智能汽车摄像头组技术报告.docx

1、目录摘 要III第一章 引言11.1 智能车大赛简介11.2 本组智能车制作情况概述11.3 文献综述11.4 本章小结1第二章 系统总体方案设计12.1系统总体结构12.2 整车效果图12.3 本章小结1第三章 智能车的机械结构设计13.1车模机械模型13.2转向轮的调节13.3 舵机的安装13.4 摄像头的安装13.4.1 摄像头支撑杆的选择13.4.2 摄像头固定13.4.3 摄像头标定和矫正13.5 编码器的安装13.6 车身底盘的改进与固定13.7 对光管的安装13.8 整车效果图13.9 本章小结1第四章 智能车的硬件电路设计14.1硬件设计方案14.2传感器的选择14.2.1 摄

2、像头14.2.2编码器14.3电路设计方案14.3.1单片机最小系统板14.3.2电源稳压电路及检测电路14.3.3图像处理电路14.3.4电机驱动电路14.3.5舵机接口电路14.3.6键盘拨码电路14.4本章小结1第五章 智能车的软件设计15.1 软件流程图15.2赛道中心线提取及优化处理15.2.1原始图像的特点15.2.2 原始图像的矫正15.2.3赛道搜线算法15.2.4赛道中心的计算15.2.5起跑线的检测15.2.6 图像采集流程图15.3 PID 控制算法介绍15.3.1位置式PID15.3.2增量式PID15.3.3 PID参数整定15.4转向舵机的PID控制算法15.5驱动

3、电机的PID控制算法15.6 本章小结1第六章 智能车调试16.1 IAR的在线调试16.2本章小结1第七章 结论17.1 智能车整体制作情况及技术参数17.2 存在的问题及解决方案17.3 心得体会1参考文献I附录I摘 要本文设计的智能车系统以MK60N512ZVLQ10微控制器为核心控制单元，通过CMOS摄像头检测赛道信息，提取赛道两边黑色引导线，用于赛道识别；通过欧姆龙编码器检测智能车的实时速度，使用PID控制算法调节驱动电机的转速和转向舵机的角度，实现了对智能车运动速度和运动方向的闭环控制。文章将从机械结构设计，硬件电路设计，软件算法设计以及调试经验等四个方面全面介绍智能车的制作及调试

4、过程。关键字：MK60N512ZVLQ10，OV7620，PID，飞思卡尔智能车37 第一章 引言1.1 智能车大赛简介教育部为了加强大学生实践、创新能力和团队精神的培养，在已经举办全国大学生数学建模、电子设计、机械设计、结构设计等四大竞赛的基础上，委托教育部高等学校自动化专业教学指导委员会举办每年一度的全国大学生智能汽车竞赛。该赛事与教育部已经举办的四大竞赛一样，都是为了提高大学生的动手能力和创新能力而举办的，具有重大的现实意义。与其他大赛不同的是，这个大赛的综合性很强，是以迅猛发展的汽车电子为背景，涵盖了控制、模式识别、传感、电子、电气、计算机和机械等多个学科交叉的科技创意性比赛，这对进一

5、步培养本科生获取知识、应用知识的能力及创新意识，具有重要意义。1.2 本组智能车制作情况概述根据竞赛规则及功能要求，本智能车以飞思卡尔公司的32位单片机MK60N512ZVLQ10为核心控制器，以CMOS视频传感器OV7620为核心传感器，在组委会提供统一车模平台上，构建完整智能车系统。智能车通过摄像头采集道路图像信息送入单片机，在单片机中对输入的原始图像信息进行处理，提取出赛道的特征信息，据此选择最优行进路线并进行速度的控制。整个系统设计包括车体机械结构设计和软/硬件系统设计。车体机械结构设计主要包括前后轮的调节、PCB板的布局、车身底盘的改装、图像传感器、舵机以及编码器的安装等；硬件电路设

6、计部分主要包括：1) 用TPS7350和TPS79333作为核心芯片的稳压电路，可为系统的各功能模块提供了稳定、可靠的工作电源，为智能车的稳定工作提供了有力的保证；2) 采用数字摄像头OV7620对赛道进行检测，通过边缘搜线算法获得黑线位置。3) 速度传感器采用的是欧姆龙编码器，构成的测速部分，用以完成对速度的实时测量和反馈控制；4) 用BTN7971搭建的电机驱动电路，驱动电机稳定快速的运行；软件系统设计完成了各功能模块的算法及程序设计，包括图像采集及滤波算法设计、搜索黑线算法及赛道中心求解算法设计以及舵机和电机的PID算法设计。本系统利用开发工具IAR Embedded Workbench

7、进行编程开发，用J-LINK进行程序下载。这些工具的使用，使得软件的设计编程和调试工作得到了保证。所设计的系统经过测试，赛车能够快速稳定地行驶。1.3 文献综述 在智能车制作过程中，我们参考了大量的相关资料文献。从飞思卡尔公司官方网站，下载得到K60系列单片机开发技术手册，了解所有寄存器功能。参考学做智能车-挑战“飞思卡尔”杯了解做智能车的相关知识，同时也参照学习了历年的技术报告的算法思想，结合去年的双线赛道设计和今年前轮驱动、后轮转向的规则，通过边缘提取算法获得黑线位置，利用计算偏差的思想设计出适合本车的算法。任何科研项目的启动都需要从查找文献开始，站在前人的肩膀上能让自己少走很多弯路，也才

8、能使相同方向的研究更快的取得进步。1.4 本章小结本文针对第八届飞思卡尔杯智能车准备阶段的各个方面做了一个详细的总结。首先对系统总体设计进行介绍，然后分别对各部分进行介绍，突出强调了系统机械设计、硬件电路和软件编程。 本文分为七个章节，第一章为引言部分，简单介绍了本小组智能车制作的情况；第二到六章为主体部分，对机械结构系统、硬件和软件设计系统进行了详细介绍，并对调试方法和调试过程进行了说明；第七章为总结，主要阐述了在设计过程中遇到的问题和解决办法，以及还存在的问题。 第二章 系统总体方案设计 第二章 系统总体方案设计根据大赛的统一要求，须在组委会统一提供的车模平台上，自主选择传感器类型，设计系

9、统硬件电路，开发软件算法。本系统主要包括三个大部分，分别为车模的机械结构、硬件电路系统、软件算法。每一个部分又由各个小模块构成。所以要构建一个完整的智能车系统，必须先对各个模块进行论证和设计，再将整个系统组合成一个完整系统，进行系统整体的调试。2.1系统总体结构智能车主要由三个部分组成：检测系统，控制决策系统，动力系统。其中检测系统采用CMOS数字摄像头，控制决策系统用MK60N512ZVLQ10作为主控芯片，动力系统主要控制舵机的转角和直流电机的转速。整体的流程为，通过视觉传感器来检测前方的赛道信息，并将赛道信息发送给单片机。同时，通过编码器构成的反馈渠道将车体的行驶速度信息传送给主控单片机

10、。根据所取得的赛道信息和车体当前的速度信息，由主控单片机做出决策，并通过PWM信号控制直流电机和舵机进行相应动作，从而实现车体的转向控制和速度控制。赛车的硬件电路主要有七个部分组成：MK60N512ZVLQ10芯片及其外围电路，电源管理模块，图像采样处理模块，速度检测电路，电机驱动电路，舵机驱动模块，WIFI等辅助调试模块。（1）、MK60N512ZVLQ10芯片及其外围电路是系统的核心部分，负责接收赛道图像数据，赛车速度等反馈信息，并对这些信息进行恰当的处理，形成合适的控制量来对舵机与驱动电机模块进行控制。 （2）、电源管理模块给整个系统供电，保障系统安全稳定运行。（3）、图像采样处理模块采

11、用数字摄像头OV7620，用于获得前方道路情况以供单片机处理，是智能车的“视觉系统”。（4）、速度检测电路采用欧姆龙公司的500线编码器。（5）、电机驱动电路采用BTN7971半桥驱动并联搭建全桥，可以实现电机的正反转。（6）、舵机驱动模块控制舵机的转向。（7）、辅助调试模块WIFI模块、键盘模块、拨码开关、LED指示及串口通讯等。辅助部分传感模块初始化测试运行底盘调整正常运行驱动调整机械安装调试平台仿真平台场地布置电源模块驱动模块智能车系统电路部分程序部分机械部分图 2.1 智能车系统结构框图智能车系统的总体结构框图如图2.1所示 2.2 整车效果图如图2.2所示为智能车的整车效果图：图 2

12、.2 整车效果图2.3 本章小结本章主要介绍了智能车控制系统的工作原理和赛车整体结构设计框图。硬件、软件和机械部分的有效融合是赛车能否跑出好成绩的关键因素。根据系统的需求简要给出了系统的总体设计方案，并具体将整个系统划分成传感系统、控制决策系统和动力系统，并对系统的总体框架作了一个简单的介绍。只有在把握整体之后，才能进行细节的处理。 第三章 机械结构设计 第三章 智能车的机械结构设计根据组委会的相关规定，今年摄像头组比赛车模更换为B型车模。针对不同的车模，必然会有不同的机械调整方式。在比赛备战之初，我们就对该B车模的结构特点和比赛规则进行了分析。按规则要求，转向轮在后面，因此我们在规则允许范围

13、内尽量改造车模，如改进转向轴和舵机，以及底盘的固定，以提高车模的整体精度。本章将主要介绍我们的智能汽车车模的机械结构及调整方案。要使智能车能够稳定、高速地运行，正是在于机械结构与软硬件系统地融洽结合，通过不断地实验和测试，我们发现以下三个方面的机械结构对智能车的运行影响很大：转向机构，传感器的固定，重心的调整。高速运行下舵机的转动速度对车转向的灵活程度起到了根本性的作用。摄像头是采集最原始赛道信息的最前端的传感器，良好的固定方案才能使其最大限度地采集到良好的赛道信息。而整车的重心越低，才能在控制时更加灵活稳定。3.1车模机械模型本次比赛采用北京科宇通博科技有限公司1：10仿真车模，有极好的调零

14、装置，可以自由组装，在严格遵守比赛规则对车模要求的前提下，我们对车模进行重装和改装。3.2转向轮的调节现代汽车在正常行驶的过程中，为了使汽车直线行驶稳定，转向稳定、轻便，转向后能及时回正，并减少轮胎和转向系零件的磨损等，转向轮定位的作用很重要。3.3 舵机的安装舵机是具有较大延迟特性的器件，其延迟与其转角大小成正比，但如果能使舵机转过一个越小的角度而使车轮转过一个越大的角度，则会大大提高舵机过弯的响应速度。在经过实际的实验和尝试后，我们选用使转向舵机垂直安装的方案。具体安装如图3.1所示。图 3.1 舵机实际安装图3.4 摄像头的安装摄像头安装主要考虑三个方面，一是图像的失真要小，而是整车重心

15、要低，三是前瞻要比较大。由于今年同样采用双引导线的路径，对摄像头的安装要求更高，必须保证视野要广，同时车的重心又不能太高。图 3.2 摄像头安装图及转接板3.4.1 摄像头支撑杆的选择在摄像头支架杆上的选择也有两种，前一种是碳素杆材料，重量轻，但很容易破碎，后一种采用轻质铝材，牢固耐用，但比起碳素杆还是重了许多。对比两种材质的支撑杆，结合实际情况，采用了碳素杆材料，从而减轻车模重量。3.4.2 摄像头固定图 3.3 摄像头固定安装图（1）图 3.4 摄像头固定安装图（2）要获得稳定可靠的信息，摄像头的固定必须相当牢固。在确定摄像头矫正和标定好后用AB胶和热熔胶粘死，如图3.3和图3.4所示：3

16、.4.3 摄像头标定和矫正刚刚买来的摄像头，因为加工带来的误差，每一个产品的光学特性都有差异，因此我们首先要检测其图像是否调正，通常我们将摄像头与电脑连接观测视频卡采集的图像，再手动调正，最后粘接好并固定。3.5 编码器的安装编码器是测速用的核心模块，必须将其和电机牢牢咬合才能准确测量实际速度值，而且必须保证高速和低速情况都能咬合紧。我们选取的500线的欧姆龙编码器，其性能稳定且返回的速度值稳定。安装采用一个线切割的空白PCB板和车身固定在一起这样便使得编码器能非常牢的和电机齿轮咬合。具体安装图如图3.5所示。图 3.5 编码器的安装图3.6 车身底盘的改进与固定智能车底盘是搭载系统硬件和摄像

17、头的平台，保持其与车身的相对固定和平整非常重要。而原始的车模底盘实际上是分离成两块的，只是中间有一个减震用的弹簧连接。从底盘稳定来考虑，我们将底盘进行了整体化改进。具体安装如图3.6所示：图 3.6 底盘的连接与固定3.7 对光管的安装在前面的版本中，检测起跑线是通过软件实现的，但漏检或误检的概率较大，在参加赛区赛的智能车中，采用对光管检测起跑线，通过对对光管放置位置的精确计算，大大提高了起跑线检测率，基本上不会出现漏检和误检的情况。图3.7为对光管的安装效果图：图 3.7 对光管的安装3.8 整车效果图整车效果图如图3.8所示：图 3.8 整车效果图3.9 本章小结本章主要介绍了智能车的安装

18、制作和调试过程中机械方面的具体问题。在做智能车的过程中，我们坚持机械结构和算法是同样重要的原则，在优化算法的同时也在提高机械和硬件结构来适应。上面的介绍是我们最稳定的智能车版本的经验。从开始做智能车到现在，我们对机械结构方面的改进做了各种各样的尝试和实验，收获了一些经验，目前这版是能够适应算法并且最稳定的机械结构系统。 第四章 智能车的硬件系统设计 第四章 智能车的硬件电路设计4.1硬件设计方案从最初进行硬件电路设计时我们就既定了系统的设计目标：可靠、高效、简洁，在整个系统设计过程中严格按照规范进行。可靠性是系统设计的第一要求，我们对电路设计的所有环节都进行了电磁兼容性设计，做好各部分的接地、

19、屏蔽、滤波等工作，将数字电路与模拟电路分开，使本系统工作的可靠性达到了设计要求。高效是指本系统的性能要足够强劲，我们主要是从以下两个方面实现的：(1) 采用0.5mm FFC排线作为摄像头数据线，减小接头体积，减轻质量，做好屏蔽，提高信号传输的稳定性；(2) 使用了由分立元件制作的直流电动机可逆双极型桥式驱动器，该驱动器的额定工作电流可以轻易达到20A以上，保证了电动机的工作转矩和转速。简洁是指在满足了可靠、高效的要求后，为了尽量减轻整车重量，降低智能车的重心位置，应使电路设计尽量简洁，尽量减少元器件使用数量，缩小电路板面积，使电路部分重量轻，易于安装。我们在对电路进行了详细分析后，对电路进行

20、了简化，合理设计元件排列、电路走线，使本系统硬件电路部分轻量化指标都达到了设计要求。4.2传感器的选择4.2.1 摄像头COMS与CCDCCD摄像头具有对比度高、动态特性好的优点，但需要工作在12V电压下，对于整个系统来说过于耗电，而且CCD体积大，质量重，会抬高车体的重心，这对于高速情况下智能车的行驶非常不利。与之相比，COMS摄像头具有体积小、质量轻、功耗低、图像动态特性好等优点，因为智能车对图像的清晰度，分辨率要求并不高，所以选用COMS摄像头。对于摄像头的选择，主要考虑以下几个参数：1 、芯片大小2 、自动增益3 、分辨率4 、最小照度5 、信噪比6 、标准功率7 、扫描方式其中芯片大

21、小主要会对视场的范围会有影响，扫描方式主要有逐行扫描以及隔行扫描，像OV5116就是隔行扫描。市面上的摄像头主要分为数字和模拟两种，数字摄像头主要有OV7620，OV6620，OV7670，OV7725。模拟摄像头主要有OV5116，BF3003，MT9V136。大多数摄像头都支持SCCB通信，可以很好的实现单片机与摄像头之间的交互。智能车的摄像头对图像的分辨率要求并不高，但是对动态特性要求非常高，特别是智能车在高速行驶入弯或者出弯的时候，图像变化较大，这就对摄像头的自动增益有较高的要求。一般来说，在摄像头图像发生突变时，感光芯片本身会有一段适应时间，这段时间要求越小越好。OV5116，BF3

22、003比较，OV5116具有成像稳定，技术成熟等优点，但是同时也有供货不稳定（已停产），图像动态特性差等缺点。于是我们选用了新的摄像头OV7620。经试验证明，与OV5116相比，OV7620具有动态特性好，反应快，曝光时间短等优势，且可以进行SCCB通信，能够实现动态调节，但是OV7620功耗大，对电源芯片要求较高，复合信号纹波较大，稳定性不如OV5116。OV7620是Omni Vision公司生产的较为典型的CMOS图像传感器模块，芯片阵列大小为640 480，有效光敏面为312215像素，电源是3.3 V(可兼容5V)，28个引脚的PLCC型封装。摄像头输出的黑白全电视信号为PAL制式

23、模拟信号，每秒30帧，电视扫描线为625线，奇场在前，偶场在后。为方便使用26P-0.5mm-FFC排线，我们特地制作了OV7620摄像头的转接板，并对电路部分做了充分的LC滤波，防止纹波对图像质量的干扰。转接板电路原理图如图4.1所示：图4.1 OV7620摄像头转接板原理图4.2.2编码器在赛区预赛中考虑到智能车在实际速度控制中对反应车速的控制信号波形要求不是太高，我们使用欧姆龙的500线编码器，型号为E6A2-CW3C。速度传感器实物图如图4.2所示：图 1.2 欧姆龙编码器这个编码器有两相信号反馈给单片机，其输入波形如图4.3所示： 图 4.3 方波编码器波形图4.3电路设计方案智能车

24、控制系统电路由三部分组成：以MK60N512ZVLQ10为核心的最小系统板、主板、摄像头转接板、驱动模块。我们把单片机最小系统直接做在了主板上，组成了信号采集、信号处理、电机控制、舵机控制单元。为了减小电机驱动电路带来的电磁干扰，我们把电机驱动部分和控制单元部分分开来，做成一个模块接在主板上。主板上集成了本系统的主要电路，它包括如下部件：电源稳压电路、摄像头接口、舵机接口、编码器模块、拨码开关、键盘、指示灯等。4.3.1单片机最小系统板MK60N512ZVLQ10是K60系列MCU。Kinetis系列微控制器是Cortex-M4系列的内核芯片。K60内存空间可扩展，从32 KB闪存8 KB R

25、AM 到 1 MB 闪存 128 KB RAM，可选的16 KB 缓存用于优化总线带宽和闪存执行性能。图 4.4 K60最小系统原理图最小系统使用K60 144 PIN封装，用到的接口为： PWM 接口，外部中断接口，若干普通 I/O 接口。其他部分还包括电源滤波电路、时钟电路、复位电路、串行通讯接口、BDM 接口和 SPI接口。用到的接口如下：电机PWM波输出：PTC2舵机PWM波输出：PTA8编码器两相信号输入：PTC12、PTC5VSYNC场信号输入：PTB1摄像头图像信号输入：PTC0、PTC1、PTC2、PTC3、PTC4、PTC5、PTC6、PTC7陀螺仪信号输入：PTE25键盘输

26、入信号：PTA24、PTA25、PTA26、PTA27、PTA28、PTA29拨码开关输入信号：PTA13、PTA14、PTA15、PTA16预留I/O口：PTC13、PTC14、PTC15、PTC16、PTC17、PTC18、PTC194.3.2电源稳压电路及检测电路图 4.5 稳压电路本系统中电源稳压电路分别需要有+5V，+3.3V，+6V供电。+3.3V给单片机供电；+5V给摄像头、键盘拨码供电；+6V 给舵机和编码器供电。由于整个系统中+5V 电路功耗较小，为了降低电源纹波，我们考虑使用线性稳压电路。另外，后轮驱动电机工作时，电池电压压降较大，为提高系统工作稳定性，必须使用低压降电源稳

27、压芯片，我们选用了TPS7350。TPS7350 是微功耗低压差线性电源芯片，具有完善的保护电路，包括过流、过压、电压反接保护。使用这个芯片只需要极少的外围元件就能构成高效稳压电路。TPS79333超是低噪，高电源电压抑制比，高速射频，线性调节的低压稳压芯片。由TPS7350输出为其供电，我们选用fixed versionTPS79333，输出+3.3V为单片机供电。图 4.6 TPS79333原理图4.3.3图像处理电路本智能车采用黑白全电视信号格式 CMOS 摄像头采集赛道信息。摄像头视频信号中除了包含图像信号之外，还包括了行同步信号、行消隐信号、场同步信号、场消隐信号以及槽脉冲信号、前均

28、衡脉冲、后均衡脉冲等。因此，若要对视频信号进行采集，就必须通过视频同步分离电路准确地把握各种信号间的逻辑关系。我们使用了D触发器分频对黑白全电视信号进行视频同步分离，得到行同步、场同步信号。D触发器分频电路原理如图4.7所示：图4.7 D触发器构成的二分频电路原理图4.3.4电机驱动电路电机驱动采用美国Infineon公司的大功率H半桥集成芯片BTN7971，同时具有电流检测，以及过温、过压、欠压、过流和短路保护等诊断功能。供电压545 V，最大电流50 A，驱动信号PWM频率为利用芯片控制直流电机，不仅可以简化电路设计，而且使得控制更加简单。为了防止系统在工作过程中因为芯片保护而停止工作，在

29、智能车设计时，充分考虑到了散热、稳压、过流保护等情况并采取一定措施。图 4.8 电机驱动模块原理图采用2片BTN7971组成一个完整的H桥驱动电路驱动智能车电机，如图4.8所示。其中，Motor端分别接电机的两端；IS端接下拉电阻，用于配置IS端输出电压的范围；P1与P2，分别输出非零占空比的PWM和零占空比的PWM，保证左右半桥上下臂各有一个导通，组成一个回路。SR引脚通过下拉电阻接地，用于调节MOSFET管开关频率，这里接3.3 k电阻，BTN7971的开/关时间分别为4.4/3.4s。另外，由于BTN7971内部没有光电隔离，故在与MCU接口时串接了一个高速光耦HCPL2630，防止驱动

30、电路发生击穿等故障时损坏与其相连接的MCU等器件。4.3.5舵机接口电路舵机接口电路包括，供电电路和PWM号输入接口。图 4.9 舵机接口原理图4.3.6键盘拨码电路主板上还包括拨码开关电路和键盘电路。图 4.10 拨码开关、键盘接口原理图4.4本章小结硬件电路的可靠运行是整个系统正常工作的基础，本章详细介绍了核心系统板的设计，重点介绍了驱动电路、稳压电路、电源电路等电路的原理和设计方法。通过硬件的设计，让我们知道再强大的算法或系统必须建立在一个稳定的硬件电路上，同时，仿真的效果和实际电路板的效果是有出入的，由于芯片或电路元器件有个体之间的差异，使用同一张原理图焊接出来的电路板效果是不一样的。

31、 第五章 智能车的软件设计 第五章 智能车的软件设计高效的软件程序是智能车高速平稳自动寻线的基础。我们设计的智能车系统采用CMOS摄像头进行赛道识别，图像采集搜索赛道信息及校正处理就成了整个软件的核心内容。而在智能车的转向和速度控制方面，参考往届的经验，我们使用了鲁棒性很好的经典PID控制算法，配合使用理论计算和实际参数补偿的办法，使智能车能够稳定快速寻线。5.1 软件流程图图 5.1 软件流程图Y开始系统初始化下一个场信号起跑线检测图像采集PID控速舵机控制图像处理刹车结束NYN5.2赛道中心线提取及优化处理5.2.1原始图像的特点在单片机采集图像信号后需要对其进行处理以提取主要的赛道信息，

32、同时，由于交叉道、起点线的存在，光线、杂点、赛道远处图像不清楚的干扰，图像效果会大打折扣。因此，在软件上必须排除干扰因素，对赛道进行有效识别，并提供尽可能多的赛道信息供决策使用。在图像信号处理中我们提取的赛道信息主要包括：赛道两侧边沿点位置、通过校正计算的赛道中心位置，中心点规划面积，赛道变化幅度，赛道类型判别。由于摄像头自身的特性和远小近大的视觉原理，图像会产生梯形式变形，这使得摄像头看到的赛道信息和实际真实的赛道信息有所区别。因此我们利用赛道进行测量和标定，得到一系列的参数，将摄像头采到的原始图像还原出真实赛道信息。原始图像是一个将模拟图像经模拟电路转换得到的二维数据矩阵，矩阵的每一个元素

33、对应一个像素点，图像的第一行对应最远处，大约160cm，图像的最底部一行对应最近处，大约10cm。远处的图像小，近处的图像大，黑线为梯形状。摄像头返回的这个矩阵中，每一个像素点都有一个从0至255的灰度值，值越大表示该像素点越亮，相反，越暗的像素点值就越小。同色间的灰度差很小，而不同色间的灰度差很大，通过给两个像素值作差得到的结果，就能够判断出当前像素位置有无发生灰度跳变以及灰度跳变的方向（从高灰度进入低灰度或相反）。我们所使用的方法与二值化的方法比较的优点在于适应性更强，阈值选择更为方便且可靠性有所提高。相应的缺点是计算量相对二值化处理的方式会增加。单片机对得到的原始数据的每个像素点的灰度进

34、行分析，且进行两点之间作差的跳变点计算，确定出赛道的轮廓（即哪里是黑色，哪里是白色）。将该视场中的每一行的黑线位置等信息存入一个二维矩阵后，单片机就得到了最原始的“观察”到的赛道图像。摄像头采集到几种典型赛道的原始图像如图5.2-5.4所示。（用MATLAB显示）图 5.2 小S弯原始图像图 5.3 十字弯原始图像图 5.4 缓弯原始图像5.2.2 原始图像的矫正由于近端采用了选择性采集，图像产生了额外的畸变。这种畸变是由我们自己采集的原因造成的，因此可以很容易地矫正成原始样子。由于我们采用了120度的广角镜头，这对于赛道信息的判断会产生偏差，为了克服这种误差，我们特地对摄像头进行了标定，这样

35、对于赛道信息的判断，准确地选取前瞻量起到非常大的作用。由图5.3可以看出，原始图像反映了安装在智能车上的摄像头直接看到的图像，包含了图像的畸变，因此图像上的信息不能够反应赛道的真实信息，图像上相邻两像素行间的实际距离会随着离摄像头的距离变化而变化。为了方便对摄像头采到的图像信息进行处理，我们建立了一个横向坐标变换矩阵，通过乘以这样一个矩阵中对应的元素，能够得到每一个像素列间的实际距离。图5.5-图5.7是经过矫正后的原始图像，可以看出它们都还原了真实赛道的信息。图 5.5 小S矫正后图像图 5.6 十字路矫正后图像图 5.7 缓弯校正后算法5.2.3赛道搜线算法单片机在得到如上矫正后的赛道图像

36、后，就会用搜线算法来对其进行处理，从而确定出赛道两边的黑线在哪儿，并计算出相对应的赛道中线，从而指导舵机转向和电机的加减速。搜线算法的基本思想如下：(1) 首先搜索左边线，左边线搜完之后再搜索右边线 ；(2) 由图像中心向左一定范围后开始逐点往左边搜索，具体的搜索方式是相邻点灰度值作差，当差值大于某一个阈值时，表明灰度发生了跳变，即是搜索到了黑线，将该行存入对应的存储矩阵，跳入下一行，重复步骤（2）；(3) 如果连续几行都搜索到黑线后，将通过斜率预测的方法确定下一行黑线所在位置的范围，从而减少搜索的计算量。具体的方法即计算出前几行黑线所在点连成直线的斜率，从而延长直线与下一行相交，得到预测到的

37、黑线位置。该过程将一直重复，直到出现某行搜索不到黑线或者搜索到图像尽头。(4) 当某行搜索不到黑线时，将启动虚线搜索的算法，同样是通过斜率预测，但是是通过隔3行扫描一个黑线。当连续几行搜索黑线后，再次进入连续斜率预测的搜索算法(5) 十字路的处理同虚线算法一样。(6) 当左边线搜索图像底部之后，将跳入右边线的搜索。（7）搜线完毕后，再进行滤波处理，就得到了处理好的能够进行赛道分析的完整的矩阵。5.2.4赛道中心的计算得到完整的赛道信息矩阵后，即可通过一定的算法计算出赛道的中线，由PID控制算法的思想，我们正利用智能车的图像中心与赛道的实际中心的偏移量来控制舵机的转动和电机的驱动力度。5.2.5

38、起跑线的检测对光管是一种检测起跑线的非常有效的设备。它的原理是，从装置的发射端发射一束红外光，再由接收端接受反射回来的光，根据返回回来的亮度高低，向单片机的I/O口输入一个对应幅值的模拟信号，通过调整对光管的安装高度，使在黑线处单片机读到高电平，反之在白色背景处，单片机读到低电平。因此，在算法中只需将这个高低电平检测放入中断函数中即可，检测的周期为2ms。5.2.6 图像采集流程图图 5.8 图像采集流程图是否为采集行采集信息并存储开始帧完毕？开始 返回NYYN 5.3 PID 控制算法介绍在工程实际中，应用最为广泛的调节器控制规律为比例、积分、微分控制，简称PID控制，又称PID调节。PID

39、控制器问世至今已有近70年历史，它以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制的主要技术之一。当被控对象的结构和参数不能完全掌握，或得不到精确的数学模型时，控制理论的其它技术难以采用时，系统控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定，这时应用PID控制技术最为方便。即当我们不完全了解一个系统和被控对象，或不能通过有效的测量手段来获得系统参数时，最适合用PID控制技术。PID控制，实际中也有PI和PD控制。PID控制器是一种线性控制器，它根据给定值与实际输出值构成控制偏差。将偏差的比例(P)、积分(I)和微分(D)通过线性组合构成控制量，对被控对象进行控制，故称PID控制器，原理

40、框图如图5.7所示。图 5.9 PID控制器原理框图在计算机控制系统中，使用的是数字PID控制器，控制规律为： (5.1) (5.2)式中：采样序号，k = 0，1，2； 第k次给定值；第k次实际输出值； 第k次输出控制量； 第k次偏差； 第k-1次偏差；比例系数； 积分时间常数；微分时间常数； 采样周期。简单说来，PID控制器各校正环节的作用如下：比例环节：及时成比例地反映控制系统的偏差信号，偏差一旦产生，控制器立即产生控制作用，以减少偏差。积分环节：主要用于消除静差，提高系统的无差度。积分作用的强弱取决于积分时间常数，越大，积分作用越弱，反之则越强。微分环节：能反映偏差信号的变化趋势(变化

41、速率)，并能在该偏差信号变得太大之前，在系统中引入一个有效的早期修正信号，从而加快系统的动作速度，减小调节时间。数字PID控制算法通常分为位置式PID控制算法和增量式PID控制算法。5.3.1位置式PID位置式PID中，由于计算机输出的直接去控制执行机构(如阀门)，的值和执行机构的位置(如阀门开度)是一一对应的，所以通常称公式(5.2)为位置式PID控制算法。位置式PID控制算法的缺点是：由于全量输出，所以每次输出均与过去的状态有关，计算时要对过去进行累加，计算机工作量大；而且因为计算机输出的对应的是执行机构的实际位置，如计算机出现故障，的大幅度变化，会引起执行机构位置的大幅度变化，这种情况往

42、往是生产实践中不允许的，在某些场合，还可能造成严重的生产事故。因而产生了增量式PID 控制的控制算法，所谓增量式PID 是指数字控制器的输出只是控制量的增量。5.3.2增量式PID当执行机构需要的是控制量的增量(例如：驱动步进电机)时，可由式(5.2)推导出提供增量的PID控制算式。由式(5.2)可以推出式(5.3)，式(5.2)减去式(5.3)可得式(5.4)。 (5.3) (5.4)式中；公式(5.4)称为增量式PID控制算法，可以看出由于一般计算机控制系统采用恒定的采样周期，一旦确定了、 、，只要使用前后三次测量值的偏差，即可由式(5.4)求出控制增量。增量式PID具有以下优点：(1)

43、由于计算机输出增量，所以误动作时影响小，必要时可用逻辑判断的方法关掉。(2) 手动/自动切换时冲击小，便于实现无扰动切换。此外，当计算机发生故障时，由于输出通道或执行装置具有信号的锁存作用，故能保持原值。(3) 算式中不需要累加。控制增量的确定仅与最近k次的采样值有关，所以较容易通过加权处理而获得比较好的控制效果。但增量式PID也有其不足之处：积分截断效应大，有静态误差；溢出的影响大。使用时，常选择带死区、积分分离等改进PID控制算法。5.3.3 PID参数整定运用PID控制的关键是调整、三个参数，即参数整定。PID参数的整定方法有两大类：一是理论计算整定法。它主要是依据系统的数学模型，经过理

44、论计算确定控制器参数；二是工程整定方法，它主要依赖工程经验，直接在控制系统的试验中进行，且方法简单、易于掌握，在工程实际中被广泛采用。由于智能车系统本身是一个机电高度结合且相互依赖的系统，并且还需要考虑赛道具体环境带来的影响，要建立精确的智能车运动控制数学模型有一定难度，而且我们对智能车的机械结构修改也会带来参数的频繁变化，故理论计算整定法的操作性不强，最终我们采用了工程整定方法。5.4转向舵机的PID控制算法对于舵机的闭环控制，我们采用了位置式PID控制算法。在参考了往届优秀技术报告中使用的舵机控制方法之后，我们在他们的基础上做出了自己改进以及完善。结合我们的路况提取算法，通过传统的PID算

45、法对舵机进行控制，去得了令人满意的效果。5.5驱动电机的PID控制算法速度控制对于智能车的快速行进以及必要时候的减速起到了至关重要的作用，我们在尝试使用传统PID方法之后，发现并不能达到我们理想的速度控制需求，于是对其进行了自己的改进，加入了额外项进行修正，取得了不错的效果。5.6 本章小结本章详细介绍了系统软件控制思想和算法，包括图像处理算法、路径识别算法以及电机、舵机控制算法。经试验调试，收获了很好的控制效果。 第六章 软件调试 第六章 智能车调试调试工具的正确使用以及如何运用都能给整个系统的建立和优化带来好处，它是单片机和用户之间的桥梁。我们的软件程序编写任务主要在IAR Embedded Workbench I