车载酒精检测系统设计说明目次1 绪论 (1)1.1课题研究背景 (1)1.2国内外车载酒精检测系统的研究现状 (1)1.3本文创新点 (2)1.4论文的结构安排 (2)1.5课题研究的意义 (3)2 车载酒精检测系统的关键技术 (4)2.1数据融合技术 (4)2.2 GPRS技术简介 (8)3 系统的单元硬件设计 (10)3.1车载酒精检测系统的概述 (10)3.2系统的总体设计分析 (11)3.3控制器的电路设计 (13)3.4酒精传感器模块 (15)3.5液晶显示模块 (16)3.6 GPRS模块的硬件电路设计 (17)3.7电源电路设计 (18)4 系统软件的设计 (19)4.1 MDK开发环境的介绍 (19)4.2系统的软件结构 (20)4.3系统主程序设计 (20)4.4酒精信息采集单元的软件设计 (21)4.5模糊控制算法的程序设计 (22)4.6 GPRS模块程序设计 (22)5 系统的调试与测试 (24)5.1系统测试与总结 (24)5.2显示界面设计 (25)5.3车载酒精系 (25)总结 (27)致谢 (29)参考文献 (30)1 绪论1.1课题研究背景随着我国经济的飞速发展，人民生活水平的不断提高，买车自然就成为了大多数家庭的生活需要。

据有关人士统计，在最近的十年期间，中国的汽车产量和销量稳居世界前三，是当之无愧的汽车产销大国。

除此之外，我国的酒文化深入人心。

从古至今，酒是亲戚好友聚会的必需品。

在当今社会，尽管每个人都知道喝酒不开车，开车不喝酒，但还是会有人报有侥幸心理，因此酒后驾车时有发生，在我国显得尤其严重。

酒后驾车给自己和别人的家庭带来了不可挽回的伤害。

据统计，每年酒后驾车引起的车祸占所有车祸的40%以上，造成的个人和国家损失达好几十亿。

因此，如何有效的减少酒驾的发生成为社会舆论的焦点之一。

近年来，检测技术取得了较大的进步，依靠传感器检测的手段正慢慢步入人们的生活中。

比如温度传感器、烟雾传感器等等。

各种各样的传感器被应用在不同的场合中来达到检测的目的。

同时，由于单一传感器检测的数据并非可靠，为了进一步保证所得数据的准确性，多传感器的检测系统也是层出不穷，这里就采用了数据融合技术，将多传感器所得的数据进行融合处理，以达到一个较为准确的测量值。

在此背景下，为了避免酒后驾车的发生以及单一传感器带来的不准确性，本文将传感器技术、数据融合技术和GPRS技术结合，设计了一套具有自行检测功能的车载酒精检测系统，实现了酒驾数据的采集、发送等功能。

本系统设计的方案满足了无线数据采集系统所要求的智能化和网络化的要求，并且有成本低、可靠性高、便于进行维护等优点。

1.2国内外车载酒精检测系统的研究现状1957年，世界上第一台醉酒呼吸分析仪在瑞典首次投入使用，标志着酒后驾驶检测的开始。

接着英国斯托尔大学生理学家霍尔瓦特设计一套名为“个人警察”的监督系统，依据驾驶员审视车辆行驶方向的范围，判断驾驶员的酒驾程度，确定是否报警。

日本采用变档器上的探测声纳生来探测驾驶员手上汗液中的酒精含量，如果超出预设值时，汽车会自动上锁，并且通过车内的语音报警系统提醒司机严禁酒后驾车。

目前我国大多使用高灵敏、高稳定的警用酒精浓度测量仪来测量是否酒驾。

该仪器的酒精侦测元件采用先进的电化学传感器，同时采用先进的大规模集成电路作为数据处理单元。

除此之外，还采用了先进SMT工艺作为装配工艺，具有宽范围温度操作，且能自动吹气流量侦测与控制，侦测出驾驶者是否吹气作弊等特点，同时具有便捷的操作界面，较大的内存容量、且能将数据通过USB 接口上传到电脑，但其成本也相对较高，同时需要交警人员去强制检测，有一定的局限性。

同时，我们国家正在积极开发车辆预警方面的相关设备。

其研究内容为:车辆运行状态、驾驶状态、环境实时监测技术、异常驾驶状态实时识别技术等。

研究目的:通过研发监测预警装置，形成司机行为的实时监控技术，提供减少交通事故的技术支持，研发出最新设备，采用实车来证明设备的先进性和可行性。

1.3本文创新点本文的创新点主要有:1.避免了人为检查的局限性、节省了大量的人力物力。

2.利用融合技术得到多传感器的数据融合，相比相同空间内的单一的传感器，数据更加可靠精确。

3.将酒驾车辆的相关信息通过GPRS技术发送到交警部门控制中心的服务器上或相关负责人的手机上。

1.4论文的结构安排第一章是论文的绪论部分。

介绍了课题的研究背景、国内外研究现状，安排了论文的结构，最后介绍了课题研究的意义。

第二章是相关技术的简介。

利用融合技术得到酒精传感器的融合数据，利用GPRS技术实现数据的发送。

第三章是系统的单元硬件设计部分。

简单介绍了车载酒精检测系统的总体设计方案。

通过查找资料，选择出系统中的最佳器件型号，着重设计了酒精数据采集单元的硬件选型和电路设计；并对中心控制单元和数据收集显示单元进行了简单的电路设计。

第四章是系统的软件设计部分。

介绍了MDK等编译环境，同时为节约开发周期，本系统选择模块化的设计思想。

系统分别对酒精数据采集单元、数据收集显示单元和中心控制单元进行了设计，并给出了实现系统功能的具体流程图。

第五章是系统的调试与测试部分。

主要是对信息采集单元能否按照预期目标工作进行测试，包括对数据融合算法的准确性、显示界面、参数设置以及GPRS 模块SIM900A通讯功能等进行测试，通过测试结果分析，所选传感器、GPRS模块以及模糊控制算法基本能够满足系统的工作要求。

1.5课题研究的意义在人均汽车拥有量不断增加的时代，加上我国深入人心的酒文化，酒后驾车时有发生。

因此选择车载酒精检测系统作为研究对象，具有重要的价值和现实意义。

根据本人的调研，了解到车载酒精检测系统具有巨大的开发潜力，但是由于之前所设计系统的局限性，车载酒精系统没有像人们期待的那样迅速发展。

本课题研究的目标是设计实现一个具有自行检测、实时上传、价格低廉的车载酒精检测系统。

采用数据融合技术实现多个酒精传感器的数据融合、利用GPRS技术向外发送酒驾数据、有效防患因驾驶员酒后驾车引起的交通事故。

在研究的过程中，学习了STM32，融合技术、酒精传感器以及GPRS模块的相关知识以及使用方法，同时加强了在实践中发现问题、解决问题的能力。

2 车载酒精检测系统的关键技术这个系统用到了数据融合技术，对三个酒精传感器测得的数据进行融合处理，得到最终的一个数值与预设值做比较；达到预设的报警值则通过GPRS技术将当前酒驾的浓度值以及车主的身份证发送到交警部门控制中心的服务器上或者相关负责人的手机上。

2.1数据融合技术2.1.1数据融合的概念数据融合技术(Data Fusion Technology)是从多个传感器或多源信息进行综合处理，从而得到更准确的、可靠的结论。

其严格的定义是:利用计算机技术在一定的准则下对按时序获取的若干传感器的观测信息加以自动分析、综合以完成估计任务和需要的决策而进行的信息处理技术。

2.1.2数据融合技术的发展进程1973年，美国国防部资助开发了声呐信号理解系统，在这个系统中，数据融合技术应用得最早70年代末，基于多传感器采集的信息整合意义的数据融合技术逐步在公开的文献中出现。

随后，传感器技术得到了飞速发展，数据融合技术的理论及应用研究得到了较快进展。

1984年美国三军政府组织成立了数据融合技术专家组(DFS,Data FusionSpecialists）在军事领域，一个单一的传感器己经不再满足战争的需要，必须运用多传感集成来获取多种观测数据，识别目标属性，分析行为意图和态势估计，精确制导，辅助决策等。

在多传感器系统中，信息关系的复杂性、己极大超越了传统信息处理方法的能力范围，因此多传感器信息融合技术(MSDF，Multi-Sensor Data Fusion)应运而生。

随着通信技术、计算机技术的快速发展，且密切相关，加上军事应用的特殊迫切需要，数据融合技术得到了飞速的发展。

并且依靠其高速、低成本及高可靠性等优点，在不少领域中都展现了其及其广阔的应用前景。

在中国，数据融合技术被列入“八五计划”中的关键技术，并批准一些重点研究项目，尽量给予更多的财政支持。

尽管我们起步较晚，但可以借鉴国外的经验和己有成果，力争在模糊控制、融合算法等基础理论上有所突破。

在军事应用领域中，我国己陆续开发了一批自动化指挥系统，但大体上都是针对单一传感器信息进行信息处理，因此对于多种类多平台传感器的数据融合技术的研究己经势在必行。

2.1.3数据融合技术的基本原理充分利用多源信息资源和传感器信息数据，通过对多源信息或各种传感器及人工观测信息的合理分配与使用，将各种信息数据在时间上和空间的冗余信息与互补，根据某种优化准则或融合算法组合来，产生对观测对象的一致性描述和解释，并推出更为合理的处理方案。

数据融合控制中心对来自多个传感器的处理信息进行融合，或对来自多个传感器信息和人机界面的观测数据进行信息融合，并提取特征信息，在推理机作用下，将特征信息与知识库中的知识匹配，做出综合的决策估计提供给用户。

按照信息抽象的层次来分，数据融合的级别可分为数据层融合、特征层融合和决策层融合。

对于数据层融合，是指直接对传感器的观测信息进行融合处理，再交由特征处理和判断决策。

特征层融合，属于中间级的融合，它首先对来自传感器的原始信息或对来自多个传感器信息和人机界面的观测数据进行特征处理，然后再对特征信息进行综合分析和处理，做出决策判断。

决策层融合是对不同类型的传感器观测同一个目标而获得的信息进行本地基本处理，建立对所观测目标的初步结论，然后再通过关联处理进行决策层的融合判断，从而获得理想决策估计。

2.1.4数据融合的相关技术数据融合技术是一种从多个信息源的数据进行集成和处理技术，是许多传统学科和新技术的集成与应用，如模式识别、智能控制、决策论、通信、信号处理、最优化技术、估计理论、不确定性理论、计算机科学、数据挖掘等。

在实际应用中，不同的学者提出了许多方法，使得数据融合技术在不同方向上得到了应用。

常用的数据融合技术有一下几种，如图2-1所示，其中主要分了经典数据融合技术和现代融合技术两大类。

图2-1 数据融合相关技术本文主要应用了数据融合技术的模糊控制理论方法，属于智能控制的应用范畴。

下面主要描述一下模糊控制理论方法的相关知识。

模糊逻辑控制(Fuzzy Logic Control )，简称为模糊控制(Fuzzy Control )，基于模糊集理论，模糊语言变量，基于对人的判断逻辑仿真的思想方法的模糊逻辑推理理论，在计算机的逻辑推理和决策过程的模拟，进而达到人工智能控制的目的。

一个标准的模糊逻辑控制系统的架构主要包含五个主要部分，即:变量定义、模糊化、知识库、模糊推理及解模糊化。

1)变量定义:根据系统的要求，决定选择被观察到，考虑到控制作用为模糊变量的模糊逻辑控制系统的程序。