基于CMOS摄像头的循迹智能小车控制系统设计

第一章绪论1.1智能小车的意义和作用自第一台工业机器人诞生以来，机器人的开展已经普及机械、电子、冶金、交通、宇航、国防等领域。

近年来机器人的智能水平不断提高，并且迅速地改变着人们的生活方式。

人们在不断探讨、改造、认识自然的过程中，制造能替代人劳动的机器一直是人类的梦想。

随着科学技术的开展，机器人的感觉传感器种类越来越多，其中视觉传感器成为自动行走和驾驶的重要部件。

视觉的典型应用领域为自主式智能导航系统，对于视觉的各种技术而言图像处理技术已相当兴旺，而基于图像的理解技术还很落后，机器视觉需要通过大量的运算也只能识别一些构造化环境简单的目标。

视觉传感器的核心器件是摄像管或CCD，目前的CCD已能做到自动聚焦。

但CCD传感器的价格、体积和使用方式上并不占优势，因此在不要求清晰图像只需要粗略感觉的系统中考虑使用接近觉传感器是一种实用有效的方法。

机器人要实现自动导引功能和避障功能就必须要感知导引线和障碍物，感知导引线相当给机器人一个视觉功能。

避障控制系统是基于自动导引小车〔AVG—auto-guide vehicle〕系统，基于它的智能小车实现自动识别路线，判断并自动避开障碍，选择正确的行进路线。

使用传感器感知路线和障碍并作出判断和相应的执行动作。

该智能小车可以作为机器人的典型代表。

它可以分为三大组成局部：传感器检测局部、执行局部、CPU。

机器人要实现自动避障功能，还可以扩展循迹等功能，感知导引线和障碍物。

可以实现小车自动识别路线，选择正确的行进路线，并检测到障碍物自动躲避。

基于上述要求，传感检测局部考虑到小车一般不需要感知清晰的图像，只要求粗略感知即可，所以可以舍弃昂贵的CCD传感器而考虑使用价廉物美的红外反射式传感器来充当。

智能小车的执行局部，是由直流电机来充当的，主要控制小车的行进方向和速度。

单片机驱动直流电机一般有两种方案：第一，勿需占用单片机资源，直接选择有PWM功能的单片机，这样可以实现准确调速；第二，可以由软件模拟PWM输出调制，需要占用单片机资源，难以准确调速，但单片机型号的选择余地较大。

《自循迹智能小车控制系统的设计与实现》篇一一、引言随着科技的不断发展，智能化技术逐渐深入到各个领域，其中，自循迹智能小车作为智能控制技术的重要应用之一，在物流、安防、科研等领域有着广泛的应用前景。

本文将详细介绍自循迹智能小车控制系统的设计与实现过程，包括系统架构、硬件设计、软件设计、实验结果及未来展望等方面。

二、系统架构设计自循迹智能小车控制系统主要由传感器模块、控制模块和执行模块三部分组成。

传感器模块负责获取环境信息，控制模块负责处理传感器信息并发出控制指令，执行模块则根据控制指令驱动小车运动。

系统架构设计应遵循模块化、可扩展、可维护的原则，以便于后续的升级和维护。

三、硬件设计1. 传感器模块设计传感器模块包括超声波测距传感器、红外线避障传感器、摄像头等。

其中，超声波测距传感器用于测量小车与障碍物之间的距离，红外线避障传感器用于检测前方是否有障碍物，摄像头则用于获取环境图像信息。

这些传感器通过数据线与控制模块相连，实现信息的实时传输。

2. 控制模块设计控制模块是整个系统的核心，采用微控制器作为主控芯片，通过编程实现控制算法。

微控制器应具备高性能、低功耗、易于编程等特点。

此外，控制模块还应包括电源管理模块、通信模块等，以实现电源管理和与其他设备的数据交互。

3. 执行模块设计执行模块主要包括电机和驱动电路。

电机采用直流电机或步进电机，驱动电路则负责将控制模块发出的控制指令转换为电机的运动指令。

执行模块应具备高效率、低噪音、长寿命等特点。

四、软件设计1. 控制系统软件设计控制系统软件主要包括主控程序和各传感器驱动程序。

主控程序负责实现自循迹算法、避障算法等核心控制逻辑，传感器驱动程序则负责获取传感器信息并传输给主控程序。

软件设计应遵循代码可读性、可维护性、可扩展性等原则，以便于后续的升级和维护。

2. 算法设计自循迹算法是本系统的关键技术之一，通过图像处理和路径规划等技术实现小车的循迹功能。

避障算法则用于检测前方障碍物并规划避障路径，保证小车的安全行驶。

电子商务70本文介绍了一种基于面阵CMOS摄像头传感器的循迹智能车的软硬件结构和开发流程，以32位单片机STM32F103RCT6为核心控制器,通过单片机获得摄像头采集的路面信息和车速信息,采用数字PID控制策略和PWM控制技术,实时控制舵机转向和驱动电机根据路况进行调速,使智能小车沿标定的轨迹线快速平稳行驶。

随着社会经济和科学技术的进步，机电工程得到大力发展，电子控制技术(传感器技术、信息处理技术、测量技术与计算机技术)的应用也日渐成熟，汽车得到了不断的发展和改进，而且推动了汽车的智能化驾驶技术的发展。

现如今智能驾驶已经是全球很多大公司研究的方向，但面对复杂的驾驶环境，实现成熟的智能驾驶技术还有一段路要走。

目前实现智能循迹方式有多种(如：电磁循迹、摄像头循迹、红外探测循迹等)，不同方式有不同的特点，但摄像头循迹方式是最符合现实条件的。

本文便是针对CMOS摄像头循迹做出的设计总结。

1 系统工作原理基于STM32F103RCT6单片机的CMOS摄像头智能循迹系统由CMOS摄像头、直流电机、舵机、光电式车速传感器组成。

通过面阵CMOS摄像头来实现对路径识别，将COMS摄像头采集过来的图像信息送入STM32微处理器进行图像二值化、图像滤波然后找到道路的中线，从而根据路面信息来控制智能小车的行驶方向以及调整小车的速度变化。

小车的速度控制采用的是PID算法，通过安装的光电式车速传感器对小车的速度进行实时的监视,得到小车实际速度，可实现整个系统的闭环控制，使小车按照路面信息灵活行驶。

2 硬件电路设计智能循迹系统的硬件部分主要由电源模块、直流电机驱动模块、转向舵机驱动模块、测速模块、路径检测模块等组成。

系统框图如下图所示，采用STM32F103RCT6作为中央控制器。

2.1 电源模块CMOS摄像头智能循迹小车的硬件电路由一节7.2V、2000mA的充电电池提供，因为系统硬件的不同模块，对电量的要求不同，所以需要通过稳压和降压将7.2V的电池转成各个模块所满足的工作电压，保证各个都能模块正常、安全、高效的工作。

基于CMOS图像传感器的视觉导航小车设计摘要89C51单片机是一款八位单片机，他的易用性和多功能性受到了广大使用者的好评。

这里介绍的是如何用89C51单片机来实现兰州理工大学的毕业设计，该设计是结合科研项目而确定的设计类课题。

本系统以设计题目的要求为目的，采用89C51单片机为控制核心，利用超声波传感器检测道路上的障碍，控制电动小汽车的自动避障，快慢速行驶，以及自动停车，并可以自动记录时间、里程和速度，自动寻迹和寻光功能。

整个系统的电路结构简单，可靠性能高。

实验测试结果满足要求，本文着重介绍了该系统的硬件设计方法及测试结果分析。

采用的技术主要有：(1)通过编程来控制小车的速度；(2)传感器的有效应用；(3)CMOS图像传感器关键词：80C51单片机、光电检测器、PWM调速、电动小车An intelligence electricity motive small carbased on CMOS image sensrAbstract89C51 is a 8 bit single chip computer. Its easily using and multi-function suffer large users. This article introduces the LUT graduation design with the 89C51 single chip computer. This design combines with scientific research object. This system regards the request of the topic, adopting 89C51 for controlling core, super sonic sensor for test the hinder. It can run in a high and a low speed or stop automatically. It also can record the time, distance and the speed or searching light and mark automatically the electric circuit construction of whole system is simple, the function is dependable. Experiment test result satisfy the request, this text emphasizes introduced the hardware system designs and the result analyze.The adoption of technique as:(1)Reduce the speed by program the engine；(2)Efficient application of the sensor;(3)CMOS image sensor.Keywords:89C51 MCU, light electricity detector, PWM speed adjusting, Electricity motive small car目录一、系统设计要求................................................ - 1 -1.1 任务.................................................... - 1 -1.2设计相关要求............................................. - 1 -1.2.1 基本要求........................................... - 1 -1.2.2 主要技术指标....................................... - 1 -二、系统方案论证与选择.......................................... - 1 -2.1 系统基本方案............................................ - 2 -2.2系统各模块的最终方案..................................... - 7 -三、系统的硬件设计与实现........................................ - 8 -3.1系统硬件的基本组成部分................................... - 8 -3.2主要单元电路的设计....................................... - 9 -3.2.1电源电路........................................... - 9 -3.2.2控制电路.......................................... - 10 -3.2.3循迹探测电路...................................... - 13 -3.2.4边缘检测电路...................................... - 17 -3.2.5电机驱动电路...................................... - 19 -3.2.6 PWM调速.......................................... - 20 -3.2.7舵机控制电路........................... 错误!未定义书签。

基于摄像头的自动寻迹智能车控制系统设计雷钧，李峰波（湖北汽车工业学院电气与信息工程学院，湖北十堰 442002）摘要：本文介绍了基于飞思卡尔MC9S12DG128单片机控制的智能车系统，该系统以摄像头传感器作为路径识别装置，通过图像识别提取路径信息。

文章对智能车寻线控制系统的软、硬件设计思路和控制算法等进行了论述。

测试结果表明智能车能准确稳定地跟踪引导线。

关键词：智能车；自动寻迹；MC9S12单片机；图像识别中图分类号：TP273；TP242.6 文献标识码：A0 概述自动寻迹智能车涉及到当前高技术领域内的许多先进技术，其中最主要的是传感技术、路径规划和运动控制。

本课题是以智能车竞赛为背景，以单片机作为核心控制单元，摄像头作为路径识别传感器，以直流电机作为小车的驱动装置，舵机控制小车转向。

车模竞赛的赛道是一个具有特定几何尺寸约束、磨擦系数及光学特性的KT板，其中心贴有对可见光及不可见光均有较强吸收特性的黑色条带作为引导线，宽度为2.5cm。

在行驶过程中，单片机系统通过摄像头获取前方赛道的图像数据，同时通过测速传感器实时获取智能车的速度，采用路径搜索算法进行寻线判断和速度分析，然后做出控制决策，控制转向舵机和直流驱动电机的工作[1-4]。

智能车通过实时对自身运动速度及方向等进行调整来“沿”赛道快速行驶。

1 智能车系统方案作为能够自动识别路径的智能车，自动控制器是设计智能车的核心环节。

自动控制器是以飞思卡尔16位单片机MC9S12DG128（简称S12）为核心，配有传感器、电机、舵机、电池及相应的驱动电路，在保证智能车可靠运行前提下，电路设计应当尽量简洁紧凑，以减轻系统负载，提高智能车的灵活性。

信息处理与控制算法由运行在单片机中的控制软件完成。

因此自动控制器设计可以分为硬件电路设计和控制软件两部分，系统基本控制过程如图1所示。

图1 系统基本控制流程2系统硬件结构本设计中系统的硬件结构大致可以分为以下几个模块，如图2所示。

基于摄像头传感器的智能车循迹算法设计方案智能车循迹算法设计是一个面向摄像头传感器的重要问题。

在该设计方案中，我们将使用摄像头传感器获取实时图像，并通过算法对车辆的行驶轨迹进行识别和监控。

1.硬件配置首先，我们需要准备一辆小型车辆，安装上摄像头传感器，以便获取行驶过程中的实时图像。

摄像头传感器应具备高清晰度、广角和长距离拍摄等特点，以确保获得准确的图像信息。

2.图像采集和处理摄像头传感器将连续获取车辆行驶过程中的实时图像，这些图像将用于车辆循迹算法的识别和处理。

在图像采集过程中，需要优化传感器的曝光、对焦和白平衡等参数，以确保图像的清晰度和准确性。

在图像处理方面，我们可以借助计算机视觉技术，使用图像处理算法对采集到的图像进行预处理。

预处理的目标是提取图像中的目标物体，并将其转换为二值图像，以便后续的轨迹识别和分析。

3.循迹算法设计循迹算法是整个智能车循迹系统的核心。

其主要任务是通过分析图像中的车道线信息，实现车辆的自动循迹。

在循迹算法的设计中，我们可以采用以下步骤：步骤1：车道线检测步骤2：车道线跟踪检测到车道线后，接下来需要对其进行跟踪。

可以使用基于Hough变换或RANSAC算法的直线拟合方法，通过拟合检测到的车道线点集，得到车道线的方程参数。

步骤3：车辆偏离检测根据车道线的方程参数，可以计算出车辆与车道线之间的距离，进而判断车辆是否偏离了轨迹。

如果车辆偏离了轨迹，可以通过调整车辆的方向盘或驱动电机，使车辆重新回到正确的行驶轨迹上。

4.实时控制和反馈在循迹算法的实现中，需要实时控制车辆的转向和行驶速度。

可以通过与车辆的控制系统进行接口设计，将算法计算得到的转向角度和速度信息传递给车辆控制系统。

总结基于摄像头传感器的智能车循迹算法设计方案，包括硬件配置、图像采集和处理、循迹算法设计和实时控制与反馈等关键步骤。

通过对摄像头传感器获取到的图像进行车道线检测、跟踪和车辆偏离检测，可以实现智能车的自动循迹和行驶控制，提高行驶的准确性和安全性。

第29卷第5期2008年10月华　北　水　利　水　电　学　院　学　报Journa l of Nort h China Institut e of W ate r Conservancy and Hydroe l ec tric Powe rVol 129No 15Oct .2008收稿日期作者简介云　康(—),男,河南杞县人,助教,主要从事自动化测量、测试与控制系统方面的研究文章编号:1002-5634(2008)05-0055-03基于CM O S 摄像头的智能寻迹车的设计与实现云　康1,高　超2(1.郑州轻工业学院,河南郑州450002;2.电子科技大学,四川成都610054)摘　要:分析了自动寻迹智能车的几个关键实现技术,给出了一种采用C MOS 摄像头检测方式的智能车的电路设计、控制算法和软件流程.测试结果表明该车能够准确跟踪引导线运行.关键词:摄像头检测;微控制器;P WM 控制;智能车中图分类号:TP242.6 文献标识码:A 智能车又名轮式移动机器人,可作为安装有特定设备的交通载体,使用在科学探索、工业生产等领域.目前智能车的研究重点主要集中在视频检测及目标检测、跟踪、避障等方面.笔者主要针对具有黑色引导线并带有弯道、坡道等的特定道路,设计出能够自动识别路径并跟踪行驶的智能模型车,如图1所示.图1　智能车示意图1　系统设计将汽车工业中实际用于中央车身电子、底盘安全及动力总成控制的飞思卡尔公司16位处理器MC9S12DG 128引入到智能车的开发中,提高智能车的整体控制性能.设计思路为:由安装在智能车前端的摄像头拍摄车体前方道路,从拍摄的道路图片中提取黑色引导线信息送到智能车控制器,判断车身相对前方引导线位置,如有偏离则根据算法控制舵机进行方向调整,同时控制驱动电机跟踪引导线稳定行驶.系统结构如图2所示[1-2].图2　系统结构框图2　关键技术分析与硬件设计系统的关键技术在于道路引导线信息的提取.硬件电路主要围绕引导线检测、车辆控制、电源保障等几个方面设计.2.1　电源模块电源模块为系统其他各电路运行提供电源保障.车载主电源为1块7.2V,2A /h 可充电镍镉蓄电池.由于电路主板、驱动电机、摄像头分别需要5,6,8,12V 等电压供电,分别采用7805,7806,7808和一块VS1开关型DC -DC 升压集成电路实现.2.2　道路检测模块该模块主要实时拍摄车体前方道路,并提取前方引导线相对于智能车的偏移量、方向、曲率等信息,以实现智能车自动沿引导线运行.用摄像头拍摄车体前方的道路,得到由黑色引:2008-07-09:1982.导线和白色路面组成的图像.引导线和路面的黑白二色在图像中就体现在其灰度值的大小差异上,摄像头中的图像传感器芯片将各点处图像的灰度转换成与灰度一一对应的电压值通过视频信号端分场逐行输出.利用控制器采样图像中各点的电压值,就可以判断出引导线的位置、形状等信息[3].系统采用1/3Omni V isi on C MOS 传感芯片的黑白摄像头,隔行扫描P A L 制式,场频为50Hz,分辨率为320电视线,即摄像头每秒钟输出50场图像,每场图像分320行输出.由于智能车始终在运行,可将摄像头奇偶场作为2幅图像来处理,复合视频信号由摄像头信号端输出.另外,系统采用LM1881专用视频同步信号分离芯片从摄像头输出的复合视频信号中提取出行同步脉冲、场同步脉冲、奇偶场换场信号等图像的换行和换场的同步信息.由摄像头、LM1881电路和S12控制器构成的智能车视频采样电路如图3所示.图3　视频采样电路视频采样原理为:当PS1引脚电平发生翻转时,表明新的一场图像到来,图像采样开始;当PT0引脚检测到一个行同步信号上升沿,表明新的一行图像数据开始输出,S12控制器启动对AD0引脚的摄像头视频信号进行采样,直到下一个行同步信号到PT0引脚为止,表示对该场中的这一行图像采集结束;控制器反复执行上述步骤,就可以将一场图像320行信息全部采集出来.2.3　舵机驱动模块该模块主要控制智能车根据引导线形状进行转向.舵机本身是一个位置随动系统,由舵盘、减速齿轮组、位置反馈电位计、直流电机和控制电路组成.通过内部设计使舵盘输出转角正比于给定的控制信号.该系统舵机型号为F U T ABA S3020.控制信号是周期为20m s 的P WM 信号,脉冲宽度决定舵机输出的转角　电机驱动模块车身后置驱动电机是整个智能车的动力来源,采用RS -380直流电机.使用H 桥驱动电路控制电机加速运行、减速制动,控制端信号为两路P WM 信号.为使电路简单,采用MC33886集成全桥驱动芯片,驱动电路设计如图4所示.图4　电机驱动电路图2.5　速度检测模块为使智能车在急转弯时不至于速度过快而冲出道路,控制器除需控制前轮转向外,还需控制车速.该模块采用光电透射式检测方法,将具有齿槽结构的圆盘固定在智能车后轮轴上,圆盘转动时,光电传感器输出脉冲信号,通过整形后送至MC9S 12DG128控制器,计算智能车当前运行速度,并根据采样到的引导线形状调整当前智能车的运行速度.3　软件设计3.1　开发软件开发软件采用F reescal 公司的产品Code W arrior4.0.Code W a rrior f or S12是Free sca l 公司为S12系列处理器提供的嵌入式应用开发软件包,包含集成开发环境I D E 、处理器专家系统、全芯片仿真等,是一款功能强大的图形化编程软件[4].3.2　控制算法将摄像头安装在车体前部中间位置,调整摄像头的安装高度、前倾角和焦距,使所拍摄道路图像清晰,有效视场宽约40.0c m ,有效前瞻距离约50.0c m ,已知引导线宽2.5c m.由摄像头测试可知,摄像头输出的每场320行信号中,第23行到310行为视频信号,前22行和后10行为场消隐信号,即摄像头每场会扫描产生288行有效视频信号,也就是说摄像头在纵向有288个像素的分辨能力.在视频区域中每行信号持续时间相同约64.0μs,行同步脉冲持续约 4.7μs,所以每场图像单个视频信号行中有效视频持续的时间约57.3μs .通过对S12控制器AD 时钟频率设置,AD转换时间可设为μ[5],所以每行可采样点数为个该智能车每场最大可获得×像素分辨率的图像数据65　华　北　水　利　水　电　学　院　学　报 2008年10月.2.4 1.4s 40.28840.尽管通过图像处理可以获得更多的道路信息,但会增大S12控制器的数据存储和处理负担.为了简化过程,也可以只使用图像中的一行数据提取引导线位置.提取引导线位置主要有2种方法:一是将图像一行数据中灰度值最低点位置作为引导线中心位置;二是从动态阈值二值化后的图像中进行提取,寻找图像中每行连续黑点最多的一段,以该段中心点的位置作为引导线中心位置.在所采集行40个采样点中,以第20个点为智能车车身位置,提取出引导线中心位置[6-7]所在点,记为x,引导线与车身偏差记为e (x ),e (x )=x -20,则e (x )值从-19到20,共有40种情况.若e(x)=0,表示前方引导线位置与车身位置重合,舵机不输出转角,智能车直行;若e (x )<0,表示前方引导线位置在车身位置左侧,则舵机输出转角驱动智能车左转;同理e (x )>0,表示引导线位置在车身位置右侧,则舵机输出转角驱动智能车右转.同时兼顾当前车速调整驱动电机控制P WM 信号,以使智能车回到引导线的正上方,达到稳定跟踪道路引导线的设计要求.具体参数见表1.表1　控制参数表引导线位置偏差e (x)值方向舵机转角/(°)驱动电机P WM /%1-19右偏-36.474.802-18右偏-34.666.96……………20正上方0.086.27……………3919左偏34.666.964020左偏36.474.803.3　程序流程主程序采用和P LC 相似的周期性检测控制思想.控制器每检测到摄像头的换场信号,便调用一次视频采样程序和车速检测程序,根据得到的引导线和车速数据,调用舵机和驱动电机控制程序对智能车的运行状态进行实时控制,以完成循线运行的要求,如图5所示.图5　主程序流程图4　结　语测试表明,采用MC9S12DG 128控制器和C MOS 摄像头检测方式设计并试制的智能寻迹车,检测范围宽,前瞻性强,舵机转向流畅,车体跟踪引导线准确.参　考　文　献[1]黄开胜,金华民,蒋狄南.韩国智能模型车技术方案分析[J ].电子产品世界,2006,14(5):150-152.[2]浦东兵,孙英娟,周光有,等.一种嵌入式智能寻迹机器人设计[J ].微计算机信息,2008,24(3-2):241-242.[3]卓晴,王<,王磊.基于面阵CCD 的赛道参数检测方法[J ].电子产品世界,2006,18(7):143-145.[4]邵贝贝.单片机嵌入式应用的在线开发方法[M ].北京:清华大学出版社,2004:243-255.[5]王威,胡继云,郑维,等.HCS12微控制器原理及应用[M ].北京:北京航空航天大学出版社,2007:155-181.[6]邱寄帆.移动机器人寻线导航系统的设计与实现[J ].微计算机信息,2006,22(9-2):201-203.[7]万永伦,丁杰雄.一种机器人寻线控制系统[J ].电子科技大学学报,2003,32(1):48-51.Design an d R ea l i za t ion of Autotra ck i ng Sm a r tcar Ba sed on C MO S C a m eraY UN Kang 1,G A O Chao 2(1.Zhengzhou University of L i ght I ndustry,Z hengzhou 450002,China;2.Unive rsity of Elec tronic Science and Technol ogy of China,Chengdu 610054,China )Ab stra ct:Severa l key technol ogies of the aut otracking s ma rt ca r are analysed .A way of using C MOS ca m era detection m ethod of the rea l 2z f ,,f T y yK y ;2;WM ;75第29卷第5期云　康等:　基于C MOS 摄像头的智能寻迹车的设计与实现 i ati on o the s ma rtca r c ircu it co n tro l algo rith m s an d s o t w are p r o cesses is g i ven .est resu lts in d ica tes t h at the ca r is ab le t o track the gu ide lin e accu ratel and stab l.e w or d s:ca m era de t ec tion m icro con tro ller P co n tro l s ma rtca r。