CN112509366A - 一种三模地磁检测系统及其方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种三模地磁检测系统及其方法，包括用于存储车位状态信息的云服务器、用于为系统供电的供电模块、用于测量车位与车辆距离的雷达传感器、用于检测车位光照度变化的光敏传感器、通过检测车位所在区域磁场强度变化确定车位状态的磁阻传感器、用于控制雷达传感器与光敏传感器及磁阻传感器的处理器、用于将车位状态发送给云服务器的通讯模块，供电模块分别与处理器、通讯模块连接，处理器分别与雷达传感器、磁阻传感器、通讯模块连接，通讯模块与云服务器连接。本发明能够通过光敏传感器和磁阻传感器实时监测车位状态变化信息，通过雷达传感器实现二次精准确认，保证了对于车位状态的探测准确性。

Description

一种三模地磁检测系统及其方法
技术领域
本发明涉及车位检测领域，尤其是涉及一种三模地磁检测系统及其方法。
背景技术
目前停车场地的车位检测装置一般采用传统地磁探测方式或是结合红外、热释电等方式。地磁探测的方法属于间接测量车辆对地磁场的扰动，其优点是功耗低，但由于车辆对地磁场的扰动存在不一致的现象，不能很好的判断车位上有无车辆停放的情况。车辆的含铁量、车辆的出场年限等因素会导致同一类型的车在同一个地点测量的值也会出现不一致的情况。同时地磁探测方式还涉及到环境磁场，理想情况下环境的磁场是恒定的，但是现实情况下由于地底的管道、流水、电线等不同，环境磁场参考值也会随之改变。因此单一的地磁测量方式不能很好的满足实际的应用。地磁加声波的检测方式受限于声音无法穿透介质，地磁加雷达的检测方式受限于毫米波无法穿透积水等介质，同理地磁加红外、地磁加热释电的检测方式分别受到车辆外壳、低温的限制，皆无法获得良好的检测结果，使车位检测准确率不高。
如专利号为CN201810954253.0，名称为一种基于地磁场的车位状态监测方法及装置，已经公开了单一地磁判断车位状态的技术内容，但是仅靠单一地磁判断还是存在车位检测准确率不高的情况。
发明内容
本发明的目的在于克服现有的车位探测器无法兼顾功耗以及探测准确率的不足，提供一种通过设置三种传感器从而提高车位探测准确率，同时能够有效限制功耗以满足长期使用的三模地磁检测系统及其方法。
本发明解决上述技术问题采用的技术方案是：一种三模地磁检测系统，包括用于存储车位状态信息的云服务器、用于为系统供电的供电模块、用于测量车位与车辆距离从而确定车位状态的雷达传感器、用于检测车位光照度变化从而确定车位状态的光敏传感器、通过检测车位所在区域磁场强度变化确定车位状态的磁阻传感器、用于控制雷达传感器与光敏传感器及磁阻传感器的处理器、用于将车位状态发送给云服务器的通讯模块，供电模块分别与处理器、通讯模块连接，处理器分别与雷达传感器、磁阻传感器、光敏传感器、通讯模块连接，通讯模块与云服务器连接。通过上述技术方案，采用三种传感器的方式，提高车位状态探测准确率，所述车位状态是指车位上是否停留有车辆，所述三模是指三种传感器，即磁阻传感器、雷达传感器、光敏传感器。
作为优选，雷达传感器包括毫米波雷达模块、阵列天线，处理器内设有信号发生器和处理模块，毫米波雷达模块分别与信号发生器、阵列天线、处理模块连接；
信号发生器，用于输出锯齿波调频信号；
毫米波雷达模块，用于接收锯齿波调频信号并将锯齿波调频信号调制成射频信号，并将输出给阵列天线的射频信号与接收到阵列天线返回的射频信号变频产生差频信号；
阵列天线，用于接收毫米波雷达模块发射的射频信号并将射频信号发射到外界，及接收发射后返回的射频信号给毫米波雷达模块；
处理模块，用于接收差频信号并对差频信号进行计算后获得与目标点距离；
信号发生器产生锯齿波调频信号后发射给毫米波雷达模块，毫米波雷达模块接收锯齿波调频信号并将其调制成射频信号后发射给阵列天线，阵列天线将射频信号发射到外界遇到目标物后返回，阵列天线再接收返回的射频信号并发射给毫米波雷达模块，毫米波雷达模块将接收到的返回的射频信号和输出给阵列天线的射频信号变频产生差频信号发送给处理器，处理模块接收差频信号并对差频信号进行计算后获得与目标点距离。毫米波的波长介于微波和厘米波之间，因此毫米波雷达模块兼有微波雷达和光电雷达的一些优点。同时，在室外环境下，红外线干扰严重，而毫米波几乎不会受到红外线干扰；毫米波所需处理的数据较少，从而能够间接降低功耗、提高分辨率，且在低光亮环境下也适宜实用，具有精准度高，响应快，环境适应力强，抗干扰等技术优势。
作为优选，处理器内还设有将锯齿波调频信号发送给毫米波雷达模块的DA转换器，DA转换器分别与信号发生器、毫米波雷达模块连接。
作为优选，处理器连接有用于放大差频信号的运算放大器，运算放大器分别与毫米波雷达模块、处理模块连接。
作为优选，处理器还包括用于对差频信号进行采样的AD采样模块，AD采样模块分别与运算放大器、处理模块连接。
作为优选，处理器包括用于滤除杂波和噪声的滤波器，滤波器分别与AD采样模块、处理模块连接。
作为优选，通讯模块包括NB-IoT通讯模块和无线传输模块，处理器分别与NB-IoT通讯模块、无线传输模块连接，NB-IoT通讯模块、无线传输模块均与云服务器、供电模块连接。通过无线传输模块、NB-IoT通讯模块与云服务器连接，从而可以将停车位状态实时上传给云服务器，云服务器再传输给智能终端，从而使得车位管理更加清楚，多种传输方式结合，可以避免单一传输方式故障或网络波动导致信息反馈不及时的问题。
作为优选，还包括用于判断磁阻传感器是否处于激活状态的蜂鸣器，蜂鸣器与处理器连接。通过蜂鸣器的设置，可以在安装时确认地磁是否处于激活状态，如地磁激活，则蜂鸣器发出提示。
作为优选，磁阻传感器数量设置为两个。
一种三模地磁检测方法，包括以下内容：当被测车位上有车辆经过时，光敏传感器和/或磁阻传感器产生电信号发送给处理器，处理器接收电信号后，启动雷达传感器，若雷达传感器检测到车位状态变化，则处理器通过通讯模块将车位状态信息发送给云服务器。磁阻传感器的检测车位状态方法属于现有技术。光敏传感器在光照强度发生变化时，会产生电信号，当车位无车停留时，光敏传感器无电信号产生，车位上有车辆经过或停留时，光敏传感器瞬时产生电信号，将电信号发送给处理器；反之，当车辆离开时，光敏传感器也会产生电信号。
作为优选，还包括雷达传感器车位检测方法，内容包括信号发生器产生锯齿波调频信号后发射给毫米波雷达模块，毫米波雷达模块接收锯齿波调频信号并将其调制成射频信号后发射给阵列天线，阵列天线将射频信号发射到外界遇到目标物后返回，阵列天线再接收返回的射频信号并发射给毫米波雷达模块，毫米波雷达模块将接收到的返回的射频信号和输出给阵列天线的射频信号变频产生差频信号发送给处理器，处理模块接收差频信号并对差频信号进行计算后获得与目标点距离。能够计算出距离，同时光敏传感器和/或磁阻传感器检测到车位状态发生变化，则说明车位上有车辆停留；若无法计算出距离，而光敏传感器和/或磁阻传感器检测到车位状态发生变化，则说明车位上车辆驶离。
处理模块处理方法包括以下步骤：
步骤一：AD采样模块对差频信号进行采样，采样后对采样值加汉宁窗进行收敛，获得数字信号；
步骤二：对数字信号进行傅里叶变换，获得数字信号的分析频谱；
步骤三：根据步骤二的频谱，找出值最高的点，即为所测目标的距离。
作为优选，汉宁窗的时域表达式为wt=1/21-cos 2πt/T。
作为优选，步骤一和步骤二之间还包括以下内容：对收敛后获得的数字信号用滤波器进行滤波处理。通过滤波器滤除杂波和噪声。
本发明具有的有益效果是：
1、本发明提供的技术方案能够通过光敏传感器和磁阻传感器实时监测车位状态变化信息，通过亮度变化和地磁变化初步判定车位附近是否有车辆经过。在有车辆经过时唤醒雷达传感器探测车位上是否停靠有车辆，实现二次精准确认。保证了对于车位占用情况的探测准确性。同时避免了雷达传感器长期启动造成的功耗较大的问题，利用光敏传感器和磁阻传感器功耗低使用寿命长的有点，同时有效增强了系统抗干扰性能和准确性，兼顾了两种探测手段的优点同时弥补了各自缺陷；
2、本发明利用磁阻传感器和光敏传感器初步判断车辆停靠时是否偏离车位，并通过雷达传感器最终确认。能够有效监测到车辆停靠时偏离车位而影响相邻车位使用的问题，有效提高了车位使用规范和效率，并帮助驾驶员规范驾驶习惯；
3、本发明具有精准度高，响应快，环境适应力强，抗干扰能力强等特点。毫米波辐射范围直径0.3mm，高度0.8m，毫米波雷达模块可以接收毫米波发射到汽车底盘后返回的信号，再经过分析计算处理，从而判断停车位上是否有车辆停放，有效避免干扰情况的发生。
附图说明
图1是本发明的原理图。
图2是雷达传感器的原理图。
图3是汉宁窗的时域和频域特征图。
图4是窗函数对应的时域表达式。
图5是采样示例图。
图6是图5的单周期信号图。
图7是傅里叶变换后频率对应的距离图。
图8是雷达传感器的另一种原理图。
图中：1、信号发生器，2、毫米波雷达模块，3、阵列天线，4、处理器，5、DA转换器，6、运算放大器，7、AD采样模块，8、滤波器，9、芯片，10、处理模块，100、供电模块，200、通讯模块，210、NB-IoT通讯模块，220、无线传输模块，300、磁阻传感器，400、雷达传感器，500、光敏传感器，600、蜂鸣器，700、云服务器。
具体实施方式
以下结合附图和实施方式对本发明作进一步的说明。
实施例1
如图1-7所示，本发明一种三模地磁检测系统，包括用于存储车位状态信息的云服务器700、用于为系统供电的供电模块100、用于测量车位与车辆距离从而确定车位状态的雷达传感器400、用于检测车位光照度变化从而确定车位状态的光敏传感器500、通过检测车位所在区域磁场强度变化确定车位状态的磁阻传感器300、用于控制雷达传感器400与光敏传感器500及磁阻传感器300的处理器4、用于将车位状态发送给云服务器700的通讯模块200，供电模块100分别与处理器4、通讯模块200连接，处理器4分别与雷达传感器400、磁阻传感器300、光敏传感器500、通讯模块200连接，通讯模块200与云服务器700连接。
雷达传感器400包括毫米波雷达模块2、阵列天线3，处理器4内设有信号发生器1和处理模块10，毫米波雷达模块2分别与信号发生器1、阵列天线3、处理模块10连接；
信号发生器1，用于输出锯齿波调频信号；
毫米波雷达模块2，用于接收锯齿波调频信号并将锯齿波调频信号调制成射频信号，并将输出给阵列天线3的射频信号与接收到阵列天线3返回的射频信号变频产生差频信号；
阵列天线3，用于接收毫米波雷达模块2发射的射频信号并将射频信号发射到外界，及接收发射后返回的射频信号给毫米波雷达模块2；
处理模块10，用于接收差频信号并对差频信号进行计算后获得与目标点距离。
处理器4内还设有将锯齿波调频信号发送给毫米波雷达模块2的DA转换器5，DA转换器5分别与信号发生器1、毫米波雷达模块2连接。
处理器4连接有用于放大差频信号的运算放大器6，运算放大器6分别与毫米波雷达模块2、处理器4连接。
处理器4还包括用于对差频信号进行采样的AD采样模块7，AD采样模块7分别与运算放大器6、处理模块10连接。
处理器4包括用于滤除杂波和噪声的滤波器8，滤波器8分别与AD采样模块7、处理模块10连接。处理模块10包括芯片9，芯片9与滤波器8连接。
通讯模块200包括NB-IoT通讯模块210和无线传输模块220，处理器4分别与NB-IoT通讯模块210、无线传输模块220连接，NB-IoT通讯模块210、无线传输模块220均与云服务器700、供电模块100连接。还包括用于判断磁阻传感器300是否处于激活状态的蜂鸣器600，蜂鸣器600与处理器4连接。
一种三模地磁检测方法，包括以下内容：当被测车位上有车辆经过时，光敏传感器500和/或磁阻传感器300产生电信号发送给处理器4，处理器4接收电信号后，启动雷达传感器400，若雷达传感器400检测到车位状态变化，则处理器4通过通讯模块200将车位状态信息发送给云服务器700。
还包括雷达传感器400车位检测方法，内容包括信号发生器1产生锯齿波调频信号后发射给毫米波雷达模块2，毫米波雷达模块2接收锯齿波调频信号并将其调制成射频信号后发射给阵列天线3，阵列天线3将射频信号发射到外界遇到目标物后返回，阵列天线3再接收返回的射频信号并发射给毫米波雷达模块2，毫米波雷达模块2将接收到的返回的射频信号和输出给阵列天线3的射频信号变频产生差频信号发送给处理器4，处理模块10接收差频信号并对差频信号进行计算后获得与目标点距离。
处理模块10处理方法包括以下步骤：
步骤一：AD采样模块7对差频信号进行采样，采样后对采样值加汉宁窗进行收敛，获得数字信号；
步骤二：对数字信号进行傅里叶变换，获得数字信号的分析频谱；
步骤三：根据步骤二的频谱，找出值最高的点，即为所测目标的距离。
汉宁窗的时域表达式为wt=1/21-cos 2πt/T。
步骤一和步骤二之间还包括以下内容：对收敛后获得的数字信号用滤波器8进行滤波处理。
本实施例中，VCO调制电压为0V~3.3V，对应的调制频率变化幅度为2.376GHz。一个周期的调制和采样点都为256个，两个采样点的间隔时间为300us，即采样频率为3.3KHz，256个采样耗时75ms。频率的变化斜率slope = 2376MHz/75ms =2376Hz/75ns =31.7Hz/ns。
另外，电磁波的传播速度为3x10^8m/s = 30cm/ns。
因此距离为8cm的目标，接收信号和发射信号的频率差约15Hz，50cm的目标,频率差约为100Hz。如果采样周期为12ms，那么50cm处为600Hz。
汉宁窗是窗函数中的一种其时域和频域的特征如图3所示。
本实施例中，对图5的采样信号加汉宁窗后，得到图6的单周期信号。
本实施例中，对差频信号采样256个点,获取得到256个数据,这些采样数据可能不是一个完整的周期,所以,需要进行用窗函数进行收敛。第i个采样点加窗后的值为 w(i) =1/2(1-cos(2πi/255)，i值为0~255。
本实施例中，对数字信号进行快速傅里叶变换，可得到数字信号的分析频谱。分析频谱是实际频谱的近似。傅里叶变换是对延拓后的周期离散信号进行频谱分析。将毫米波雷达模块输出的差频信号变换到频域，傅里叶变换后所得的数据，x轴为频率值，y轴为幅值，幅值最大的频率即为中心频率。
本实施例中，采样频率为3300Hz，采样点为256个，因此傅里叶变换后，频率分辨率为13Hz，对应的距离为6cm。如图7所示，X轴的频率范围为0~fs/2。
实施例2
如图8所示，本实施例中，DA转换器、信号发生器与处理模块所用的芯片9集成在同一芯片，该芯片既可产生信号，也可以对接收到的信号进行处理，该芯片型号采用STM32L151芯片。
说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种三模地磁检测系统，其特征在于：包括用于存储车位状态信息的云服务器（700）、用于为系统供电的供电模块（100）、用于测量车位与车辆距离从而确定车位状态的雷达传感器（400）、用于检测车位光照度变化从而确定车位状态的光敏传感器（500）、通过检测车位所在区域磁场强度变化确定车位状态的磁阻传感器（300）、用于控制雷达传感器（400）与光敏传感器（500）及磁阻传感器（300）的处理器（4）、用于将车位状态发送给云服务器（700）的通讯模块（200），供电模块（100）分别与处理器（4）、通讯模块（200）连接，处理器（4）分别与雷达传感器（400）、磁阻传感器（300）、光敏传感器（500）、通讯模块（200）连接，通讯模块（200）与云服务器（700）连接。
2.根据权利要求1所述的三模地磁检测系统，其特征在于：
雷达传感器（400）包括毫米波雷达模块（2）、阵列天线（3），处理器（4）内设有信号发生器（1）和处理模块（10），毫米波雷达模块（2）分别与信号发生器（1）、阵列天线（3）、处理模块（10）连接；
信号发生器（1），用于输出锯齿波调频信号；
毫米波雷达模块（2），用于接收锯齿波调频信号并将锯齿波调频信号调制成射频信号，并将输出给阵列天线（3）的射频信号与接收到阵列天线（3）返回的射频信号变频产生差频信号；
阵列天线（3），用于接收毫米波雷达模块（2）发射的射频信号并将射频信号发射到外界，及接收发射后返回的射频信号给毫米波雷达模块（2）；
处理模块（10），用于接收差频信号并对差频信号进行计算后获得与目标点距离。
3.根据权利要求2所述的三模地磁检测系统，其特征在于：处理器（4）内还设有将锯齿波调频信号发送给毫米波雷达模块（2）的DA转换器（5），DA转换器（5）分别与信号发生器（1）、毫米波雷达模块（2）连接。
4.根据权利要求3所述的三模地磁检测系统，其特征在于：处理器（4）连接有用于放大差频信号的运算放大器（6），运算放大器（6）分别与毫米波雷达模块（2）、处理模块（10）连接。
5.根据权利要求4所述的三模地磁检测系统，其特征在于：处理器（4）还包括用于对差频信号进行采样的AD采样模块（7），AD采样模块（7）分别与运算放大器（6）、处理模块（10）连接。
6.根据权利要求5所述的三模地磁检测系统，其特征在于：处理器（4）包括用于滤除杂波和噪声的滤波器（8），滤波器（8）分别与AD采样模块（7）、处理模块（10）连接。
7.根据权利要求1或2或3或4或5或6所述的三模地磁检测系统，其特征在于：通讯模块（200）包括NB-IoT通讯模块（210）和无线传输模块（220），处理器（4）分别与NB-IoT通讯模块（210）、无线传输模块（220）连接，NB-IoT通讯模块（210）、无线传输模块（220）均与云服务器（700）、供电模块（100）连接。
8.一种三模地磁检测方法，其特征在于：包括以下内容：当被测车位上有车辆经过时，光敏传感器（500）和/或磁阻传感器（300）产生电信号发送给处理器（4），处理器（4）接收电信号后，启动雷达传感器（400），若雷达传感器（400）检测到车位状态变化，则处理器（4）通过通讯模块（200）将车位状态信息发送给云服务器（700）。
9.根据权利要求8所述的三模地磁检测方法，其特征在于：还包括雷达传感器（400）车位检测方法，内容包括信号发生器（1）产生锯齿波调频信号后发射给毫米波雷达模块（2），毫米波雷达模块（2）接收锯齿波调频信号并将其调制成射频信号后发射给阵列天线（3），阵列天线（3）将射频信号发射到外界遇到目标物后返回，阵列天线（3）再接收返回的射频信号并发射给毫米波雷达模块（2），毫米波雷达模块（2）将接收到的返回的射频信号和输出给阵列天线（3）的射频信号变频产生差频信号发送给处理器（4），处理模块（10）接收差频信号并对差频信号进行计算后获得与目标点距离。
10.根据权利要求9所述的三模地磁检测方法，其特征在于：处理模块（10）处理方法包括以下步骤：
步骤一：处理模块（10）对差频信号进行采样，采样后对采样值加汉宁窗进行收敛，获得数字信号；
步骤二：对数字信号进行傅里叶变换，获得数字信号的分析频谱；
步骤三：根据步骤二的频谱，找出值最高的点，即为所测目标的距离。
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