當視訊保存至硬碟或SD卡等系統記憶體後,這些浮水印將會十分有幫助,例如用於簡化辨識和播放目標事件視訊。此外,僅保留這些加註浮水印的視訊並刪除其他不需要的,就能明顯節省系統的記憶體空間。

然而,由於地球引力偏移以及車輛振動對加速度計的雙重影響,要準確為行駛中的車輛測量加速度是一項很大的挑戰。本文介紹了一種簡單有效的解決方法。

20160720 ADI TA31P1 圖1:車載DVR系統方塊圖

圖1顯示車載DVR系統的方塊圖。來自CMOS感測器的錄影機視訊經擷取、處理以及最終保存在SD卡或硬碟等獨立式記憶體上。如圖中亮藍色部份所示,加速度計(例如ADXL313)可用於測量車輛的加速度。

20160720 ADI TA31P2 圖2:車輛緊急煞車時的加速度、速度與時間的關係

圖2說明配備加速度計的DVR系統工作原理。當發生緊急煞車等預定義事件時,加速度會隨著車輛的速度變化而大幅提高或降低。加速度計將偵測並測量此加速度,而微控制器(MCU)/處理器則可擷取並處理測得的加速度數據。一旦加速度超過預定義的閾值(例如-1.5g),DVR系統便會開始為錄影中的視訊添加日期/時間/加速度值等資訊浮水印。

在實際情況中,由於地球引力偏移和車輛振動導致失真,使得加速度計測得的加速度並不能準確反映實際的車輛加速度。很多情況都可能導致地球引力偏移。例如,當DVR安裝在後視鏡時,由於乘客可手動調整鏡面角度,使得鏡面和地球引力的夾角是不固定的。另一個例子是車輛並非在完全水平的道路上行駛。此外,車輛引擎和高低不平的路面狀況造成的振動,也會隨機影響加速度的測量以及產生誤差。

利用MEMS加速度計和自動調整參考(基準),有助於準確擷取車載DVR系統中的真實加速度數據。

20160720 ADI TA31T1 表1:地球引力偏移導致加速度測量誤差

表1顯示,地球引力偏移可能導致的誤差是非常明顯的。第一欄是相對於地平面的路面傾科角度;第二欄是Z軸上因地球引力導致的重力感測器偏移;第四欄則是感測器在Z軸上測得的加速度。車輛的加速度為1g時,在Z軸上測得的加速度隨路面傾斜角度不同而增加,如第四欄所示。例如,傾斜角度為15°時測得的加速度約為1.26g,而Z軸上的實際加速度為1g,因此測量誤差約為26%。

20160720 ADI TA31P3 圖3:耦合了引力偏移和車輛振動的加速度輸出資料

圖3顯示加速度計測得的實際加速事件,此加速度輸出耦合了地球引力偏移和車輛振動等影響。在此圖中,藍線代表加速度計測得的加速度,黃線表示由地球引力導致的引力偏移。如圖所示,可觀察到三個峰值點:A、B和C。A點測得值約為1.25g,B點測得值約為2.25g,而C點的測量值約為1.75g。將閾值預定義為1.5g時,B點和C點均超過閾值,而A點則低於閾值。但是,事實上這一結果是錯誤的,因為加速度計上的引力偏移並未加以補償。如圖中亮紅色部份所示,在消除引力偏移的影響後,A點的實際加速度約為1.5g,B點與C點則分別為2g和1.25g。在此例中的閾值預定義為1.5g,A點和B點均超過閾值,而C點則低於閾值。因此,此例清楚表示,引力偏移會使測得的加速度發生誤差,從而導致系統做出錯誤決定。在實際情況中,引力偏移和振動均無法預測,因而其所導致的測量誤差也無法預測。因此,要從無法預測失真的資料中擷取實際的加速度是一個相當大的挑戰。

然而,透過使用自動調整參考基準的方法,能夠自動消除由於引力偏移和振動等導致的誤差。它能即時監測來自加速度計的資料,並將任何隨時間出現的較小和緩慢變化資料視為由於引力偏移和振動導致的誤差,如圖3中的亮黃線部份所示。真實的加速度隨時間表現為較大和快速的變化,而且可透過消除引力偏移和振動導致的誤差,從所測得的資料中進行辨識與擷取,如圖3所顯示的脈衝A、B和C。接下來將介紹取得真實加速度數據的基本操作過程。

在每個測量週期,加速度計會測量並儲存資料,並以此作為下一週期計算的參考值。在下一個測量週期,將所測得的資料用於與前一週期的參考值進行比較,然後再把結果資料與預定義閾值進行比較。如果結果資料超過預定義閾值,則將其視為較大和快速的加瞬態變化,並採用系統軟體進一步處理判斷。如果結果資料未超過閾值,則將其視為由引力和振動導致的偏移和雜訊。測量週期需要微調演算法,以達到在不同環境下都能進行準確的加速度檢測。上述過程可用以下公式表示:

ABS [gn – gn – 1] > gth

其中 gn = 當前測量週期中測得的g值 g(n – 1) = 在前一週期測得的g參考值 gth = 預定義的g閾值

20160720 ADI TA31P4 圖4:採用自動調整參考基準後方法後取得的準確加速度

圖4表示消除了引力和振動導致的誤差後計算出的實際加速度。如圖中所示,現在黃線趨近近於零,這表示幾乎消除了所有的重力偏移和振動。A點、B點和C點都能準確反映實際的加速度。

一般而言,上述的自動調整參考基準方法可以由軟體來實現,但在實際情況中,期待MCU或處理器僅以軟體完成此過程不太實際,因為視訊應用是即時的,而MCU或處理器的資源可能不足。對此,利用MEMS加速度計(如ADI ADXL313W)可作為一種解決方案。ADXL313W具有AC工作模式和內建32位元深度FIFO,這對於使用自動調整參考基準取得準確的加速度數據很有幫助,即使後端MCU或處理器資源有限也無影響。AC工作模式可使ADXL313W保存測得的資料,將其用作下一週期計算的參考,而內建32位元FIFO則可使ADXL313W保存最多32個測量的資料值,這兩者可大幅減輕後端MCU或處理器的負載。

20160720 ADI TA31P5 圖5:利用ADXL313W的AC工作模式準確計算加速度的流程圖

圖5是ADXL313W的AC工作模式流程圖。在啟動AC工作模式後,ADXL313W會自動將之前測得的資料作為參考基準用於下一週期的計算並與預定義閾值進行比較。如果超過閾值,則會啟動中斷訊號,通知MCU或處理器進行處理。在此流程圖中,延遲X毫秒(ms)設為兩個測量週期之間的間隔時間,可根據具體應用進行微調,以適應不同的應用場景需要。

20160720 ADI TA31P6 圖6:利用ADXL313W FIFO準確計算加速度的流程圖

圖6是ADXL313W 32位元FIFO模式作業的流程圖。啟用32位元FIFO模式作業時,ADXL313W最多可將32個資料值自動保存在FIFO中,如果FIFO已滿,則會啟動中斷訊號,通知相應的MCU或處理器進行處理判斷,處理器一次可以獲得32個測量的資料值,從而節省處理器的功耗和負荷。

結論

為了以有限的記憶體容量記錄浮水印標識的視訊並便於擷取,現代車載DVR或OBD設備需要準確偵測與測量加速度。測量誤差主要來自地球引力偏移和車輛振動等因素的影響,這些誤差是不可預測的,從而為系統設計人員帶來挑戰。透過軟體建置自動調整參考基準的方法可消除此誤差,但在實際情況中,這可能又不太實際,因為DVR或OBD系統的資源非常有限。利用MEMS加速度計和自動調整參考(基準),有助於準確擷取車載DVR系統中的真實加速度數據。例如ADI ADXL313W加速度計,具有AC工作模式和內建32位元深度FIFO,不僅可直接使用自動調整參考基準方法,還能大幅減輕後端MCU或處理器的負載。它還具有車規認證、高解析度、低雜訊和低功耗等特性,因而能夠大幅提升DVR系統的性能。