混合動力車(HEV)及純電動汽車(EV)等電動車輛不僅燃效高，而且行駛聲音小。但由于行駛聲音小，行人很難察覺到車輛靠近，因此存在在人來人往的道路上引發(fā)事故的概率較高的問題。東京大學(xué)的研究小組開發(fā)出了用一部智能手機來解決該問題的技術(shù)，并在2014年7月舉行的“泛在計算研究會第43屆研究會”上發(fā)表了演講(圖1)注1)。這項技術(shù)可通過與眼鏡式及手表式可穿戴設(shè)備聯(lián)動來發(fā)揮作用。

圖1 利用開關(guān)噪聲來檢測有無電動車輛靠近

東京大學(xué)的研究小組開發(fā)出了一種系統(tǒng)，可利用智能手機的麥克風(fēng)來收集HEV、EV等電動車輛的功率轉(zhuǎn)換器發(fā)出的開關(guān)噪聲，從而提醒用戶有車輛靠近。(上圖來自谷歌，下圖來自東京大學(xué))

注1)演講題目和論文名稱為“利用智能手機來檢測有無純電動汽車或混合動力車靠近的方法”。這是東京大學(xué)研究生院信息理工學(xué)系研究科電子信息專業(yè)的教授淺見徹與副教授川原圭博的研究室開發(fā)出來的成果。主要研究者是該研究室的高木雅和藤本浩介。

把目光投向開關(guān)噪聲

在日本市場銷售的HEV及EV均安裝了向周圍發(fā)出電子聲音來通知行人有車輛靠近的設(shè)備。不過，這種方法存在的問題是，會損害車輛好不容易才實現(xiàn)的靜音性，而且駕駛員必須開啟這項功能才能發(fā)揮作用。盡管車輛和行人相互傳遞位置信息的人車間通信系統(tǒng)也在開發(fā)之中，但這種系統(tǒng)構(gòu)建起來既費時又費力。

于是，東京大學(xué)的研究小組將目光投向了HEV及EV的驅(qū)動馬達在起動時產(chǎn)生的開關(guān)噪聲。驅(qū)動馬達的逆變器及轉(zhuǎn)換器等電力轉(zhuǎn)換器經(jīng)常以5kHz或10kHz的頻率來開關(guān)IGBT，在該頻帶以及為其整數(shù)倍的15kHz頻帶、20kHz頻帶，容易產(chǎn)生開關(guān)噪聲。電力轉(zhuǎn)換器中的開關(guān)動作會使磁場發(fā)生變化，使馬達外殼產(chǎn)生振動，從而發(fā)出噪聲。市銷車的行駛聲音測量結(jié)果顯示，HEV(普銳斯PHV)在5kHz附近達到峰值，EV(LEAF)在10kHz和20kHz附近達到峰值。

利用出現(xiàn)峰值的三個頻帶

此次的檢測技術(shù)根據(jù)預(yù)先用iPod touch錄制的HEV和EV的行駛聲音，按照以下步驟構(gòu)建了用來檢測車輛靠近的決策樹。(1)以48kHz的頻率對錄音數(shù)據(jù)進行采樣，為了便于進行FFT，將其分成同等的3.2768萬份樣本(每份為0.683秒)，并把每份定義為1幀。(2)對各幀的波形數(shù)據(jù)實施FFT，獲得頻譜。(3)針對5kHz、10kHz、20kHz附近的三個頻帶，各設(shè)定16個區(qū)段。(4)計算出各區(qū)段的最大音量和平均音量，再利用所有頻帶的平均音量對各區(qū)段進行正規(guī)化。(5)對上一步獲得的96維(3×16×2)特征向量賦予含有車型及車速信息的正確答案標(biāo)簽。(6)利用該正確答案標(biāo)簽，以名為“J48”的算法編制決策樹。采用J48決策樹的原因是，原理簡單、精度高，借助智能手機等便攜設(shè)備的運算能力就能進行判斷。

使用這種檢測技術(shù)時，要針對智能手機的麥克風(fēng)收集的聲音數(shù)據(jù)，按照與上述(1)?(5)的步驟來獲得96維特征向量，并將這些向量放入J48決策樹中來判斷有無HEV/EV靠近(圖2)。實驗結(jié)果顯示，最晚可在電動車輛與行人達到最近距離之前約兩秒鐘，檢測出有車輛靠近(圖3)。

圖2 使用三個頻帶來檢測有無車輛靠近

電動車輛的電力轉(zhuǎn)換器的開關(guān)噪聲在5kHz、10kHz、20kHz附近達到峰值。因此，此次的技術(shù)利用這三個頻帶的最大音量和平均音量，來判斷有無電動車輛靠近。

圖3 可在約兩秒前發(fā)出警告

使用同一輛EV，在住宅區(qū)、停車場及主要街道等環(huán)境聲音不同的三個地方進行了實驗，實驗結(jié)果顯示，在環(huán)境聲音較小的住宅區(qū)可最早檢測出有車輛靠近并發(fā)出警告(a)。另外，還比較了在停車場檢測HEV和EV并發(fā)出警告時間，發(fā)現(xiàn)二者差別不大(b)。最晚均可在約兩秒前發(fā)出有車輛靠近的警告。

將這種檢測算法作為安卓應(yīng)用安裝到Nexus 4上進行測試后發(fā)現(xiàn)，可以在EV與行人達到最近距離之前4秒鐘檢測到車輛。而且，東京大學(xué)還試制出了在谷歌眼鏡上顯示警告的系統(tǒng)，并在車輛與行人達到最近距離之前檢測出有車輛靠近。除了眼鏡式終端之外，手表式終端也可采用此次的技術(shù)來提醒行人有車輛靠近。

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