《2024 DigiKey 汽车应用创意挑战赛》智能座舱检测系统
#竞赛
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2025-02-26
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一、项目介绍
1.1 简介
感谢与非网举办的汽车应用挑战赛项目，之前有看与非网做的智能座舱峰会，有提到一个数据座舱逐渐从“驾驶空间”演变为“第三生活空间”。用户对座舱的健康监测、人机交互和环境舒适度需求日益增长。然而，现有方案存在以下痛点：
- 驾驶员疲劳检测精度低，依赖单一传感器（如摄像头）；
- 座舱环境（温湿度、空气质量）调控被动，缺乏智能化；
- 交互方式单，缺乏多模态交互体验。
1.2 项目目标
基于NXP FRDM-N947开发板，构建一套低成本、高可靠性的智能座舱检测系统，实现：
- 驾驶员状态实时监测（疲劳、分心、心率）；
- 座舱环境智能调控（温度、CO?浓度、PM2.5）；
- 多模态交互（语音指令、手势控制、触摸屏反馈）。
二、系统架构设计
2.1 硬件架构
- 主控选：NXP FRDM-N947；
- 传感器模块：
- 驾驶员监测：OV2640摄像头（视觉）、MAX30102（心率/血氧）；
- 环境监测：BME680（温湿度/气体）、GP2Y1010AU0F（PM2.5）；
- 交互设备：电容触摸屏（3.5寸LCD）、麦克风阵列（语音输入）。
- 通信模块：N947上边不带，自己做了个WIFI模块。
2.2 软件架构
- 底层驱动：基于MCUXpresso SDK开发传感器、显示屏驱动；
- 中间件：FreeRTOS实现多任务调度，GUIguider图形库构建GUI；
- 核心算法：
- 驾驶员疲劳检测（OpenCV + Haar级联分类器）；
- 环境数据融合（卡尔曼滤波）；
- 语音识别（TensorFlow Lite for Microcontrollers）。
三、核心功能实现
3.1 驾驶员状态监测
代码片段（疲劳检测）：
- ```cpp
- // 使用OpenCV处理摄像头数据
- cv::CascadeClassifier face_cascade;
- face_cascade.load("haarcascade_frontalface_default.xml");
- while (true) {
- capture >> frame;
- cv::Mat gray;
- cv::cvtColor(frame, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
- std::vector<cv::Rect> faces;
- face_cascade.detectMultiScale(gray, faces, 1.1, 3);
- for (auto &face : faces) {
- // 计算眼睛闭合频率（伪代码）
- if (is_eye_closed(face_roi)) fatigue_counter++;
- if (fatigue_counter > THRESHOLD) trigger_alarm();
- }
- }
3.2 座舱环境调控**
数据融合算法：
- cpp
- // 卡尔曼滤波融合温湿度数据
- void KalmanFilter::update(float measurement) {
- predict();
- gain = error_estimate / (error_estimate + measurement_error);
- estimate += gain * (measurement - estimate);
- error_estimate *= (1 - gain);
- }
3.3 多模态交互
语音识别流程：
1. 麦克风采集音频，通过I2S传输至MCXN947；
2. TensorFlow Lite模型推断关键词（“打开空调”、“调亮灯光”）；
3. 执行指令并反馈至触摸屏（LVGL界面）。
演示：
- 已完成硬件选型与电路设计；
- 摄像头驱动与OpenCV移植验证成功；
- GUI界面原型设计完成。
打开GUIguider创建图形界面：可参考官网现有Demo
效果预览：
六、演示方案设计
1. 开机自检：触摸屏显示传感器状态（绿色为正常）；
2. 驾驶员模拟：
- 闭眼/打哈欠触发疲劳报警（屏幕闪烁+蜂鸣器）；
- 手势滑动切换空调模式；
3. 环境调控演示：
- 喷洒烟雾模拟PM2.5超标，自动启动空气净化；
4. 语音控制：说出“打开阅读灯”，灯光亮度实时调整。
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