摘要
随着人口增长，每分钟发生的交通事故数量也在不断增加。这些道路交通事故具有不可预测性。在许多情况下，事故无法及时、准确地向附近的救护车报告。大多数情况下，紧急服务的缺失导致无法及时提供急救，而这短短几分钟的延迟可能会造成生命损失。因此，有必要开发一种能够解决所有这些问题并有效缩短医疗车辆响应延迟的系统。本文旨在介绍一种基于物联网（IoT）的框架，该框架有助于检测汽车事故并立即发出通知。这一目标可通过在汽车内集成智能传感器与微控制器来实现，这些设备在事故发生时能够被触发。系统还集成了全球定位系统（GPS）和全球移动通信系统（GSM）等其他模块，以获取事故发生的位置坐标，并将其发送至已注册号码和附近的救护车，从而通知相关方事故情况，使其能够在事故现场提供即时援助。
1、引言
如今，全球交通事故数量呈上升趋势。随着人口增长，道路上的汽车数量不断增多，导致每日都有严重交通事故发生。约 80% 的交通事故会造成大量人员伤亡。大多数情况下，发展中国家是日常道路交通事故的主要受影响地区。其主要原因包括基础设施不足、交通管制缺失以及事故管理体系不完善。在所有发展中国家中，印度已被列为交通事故发生率较高的国家。事故中导致人员死亡的最主要原因是无法及时获得救助 ------ 而这短短几秒的救助时间可能就能挽救一个人的生命。事故发生的那一刻，车内所有乘客的生命都处于危险之中。他们的生死完全取决于救援响应时间，短短几分钟甚至几秒钟的差异就可能决定生死。
据统计，即使将事故救援延迟时间缩短 1 分钟，也能挽救 6% 的生命。因此，这段响应时间至关重要，必须尽可能缩短或优化，以挽救更多生命。为了造福社会、减少日常交通事故数量，已有多种技术和机制可用于降低事故发生率并挽救大量生命。在这个新技术日新月异的科技时代，我们可以将这些技术应用于社会，帮助人们解决此类问题。物联网（IoT）的愿景已突破当今计算领域的预期界限。这一概念不仅会影响人类的生活，还会改变人们的生活方式。物联网的核心是智能传感器，没有智能传感器，物联网就无从谈起。这些传感器构成了庞大的通信网络，能够捕捉周围环境的细微变化，并将这些重要信息相互传递。
基于接收到的信息，系统会相应地执行相关操作。这是一种最新的通信模式，描绘了一个近在咫尺的未来 ------ 在这个未来中，日常生活中的物体将集成微控制器，并借助适当的协议栈实现数字通信，使其能够相互交流。物联网技术旨在赋予设备智能，使其能够智能连接并执行必要操作，从而减少人力投入。它勾勒出这样一幅未来图景：非生命体之间能够相互通信并完成所需工作。通过这种方式，人力投入将在一定程度上减少，设备将自主执行必要的操作。事故检测与通知系统对社会具有重要意义。想象一下，事故发生后，紧急服务部门能立即收到通知，这将有助于救助事故中的受伤人员。随着物联网近年来的快速发展，它有能力连接 "事故发生" 与 "紧急救援" 这两个环节。为了使物联网模式切实有效，它需要具备追踪物体（在本文中即汽车）位置的能力，这有助于救护车及时抵达事故现场。
2、相关工作
每日发生的汽车交通事故是重大的社会问题，必须采取严肃措施加以应对。物联网作为当前的技术趋势，是该领域的解决方案之一。为此，许多学者已将物联网技术应用于该领域的研究。阿克丽蒂等人在研究事故管理系统时发现了诸多权衡因素，如成本高昂、便携性差、通知误发等。由于资源不足，该系统存在许多缺陷。在他们的技术方案中，采用了严重程度等级来衡量事故影响，这使云服务器的负载减少了 30%。
查特拉帕蒂等人设计了一个包含两个组件的框架：第一个是事故检测与警报系统，第二个是救护车交通管理系统。该系统采用高效路由算法为救护车规划路线，适用于有交通信号灯的道路交叉口，但不适用于无信号灯的路段。在文献中，劳特和萨奇德夫（Raut and Sachdev）提出了一种呼叫通知系统，该系统由 XBee WiFi 模块、XBee 扩展板、GPS 模块和 Seeeduino 开发板组成。由于仅使用碰撞传感器检测事故，该系统的检测结果准确性较低。阿里和阿尔万提出了一种系统，该系统包含多种情况以检测低速和高速汽车事故。对于高速情况，如果智能手机检测到的加速度 > 4G，则智能手机应用程序会判定发生了事故。然而，由于以手机作为检测载体，该系统在某些情况下会触发误报。
在文献中，桑迪普等人（S. R et al.）讨论了通过红外传感器分析驾驶员眨眼情况来监测驾驶员行为的方法。他们将加速度计固定在驾驶员前额，通过测量头部转动角度来监测驾驶员的头部运动。但这种技术并不实用，因为驾驶员每次驾驶时都需在前额佩戴加速度计，会感到不适。此外，该技术仅将驾驶员行为作为事故检测的唯一因素，存在局限性。桑迪普等人针对主要由酒驾引发的事故提出了一种解决方案。他们使用了触摸传感器、心率传感器、酒精传感器等，并与树莓派（Raspberry Pi）相连。但在他们的研究中，仅考虑了酒驾这一种事故场景。在文献中，普拉蒂克沙等人（Pratiksha R et al.,）开发了一种系统，该系统能够检测事故，并监测汽车发动机的状况 ------ 如果检测到火焰或烟雾，会及时通知用户。该系统能有效监测汽车可能出现的各种异常情况，但在事故检测方面的关注度不够。哈利克等人（Khaliq et al.）讨论了利用多种传感器和其他硬件检测事故的技术，并对生成的结果进行了验证，在他们的方法中，还会检测事故的严重程度。纳姆拉塔等人（Namrata H et al.）通过安装在汽车内的检测单元来检测事故。作者将该检测单元设计为按压式开关，当检测到障碍物时，会触发微控制器（AT8952），并立即启动蜂鸣器。然而，这种技术并非每次都能奏效，因为在某些情况下，驾驶员可能无法触发开关。亚达夫等人提出的系统能够检测事故，并将事故原因通知至已注册号码。但在他们的研究中，事故仅会报告给特定号码，而非紧急服务部门。此外，由于资源不足且缺乏实际部署，该研究成果仍不够完善。
在文献中，雷迪和拉奥（Reddy and Rao）开发了一种用于检测汽车火灾等灾难的系统。该系统的方法具有良好的安全性，能够在发生此类事件时发出警告，从而触发预防措施。卡维亚和吉塔（Kavya and Geetha）提出了利用射频（RF）技术减少救护车抵达事故现场延迟时间的方法，旨在为紧急车辆提供顺畅的通行环境。他们设计了一种高效的车辆路由算法。帕拉维等人（Pallavi and K. Wagh）致力于基于射频技术实现智能交通系统规划，通过智能控制交通信号灯和借助安卓应用规划合适路线，减少特定区域的车辆拥堵。作者开发了一种实时算法，该算法利用车载自组织网络（VANET）通信来避免车辆因交通问题导致的拥堵，但该算法在某些交叉口并不适用。普拉尼等人讨论了一种干扰电路的应用，该电路能够禁用键盘。他们结合图像处理技术检测驾驶员行为，并利用传感器检测事故。金和郑提出了一种基于碰撞概率数据的碰撞检测算法。与蒙特卡洛模拟相比，该算法有了改进，其模型也取得了有效的结果。
3、提出的方法
明确研究问题的意义在于填补现有文献中的空白。本文旨在对现有研究成果进行补充，提升整体框架的质量，以便在未来造福社会。这一目标可通过添加更多功能和特性来实现，从而改善最终系统的性能。丹拉克斯米和莱尼设计了一种在汽车行驶过程中监测其状况的系统。他们的研究中涉及的参数包括：通过 MQ2 气体传感器监测气体泄漏、通过霍尔效应传感器记录车速、通过 GPS 和 GSM 模块实现通信和车辆定位。然而，在事故检测方面，该系统仅通过霍尔效应传感器考虑了车速这一个参数。此外，Pin和Wang提出了一种车辆碰撞检测算法，该算法适用于 T 型交叉口道路设计。该算法的设计参数包括 T 型交叉口的曲率区域以及两辆车在交叉口相遇的预测时间。我们认为，该算法仅对 T 型交叉口这一特定场景有效，并不适用于一般道路交通事故。因此，有必要对现有研究成果进行改进，以使其支持一般道路交通事故的检测。在本文提出的方法中，我们通过添加加速度计、振动传感器，以及最重要的心率传感器来填补现有研究的空白。这些组件构成了系统的硬件架构。此外，我们还将提出一种适用于该硬件架构的一般道路交通事故检测算法。我们考虑了多个有助于事故检测和通知的参数，包括车辆加速度、减速度、碰撞冲击力、心率传感器数值（嵌入在安全带中）以及由 GPS 追踪的事故位置信息。
这些信息将通过 GSM 通信发送至紧急服务部门和家属。我们通过设计一辆基于物联网的汽车来实现该系统。该汽车以 Arduino 作为开发板，与上述各种传感器相连，并通过 HC05 蓝牙模块进行控制。我们还在不同条件下对该汽车进行了测试，以获取实验结果。在该硬件架构中，算法对加速度计（ADXL345）、振动传感器、心率传感器、GPS 和 GSM 模块收集的数据进行处理。这些传感器都有其各自的配置和阈值范围。加速度计的输入范围为 2g 至 200g（包括正负值），且可进一步扩展。而振动传感器仅有两种状态：低电平状态和高电平状态，正常情况下处于低电平状态，当受到来自环境的较大冲击力时，会切换至高电平状态。心率传感器是核心组件，能够在行驶过程中实时监测驾驶员的心率。通常，20 至 50 岁人群的心率范围为 75-170 次 / 分钟。图 1 为该系统的框图：
图1、所提系统的框图
该系统的整体架构包含以下组件：a. Arduino 开发板：作为整个系统的核心单元，负责控制传感器之间的信息流转。它本质上是一个开发板，支持用户为传感器编写 C 语言程序，并将程序部署到 Arduino 的闪存中，以测试传感器的运行情况。b. 振动传感器：能够识别特定区域的振动，具有低电平和高电平两种状态。通常，在振动冲击力不大的场景下，传感器处于低电平状态；当受到来自环境的强烈振动时，传感器会切换至高电平状态。c. 加速度计：一种用于精确测量加速度的传感器，能够测量 X 轴、Y 轴和 Z 轴三个方向的加速度。其中，X 轴用于测量正加速度，Y 轴用于测量负加速度（减速度），Z 轴用于指示安装该传感器的设备（即汽车）的翻转角度。d. 心率传感器：基于光体积描记法原理设计，用于测量血液体积的变化，从而实时监测人体心率。e. 全球定位系统（GPS）：一种接收器，能够提供物体的位置、速度和时间信息。安装该传感器后，可以对任何设备进行追踪，以确定其位置。f. 全球移动通信系统（GSM）：用于移动设备之间通信的组件，能够根据指令向目标号码发送短信或拨打电话。g. 中央服务器：事故被检测到后，中央服务器会立即收到通知，并负责定位能够抵达事故现场的附近救护车。
3.1 提出的算法
所提系统的核心功能是通用事故检测与通知算法，该算法会考虑多种输入参数，并基于这些参数生成结果，以判断系统的运行状态。为了生成预期结果，需满足以下前提条件：
· 每辆汽车都需部署相关硬件组件；
· 算法仅在网络信号良好的区域有效；
· 仅适用于汽车；
· 不考虑高速公路交叉口场景；
· 仅考虑可能发生碰撞的情况；
由于心率传感器嵌入在安全带中，驾驶员每次驾驶时必须系好安全带，才能记录心率数据。以下是所考虑的事故场景及其可能性：
a. 场景 1：防事故警告。在该场景下，系统会针对超速情况向驾驶员发出警报。
b. 场景 2：汽车静止时。该场景描述了汽车静止时可能发生碰撞的情况，可根据心率传感器的数值判断车内驾驶员是否受伤。
c. 场景 3：汽车静止且驾驶员不在车内时。该场景描述了汽车静止但驾驶员不在车内的情况，这也属于一种事故场景，但此类情况无需通知紧急服务部门。
d. 场景 4：汽车行驶时。这是最常见的事故场景，即行驶中的汽车与其他车辆发生碰撞。此类情况需立即通知紧急服务部门进行救援。表 1 列出了上述场景的具体情况。
表1、用于判定事故的传感器数值范围
4、结果与分析
我们使用 Arduino IDE 作为工具对系统进行仿真，通过向每个传感器输入数值来生成测试结果。使用该工具时，需要用到一种可编程电路（即微控制器），它是该工具的核心组件。我们在 Arduino IDE 中使用 C 语言为传感器编写代码，并将代码上传至微控制器的闪存中，以测试传感器的性能。传感器生成的数据可在 Arduino IDE 的输出界面中进行分析。
4.1 静止汽车事故仿真
在该场景下，汽车静止且驾驶员在车内时可能发生碰撞。此时，加速度计的数值会很低，通常为 0 m/s²；当受到较大冲击力发生碰撞时，振动传感器会从低电平状态切换至高电平状态。表 2 列出了判定事故的具体数值。从图 2 可以看出，当加速度为 0 时，心率传感器的数值达到峰值，这表明驾驶员身体状况不佳；此外，当心率传感器和加速度计的数值均为 0 时，说明驾驶员不在车内。
表2、静止汽车事故的传感器读数
图2、加速度计与心率传感器的关系图
4.2 行驶中汽车事故仿真
该场景针对行驶中的汽车。当汽车发生事故时，加速度计会检测到一定程度的减速度（负加速度），此时振动传感器会从低电平状态切换至高电平状态。在某些情况下，驾驶员会因碰撞冲击而受伤，导致心率发生剧烈变化。表 3 列出了上述场景的具体情况。
表3、行驶中汽车事故的传感器读数
图3、加速度计与心率传感器的关系图
注：心率传感器的数值会因年龄而异，因此在仿真过程中未考虑年龄因素；测试仅考虑了振动传感器和加速度计的数值。此外，表2和表 3 中仅列出了需要向驾驶员发出警告或向救护车拨打紧急电话的情况。
5、结论
本文的核心思想是仅在乘客受伤的情况下，向相关部门通知事故情况。所提出的框架旨在通过在现有研究成果的基础上添加更多功能来实现这一目标。通过增加上述功能，该系统能够及时检测大多数事故场景，并立即触发紧急服务部门的救助，从而避免时间浪费。此外，系统通过嵌入在安全带中的心率传感器实时监测驾驶员的健康状况，这是该系统的一大优势。如果能够通过合理规划和充足资源进行部署，该框架将为社会提供极大的帮助。因此，亟需此类系统来挽救事故中的生命。