智能车设计(CMOS摄像头)

数字化摄像头在智能车控制系统中的应用摘要基于cmos数字化图像传感器ov7620所制作的摄像头，可用于智能车控制系统的构建。

在分析这类智能车控制系统的工作原理的基础上，提出相应的控制算法，设计并实现智能车控制软件。

关键词摄像头；智能车；控制系统中图分类号：tp273 文献标识码：b 文章编号：1671-489x （2012）33-0054-031 智能车与智能车导航系统随着科学技术的发展和人们对高质量生活的不断追求，众多与人们生活密切相关的智能化控制设备应运而生。

智能汽车是近几年来交通领域研究的一个热点。

人们希望将计算机、传感器、信息通信、人工智能及自动控制等技术应用于汽车制造之中，设计制造一种集环境感知、规划决策、自动驾驶等功能于一体的智能化汽车。

为了促进此项研究的开展，世界著名的制造公司开始与高等院校合作，吸引具有探索与创新精神的大学生参与智能汽车模型的设计与制作，并举行了一系列智能汽车设计竞赛。

2007年11月，美国第三届智能汽车大赛在加州维克托维尔举行。

参赛汽车根据车顶上可旋转的激光器和车两边可转动的摄像机检测路况信息，利用卫星导航为汽车定位，用人工智能系统判断出汽车的位置和去向，用自动化控制系统控制车辆运行的姿态。

车辆在整个运行过程中丝毫不受人为的干涉。

此次竞赛最长行程达到100多千米。

2005年11月，飞思卡尔半导体公司与中国教育部高等学校自动化专业指导分委员会签署双方长期合作协议书，协议书规定从2006年起，飞思卡尔将协办“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车邀请赛。

该竞赛以汽车电子为背景，要求学生组成团队，协同工作，在规范标准的硬软件技术平台上，设计制作出一台以直流电为能源，以单片机为核心控制单元，以摄像头、光电传感器或电磁传感器为道路监测单元，能在规定赛道上快速行驶的智能小车。

时至2012年，该项竞赛已成功举办7届。

智能车能否正常行驶，导航系统是关键，智能车导航系统由路况监测系统、车辆卫星定位系统、行驶路线预设系统等三大部分构成。

第六届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车邀请赛技术报告学校：队伍名称：参赛队员：带队教师：关于技术报告和研究论文使用授权的说明本人完全了解第六届“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：带队教师签名：日期：摘要随着现代科技的飞速发展，人们对智能化的要求已越来越高，而智能化在汽车相关产业上的应用最典型的例子就是汽车电子行业，汽车的电子化程度则被看作是衡量现代汽车水平的重要标志。

同时，汽车生产商推出越来越智能的汽车，来满足各种各样的市场需求。

本文以第六届全国大学生智能车竞赛为背景，主要介绍了智能车控制系统的机械及硬软件结构和开发流程。

机械硬件方面，采用组委会规定的标准 A 车模，以飞思卡尔半导体公司生产的80管脚16 位单片机MC9S12XS128MAA 为控制核心，其他功能模块进行辅助，包括：摄像头数据采集模块、电源管理模块、电机驱动模块、测速模块以及无线调试模块等，来完成智能车的硬件设计。

软件方面，我们在CodeWarrior IDE 开发环境中进行系统编程，使用增量式PD 算法控制舵机，使用位置式PID 算法控制电机，从而达到控制小车自主行驶的目的。

另外文章对滤波去噪算法，黑线提取算法，起止线识别等也进行了介绍。

关键字：智能车摄像头图像处理简单算法闭环控制无线调试第一章引言飞思卡尔公司作为全球最大的汽车电子半导体供应商，一直致力于为汽车电子系统提供全范围应用的单片机、模拟器件和传感器等器件产品和解决方案。

飞思卡尔公司在汽车电子的半导体器件市场拥有领先的地位并不断赢得客户的认可和信任。

其中在8 位、16 位及32 位汽车微控制器的市场占有率居于全球第一。

飞思卡尔公司生产的S12 是一个非常成功的芯片系列，在全球以及中国范围内被广泛应用于各种汽车电子应用中。

CCD 与CMOS 摄像头在智能车竞赛中的选择jjldc 九九原创首先，我们通过一篇来自网络的文章，从CCD 和CMOS 技术本身，来了解他们的区别。

文章来自网络： ===================================================== 有鉴于许多网友询问CCD 与CMOS 的主要差别。

我们暂时撇开复杂的技术文字，透过简单的比较来看这两种不同类型，作用相同的影像感光元件不管CCD 或CMOS ，基本上两者都是利用矽感光二极体（photodiode ）进行光与电的转换。

这种转换的原理与各位手上具备“太阳电能”电子计算机的“太阳能电 池”效应相近，光线越强、电力越强；反之，光线越弱、电力也越弱的道理，将光影像转换为电子数字信号。

比较CCD 和CMOS 的结构，ADC 的位置和数量是最大的不同。

简单的说，按我们在上一讲“CCD 感光元件的工作原理（上）”中所提之内容。

CCD 每曝光一次，在快门关闭后进行像素转移处理，将每一行中每一个像素（pixel ）的电荷信号依序传入“缓冲器”中，由底端的线路引导输出至CCD 旁的放大器进行放大，再串联ADC 输出；相对地，CMOS 的设计中每个像素旁就直接连着ADC （放大兼类比数字信号转换器），讯号直接放大并转换成数字信号。

两者优缺点的比较 j j l d c 九九 h t t p ://sh o p 35388432.t a o b a o .c o m由于构造上的基本差异，我们可以表列出两者在性能上的表现之不同。

CCD ，透过每一个像素集合至 CMOS 的制程较简单，没有专属通道的设计，因此必须先行放大再整合各个像素的资料。

整体来说，CCD 与CMOS 两种设计的应用，反应在成像效果上，形成包括ISO 感光度、制造成本、解析度、噪点与耗电量等，不同类型的差异：ISO 感光度差异：由于CMOS 每个像素包含了放大器与A/D 转换电路，过多的额外设备压缩单一像素的感光区域的表面积，因此相同像素下，同样大小之感光器尺寸，CMOS 的感光度会低于CCD 。

摄像头最大能记录3m远处的赛道情况，因此能充分记录赛道特征，赛车不必严格走线，在不出界的条件下，摄像头赛车应按照最优路径行进。

一、摄像头按照光敏元件的不同摄像头可分为CMOS、CCD。

CMOS抗干扰能力较差，响应速度慢，图像动态模糊比较严重，图像噪声较大，而CCD噪声相对较低，动态模糊较轻，图像稳定。

因此我们采用CCD摄像头。

摄像头采用的是我国电视广播系统采用的PAL 制式模拟电视信号, 该信号有以下特点: 每秒25帧隔行扫描;每帧两场, 分奇场和偶场, 先输出的是奇场, 后为偶场; 每帧图像共625行, 其中有效视频行为576 行,奇场和偶场各288行, 23 ~ 311行是奇场视频数据,336~ 624是偶场视频数据。

而一行的黑白信息是根据黑白亮度的不同而反应为电压信号的不同，如下图：行同步消隐信号标志着下一行的开始，在行同步消隐信号的中间为黑白电视信号，白电平比黑电平高，通常根据灰度的不同量化为256个等级。

行与行，场与场之间都有消隐信号，LM1881行场同步分离芯片将消隐信号提取出来触发中断。

二、图像处理赛道上只有黑或白两种颜色，如下图：而每一种灰度量化的数值不同，白色数值高而黑色数值低，因此第一种方法可以用单片机内部的AD转换将模拟信号转化成数字代表不同灰度,此外还可以运用外部的硬件找出电压跳变处为黑线位置，我们称外部AD。

最终我们是想将黑线的位置找出来，既记录赛道黑线的横纵坐标（所在行与列）。

在这一行扫描完毕后处理所得本行黑线位置存入数组中。

1、采样单片机只有8K的存储空间，不可能将一整幅画面全部存下，在列方向希望有竟可能多的点，这样可以保证远处采集到的黑点准确可靠，同时可以提高摄像头的前瞻，更利于小车的速度控制。

在水平方向就可以隔多行采集，由于摄像头看到的画面近大远小，在近处可以隔多行，而远处隔行数应适当减小，可以根据起跑线的宽度（约2.6cm宽）确定约间隔2cm~2.3cm采集一行视屏信号（注意：一场图像采集的实际物理间隔应该尽量相等）。

第七届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车竞赛技术报告学校：北京科技大学队伍名称：北京科技大学摄像头一队参赛队员：刘珂屹舒伯特徐国强带队教师：关于技术报告和研究论文使用授权的说明本人完全了解第七届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车竞赛关保留、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：带队教师签名：日期：摘要本文设计的智能车系统以MK60N512VMD100微控制器为核心控制单元，通过CMOS摄像头检测赛道信息，使用模拟比较器对图像进行硬件二值化，提取黑色引导线，用于赛道识别；通过光电编码器检测模型车的实时速度，使用PID控制算法调节驱动电机的转速和转向舵机的角度，实现了对模型车运动速度和运动方向的闭环控制。

为了提高模型车的速度和稳定性，使用C#、MFC上位机、SD卡模块、键盘模块等调试工具，进行了大量硬件与软件测试。

实验结果表明，该系统设计方案确实可行。

关键字：MK60N512VMD100，CMOS，PID，C#，SD卡AbstractIn this paper we will design a smart car system based on MK60N512VMD100as the micro-controller unit. We use a CMOS image sensor to obtain lane image information. Then convert the original image into the binary image by the analog comparator circuit in order to extract black guide line for track identification. An inferred sensor is used to measure the car`s moving speed. We use PID control method to adjust the rotate speed of driving electromotor and direction of steering electromotor, to achieve the closed-loop control for the speed and direction. In order to increase the speed and the reliability of the car, a great number of the hardware and software tests are carried on and the advantages and disadvantages of the different schemes are compared by using the C#、MFC simulation platform, SD card module and the keyboard module. The results indicate that our design scheme of the smart car system is feasible.Keywords: MK60N512VMD100，CMOS，PID，C#，SD card目录摘要 (III)Abstract......................................................................................................................... I V 目录.. (V)引言 (1)第一章系统总体设计 (2)1.1系统概述 (2)1.2整车布局 (3)第二章机械系统设计及实现 (4)2.1车体机械建模 (4)2.2前轮倾角的调整 (4)2.3底盘高度的调整 (5)2.4编码器的安装 (5)2.5舵机安装结构的调整 (5)2.6舵机转角分析 (6)2.7摄像头的安装 (8)第三章硬件系统设计及实现 (11)3.1硬件设计方案 (11)3.2传感器的选择 (11)3.2.1摄像头 (11)3.2.2编码器 (13)3.3电路设计方案 (14)3.3.1单片机最小系统板 (15)3.3.2电源稳压电路及检测电路 (16)3.3.3图像处理电路 (17)3.3.4电机驱动电路 (18)3.3.5舵机接口电路 (19)3.3.6键盘拨码电路 (19)第四章软件系统设计及实现 (21)4.1赛道中心线提取及优化处理 (21)4.1.1原始图像的特点 (21)4.1.2赛道边沿提取 (22)4.1.3图像校正 (24)4.1.4推算中心 (26)4.1.5路径选择 (27)4.2 PID 控制算法介绍 (28)4.2.1位置式PID (29)4.2.2增量式PID (29)4.2.3 PID参数整定 (30)4.3转向舵机的PID控制算法 (30)4.4驱动电机的PID控制算法 (32)第五章系统开发及调试工具 (34)5.1开发工具 (34)5.2上位机图像显示 (34)5.2.1C#静态上位机 (34)5.2.2 MFC SD卡上位机 (35)5.3SD卡模块 (38)5.3.1SD卡介绍 (38)5.3.2 SPI总线介绍 (38)5.3.3软件实现 (39)5.4键盘模块 (40)第六章模型车的主要技术参数 (41)结论 (42)参考文献 (I)附录：程序源代码 (II)引言随着科学技术的不断发展进步，智能控制的应用越来越广泛，几乎渗透到所有领域。

龙源期刊网
基于CMOS摄像头的智能车路径跟踪系统设计现代电子技术
作者：李国柱
来源：《现代电子技术》2011年第18期
摘要：设计了一种能自动识别和跟踪路径的智能车系统。

用以MC9S12XS128作为核心控制器，利用COMS图像传感器OV6620作为路径信息采集装置，通过对采集图像进行二值化
处理、去噪操作、边缘检测和断点修补后提取出路径中心信息。

利用最小二乘法对路径中心信息进行直线拟合，根据拟合直线的参数计算舵机控制量。

对舵机采用PD控制算法，根据舵机转向角设定小车的速度，并对小车实行转角和速度的实时控制。

实验证明，该智能车系统能够沿着黑色赛道快速稳定地自动行驶，实现了路径识别与跟踪。

关键词：CMOS 摄像头； MC9S12XS128；智能车；路径识别；路径跟踪
中图分类号：TN919.34; TP242.6 文献标识码：A 文章编号：1004－373X(2011)18－0012－03。

一、实验目的随着科技的不断发展，智能汽车已经成为汽车行业的重要发展方向。

本实验旨在通过设计和制作一款智能汽车，让学生深入了解智能汽车的工作原理、控制系统以及相关技术，提高学生的创新能力和实践能力。

二、实验原理智能汽车是一种集成了传感器、控制器、执行器等部件的汽车，能够通过感知周围环境，自主规划行驶路径，实现自动驾驶。

本实验以循迹小车为基础，通过摄像头采集图像信息，利用图像处理技术识别道路线，进而控制小车行驶。

三、实验器材1. 循迹小车模型车2. MC68S912DG128微控制器3. CMOS摄像头4. 电机驱动模块5. 舵机6. 电池7. 电源线8. 连接线9. 实验台四、实验步骤1. 硬件连接将MC68S912DG128微控制器、CMOS摄像头、电机驱动模块、舵机等硬件设备连接到循迹小车模型车上，确保各部件之间连接牢固。

2. 系统设计（1）系统分析：分析智能汽车的功能需求，包括循迹、避障、速度控制等。

（2）系统设计：根据系统分析，设计智能汽车的结构和控制系统。

（3）硬件电路设计：设计微控制器、摄像头、电机驱动模块、舵机等硬件电路。

（4）软件设计：编写微控制器程序，实现循迹、避障、速度控制等功能。

3. 系统调试（1）调试摄像头：调整摄像头角度，使其能够捕捉到道路线。

（2）调试循迹：调整循迹算法，使小车能够准确跟随道路线行驶。

（3）调试避障：调整避障算法，使小车能够避开障碍物。

（4）调试速度控制：调整速度控制算法，使小车能够稳定行驶。

4. 实验验证在实验台上进行实验，验证智能汽车各项功能的实现情况。

五、实验结果与分析1. 循迹实验：小车能够准确跟随道路线行驶，实现循迹功能。

2. 避障实验：小车能够检测到前方障碍物，并绕行通过。

3. 速度控制实验：小车能够根据设定的速度行驶，实现速度控制功能。

4. 系统稳定性实验：小车在行驶过程中，能够保持稳定的姿态，不会出现失控现象。

六、实验总结通过本次实验，我们成功制作了一款智能汽车，实现了循迹、避障、速度控制等功能。

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。

用摄像头循迹的智能车的硬件系统设计摘要：介绍了用摄像头循迹的智能车的硬件系统设计的思路，重点说明电源管理模块、道路信息采集模块、道路信息处理模块、舵机控制模块、车速检测模块、电机控制模块、串口通信模块等的设计方法。

综合各个模块的设计结果，构成一个完整的智能车硬件系统。

abstract： the hardware designing idea of smartcar tracking with camera is described. the following modules are discussed： power managing module， road information detecting module， road information treating module，direction controlling module， speed detecting module，engine controlling module and serial comunication module. a smartcar can be made with these modules.关键词：摄像头；循迹；智能车；硬件系统；设计key words： camera；tracking；smartcar；hardware；design 中图分类号：tp39 文献标识码：a 文章编号：1006-4311（2012）30-0201-021 智能车硬件系统的总体结构用摄像头循迹的智能车由硬件系统和软件系统两部分构成。

硬件系统包括电源管理模块、信息采集模块、数据处理模块、运动控制模块和串口通信模块等[1]。

其中，信息采集模块包括道路信息采集子模块和车速信息采集子模块；运动控制模块包括舵机控制子模块、直流电机控制子模块。

软件系统包括各模块的初始化、道路图像采集程序、数字信号处理程序、舵机方向控制程序和电机速度控制程序[2]。