基于物联网的建筑工地智慧卡车远程监测系统
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摘 要：在建筑工地中，基于物联网技术开发了一种在线远程监测卡车及驾驶员数据的综合系统。系统具备监控驾驶员状态、安全提示、查询驾驶记录等功能。在對驾驶员的生理状态、个人信息、卡车盲区安全监测以及卡车的行驶位置与轨迹等数据采集后，借助4G技术将数据上传到云平台实现远程实时监控。该系统便于企业和市政管理人员通过网页平台和手机APP进行实时监管与记录查询，可满足实时远程监测和管理需求，具有较好的应用性和社会价值。
关键词：智慧卡车;低功耗单片机;运输安全;车联网;物联网技术;4G通信
0 引 言
随着我国货运车辆持续增长，货运车辆的安全及通行效率管控尤为重要[1]。其中大型卡车因其车身体积等原因，极易产生视觉盲区，造成交通事故。随着车载网络和云计算的快速发展，基于云计算的车联网架构受到了学术界和工业界的广泛关注[2]。文献[3]设计了一种基于车联网的车辆状态监控系统云服务平台。文献[4]研究并设计了一款具有车辆定位等功能的车联网车载智能终端系统。二者将车辆上的实时监测系统与云平台相结合，将采集到的数据在云平台上进行处理显示。为了方便相关部门管理，减少交通安全隐患，有必要设计一套稳定、可靠、安全的智慧卡车远程监测系统。
1 系统整体设计
智慧卡车远程监测系统主要包括卡车驾驶室数据采集子节点、数据监测平台和远程网络。由多个卡车子节点采集数据后，将数据上传至云端服务网络。监测端则可通过4G传输模块访问云端网络并进行数据交换。系统结构框架如图1所示。
2 子节点设计
子节点由数据采集节点和监测端两部分组成。智慧卡车远程监测系统的数据采集子节点将采集到的驾驶员脉搏及血氧浓度、卡车行驶轨迹等数据通过4G传输模块上传到云端服务网络。监测端基于原子云服务器，可以通过PC端或手机查询数据。卡车驾驶室数据采集子节点系统以STM32F103ZET6芯片作为核心处理器，外接拓展外部SDRM存储器、电源DCDC、GPS定位传感器、盲区超声波检测以及4G通信模块等。数据采集子节点硬件设计如图2所示。
2.1 传感器设计
2.1.1 超声波信号传感器
超声波信号传感器使用HY-SRF05超声波模块，此模块具备2～450 cm的非接触式距离感测功能，测距精度高达3 mm，模块包括超声波接收器、发射器与控制电路，可以很好地进行卡车驾驶盲区监测，方便驾驶员在转弯时观察“汽车盲区”和“内轮差”的情况[5]。超声波信号传感器电路原理如图3所示。
2.1.2 定位传感器
GPS定位传感器采用SkyTra公司推出的GPS+北斗卫星导航系统[6-7]双模定位模块S1216F8-BD，该模块外接有源天线，能够准确、迅速定位车辆位置[8-9]。定位传感器电路原理如图4所示。
2.1.3 脉搏血样监测传感器
MAX30100是一种非侵入式集成的脉搏血氧饱和度和心脏速率监视传感器。如果心率监视传感器持续2小时以上检测到心率数据，且未中断，说明驾驶员可能已经进入疲劳驾驶状态，此时可以提醒驾驶员休息[10]。脉搏血氧监测传感器电路原理如图5所示。
2.2 网络通信设计
2.2.1 4G传输模块
ATK-M751是正点原子开发的一款高性能全网通4G DTU产品，具有高速率、低延迟和无线数传功能，支持 TCP/UDP/HTTP等协议，可连接多种云服务器，支持上位机配置参数，同时也支持RS 232和RS 485通信协议。4G传输模块原理如图6所示。
2.2.2 nRF24L01传输模块
nRF24L01是由NORDIC公司推出的工作在2.4～2.5 GHz的ISM频段的单片无线收发器芯片，在接收模式下可以接收6路不同通道的数据。nRF24L01传输模块原理如图7所示。
2.3 报警器设计
本设计采用JQ8900语言模块，集成16位MCU及1个专门针对音频解码的DSP，采用硬解码保证系统的稳定性和音质。在系统传感器监测到卡车驾驶员视觉盲区存在物体或监测到驾驶员出现疲劳的生理状况后，语言模块将启动，提示驾驶员减速驾驶并检查，也可及时提醒驾驶员勿疲劳驾驶。
2.4 软件设计
本系统软件开发主要基于Keil MDK5开发环境。软件程序根据模块化编程原则，划分为超声波模块、脉搏传感器、北斗定位模块和原子云4G模块。软件流程如图8所示。
3 仿真及测试
PC和手机都可以登录服务器网址观察汽车运行轨迹，通过前端语言在网页上查看数据。手机端界面如图9所示。
4 结 语
随着经济的发展与生活水平的提高，汽车产量逐步增长，行车安全隐患亦随之增多。了解卡车行驶过程中的周围状况，可以适当缓解驾驶员在驾驶过程中由于要时刻保持注意力高度集中而产生的压力，而当有其他车辆或行人进入视觉盲区时，也可以避免由于要关注车辆后方的突发情况无法专注驾驶的问题，一定程度上减少交通安全隐患。
监测工地卡车的行程状况将对工地的管理起到促进作用，同时有助于企业在工地建设过程中降低由于人为因素造成的安全隐患几率，具有重要的应用价值和社会意义。
参考文献
[1]何勇海.高速公路货车智慧管控技术[J].中国交通信息化，2019（8）：119-121.
[2] OLARIU S，ELTOWEISSY M，YOUNIS M. Towards autonomous vehicular clouds [J]. ICST trans on mobile communications and applications，2011，11（7/9）：1-11.
[3]闫旭.基于车联网的车辆状态监控系统云服务平台的设计与研究[D].西安：长安大学，2019.
[4]白效松.基于车联网的车载智能终端系统的设计与实现[D].长春：吉林大学，2018.
[5]唐志祥，费成，顾静波，等.汽车行车盲区实时监测系统的设计[J].电脑知识与技术，2013，9（5）：1196-1197.
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[9]熊力.基于导航卫星的汽车超速报警技术分析[J].卫星电视与宽带多媒体，2019（15）：26-27.
[10]陆斯，孟广威，曲志鹏，等.基于车联网和医疗大数据的车载健康检测系统[J].汽车零部件，2019（7）：24-27.
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