踪作为自动驾驶汽车运动控制模块的基础部分，需要精确跟踪参考路径。
这也是近年来自动驾驶汽车研究的热点之一。
对路径跟踪运动控制进行了分类介绍，同时，系统地归纳总结了近年来自动驾驶汽车在复杂环境下精准跟踪路径并保持平稳性、安全性的最新研究方法。
此外，对路径跟踪控制方法在跟踪期望路径过程中尚存在的一些问题提出了建议，为自动驾驶领域提供了一定的参考和借鉴。
关键词：自动驾驶;路径跟踪；控制方法；线性二次最优控制方法Path Tracking Control for Autonomous Vehicle **基金项目：重庆市轨道交通车辆系统集成与控制重庆市重点试验室项目(CSTC215yfpt-zdsys30001)Abstract ： As the basic part of the motion control module of autonomous vehicles, path tracking needs to accurately track thereference path. This is also one of the hot topics in the research of autonomous vehicles in recent years. The motion control ofpath tracking is classified and introduced. At the same time, the latest research methods of accurate path tracking and maintaining stability and safety of autonomous vehicles in complex environment in recent years are systematically summarized. In addition, some suggestions on the problems of the path tracking control method in the process of tracking the expected pathare put forward, which provide some reference for the field of automatic driving.Key words : Automatic driving; Path tracking; Control method; Linear quadratic optimal control method随着现代汽车工业和计算机技术的快速发展，人 们对自动驾驶汽车的智能化控制的要求越来越高。
四轮独立转向汽车路径跟踪研究内容朋友们！今天咱们聊聊那个让驾驶变得超级灵活的小玩意儿——四轮独立转向汽车。
想象一下，你开车的时候，方向盘就像个魔术师一样，能自己转，不用你去费力调整，这不就是传说中的“四轮独立”吗？而且啊，它还能自动帮你找到最佳路线，你说神奇不神奇？
说到这个四轮独立转向系统，它就像是汽车的大长腿，能自己跑起来，不用你再去追风逐电。
想象一下，你在高速公路上飞驰，车子就像一只灵活的海豚，左右摇摆，轻松避开障碍物。
这就是四轮独立转向汽车的魅力所在！
而且你知道吗，这玩意儿可不单单是好玩那么简单。
它还特别聪明，能够根据你的行驶状态自动调整方向。
比如说，当你要超车的时候，它会自动偏过去，让你的车头正对着前方的车道；而当你准备并线时，它又能帮你调整好位置，让你稳稳地切入新的车道。
更神奇的是，这玩意儿还能帮我们省油呢！因为它能让车子在转弯时更加平稳，减少了不必要的动力损耗，这样一来，我们的油耗自然就降下来了。
想想看，这可是一举两得的好事儿！
不过，虽然四轮独立转向汽车这么好用，但也不是每个人都适合开它。
你得有一双敏锐的眼睛，随时观察路况，还得有足够的耐心和冷静，才能驾驭住这个小家伙。
毕竟，它可是个聪明的小精灵，不是随便什么人都能驾驭的哦！
四轮独立转向汽车就像一个会魔法的机器人，它能帮你找到最佳路线，还能让你的驾驶变得更加轻松愉快。
如果你也想体验一下这种高科技的感觉，那就赶紧入手一辆吧！相信它会给你带来意想不到的惊喜和乐趣！。
理想汽车的智能车辆识别与跟踪技术随着科技的发展，汽车行业也在不断创新和进步。
智能汽车技术作为其中的一个重要分支，正在以惊人的速度改变着人们的出行方式和交通安全。
在智能汽车技术中，车辆识别与跟踪技术扮演着重要的角色。
本文将探讨理想汽车的智能车辆识别与跟踪技术，以及其对人们生活的影响。
一、智能车辆识别技术智能车辆识别技术是指通过各种传感器和算法，使汽车能够识别周围的车辆、行人和障碍物，并做出相应的反应。
一方面，它可以通过识别其他车辆来避免碰撞和减少交通事故的发生。
另一方面，它还可以帮助汽车根据不同的交通环境做出智能的驾驶决策，如刹车、加速、变道等。
现在，汽车智能识别技术主要包括图像识别、激光雷达、毫米波雷达、超声波等。
图像识别技术通过摄像头捕捉周围场景，并通过计算机视觉算法分析图像，从中识别出车辆和行人。
激光雷达则通过发射激光束扫描周围环境，然后根据激光束的反射时间和距离计算出目标的位置和速度。
毫米波雷达和超声波技术则主要用于测量目标与汽车的距离，从而判断是否会发生碰撞。
二、智能车辆跟踪技术智能车辆跟踪技术是指汽车通过识别其他车辆，并追踪其运动轨迹，以便在行车过程中保持适当的距离和速度。
智能车辆跟踪技术可以通过激光雷达和摄像头等传感器来实现。
激光雷达可以测量目标车辆与自己的距离和速度，以及目标车辆与其他障碍物的相对位置，从而帮助汽车做出跟踪决策。
摄像头则可以通过图像处理算法来跟踪目标车辆的运动轨迹。
智能车辆跟踪技术的应用广泛，不仅可以用于自动驾驶，还可以用于辅助驾驶和智能交通系统等方面。
例如，在自动驾驶中，汽车可以通过跟踪其他车辆来避免碰撞和保持安全距离。
在辅助驾驶中，汽车则可以根据其他车辆的运动轨迹来自动变道或超车。
在智能交通系统中，汽车可以通过跟踪其他车辆的位置和速度来提供实时交通信息，从而实现交通流量的优化和拥堵的减少。
三、智能车辆识别与跟踪技术的影响智能车辆识别与跟踪技术的应用将对人们的出行和交通安全产生深远的影响。
追踪器原理追踪器，又称为定位器或跟踪器，是一种能够实时监测和记录目标位置的设备。
它的应用范围非常广泛，包括但不限于汽车定位、物流追踪、宠物定位、儿童安全等领域。
追踪器的原理主要基于GPS（全球定位系统）和GSM（全球系统移动通信）技术，通过这两种技术的结合实现对目标位置的准确定位和实时监测。
GPS技术是追踪器最核心的定位技术之一。
GPS系统是由一组卫星、地面控制站和接收设备组成的定位系统，它能够提供全球范围内的三维定位信息。
追踪器通过接收来自GPS卫星的信号，并通过内部的计算和处理，能够准确计算出目标的经纬度坐标，从而实现对目标位置的定位。
另一项重要的技术是GSM技术。
GSM是一种移动通信技术，它能够实现对移动设备的通信和数据传输。
追踪器通过内置的GSM模块，能够将获取到的GPS定位信息通过GSM网络传输到指定的监控中心或用户手机上，实现对目标位置的实时监测和追踪。
追踪器的原理可以简单概括为，通过接收GPS卫星信号获取目标的经纬度坐标，再通过GSM网络将定位信息传输到监控中心或用户手机上，实现对目标位置的追踪和监测。
在实际应用中，追踪器通常还会结合地图软件、互联网平台等，提供更加便捷和智能的定位服务。
除了GPS和GSM技术，一些高级的追踪器还可能会结合其他定位技术，如北斗卫星系统、GLONASS系统等，以提高定位的准确性和稳定性。
同时，一些追踪器还可能会具备防水防尘、长续航、远程控制等功能，以满足不同场景下的定位需求。
总的来说，追踪器的原理基于GPS和GSM技术，通过获取GPS定位信息并通过GSM网络传输实现对目标位置的追踪和监测。
随着技术的不断发展，追踪器在定位精度、功能丰富性和使用便捷性上都有了很大的提升，将会在更多的领域得到广泛应用。
型竺塑堡！塑堕遘耋鋈■基于ＧＰＲＳ／ＧＰＳ的汽车跟踪系统闫振（江苏大学计算机工程和通信学院江苏２１２０１３）
摘要：针对于汽车防盗，本文设计了基于ＧＰＲｓ／ＧＰｓ的跟踪系统。本系统使用集成ＧＰｓ／ＧＰＲｓ功能的ｓＩＭ９０８芯片作为远程跟踪模块，并采用ＡＲＭｃｏｒｔｅｘ—Ｍ３芯片实现通信等任务的操作控制。服务端清晰的显示汽车的具体的位置和速度，具有良好的人机交互的功能。用户端仅持有手机，使用发送短信的方法，就可以实现汽车的跟踪和控制。关键词：ＧＰＲｓ；ＧＰＳ；ｓＴＭ３２控制器；嵌入式系统中图分类号：ｔｐ３１６．８９文献标识码：Ａ
１引言现代社会汽车给人们的生活带来了很大的便利，但频频的盗车案件成了车主们新的担忧；汽车运输公司为更好地管理本公司的汽车，提高运输的安全性，如果知道汽车的实时定位数据，就可以很好地进行汽车调度、汽车安全检查、汽车救援，可以极大地提高汽车运输管理的质量【ｌ】。汽车防盗设备按其结构和功能可分为四大类：机械式，电子式，芯片式和网络式。其中网络式汽车防盗技术与其他几种防盗形式相比。目前还尚未成熟这也给本设计有了更多对其研究和设计的创新空间【２】。网络式主要有ＧＰＲＳ无线数据网、３Ｇ无线数据网、无线局域网何ＬＡＮ）、移动网络等。国内外许多机构都投入了大量人力物力财力，进行相关的研究和开发，其最新研究成果就是基于ＧＰＲｓ／ＧＰｓ的网络式汽车防盗系统。现阶段的汽车跟踪产品，价格昂贵，可开发升级性不高。本文主要是针对于性价比来设计出一款跟踪产品。以往汽车的跟踪技术车载终端模块中ＧＰｓ和ＧＰＲｓ是相互分开的，即需要用户在ＧＰＳ和ＧＰＲｓ模块之间进行端口的连接进行测试，成本不仅高昂，并且体积也会比较大。那么针对于此，在这里则是使用的是集成ＧＰｓ和ＧＰＲＳ的ｓＩＭ９０８模块，这样占用空间小，这样就容易嵌入在比较隐蔽的地方。使用ＡＲＭ推出的Ｃｏｎｅｘ—Ｍ３处理器其价格低廉，性能很高，有很好的升级性。２基于ＧＰＳ／ＧＰＲＳ的跟踪系统设计本文给出了基于采用ＡＲＭ作为主控制器以及基于ＧＰＲＳ和ＧＰｓ技术的ＳＩＭ９０８集成模块来实现的汽车防盗系统。该系统采用ＡＲＭ作为处理器，通过ＧＰＲｓ网络建立无线通信链路，把车载移动终端的ＧＰｓ定位信息传到Ｉｎｔｅｍｅｔ网上的服务器，实现在线实时监测车辆行驶各类信息，实现了控制中心实时监测车辆行驶状态，完成了车辆定位的目的。当车主发现自己汽车失窃，车主可以通过短信向ＧＰＲｓ模块发送对汽车进行远程锁死油路、声音报警等操作的信号，并通过ＧＰｓ模块获取车辆的ＧＰｓ信息。同时ＧＰＲｓ模块还会将ＧＰｓ数据发送到服务器上，警察可以根据ＧＰＳ数据选择最佳路线进行在线指挥抓捕盗车罪犯。系统需要保存的信息主要有接收方的手机号码，报警约定的报警密码家庭地址【３】。整个ＧＰＳ／ＧＰＲＳ的防盗系统具体的系统架构图如图一所示：采用ＳＴＭ生产的ＡＲＭｃｏｒｔｅｘ—Ｍ３微处理器作为主控制器，根据系统的功能需要完成了ＧＰＲＳ通讯模块／ＧＰｓ定位模块、刹车模块和远程服务端模块的选型。（１）ＧＰＲＳ（ＧｅＩｌｅｒａｌＰａｃｋｅｔＲａｄｉｏＳｅｒｖｉｃｅ）是一种
万方数据■蔓蔓鋈盟塑！！塑塑兰！
久知了
ＬＪｒ）——ＭＣＩＢｒａｋｃｌ‘）ｃｋ
图１远程跟踪ｊ气车的架构图基于ＧＳＭ系统的无线分组交换技术，提供端对端的、广域的无线ＩＰ连接。ＧＰＲｓ具有网络覆盖面广可永远在线按流量计费等特点，适合用于公路车辆跟踪【４】。ＧＰＲｓ模块接收用户的控制短信，短信中有控制汽车的命令。车载端通过ＧＰＲＳ模块可以将汽车的状态，包括汽车地理位置、汽车速度、汽车防盗，发送到服务端的监控中心。车主和监控中心可以主动通过手机短信或Ｉｎｔｅｍｅｔ来跟踪和控制汽车状态，包括强制上锁、强制解锁、强制断油断电等。ＧＰＲｓ网络负责将汽车车载端、监控中心、车主三方面紧密结合在一起。（２）ＧＰＳ全球定位系统ＧＰｓ可以在全球范围内为数量不限的海陆空天用户提供全天候、连续精确的位置、速度和时间信息。地面站收集来自卫星及系统内有关的信息数据，经过加工处理后发现导航信号和控制指令，通过卫星转发给覆盖区域的用户设备。ＧＰＳ能够准确定位汽车的具体位置。为保证实时跟踪，ＧＰＳ数据每３０秒钟向服务端发送一次。（３）控制器是该系统的中央单元，其能够准确的分析短信命令，分析ＧＰＳ数据，实时控制刹车。该车载ＧＳＭ／ＧＰＳ防盗系统的主控制器就是ＳＴＭ３２控制器，这里采用了简单的实时操作系统ＲＬ＿ＲＴｘ实时系统。ＲＴｘ内核是一个实时操作系统，在嵌入式运用中这是非常有用的，可以解决众多的调度、维护、定时等问题。ＲＴ０ｓ可以自由地分配系统资源，比如ｃＰｕ和内存，并且提供一种任务间通信机制。Ｒ’Ⅸ内核是
一个强大的实时操作系统，可以很容易地使用和运行基于ｃｏｒｔｅｘ—Ｍ３ｃＰＵ内核的微控制器。
（４）刹车锁主要是由控制器来控制的。车内接收装置在接到的用户用于锁车命令的短信，控制模块就会锁住轮胎，控制车辆的移动，并立即启动报警系统，车载控制器使车辆强行减速，锁死发动机和点火线圈。（５）远程服务端，主要是包括ＧＩＳ定位跟踪工作站，接收被盗汽车发送的ＧＰｓ数据，存储到数据库中，将相应的车辆以图标的形式显示在地图上。ＧＩｓ定位跟踪工作站使用ＴＣＰ网络通信协议接受从ＧＰｓ定位数据通信服务器发送来的ＧＰｓ定位数据包，解析并处理，根据得到的定位坐标将对应的车辆以图标的形式显示在地图上。
３车载终端模块硬件设计车载移动终端主要由四大部分组成：电源模块、ＧＰＲＳ模块、ＧＰＳ模块、控制模块。ＡＲＭ对整个系统进行控制，接收ＧＰＳ的数据将其打包发送。车载终端能够采集ＧＰＳ卫星定位数据并对该数据进行一定的运算处理和拆封处理，其次要能够通过ＧＰＲＳ无线数据链路连接到ＩＰ数据网，访问位于监控中心的服务器。如图２所示：
∑二‘∑２二＿。旧断油信号，『———］ＧＰｓ模块
刹车
图２车载移动终端系统框图
ＧＰＲＳ模块
４软件设计４．１软件功能（１）ＧＰＲＳ通讯模块软件，主要是负责用户短信的发送和接收，将汽车定位的数据发送到服务端。系统通过ＡＴ指令访问ＧＳＭ／ＧＰＲＳ模组来实现短消息收发嘲。ＡＴ即Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ，ＡＴ指令集，是从终端设备或数据终端设备向终端适配器或数据电路终端设备发送【ｑ。（２）ＧＰＳ定位模块，主要是定位汽车的具体位置。该定位模块会每隔３０秒钟向ＭＣｕ的端口发送ＧＰｓ数
馘『嗍罢己．
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万方数据型竺塑堡！塑！竺望詹莲錾■据，ＭＣＵ初步分析ＧＰＳ数据，并使用ＡＴ命令实现ＧＰＳ数据发送到服务端。（３）控制模块，不断监测ＧＰＲＳ有没有车主的丢失汽车的短信命令。检测到短信，先判断是不是恶意手机短信。经过正确的判断到手机号之后，读取短信内容。读取到报警信息，就会启动刹车模块，立即报警，将地理位置传送到服务端和车主的手机里。（４）系统设置模块，即是服务端，主要完成对车主手机号码、报警信息内容、回复指令内容等内容的修改，以增加系统的安全性。进一步分析接收到的ＧＰＳ数据，调用数据库，查看地图资料，显示出汽车的在地图的位置，并给出最佳路线到达汽车位置。４．２软件设计流程。车载终端设备上的ＧＰｓ卫星数据采集模块采集到ＧＰＳ定位数据，经过数据拆包得到车辆的地理坐标、时间等有效信息，该信息再经ＡＲＭ嵌入式系统重新封装处理之后，由ＧＰＲｓ无线通信模块发送到ＧＰＲＳ无线通信网上。ＧＰＲｓ网络根据相应的协议在车载终端和接人因特网或ＧＰＲＳ网的监控中心之间建立一条支持ＴＣＭＰ或ＵＤＭＰ的数据通道。监控中心把通过这条数据通道传送来的车辆位置数据通过ＧＩＳ数据技术显示在电子地图上。在简要分析ＳＩＭ９０８串口通信控制、ＡＴ指令、短信息通讯的ＰＤｕ模式分析和ＧＰｓ定位信息提取的基础上，完成了发送ＰＤｕ码短信启动系统１————————±—————＼／启动ｌｑ车模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．！．．．．．．．．．．．．．．．．．．一配置Ｍｃｕ模块Ｍｃｕ迸择鼍佳。叫数据’Ｉ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．：Ｉ：．．．．．．．．．．．．．．．．．．一启动ＧＰＲｓ模块ＧＰＲｓ连接服务端Ｌｌ启动ｏＰｓ模块ｌ断开连接Ｉ等待：。秒钟◇』霉击岭◇。ｆ｜月Ｒ耋嚣誓嚣嚣≯＜◇厂结束、、＼８２／图３系统软件的流程图息，ＧＰＳ定位任务，报警，传送ＧＰＳ数据传送到服务端，地图资料等主要应用程序的设计。系统可实现报警信号的检测、车主与系统之间的通讯、ＧＰＳ定位信息的获取、远程控制的操作，具有较高的实际应用价值。具体的软件设计流程图如图３：在整个系统中，包括ＧＰＲＳ、ＧＰＳ、主控单元以及刹车模块。首先加电开启整个车载终端，启动服务之后，配置并使能主控单元的各个端口。单片机也通过ＡＴ命令对ＧＰＲＳ模块进行初始化，包括监控中心的ＩＰ地址及端口、ＳＩＭ卡检查、ＧＰＲｓ服务号码配置等ｍ。此时主控单元就处于了监控用户短信的状态。在没有用户短信的状态下，车载终端的模块都是出于睡眠的状态下的。当由用户的短信到来，ＧＰＲＳ模块就会检测到短信到来的标志。此时主控单元首先去判断该短信是不是该车主发送来的，如果不是则将短信删除掉，继续处于等待下次短信的到来。判断是车主的短信，下一步就是读取短信的内容，正确读取短信，删除短信。此时得知用户的车辆处于被盗的状态，立即启动刹车模块，使得汽车处于减速状态。主控单元就会在２号端口选择ＧＰｓ模块接收到的最佳ＧＰＳ数据，并连接远程的服务端。在连接远程服务端的时候是有些技巧的，由于信号的原因，每次连接到服务端的时间或长或短，此时是不能在这里处于阻塞状态始终在这里等待连接成功信号的发送。解决方案是每隔２０秒钟去判断是不是连接成功。如果不成功就断开上次的连接，重新向服务端建立连接。连接服务器成功之后，ＣＰＲＳ模块就将此时的ＧＰＳ定位数据发送到服务端。服务端在接收到ＧＰＳ数据之后，就会利用ＧＩＳ技术准确的将汽车的位置显示在上位机上。直到警方追踪到丢失车辆，就可以停止对车辆的跟踪。
５系统测试测试中，用户发送一条汽车丢失的短信到车载模块，模块处理短信内容，立即报警，把ＧＰｓ传输到服务器端。ＧＰＳ数据数据接收模块支持ＮＡＭＥＡ０１８３的通信标准，输出的４条语句￥ＧＰＧＧＡ，￥ＧＰＧＳＡ，￥ＧＰＲＭＣ，￥ＧＰＶＴＧ。￥ＧＰＲＭＣ是标准推荐的输出语句，该语句包括ｕＴｃ时间、接受状态、经度、纬度、速度和航向等信息。语句￥ＧＰＲＭｃ，０５２６１３．０００，Ａ，３２ｌＯ．７４０２３８，Ｎ，
万方数据
