基于摄像头的智能车路径识别方案
摘要：智能车硬件平台开采用飞思卡尔 16 位微控制器 MC9S12DG128 为核心的控制单元，由清华大学飞思卡尔嵌入式系统研发中心提供的开发板MC9S12EVKC 单片机最小系统板，并在此基础上自行完成的外围硬件电路设计；软件开发环境使用Metrowerks 公司为 MC9S12 系列单片机专门提供的全套开发工具 CodeWarrior IDE。
文中介绍了智能车的系统总体结构，软硬件模块及开发流程。其中重点介绍摄像头的硬件电路的设计，摄像头输出数字信号的采集,视频图像信号处理及控制系统硬件电路设计,速度与转向控制算法，以及包括调试中遇到的问题的解决方法。
关键字：智能车，摄像头，视频数据采集，路径识别，速度与转向控制
Intelligence Car Based On Digital Camera Abstract：In this article, article present the embedded systems design results of Wuxi professional collage of science and technology zhenze motorcade working during the period of preparing the fourth session of the Freescale Intelligence Car Competition, Including hardware design, software design of smart car. the hardware platform of the smart car bases on S12 development board which features MC9S12DG128 micro-controller, Freescale Embedded Systems, Tsinghua University R & D Center provides the development board of the smallest single-chip system board MC9S12EVKC, And on this basis to the completion of the external hardware circuit design software development environment software development used Code warrior IDE as its tool, which is Metrowerks Corporation technically provide a complete set of development tools to MC9S12 series of single-chip.
This article introduces the intelligent car systems architecture, software and hardware modules and development process, Which focuses on Camera hardware circuit design, Camera output digital signal collection, Video image signal processing, Control system hardware circuit design, speed and direct control algorithm, As well as the solution of problem in debugging.
Key Word: Intelligent car, Camera, Video Sample Collection, Speed and Direct Control
目录
第一章绪论 (3)
1.1课程意义 (3)
1.2课题背景 (3)
1.3任务 (4)
第二章硬件系统设计 (5)
2.1单片机主要元件介绍 (5)
2.1.1 摄像头的介绍 (5)
2.2硬件总体框图 (6)
2.2.1 电源、稳压电路 (7)
2.2.2 单片机控制板 (9)
2.2.3 测速电路 (10)
2.2.4 摄像头电路 (10)
2.2.5 舵机电路 (11)
2.2.6 软件方案选择电路 (11)
2.2.7 电机驱动电路 (12)
2.2.8 调试电路 (13)
第三章软件系统设计 (14)
3.1软件总体框架 (14)
3.2图像采集与处理 (14)
3.2.1 采集方法 (14)
3.2.2 路径识别 (17)
3.3速度和方向的控制 (21)
3.3.1 PID算法介绍 (21)
3.3.2 闭环控制 (23)
谢辞 (24)
参考文献 (24)
第一章绪论
1.1 课程意义
通过智能车的软硬件设计，较为深入的了解嵌入式设计，提升自己的知识层面，拓展自己的思维，增强自己的动手能力，提高团队协作能力，为以后向嵌入式方向发展打下一定的基础。
1.2 课题背景
智能车的发展是从自动导引车（Automatic Guided Vehicle,AGV）起步的。AGV 是指装有电磁或光学等自动导引装置，能够沿规定的导引路径行驶，具有安全保护及各种移栽功能的运输车辆。1913年，美国福特汽车公司首次将有轨导引的AGV代替输送机用到底盘装配上。1954年，英国采用在地板下埋线，组成了电磁感应导向的简易AGVS。AGVS（Automatic Guided Vehicle System）是指自动导引车（AGV）和地面导引系统组成的、进行物料搬运等作业的光机电一体化的系统。1955年，英国研制出了在生产线上实用的AGVS。1959年，在美国首先出现了应用AGV的自动化仓库。1982年，德国出现了第一辆无人叉车。1985年，计算机通讯。识别技术应用于AGVS。
在国内，北京起重机械研究所于1976年研制出了我国第一台AGV。1991年起，中科院沈阳自动化研究所研制了客车装配AGV系统。
随着科学技术的发展，许多新技术都应用到AGV或AGVS上。例如，激光技术的应用使AGV实现虚拟路径的导航和安全保护；无线局域网的应用使AGV的调度实时性更强，是AGV调度技术的一场革命；现场总线的应用使AGV的可靠性和可维护性得到提高，RFID的应用使AGV与地面系统的信息交互量更大。自适应性更强。同时，随着智能交通系统研究的深入，无人驾驶智能车辆的研究也越来越受到人们的关注。
正因嵌入式产品无处不在，而嵌入式技术的发展也在突飞猛进，适逢中国物联网快速兴起，本人又是学嵌入式汽车控制这方面的专业，所以本人就毅然报名参加飞思卡尔智能车大赛，通过大赛积累了一些经验，趁毕业设计之时，把我的心得和经验做成了我的毕业设计。
1.3 任务
以MC9S12DG128为中心控制芯片的最小单片机系统，基于摄像头，而进行的智能车路径识别与控制方案的设计，目标是使小车能够自动沿着白色跑道上的黑线以尽可能大的速度行驶。
第二章硬件系统设计
2.1 单片机主要元件介绍
2.1.1 摄像头的介绍
OV6620是美国OmniVision公司开发的CMOS彩色图像传感器芯片，它将光敏元阵列、驱动电路、信号处理电路、模数转换电路和接口电路等完全集成在同一芯片内, 仅需设计相应的外围电路即可实现单芯片成像系统。该芯片由于将CMOS光感应核与外围支持电路集成在一起，具有可编程控制与视频模/数混合输出等功能。同时该芯片具有图像开窗的功能，允许用户根据实际使用需要设置有效图像窗口的大小，使其只输出该范围内的图像信息，其范围从4×2到356×292，并且窗口位置可以被放置在图像的任意位置，这对于采集特定范围的图像和提高系统速度有着重要的作用。
其性能特点有:
(1) 单芯片1/4尺寸。
(2) 5V操作电压。
(3) I2C总线控制，标准SCCB接口。
(4) 开窗功能，局部图像输出。
(5) 视频信号输出:RGB/Raw RGB/YUV/YCbCr。
(6) 自动曝光控制/自动白平衡/自动增益控制/自动亮度控制。
(7) 图像质量控制，包括颜色饱和度、锐度、伽马校正等。
其内部包含以下几个模块：
图像象素阵列
OV6620具有356X292的象素阵列大小，即10万象素。
时序发生器
控制以下功能:象素阵列控制和帧产生（CIF, QCIF输出);内部时钟信号产生和分配;帧率时序;自动曝光控制;外部时序(垂直同步信号VSYNC，水平参考信号HREF 和象素时钟PCLK)输出以便外部电路读取图像。
模拟信号处理模块
自动增益控制;自动白平衡;图像质量(颜色饱和度、锐度、色调、伽马等)控制。A/D 转换经过模拟处理模块后，数据通过多路转
换开关分两路进行A/D 转换.转换速率为12 MHz ，与象素速率完全同步。 输出格式控制
发送图像前，控制输出数据格式。
数字视频端口
2.2 硬件总体框图
图2.1 硬件总体框图
硬件总体框图见图2.1
系统硬件设计可以说是整个智能车设计的基础和重中之重。正确的硬件设计方向思路，是系统稳定可靠的基础，功能强大的硬件系统，更为软件系统的发挥提供了强大的平台。通过总结以往各届比赛经验和各个参赛队伍的技术方案，我们首先确定了我们硬件设计方向与思路。
1、整车低重心设计。通过以往几届比赛的经验我们看到，往往重心低，体积小巧，布局紧凑的赛车更能取得好的成绩。而重心过高的“长颈鹿”往往在高速过弯时出现侧翻。而通过汽车理论与现实中的竞速类比赛我们也可以看到，凡是竞速类的赛车均是低重心设计。于是，我们通过合理布局电路板和各种传感器，尽可能地电源、稳压电路
单片机 测速 舵机 摄像头
软件方案选择电路 电机驱动 调试电路
降低整车重心。在不影响传感器前瞻，或者不过度牺牲传感器性能的情况下，尽量降低摄像头高度，以提高赛车的侧翻极限。
2、整车电路集成化，一体化设计。模块化设计和一体化设计是两种互有利弊的设计思路。模块化的好处是系统有良好的扩展性，可升级性，维护性好。但缺点是体积较大，接插件较多，整个系统有很多废重，不利于小型化和轻量化。集成化的设计思路的好处是原件密度高，系统可以小型化一体化，对于布局空间非常局促的智能车来说，小型化的电路设计更为方便布局。但是缺点是系统升级麻烦，需要极高的可靠性的保证。我们在最终采用的方案中，通过综合考虑各方面因素，在确定了系统最终硬件方案不做大的更改的情况下，在确保了系统可靠性的前提下，最终选择了一体化，集成化的硬件设计思路。使车体硬件电路布局紧凑，稳定可靠。
3、大前瞻，高分辨率方案。在摄像头的安装不影响赛车行驶的前提下，尽可能的提高传感器前瞻，更大的前瞻，能为赛车提供更多的信息，更能让赛车提前作出决策直至抛弃记忆算法。而高分辨率则是大前瞻的保证，几十个像素的分辨率显然不能让赛车的视野跳出车前几十厘米的范围。
4、轻量化设计。重量的减轻，可以带来加速快，减速及时等一系列有点，所以达到设计目标的情况下，应尽可能减轻车重。
单片机是系统的核心，稳定可靠的最小系统更是整个系统稳定的关键所在。由于我们采用的数字图像采集方案最终的电路较为复杂规模较大，为了达到集成化一体化，减小重量的目的，我们最终抛弃了模块化的设计方法，选用了高度集成单一电路板的设计，将单片机最小系统与图像处理模块，电源，驱动等全部集成在一块PCB上，通过合理布线，保证了单片机的稳定运行。
2.2.1 电源、稳压电路
图2.2 电源电路
电源同样是系统稳定的前提。前面提到的单片机和摄像头模块对电压的波动尤其敏感。智能车频繁加减速的过程中，由于电机和舵机电流巨大，如果电源模块设计不合理，很容易在加速或电机反转减速的瞬间拉低5V电源的电压，导致单片机或摄像头复位，最终导致赛车控制失败进而冲出跑道。为此，我们专门设计了线性稳压模块稳压至所需电压。这样的设计能够做到在电池状态不稳定的情况下，仍能保证智能车的稳定运行，大大提高了赛场上的适应能力。
电路原理图如上图2.2。电源模块中MIC29502作为5V稳压芯片,电池一端通过
D1和D2引出6V电压。
2.2.2 单片机控制板
图2.3 控制板电路
控制板电路图如图2.3。
PA0～PA7口接数字摄像头Y0～Y7口
PB0～PB3接到软件选择方案的拨码开关上
PT0接到摄像头场中断信号VSYNC，PT1接到摄像头行中断信号HREF
PP0舵机控制信号，接到舵机控制驱动端，PP0、PP1分别接到MC33886的IN2、IN1端，控制MC33886的输出OUT2、OUT1，最终控制电机的正反转，实现电机的加减速
PM0、PM1是MC33886上OUT0、OUT1的开关信号
PJ6、PJ7普通I/O口，用于关闭H桥的默认状态
PS0、PS1串行通信接口，PS0输出到MAX232的T1IN引脚，PS1接收来自MAX232的R1OUT的信号。
2.2.3 测速电路
如图2.4，速度脉冲信号采集端PT2实时采集速度信号，反馈到单片机以实现闭环控制。
图2.4 测速电路
2.2.4 摄像头电路
OV6620的优点：供电电压低，简化电路；内部集成AD和视频分离模块，简化电路，并且使得采集程序简单，采集质量高；视频信号转换在内部进行，减轻单片机负担。
OV6620共有32个引脚，但我们真正能用到的不多。这辆智能车仅仅用到13个引脚，其他引脚并未使用，但是其他学校也有使用其他引脚的。现在把常用的引脚列出来：
Y0~Y7（数据输出端，接单片机IO口）、VSYNC（场中断信号端）、HREF（行中断信号端）、VCC（接5V）、GND（接地）、VTO（接视频采集卡调焦），其他可能会使用到的引脚：PCLK（像素同步信号端）、FODD（奇偶场信号端）。
具体电路图如下图2.5。
图2.5 摄像头电路
2.2.5 舵机电路
如图2.6，PP0给予舵机转向信号
图2.6 舵机电路
2.2.6 软件方案选择电路
拨码开关信号，来选择何种方案，也就是单片机通过读取PB0～PB3的值来选取
所需要的软件方案，如图2.7。
图2.7 软件方案电路
2.2.7 电机驱动电路
两片MC33886芯片来控制电机的正反转，而MC33886的输出是由单片机的PWM 控制，即通过改变PWM的占空比来实现电机的加减速、正反转（正反转临界占空比为50%）。电路原理图见下图2.8。
图2.8 电机驱动电路
2.2.8 调试电路
BDM在线调试，RS-232标准的串行通信接口，如图2.9。
图2.9 串口通信电路
第三章 软件系统设计
3.1 软件总体框架
中断被触发后，将数字信号存储到单片机。当一场图像采集完毕后，立即根据该场图像信息进行图像处理，从图像数据中提取赛道黑线，求得赛车于黑线位置的偏差，接着采用 PID 方法对舵机进行反馈控制。最终赛车根据检测到的速度，结合我们的速度控制策略，对赛车速度不断进行恰当的控制调整，使赛车在符合比赛规则情况下沿赛道快速前进。框架图如下图3.1。
图3.1 软件总体框架 3.2 图像采集与处理
3.2.1 采集方法
单片机采集图像传感器的数据有两种方法，模拟式和数字式。在往届比赛中，
开始 硬件初始化 开中断 舵机和电机控制
场中断 图像处理 返回 行中断
图像处理
返回
使用最为广泛的图像采集方案为基于LM1881视频同步分离芯片的模拟信号采集方案。
模拟信号采集方案需先将摄像头输出的复合视频信号进行分离，得到独立的同步信号和视频模拟量信号，接着根据同步信号对模拟视频信号进行A/D转换或者运用硬件二值化电路对模拟视频信号进行二值化。
对模拟信号进行A/D转换这种方案往往需要一个高速的A/D转换器件和一个视频信号分离器件（通常使用LM1881）。在对A/D转换精度要求不高的情况下，通过对DG128/DG256微控器进行超频，将其片内A/D超频至8M甚至更高的频率，再经过一系列的调整和设置，在8-bit精度下A/D转换时间可以低至1.5us左右，通常每行图像可以采集到40到80个点（根据单片机频率而定）可以基本满足比赛的需要。这种方式的特点是硬件结构简单、通用，采集方法已有详细的资料，实现比较简单。但是缺点是由于使用了单片机内部AD，图像的分辨率完全取决于AD的速度。但是单纯的靠超频来提高采集点数不但会带来系统不稳定的后果(有的队伍为了提高分辨率将单片机超频至40Mhz甚至48Mhz),更大的问题是由于超频是有极限的，这种方法已经没有了多少上升空间。在为了降低重心而将摄像头尽可能降低的大趋势下，图像质量日趋恶化，此种方案已经不可能满足图像采集对高分辨率的要求。
而数字式图像采集方案则是利用CMOS图像传感器可以直接输出并行数字信号与时序信号的特性，直接读取传感器的数字输出。该方案性能稳定，不需要A/D，也不需要额外的同步信号分离电路与升压电路。图像采集工作在单片机就变成了按照一定顺序将外部数据并行读入，因此程序简单，采集速度快。
但是问题的难点在于，数字摄像头在输出场同步信号VSYN与行同步信号HREF （这两个信号我们在模拟信号采集中已经非常熟悉）的同时，还同时输出像素同步信号。虽然场行同步信号我们可以通过中断甚至查询去采集，但是像素同步信号PCLK由于其输出频率达到了8MHz甚至更高（视输出场频决定），导致单片机在无外围电路配合的情况下根本无法捕捉如此高频的信号。最终解决这个问题的方法是通过合理设计相应的外围信号采集电路，配合单片机对高频图像信号进行采集。
这种方案的不足之处就是虽然省去了时序分离电路和升压电路，但复杂的时序
逻辑控制电路（比赛禁止使用FPGA等可编程器件）也带来了电路规模扩大的后果，导致最终我们的电路在采用全贴片高密度布线的情况下，电路规模仍大大超过了通常的模拟信号采集方案。进而带来了布线困难，电路板过大布局困难，布局困难又进一步导致整车重心配置困难等后果。
虽然有着以上不足，但是我们认为此方案仍旧是可行的和有前途和潜力的。理由在于：
1 首先也是最大的优势就是可以轻易实现行分辨率100像素甚至200像素的
高分辨率图像采集。较以往几十个点的模拟方案有了质的飞跃。
2 省去了一路12V电源。我们只需保证一路5V电源稳定可靠即可，而不必再去同时保证12V升压的稳定。因为图像的稳定往往需要电源的稳定。以往比赛中有些队伍的失败问题确实出现在摄像头电源不稳定上面。赛车的加速和减速往往瞬间拉低电池电压，导致升压失败摄像头图像不稳定。
3虽然电路较复杂，但是全程数字信号采集与处理，较模拟信号更稳定可靠。在保证了电路设计，芯片焊接等硬件方面的质量后，此种方案的可靠性完全可以信赖。
4 软件处理数字信号，更合理，不论二值化还是运用其它图像处理算法，空间更广，灵活性更大。
故此，我们最终采用了数字信号采集的图像处理方案，并且其稳定性及可靠性经受住了考验。以下是一些程序代码：
摄像头初始化
//IRQ行中断初始化
void IRQ_init(void) {
INTCR_IRQEN=1; //外部IRQ使能
INTCR_IRQE=1;} //IRQ选择为边沿触发
//Timer0 场中断初始化
void ECT_init(void){
DDRT =0x00; //PT口定义输入
TIOS =0x00; //设为输入捕捉
TSCR1=0x80; //定时器使能
TSCR2=0x04; //允许定时器溢出中断，定时器时钟32M/(2^3)=4M TCTL4=0xAB; //触发电平:下降沿-隔行采集
TIE =0x02; //开中断
TFLG1=0xFF; } //清除中断标志
//AD初始化
void AD_init(void){
ATD0CTL2=0xC0;//AD上电, 快速清零, 无等待, 关闭外部触发
ATD0CTL3=0x08;//每通道转换一次, 无 FIFO
ATD0CTL4=0x81; //8 位精度 2*AD周期总分频 4
ATD0CTL5=0xA0; //右对齐, 无符号，单通道，通道0
ATD0DIEN=0x00;} //关闭数字输入
当行同步信号过来时，先判定该行信号是否处于场消隐区,处于则退出。反之，延时一段时间使行消隐区过去，再判断是否采集数据，是则采集AD 值传至数组中。当场同步信号过来时，先关闭中断，再交换图像指针，处理图像，判断道路特性，从而判断舵机和电机工作。
如图3.2为软件流程图。
场中断
关中断
清除场中断标志位
行变量初始化为0
允许t行中断
交换处理数组
采集数组指针
图像处理
开中断
返回
图3.2 软件流程图
3.2.2 路径识别
图像的二值化处理就是讲图像上的点的灰度置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。即将256个亮度等级的灰度图像通过适当得阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征得二值化图像。首先要把灰度图像二值化，得到二值化图像，这样子有利于图像进一步处理时，图像的集合性质只与像素值为0或255的点的位置有关，不再涉及像素的多级值，使处理变得简单，而且数据的处理和压缩量小。为了得到理想的二值图像，一般采用封闭、连通的边界定义不交叠
的区域。所有灰度大于或等于阀值的像素被判定为属于特定物体，其灰度值为0表示，否则这些像素点被排除在物体区域以外，灰度值为1，表示背景或者例外的物体区域。因为赛道只有黑白两种颜色，其很容易分辨，采用二值化算法可以得到很好的效果，为了得到可靠的阀值，我们进行了大量的试验，最后得出了这个阀值为52，当小于这个阀值时，我们认定是检测到黑线，当大于这个阀值时，我们认为是检测到白线。图5.3为二值化后在串口上显示出来的图像。
黑线提取流程：
黑线的提取我们参考了去年上海大学的黑线提取方法，在前十行采用边缘提取方法，十行以后的利用跟踪边缘提取方法。实验测得这种方法只要细节掌握好能够很好的提取出黑线。下面是具体的黑线提取方法，如图3.3：
智能小车的路径识别问题 摘要：智能小车路径识别技术是系统进行控制的前提，介绍了路径识别技术的几种分类及相应的优缺点，通过分析得出面阵CCD摄像更适合作为采集信息的工具。 关键词：智能小车；路径识别；面阵CCD摄像器件 Abstract: Smart car’s path recognition technology is the premise of the control system, this paper introduces the path of several classification and recognition technology, through the analysis of the advantages and disadvantages of the corresponding to array CCD camera is more suitable for gathering information as the tool. Key words:smart car; Path recognition; Surface array CCD camera device 0 引言：为培养大学生的自主创新设计的能力，各大高校都设置了智能车比赛，智能小车 行驶在给定的白色路面，由中间的黑色轨迹线引导，实现自主循迹功能。实现该 功能的小车主要由电源模块、循迹模块、单片机模块、舵机模块、后轮电机驱动 模块组成。路径模块一般由ATD模块，外围芯片和电路，与路面信息获取模块 组成，要能够快速准确得进行路径识别检测及相关循迹算法研究，本文就这两个 方面进行相应的分析和介绍。 1 光电传感器 1.1 反射式红外发射接收器 半导体受到光照时会产生电子-空穴对，是导电性能增强，光线愈强，阻值愈低。这种光照后电阻率变化的现象称为光电导效应[1]，用于路径检测的反射式红外光电传感器基于此原理设计。该传感器一般由一个红外线发射二极管和一个光电二极管组成，可以发射并检测到反射目的光线。不同颜色的物体对光的反射率不同，当发射出的红外光对准黑色物体时，反射的红外线很少，光电二极管不能导通，反之，当对准白色物体时，光电二极管导通[2]。系统的单片机接收到光电二极管的信息根据相应的算法分析出小车此时的位置及位置偏离度，进而控制小车的方向和速度。 光电式传感器是通过对光的测量通过光电元件转化为电信号，并输出有效的输出量，由于外界光电因素的原因导致空间分辨率低是每个红外传感器存在的缺点，因此必须对原始传感器信息进行预处理，取相对值是一种有效解决外界干扰的方法，即将传感器未发射红外线时的A/D转换值进行提取，再与红外线时的转换值取相对值。文献[2]同时也提出了如何根据每个传感器的相对值与传感器位置推断出车模相对于黑色引导线的横向偏移位置。而文献[3]中所描述的方法与文献[2]有异曲同工之妙，文献[4][5]也对光电传感器的路径算法有详细科学的介绍。 1.2光敏电阻阵列传感器 假设光敏电阻阵列布置如图1所示，在智能小车的正前方布置n个光敏电阻( n=1,2,…, 11 ) ,在其质心位置依次紧密排列m个光敏电阻（m=1,2…7），首先测出路径黑色区域和白色区域的光敏电阻值，以通过d点的中心线的交点为原点建立坐标系,两排光敏之间的距离为K,光敏n和n+1且n>6或者(n和n-1且n<6)所测的值分别为黑色区域值和白色区域值，光敏6中心为智能小车的中心线通过点，而光敏d也为其通过点，连接这两点即为智能小车的中心线，则通过小车中心线并与黑色区域光敏值对应的光敏n与光敏m的连线即为所求路径信息。理论上讲，只要有两点就可以确定唯一的直线。
第15卷第4期2011年12月 扬州职业大学学报 Journal of Yangzhou Polytechnic College Vol．15No．4 Dec．2011智能车光电传感器和摄像头的选择 戚玉婕 （扬州职业大学，江苏扬州225009） 摘要：智能车设计综合了光学传感器、硬件电路和软件算法等多方面跨领域的知识技巧。本文针对黑白赛道智能车的赛道光学识别模块，系统地介绍了红外反射式光电传感器、激光传感器和可见光摄像头的实现原理及硬件电路；同时结合实际比较了其优缺点。 关键词：红外反射式传感器；激光传感器；摄像头；智能车设计 中图分类号：TP212文献标识码：A文章编号：1008－3693（2011）04－0023－04 Choice of Photoelectric Sensor and Camera in Intelligent Car QI Yu-jie （Yangzhou Polytechnic College，Yangzhou225009，China） Abstract：Intelligent car designing is a modern and effective way in science and technology teaching．It in-tegrates some interdisciplinary skills，such as design and choice of optical sensor，hardware circuit and algo-rithm．In view of the benefit of designing the optical recognition module，the working mechanism and hardware design of several optical system，including infrared photoelectric sensor，laser sensor and camera are intro-duced in this article．Furthermore，combined with practical experience in teaching，pros and cons of the three alternative sensors are discussed to help teaching activities in intelligence car designing． Key words：infrared photoelectric sensor；laser sensor；camera；intelligent car designing 智能车也称无人车，是一个集环境感知规划决策和多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统。1953年，世界上第一台无人驾驶牵引车诞生，这是一部采用埋线电磁感应方式跟踪路径的自动导向车。如今，随着传感技术的不断进步，无人驾驶车发展也越来越快。智能车的光学传感器模块起到了至关重要的作为。光学传感器将获得的道路信息、测速传感器将现行车速信息传递至系统，系统对获得的图像和数据信息进行分析处理，经过特定的控制算法计算得出最佳速度和舵机转角，这是智能车系统的基本工作原理。 传感器是智能车的“眼睛”，必须能够真实、快速地反馈赛道信息。光电传感器和摄像头是两种工业应用最广泛的光学传感器。光电传感器包括红外传感器、激光传感器等，广泛应用于无人生产线，自动巡逻等领域；摄像头则广泛应用于汽车安全的智能技术中，如视觉增强系统、前照灯自动调整系统、转向监视系统等。本文结合我校开展智能车设计的经验，介绍了智能车设计中用到的光电传感器和摄像头，并比较两者的性能差别。 1光电传感器智能车道路识别系统设计 光电传感器（反射式）的光源有很多种，常用的有红外发光二极管，普通发光二极管和激光二 收稿日期：2011－09－26 作者简介：戚玉婕（1985—），女，扬州职业大学电子工程系助教，硕士。
智能汽车自主驾驶 控制系统
智能汽车自主驾驶控制系统 文献综述 姓名：杨久州班级：机电一班学号： 7631 前言 20 世纪末以来，随着世界智能交通系统(ITS)和无人化武器装备系统的发展，共同对新一代智能交通工具提出了迫切的需求。智能车辆技术迅速成为具有前瞻性的高新技术研究课题，受到了学术界和企业界的广泛关注。当前，智能交通系统(ITS)作为一个能够较好地解决世界性的交通拥堵、大量的燃油消耗和污染问题的先进体系吸引了大量学者的关注。一般来说，ITS 由智能车辆、运营车辆管理系统、旅行信息系统和交通监控系统组成，智能车辆作为其核心部分，扮演着至关重要的角色。没有高度发达的智能车辆技术，就不能实现真正意义上的智能交通系统。 智能车辆(Intelligent Automotive)，又称自主车辆(Autonomous Vehicle)或无人地面车辆(UGV)，集成了车辆技术、传感技术、人工智能、自动控制技术、机电一体化和计算机技术等多学科强交叉科学技术，它的发展水平反映了一个国家的工业实力。在近十年间，智能车辆技术的研究吸引了世界范围内大量高校、企业以及相关科学家的关注，各国政府和军事部门也对其表现出强烈的兴趣，智能车辆技术因此在短期内得到了飞跃性的
发展。 1.智能汽车自主驾驶技术的发展现状 汽车自主驾驶技术研究是从两个不同研究领域发展起来的。 从1%0年开始,为了改进汽车的操控性能,美国ohio大学的一些研究工作者开始进行汽车侧向跟踪控制和纵向跟踪控制研究,该项研究持续了二十多年,取得了一系列研究成果。 另一方面,二十世纪六十年代美国stanfoul研究所在进行人工智能研究中,开发了Shakey移动机器人,作为人工智能研究工作的试验平台。1973一1981年间由Hans.Moravec在Stanford研究所领导的stanford。art工程则第一次实现了自主驾驶。 进入二十世纪八十年代以后,军方和一些大型汽车公司对自主驾驶技术表现出了浓厚的兴趣。美国军方先后组织了多项车辆自主驾驶的研究项目,其中包括DARPA的ALV项目,DARPA的DEMo一H计划、DEMo一111计划等。这一系列的研究都试图将自主驾驶技术应用到军事上去,以提高部队战斗力。其它包括英国、法国、德国等在内的一些国家 也都在进行自主驾驶技术在军事应用领域的相关研究。大型汽车公司则更加注重汽车自主 驾驶研究,以期提高汽车性能。
基于摄像头的自主循迹小车系统设计
摘要 “飞思卡尔杯”全国大学生智能汽车邀请赛属教育部主办的全国五大竞赛之一，其专业知识涉及控制、模式识别、传感技术、汽车电子、电气、计算机、机械等诸多学科。根据大赛的技术要求，设计制作了智能车控制系统。在整个智能车控制系统中，如何准确地识别道路及实时地对智能车的速度和方向进行控制是整个控制系统的关键。 本文首先对智能车的硬件进行设计，达到了低重心、大前瞻、高稳定性的目标。其次对系统的软件部分进行设计，利用动态阈值法分割处理采集到的图像，得到赛道信息，从而得到智能车的偏航角和偏航距离。综合偏航角和偏航距离两个控制量对舵机进行控制，实现了入弯走内道，S弯直线冲过的目标，大大提高了智能车的弯道运行速度。用光电编码盘检测智能车的运行速度，再根据赛道信息给定智能车的运行速度，运用增量式PID算法调节驱动电机转速，实现了电机的快速响应。 整个系统涉及车模机械结构调整、传感器电路设计及信号处理、控制算法和策略优化等多个方面。经过大量测试，最终确定了现有的系统结构和各项控制参数。 关键字：智能车；图像传感器；阈值分割；路径识别；
Abstract Freescale Cup National Undergraduate Smart Car Competition is sponsored by the National Ministry of Education, one of the five contests, their professional knowledge related to control, pattern recognition, sensor technology, automotive electronics, electrical, computer, machinery and many other disciplines. According to the technical requirements of the contest, we design the intelligent vehicle control system. In the entire control system of the smart car, how to accurately identify the road and real-time control the speed and direction of the Smart Car is the key to the whole control system. This paper first introduces the hardware of the smart car, to achieve a low center of gravity, forward-looking, and high-stability target. The second part of the system is software design, the use of dynamic threshold segmentation algorithm to process images, get track information, yaw and the yaw angle. The steering gear is controlled by the yaw and the yaw angle, when through the turn, the smart car goes inside the road, and when through S bend, the smart car crossed as a goal line, greatly improving speed of the smart car. From the detection with encoder disk we get the speed of the smart car, and then from the track information, we set the expected speed of the smart car, the use of incremental PID algorithm for adjusting drive motor speed to achieve the rapid response to the motor. The entire system is involved in mechanical models of structural adjustment, the sensor circuit design and signal processing, control algorithms and strategies for optimizing many aspects, such as. After extensive testing, and ultimately determine the structure of the system and various control parameters. Keywords：smart car; image sensor; threshold segmentation; road identification
工业职业技术学院 毕业设计 课题名称基于51与单片机的智能小车控制系统 系（院）名称电气工程系 专业及班级 学生 学号 指导教师
完成日期年11 月19 日
摘要 随着我国科学技术的进步，智能化作为现代社会的新产物开始越来越普及，各种高科技也广泛应用于智能小车和机器人玩具制造领域，使智能机器人越来越多样化。智能小车是一个多种高薪技术的集成体，它融合了机械、电子、传感器、计算机硬件、软件、人工智能等许多学科的知识，可以涉及到当今许多前沿领域的技术。 整个小车平台主要以51单片机为控制核心，通过无线遥控实现前进后退和转向行驶，通过红外线传感器,实现小车的自适应巡航、避障等功能。设计采用对比选择，模块独立，综合处理的研究方法。通过翻阅大量的相关文献资料，分析整理出有关信息，在此基础上列出不同的解决方案，结合实际情况对比方案优劣选出最优方案进行设计。从电机车体，最小系统到无线遥控，红外线对管的自动寻迹再到红外线自动避障和语音控制，完成各模块设计。通过调试检测各模块，得到正确的信号输出，实现其应有的功能。最后将各个调试成功的模块结合到小车的车体上，结合程序，通过单片机的控制，将各模块有效整合在一起，达到所预期的目标，完成最终设计与制作，能使小车在一定的环境中智能化运转。 关键字：智能小车，单片机，红外传感器。
目录 第一章绪论.............................................................................................................................- 1 - 1.1.1智能循迹小车概述........................................................................................................- 1 - 1.1.2课题研究的目的和意义 ...............................................................................................- 2 - 1.1.3智能循迹小车智能循迹分类.......................................................................................- 3 - 1.1.4智能循迹小车的应用....................................................................................................- 3 - 第二章方案设计 ..........................................................................................................................- 5 - 2.1 主控系统.........................................................................................................................- 5 - 2.2单片机最小系统 ...............................................................................................................- 6 - 2.2.1 STC89C52简介...................................................................................................- 6 - 2.2.2 时钟电路...............................................................................................................- 8 - 2.2.3复位及复位电路....................................................................................................- 8 - 2.3 电机驱动模块................................................................................................................ - 10 - 2.4 循迹及避障模块............................................................................................................ - 11 - 2.5 机械系统......................................................................................................................... - 11 - 2.6电源模块......................................................................................................................... - 11 - 第三章硬件设计 ..................................................................................................................... - 12 - 3.1总体设计......................................................................................................................... - 12 - 3.1.1主板设计框图..................................................................................................... - 12 - 主板设计框图如图3-1，所需原件清单如表3-1 .................................................. - 12 -
extern int left,w,top,h; extern HDC m_hdc; CBrush brush3(RGB(0,255,0)); CBrush brush4(RGB(255,0,0)); CBrush brush5(RGB(255,255,0)); #else #include
基于摄像头的道路识别及赛车控制算法 杨运海周祺吕梁 摘要：本文探讨了摄像头在智能车道路识别中的应用，并提出了一种通用的控制算法。在准确采集图像的基础上，利用临近搜索法对有效道路信息进行快速提取，通过分析赛道信息，计算出赛道黑线的走向趋势及赛车当前位置。在充分考虑当前和过去的赛道信息的基础上，对赛道类型进行判断及分类。在综合考虑赛道类型，黑线走向及车当前位置，对舵机的转向和电机的速度进行精确控制。 关键词：图像采集；临近搜索；转向控制，速度控制 1．概述 在飞思卡尔智能车汽车比赛中，路径识别方法主要有两大类，一类是基于红外光电传感器，令一类是基于摄像头。通常，红外光电传感器安装灵活，原理简单，可靠性好，不易受环境光干扰，因而得到了广泛应用，但其对前方道路的预判距离非常有限，不适宜赛车高速行驶。另一类是基于摄像头，与光电传感器相比，其优点非常明显，能提前获取大量前方道路信息，有利于实现赛车的最优控制。但其缺点是图像采集要求有高的AD转换频率，图像处理算法复杂度高，且容易受环境光的干扰。考虑到摄像头的优点远大于其缺点，因此选择了摄像头。以下是摄像头的工作流程图： 图B-1 摄像头工作流程
摄像头控制赛车行驶方案有三大模块：图像采集、赛道信息提取、转向和速度控制。 2．图像采集 考虑到S12的运算能力，我们采用了黑白制式、320*240的CMOS单板摄像头。摄像头出来的是模拟信号，每秒有50场图像，场之间有场消隐信号，行之间有行消隐信号，经过lm1881分离后，可得到场同步信号和行同步信号，作为行中断信号。由于行中断中要采集该行的信号，对时间要求很严格，其中断优先级应比普通中断的优先级高，因此我们选择IRQ作为行同步信号输入口，PT0作为场信号输入口。此外，为保证图像不丢失，我们仅对场信号的下降沿进行捕捉。 图B-2 摄像头视频信号 按照目前车的刹车时的加速度，我们选定图像拍摄最远处为前方1米就足以对速度做出了控制。考虑到前轮到前方20cm为摄像头的盲区，故有效拍摄范围为0.8m，为了保证不丢失起跑线，每2.5cm至少拍摄一行，故一幅图像至少采集32行。为了稳妥起见，我们选择了ROW=45行。摄像头最前方拍摄的宽度为80cm，而黑线宽度为2.5cm，故一行至少采集32，为了稳妥起见，一行采集的点数定为COL=45个点。 正常情况下，S12的AD频率不能超过2M，转化一个点需要14个周期，如果不超频，一行将只能采集8个点（24M主频时）。将分频系数设为0，此时AD 频率为12M。在行采集过程中，我们通过查询方式来判断AD是否转换完成，并对AD转换时间进行了记录，发现记录到的时间恰是期间指令执行一次的时间，这表明，影响一行采集的点数已不是AD的频率，而是执行指令的时间，因此采集过程中不需要查询A TDSTA T0的标志位，只需要通过执行一定数量的NOP空操作指令延时即可。例如采集47个点需要时，每个点的时间间隔是53us/47=1.125us，对应的指令周期数为1.125*24=27。通过反编译知读写等指令本身有13个指令周期，故令加14个NOP指令即可实现。 由于摄像头的角度关系，拍摄是不均匀的，而是前方疏，近处密。为了保证采集的均匀，采集的行之间间隔的行数就不能相同。摄像头的有效行数为285行左右，具体关系如下表： 行采集计数器line 摄像头行计数器row 备注 0 0 每3行采集一行
智能小车控制系统设计 ——ARM控制模块设计 EasyARM615是一款基于32位ARM处理器，集学习和研发于一体的入门级开发套件，该套件采用Luminary Micro(流明诺瑞)公司生产的Stellaris系列微控制器LM3S615。本系统设计是以EasyARM615开发板为核心，通过灰度传感器检测路面上的黑线，运用PWM直流电机调速技术，完成对小车运动轨迹等一系列的控制。同时利用外扩的液晶显示器显示出各个参数。以达到一个简易的智能小车。 本文叙述了系统的设计原理及方法，讨论了ISR集成开发环境的使用，系统调试过程中出现的问题及解决方法。 据观察，普通的玩具小车一般需要在外加条件下才能按照自己的的设想轨迹去行驶，而目前可借助嵌入式技术让小车无需外加条件便可完成智能化。在小车行驶之前所需作的准备工作是在地面上布好黑线轨迹，设计好的小车便可按此黑线行驶，即为智能小车。其设计流程如下： 1、电机模块 采用由达林顿管组成的H型PWM电路。PWM电路由四个大功率晶体管组成，H桥电路构成，四个晶体管分为两组，交替导通和截止，用单片机控制达林顿管使之工作在开关状态，根据调整输入控制脉冲的占空比，精确调整电机转速。这种电路由于管子工作只在饱和和截止状态下，效率非常没。H型电路使实现转速和方向的控制简单化，且电子开关的速度很快，稳定性也极强，是一种广泛采用的PWM调整技术。 具体电路如下图所示。本电路采用的是基于PWM原理的H型驱动电路。该电路采用TIP132大功率达林顿管，以保证电动机启动瞬间的8安培电流要求。
2、传感器模块 灰度测量模块，是一种能够区分出不同颜色的的电子部件。灰度测量模块是专为机器人设计的灰度传感器。例如：沿着黑色轨迹线行走，不偏离黑色轨迹线；沿着桌面边沿行走，不掉到地上，等等。足球比赛时，识别场地中灰度不同的地面，以便于进行定位。不同的物体对红外线的反射率不同，黑色最低，白色最高；它通过发射红外线并测量红外线被反射的强度来输出反映物体颜色的电压信号，有效距离3-30毫米。 其技术规格如下： 已知灰度传感器的输出电压为0-3.3V，所以可通过ARM615开发板上的ADC 模块转换成数字信号，最后通过不断测试得出黑线与白线的大概参数值，完成对小车传感器部分的设计。 在本次设计中选择二个灰度传感器，其实现效果与布局如下所示。
基于线性CCD图像识别智能小车的设计与开发 目前，具有自动驾驶功能的智能车越来越引起人们的重视。智能车装备了各种传感器来采集路况信息，通过计算机的控制可以实现自适应巡航，并且又快又稳、安全可靠。智能车不仅能在危险、有毒、有害的环境里工作，而且能通过计算机的控制实现安全驾驶，能大幅度降低车祸的发生率。智能车的设计关键是路况信息的采集，传统的方案多采用红外光电传感器，此方案不仅噪声较大，而且与主控CPU的连接电路复杂，传输速率慢。本文研究的智能小车系统选用了TSL1401CL线性CCD图像采集模块，该模块采用串行通信方式与主控CPU连接，不仅电路简单、性能稳定，而且采集速率快。通过实验测试，本文设计的智能车能根据采集到的图像分析前方路径及障碍而实现智能驾驶，具有极强的实用价值和市场前景。 1 系统设计思想 经过调研与分析，我们采用了MC9S12XS128单片机、TSL1401CL线性CCD图像采集模块、稳压芯片以及液晶OLED等外围器件设计与开发出这套智能小车系统。MC9S12XS128高速单片机为Freescale公司新推出的16位高性能高速单片机，其接口丰富、功耗低、信息处理能力强大，能对小车前方路径及障碍进行及时分析，处理迅速、性能稳定。为了提高路面图像采集的速度与质量，我们选用了TSL1401CL线性CCD图像传感器。TSL1401CL 具有功耗小、性能稳定、灵敏度高、响应速度快等优点，其工作过程是先将路况光学信号转换为模拟电流，模拟电流放大后再进行A/D转换变成数字信号，最后通过串口送至主控CPU。智能小车的CPU根据CCD采集到的信息进行分析和处理，从而实现系统的自动控制与障碍处理、路径探测。在软件设计中我们采用了先进的PID（比例、积分、微分）算法，其运算参数可以根据过程的动态特性及时整定。通过PID算法，模糊PID算法来实现智能车的转向、控速等精确自动控制，另外还有很好的避障功能，实现了全智能的安全控制。 2 系统硬件设计 本项目采用模块化设计与开发，主要有CCD采集模块、电源模块、电机驱动模块、车速
分类号编号 烟台大学 毕业论文（设计） 基于STM32的智能小车 摄像头循迹系统 Intelligent Car Tracking System Based on STM 32 Camera 申请学位：工学学士 院系：光电信息科学技术学院 专业：电子信息工程 姓名：王坤 学号： 200813503229 指导老师：杨尚明（教授） 2012年5 月21 日 烟台大学EDA实验室
基于STM32的智能小车摄像头循迹系统 姓名：王坤 导师：杨尚明（教授） 2012年5 月21 日 烟台大学EDA实验室
烟台大学毕业论文（设计）任务书院（系）：光电信息科学技术学院 姓名王坤学号200813503229 毕业届别2012 专业电子信息工程 毕业论文（设计） 基于STM32的智能小车摄像头循迹系统题目 指导教师杨尚明学历本科职称教授所学专业无线电技术 具体要求(主要内容、基本要求、主要参考资料等)： 主要内容：设计一个抗干扰能力强的智能小车循迹系统。 基本要求：通过对本课程的设计，能够利用OV7670实现黑白线信息采集；并且能够达到一定的抗干扰效果；能够实现实时采集外界环境信息的效果。 主要参考资料： [1]陈启军.嵌入式系统及其应用:基于Cortex-M3内核和STM32F103系列微控制器的系统设计与开发. [M].北京: 同济大学出版社,2008. [2]谭浩强. C语言程序设计. [M].北京: 清华大学出版社,2010. [3]曾星星. 基于摄像头的路径识别智能车控制系统设计[J].湖北汽车工业学院学报, 2008(6): P76-80. 进度安排： 第一阶段：1～4周通过资料、网络、导师了解本设计所需要的知识、资料、相关软件及设计思路方案； 第二阶段：5～8周请教老师查阅资料按要求并由实际情况逐渐得出设计方案及方法；第三阶段：9～11周根据方案在老师的指导下完成相关的软硬件设计； 第四阶段：12～13周撰写论文（分初稿、定稿、审合、打印论文）； 第五阶段：14周进行优化调试达到目标并进行论文答辩。 指导教师（签字）： 年月日 院（系）意见： 教学院长（主任）（签字）： 年月日 备注：
智能车黑线识别算法及控制策略研究 时间：2009-05-1811:23:07来源：电子技术作者：北京信息科技大学，机电工程学院张淑 谦王国权 0引言 “飞思卡尔”杯全国大学生智能车大赛是由摩托罗拉旗下飞思卡尔公司赞助由高等学校自动化专业教学指导委员会负责主办的全国性的赛事，旨在加强大学生的创新意识、团队合作精神和培养学生的创新能力。此项赛事专业知识涉及控制、模式识别、传感技术、汽车电子、电气、计算机、机械等多个学科，对学生的知识融合和动手能力的培养，对高等学校控制及汽车电子学科学术水平的提高，具有良好的推动作用。 智能车竞赛所使用的车模是一款带有差速器的后轮驱动模型赛车，它由大赛组委会统一提供。自动控制器是以飞思卡尔16位微控制器MC9S12DGl28(S12)为核心控制单元，配合有传感器、电机、舵机、电池以及相应的驱动电路，它能够自主识别路径，控制车高速稳定运行在跑道上。比赛要求自己设计控制系统及自行确定控制策略，在规定的赛道上以比赛完成的时间短者为优胜者。赛道由白色底板和黑色的指引线组成。根据赛道的特点，比赛组委会确定了两种寻线方案：1．光电传感器。2．摄像头。 两种寻线方案的特点如下： (1)光电传感器方案。通过红外发射管发射红外线光照射跑道，跑道表面与中心指引线具有不同的反射强度，利用红外接收管可以检测到这些信息。此方案简单易行程序调试也简单且成本低廉，但是它受到竞赛规则的一些限制(组委会要求传感器数量不超过16个(红外传感器的每对发射与接收单元计为一个传感器，CCD传感器计为1个传感器))，传感器的数量不可能安放的太多，因而道路检测的精度较低，能得到指引线的信息量也较少。若采用此方案容易引起舵机的回摆走蛇形路线。 (2)摄像头方案。根据赛道的特点斯用黑白图像传感器即可满足要求。CCD摄像头有面阵和线阵两种类型，它们在接口电路、输出信号以及检测信息等方面有着较大的区别，面阵摄像头可以获取前方赛道的图像信息，而线阵CCD只能获取赛道一条直线上的图像信息。摄像头方案的所能探测的道路信息量远大于光电传感器方案，而且摄像头也可以探测足够远的距离以方便控制器对前方道路进行预判。虽然此方案对控制器的要求比较高，但组委会提供的MC9S12DGl28(S12)的运算能力以及自身AD口的采样速度完全能够满足摄像头的视频采样和大量图像数据的处理的要求。 本文就是在摄像头方案的前提下，在实时的图像数据获取的基础上对图像信息进行数据处理，从而提取赛道中心的黑色指引线，再以此来作为舵机和驱动电机的控制依据。 1摄像头采样数据的特点 采用的黑白摄像头的主要工作原理为：按一定的分辨率，以隔行扫描的方式采集图像上的点，当扫描到某点时，就通过图像传感芯片将该点处图像的灰度转换成与灰度一一对应的电压值，然后将此电压值通过视频信号端输出，见图1。摄像头连续地扫描图像上的一行，则输出就是一段连续的电压信号，该电压信号的高低起伏反映了该行图像的灰度变化。当扫描完一行，视频信号端就输出一个低于最低视频信号电压的电平(如O．3V)，并保持一段时间。这样相当于紧接着每行图像信号之后会有一个电压“凹槽”，此“凹槽”叫做行同步脉
单目视觉智能车路径识别及控制策略研究＊ 陈启迅 薛 静 （西北工业大学自动化学院 西安７１００７２ ）摘 要 研究了基于ＣＭＯＳ摄像头的图像采集方法，以及智能车赛道路径识别。提出了自适应差分边缘检测算法，采用取点求面积的方法提取指引线的相关参数。自适应差分边缘检测算法是在一般的边缘检测算法的基础上提出的，它能根据提取的左右边缘存在情况调整搜索范围、阈值，以及差值的求取方法。使用海伦公式求指引线上所取的三角形的面积， 据此提出了１种基于三角形面积的智能车速度控制方法，此方法以指引线上的三角形面积反映赛道的弯曲程度，并以此作为智能车速度控制的控制变量。 关键词 自适应差分边缘检测；智能车；图像采集；海伦公式 中图分类号：ＴＰ３０１．６ 文献标志码：Ａ ｄｏｉ：１０．３９６３／ｊ ．ｉｓｓｎ １６７４－４８６１．２０１２．０５．００６收稿日期：２０１２－０７－０４ 修回日期：２０１２－０９－ ０７ ＊西北工业大学研究生创业种子基金项目（ 批准号：Ｚ２０１１０４７）资助第一作者简介：陈启迅（１９８４），硕士生．研究方向：控制工程、系统工程．Ｅ－ｍａｉｌ：ｃｑ ｘ０６２０１４＠１２６．ｃｏｍ０ 引 言 智能车辆系统是１个拥有感知环境能力，具备规划决策能力以实现自动行驶，并且可以实现多等 级辅助驾驶等功能于一体的综合系统［ １ ］。与很多学科有着密切关系，如计算机、控制、通信、图像处 理、人工智能、信号处理等，同时也是多种传感器融 合的载体。因为它一般集中了摄像机、ＧＰＳ、超声波雷达、激光雷达等多种传感器来感知周围环境， 并根据多传感器融合所获得的道路、车辆状态和障碍物信息进行控制车辆的转向和速度，从而使得车辆安全、可靠、稳定地在道路上行驶，因此智能车辆 是多学科综合于一体的高度智能化的产物［ ２－ ３］。文献［４］ 中介绍了一般差分边缘检测算法。文献［５ ］中描述了基于序列图像运动分割的车辆边界轮廓提取算法。文献［６］中提到了道路裂纹线检测中的脊波域图像增强算法。选用功耗低、前瞻性好的ＣＭＯＳ摄像头作为路径识别视觉传感器，采用自适应差分边缘检测算法有效地提取道路指引线，此算法具有很高的灵活性和适应能 力， 能够有效地降低干扰。进一步使用取点求面积的方法获取指引线参数。 １ 视觉图像采集 １．１ 硬件实现 ＣＭＯＳ视觉传感器图像采集电路［７］ 见图１ ，ＬＭ１８８１可以实现视频同步信号的分离。２脚为视 频信号输入端；３脚和５脚分别为场同步、行同步信号输出端；７脚为奇偶场同步信号输出端，在此不使用。视频信号同时接入微处理器ＡＤ转换口 。 图１ 视频同步信号分离电路 Ｆｉｇ．１ Ｔｈｅ ｃｉｒｃｕｉｔ ｆｏｒ ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｙ ｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎｓｉｇ ｎａｌ ｏｆ ｖｉｄｅｏ１．２ 软件实现 视频信号采集流程［８］ ：首先等待场信号的到 来；然后延时，跳过场消隐，约１．４４ｍｓ；等待行同步信号；判断采集行数是否满足要求，满足则采集完成，否则延时，跳过行同步信号和消隐信号；对１行视频信号进行连续采集； 延时，跳过若干行视频信号，再跳回到等待行同步信号，直至完成，就能采集到１幅有效而完整的视频图像了。 ２ 自适应差分边缘检测算法 阈值分割法［９－ １０］在结构化道路上是提取指引 ４ ２交通信息与安全 ２０１２年５期 第３０卷 总１７１期
第八届“飞思卡尔”杯全国大学生 智能汽车竞赛 技术报告 学校：北京邮电大学 队伍名称：北邮摄像头一队 参赛队员：何映材 邬仲钧 刘涛 带队教师：高荔
技术报告和研究论文使用授权的说明 本人完全了解第八届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车邀请赛关保留、使用技术报告和研究论文的规定，即：参赛作品著作权归参赛者本人，比赛组委会和飞思卡尔半导体公司可以在相关主页上收录并公开参赛作品的设计方案、技术报告以及参赛模型车的视频、图像资料，并将相关内容编纂收录在组委会出版论文集中。 参赛队员签名：何映材 邬仲钧 刘涛 带队教师签名： 日期：
目录 第一章设计概览 (4) 1 设计概述 (4) 1.1 整车设计思路 (4) 1.2 车模整体造型 (4) 图1.2车模整体造型 (5) 第二章硬件设计 (6) 2 硬件设计 (6) 2.1 机械结构 (6) 2.1.1舵机改装 (6) 2.1.2电池固定 (6) 2.1.3电机定位 (7) 2.1.4底盘固定 (7) 2.1.5差速调节 (7) 2.2 硬件电路 (7) 2.2.1电源设计 (7) 2.2.2电池电压检测模块 (8) 2.2.3驱动电路设计 (9) 2.3 摄像头选型 (9) 第三章系统软件设计 (10) 3 软件设计 (10) 3.1 程序整体设计 (10) 3.2 图像提取与处理 (11) 3.3 控制策略 (13) 3.3.1整体控制 (13) 3.3.2PID算法的引入与改进 (13) 3.3.3增量式or位置式 (15) 第四章调试工具 (16) 4 调试工具 (16) 第五章总结 (17) 5 总结 (17) 第六章车模参数 (18) 6 车模规格 (18) 参考文献 (18) 附录 (19)
智能车速度控制系统的设计与实现 引言 在智能车竞赛中，速度控制不能采用单纯的PID，而要采用能够在全加速、紧急制动和闭环控制等多种模式中平稳切换的“多模式”速度控制算法，才能根据不同的道路状况迅速准确地改变车速，实现稳定过弯。 系统硬件设计 按照竞赛要求，本文设计的智能车速度控制系统，以飞思卡尔 MC9S12DG128 单片机为核心[1]，与车速检测模块、直流电机驱动模块、电源模块等一起构成了智能车速度闭环控制系统。单片机根据赛道信息采用合理的控制算法实现对车速的控制，车速检测采用安装于车模后轴上的光电编码器，直流电机驱动采用了由四个MOS管构成的H桥电路如图1所示，电源模块给单片机、光电编码器和驱动电机等供电。 系统建模 一个针对实际对象的控制系统设计，首先要做的就是对执行器及系统进行建模，并标定系统的输入和输出。为了对车速控制系统设计合适的控制器，就要对速度系统进行定阶和归一化[2]。对此，分别设计了加速和减速模型测定实验。通过加装在车模后轮轴上的光电编码器测量电机转速。编码器齿轮与驱动轮的齿数比为33/76，编码器每输出一个脉冲对应智能车运动1.205mm。车模可以通过调节加给电机的PWM波的占空比进行调速。单片机上的PWM模块可以是8位或16位的，为了提高调速的精度，电机调速模块选用16位PWM，其占空比调节范围从0到65535，对应电机电枢电压从0%到100%的电池电压。 将车模放置在一段长直跑道上，采用开环方式给驱动电机加上不同的电压，记录车模在速度进入稳定后的速度值。然后将所测得的电枢电压与车速进行拟合的曲线如图2所示，由图1可将智能车加速模型近似为线性模型。 根据实验数据可以确定车速执行器系统的零点和增益。车速V与占空比PWM_Ratio的关系见公式1： V = PWM_Ratio×402 + 22000 (1) 其中：PWM_Ratio的取值范围为0-65535 车模减速有三种方法：自由减速、能耗制动和反接制动。自由减速动力来自摩擦阻力，基本认为恒定。能耗制动是将能量消耗到电机内阻上，制动力随着车速的降低而降低，也可通过控制使加速度减小得更快。反接制动通过反加电压实现，制动力与所加的反向电压有关。