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。

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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。