學(xué)做智能車,挑戰(zhàn)飛思卡爾之7攝像頭型設(shè)計(jì)

1、第7章 智能汽車設(shè)計(jì)實(shí)踐——攝像頭型設(shè)計(jì),,,第7章 智能汽車設(shè)計(jì)實(shí)踐——攝像頭型設(shè)計(jì),兩種檢測(cè)方案的比較——,表7.1 兩種檢測(cè)方案的比較,第7章 智能汽車設(shè)計(jì)實(shí)踐——攝像頭型設(shè)計(jì),圖像采集傳感器可分為CCD型和CMOS型，其中CMOS型攝像頭工藝簡(jiǎn)單，價(jià)格便宜，對(duì)于識(shí)別智能車賽道這樣的黑白二值圖像能力足夠，因此，我們以下主要以CMOS型攝像頭為例，介紹基于攝像頭方案的智能車詳細(xì)設(shè)計(jì)。,第7章 智能汽車設(shè)計(jì)實(shí)踐——攝像頭型

2、設(shè)計(jì),7.1 機(jī)械設(shè)計(jì),同光電管方案比起來(lái)，攝像頭方案機(jī)械設(shè)計(jì)的不同主要體現(xiàn)在攝像頭傳感器的安裝上，而舵機(jī)及車速檢測(cè)單元的安裝基本同光電管一樣。下面我們將重點(diǎn)介紹攝像頭傳感器安裝這一問(wèn)題。 攝像頭的作用是檢測(cè)道路的信息，相當(dāng)于人的眼睛，其視野范圍和前瞻距離決定了小車的過(guò)彎性能和速度。所以攝像頭的安裝方式要適當(dāng)。攝像頭的安裝方案有兩種：一種是正向安裝，另一種是旋轉(zhuǎn)90°安裝。,7.1 機(jī)械設(shè)計(jì),圖像采集是智能車設(shè)計(jì)

3、的一個(gè)技術(shù)難點(diǎn)。普通圖像傳感器通過(guò)行掃描方式，將圖像信息轉(zhuǎn)換為一維的視頻模擬信號(hào)輸出。由于S12的A/D轉(zhuǎn)換器采集速度較低，進(jìn)行10位A/D轉(zhuǎn)換所需要的時(shí)間為7 μs。這樣，采集的圖像每行只有8個(gè)像素，圖像的水平分辨率很低。倘若在此基礎(chǔ)之上就進(jìn)行智能車的路徑識(shí)別，則很可能漏檢寬度僅2.5 cm的黑色引導(dǎo)線，從而導(dǎo)致某些控制決策因無(wú)法獲取足夠精度的路徑信息而失效。但同時(shí)，S12每場(chǎng)圖像大約可以采集300行左右的圖像信息，故圖像的垂直分辨率

4、相對(duì)較高。,7.1 機(jī)械設(shè)計(jì),而按照大賽采用跑道的形狀特點(diǎn)，這些跑道都是由直線和圓弧組成的，檢測(cè)車模前方一段路徑參數(shù)，只需要得到中心線上3～5個(gè)點(diǎn)的位置信息就可以估算出路徑參數(shù)，如位置、方向和曲率等。通過(guò)圖像中的若干行信息就可以檢測(cè)出這排點(diǎn)的位置，故所需的檢測(cè)圖像應(yīng)該是水平分辨率高，垂直分辨率低。,7.1 機(jī)械設(shè)計(jì),倘若正向安裝攝像頭，盡管水平方向的視野開(kāi)闊一些，不至于迷失黑線跑出賽道。但實(shí)際采集到的圖像是水平分辨率低，垂直

5、分辨率高，與所需的檢測(cè)圖像要求剛好相反。為了保證不漏檢黑色引導(dǎo)線，正向安裝就需要提高水平方向的分辨率，這就需要大大提高M(jìn)C9S12DG128單片機(jī)的A/D采樣頻率，導(dǎo)致MC9S12DG128超頻使用。單片機(jī)超頻使用會(huì)影響系統(tǒng)穩(wěn)定性，容易發(fā)生程序失穩(wěn)的現(xiàn)象。除此之外，由于正向安裝采集到的圖像寬度大，長(zhǎng)度短，致使智能車容易看到賽道邊緣以及地面，產(chǎn)生較大的干擾，而且對(duì)底端的圖像信息丟失也過(guò)多，大大影響過(guò)彎速度。,7.1 機(jī)械設(shè)計(jì),倘

6、若將CMOS攝像頭旋轉(zhuǎn)90°安裝，輸出的圖像信息也將旋轉(zhuǎn)90°，通過(guò)S12的A/D轉(zhuǎn)換器采集的圖像信息，水平分辨率與垂直分辨率會(huì)發(fā)生互換，從原來(lái)的水平分辨率低、垂直分辨率高的圖像變成水平分辨率高、垂直分辨率低的實(shí)際圖像，正好符合道路參數(shù)檢測(cè)模型的要求。在同樣保證90 cm的前瞻下，底端的寬度有22 cm左右，頂端65 cm，可以達(dá)到避免地面干擾的效果。同時(shí)底端僅有不到20 cm的圖像丟失，而且攝像頭的俯角相對(duì)較小，

7、可以克服反光的問(wèn)題，這樣過(guò)彎道的時(shí)候會(huì)有安全保障。,7.1 機(jī)械設(shè)計(jì),此外，攝像頭所架的高度一定要適宜。架得過(guò)高會(huì)導(dǎo)致小車的視野過(guò)大，看到的黑線變得太細(xì)，還會(huì)導(dǎo)致智能車的重心太高，使智能車快速過(guò)彎時(shí)容易翻車；架得太低又會(huì)影響前瞻，帶來(lái)反光的問(wèn)題，影響采樣。合適的高度要既滿足小車的重心要求，又保證前瞻距離。安裝攝像頭的底座和支桿應(yīng)使用剛度大、質(zhì)量輕的材料，以防晃動(dòng)。,7.2 硬件設(shè)計(jì),在攝像頭方案中，由于車速檢測(cè)模塊、舵機(jī)控

8、制單元及直流驅(qū)動(dòng)電機(jī)控制單元同光電管方案相同，以下對(duì)路徑識(shí)別單元、HCS12控制核心及電源管理單元做簡(jiǎn)要介紹。,7.2 硬件設(shè)計(jì),7.2.1 HCS12控制核心 7.2.2 電源管理單元 7.2.3 路徑識(shí)別單元,7.2.1 HCS12控制核心,HCS12控制核心單元既可以直接采用組委會(huì)提供的MC9S12EVKX電路板，也可以自行購(gòu)買MC9S12DG128單片機(jī)，然后量身制作適合自己需要的最小開(kāi)發(fā)系統(tǒng)。,7

9、.2.1 HCS12控制核心,在攝像頭方案中，其I/O口具體分配如下：PAD1用于攝像頭視頻信號(hào)的輸入口；IRQ（PE1引腳）用于攝像頭行同步信號(hào)的輸入捕捉；PM0用于攝像頭奇-偶場(chǎng)同步信號(hào)的輸入口；PT0用于車速檢測(cè)的輸入口；PB口用于顯示小車的各種性能參數(shù)；PWM0（PP0引腳）與PWM1（PP1引腳）合并用于伺服舵機(jī)的PWM控制信號(hào)輸出；PWM2（PP2引腳）與PWM3（PP3引腳）合并用于驅(qū)動(dòng)電機(jī)的PWM控制信

10、號(hào)輸出（電機(jī)正轉(zhuǎn)）；PWM4（PP4引腳）與PWM5（PP5引腳）合并用于驅(qū)動(dòng)電機(jī)的PWM控制信號(hào)輸出（電機(jī)反轉(zhuǎn)）。,7.2.1 HCS12控制核心,具體的對(duì)應(yīng)引腳詳見(jiàn)圖7.1,,圖7.1 112引腳封裝的MC9S12DG12B單片機(jī)引腳圖,7.2.2 電源管理單元,同光電管方案比較，攝像頭方案的電源管理單元就顯得復(fù)雜得多。根據(jù)系統(tǒng)各部分正常工作的需要，各模塊的電壓值可分為2.5 V, 5 V, 6.5 V, 7.2 V,

11、12 V五個(gè)擋，主要包含以下五個(gè)方面：,7.2.2 電源管理單元,（1）采用穩(wěn)壓管芯片LM2576將電源電壓穩(wěn)壓到5 V后，給單片機(jī)系統(tǒng)電路、車速檢測(cè)的轉(zhuǎn)角編碼器電路供電，且為后面的升壓降壓做準(zhǔn)備； （2）經(jīng)過(guò)一個(gè)二極管降至6.5 V左右后供給轉(zhuǎn)向伺服電機(jī)；（3）直接給直流驅(qū)動(dòng)電機(jī)、驅(qū)動(dòng)芯片MC33886電路供電；（4）采用升壓芯片B0512S將5 V電壓升壓到12 V后，給攝像頭供電；（5）采用穩(wěn)壓芯片LT1764將5 V

12、電壓穩(wěn)壓到2.5 V后，作為單片機(jī)A/D模塊參考電壓。,7.2.2 電源管理單元,由于穩(wěn)壓芯片LM2576的額定輸出電流較小，故采用兩片LM2576分別對(duì)單片機(jī)電路、車速檢測(cè)電路供電，以保證系統(tǒng)正常運(yùn)行。其電源分配圖如圖7.2所示。,,圖7.2 電源分配圖,7.2.3 路徑識(shí)別單元,路徑識(shí)別單元是智能車控制系統(tǒng)的輸入采集單元，其優(yōu)劣直接影響智能車的快速性和穩(wěn)定性。在攝像頭方案中，其前瞻距離及檢測(cè)到的賽道信息是紅外線光電管方案

13、遠(yuǎn)不能比擬的，但其軟、硬件設(shè)計(jì)也較紅外線光電管方案難。,7.2.3 路徑識(shí)別單元,要能有效地采樣攝像頭視頻信號(hào)，首先要處理好的技術(shù)問(wèn)題就是能提取出攝像頭信號(hào)中的行同步脈沖、消隱脈沖和場(chǎng)同步脈沖。否則，單片機(jī)將無(wú)法識(shí)別所接收到的視頻信號(hào)處在哪一場(chǎng)，也無(wú)法識(shí)別是在該場(chǎng)中的場(chǎng)消隱區(qū)還是視頻信號(hào)區(qū)，更無(wú)法識(shí)別是在視頻信號(hào)區(qū)的第幾行。,7.2.3 路徑識(shí)別單元,要處理好行同步脈沖和場(chǎng)同步脈沖提取的問(wèn)題，有以下兩種可供參考的方法。方法一：

14、直接采用A/D轉(zhuǎn)換進(jìn)行提取。當(dāng)攝像頭信號(hào)為行同步脈沖、消隱脈沖或場(chǎng)同步脈沖時(shí)，攝像頭信號(hào)電平就會(huì)低于這些脈沖模式之外時(shí)的攝像頭信號(hào)電平。據(jù)此，可設(shè)一個(gè)信號(hào)電平閾值來(lái)判斷A/D轉(zhuǎn)換采樣到的攝像頭信號(hào)是否為行同步脈沖、消隱脈沖或場(chǎng)同步脈沖。方法二：就是給單片機(jī)配以合適的外圍芯片，此芯片要能夠自己提取出攝像頭信號(hào)的行同步脈沖、消隱脈沖和場(chǎng)同步脈沖，以供單片機(jī)控制之用。,7.2.3 路徑識(shí)別單元,倘若采用第一種方法，則無(wú)需配以外部芯片，在

15、硬件上就可以較為簡(jiǎn)便。然而，此方法在智能車控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中存在兩大局限性。其一，S12的A/D轉(zhuǎn)換時(shí)間還不夠短，在不超頻的情況下，該單片機(jī)的A/D轉(zhuǎn)換時(shí)間最短為7 μs，而行同步脈沖一般只有4.7 μs左右的持續(xù)時(shí)間，大多數(shù)消隱脈沖更只有3.5 μs的持續(xù)時(shí)間，持續(xù)時(shí)間都小于7 μs，所以A/D轉(zhuǎn)換很有可能漏檢行同步脈沖或消隱脈沖。一旦漏檢一兩個(gè)脈沖，就會(huì)使攝像頭視頻采樣的效果大打折扣。,7.2.3 路徑識(shí)別單元,其二，在智能車

16、控制系統(tǒng)中，S12除負(fù)責(zé)攝像頭視頻采樣方面的處理之外，還要負(fù)責(zé)黑色引導(dǎo)線的提取、方向速度控制等方面的處理，但畢竟MC9S12DG128 的處理能力還是有限的，若采用此方法，會(huì)使得在視頻采樣上花費(fèi)較多的S12處理資源，這樣攝像頭視頻采樣本身的效率較低。此外，黑色引導(dǎo)線的提取、方向速度控制等方面的設(shè)計(jì)也會(huì)局限于所剩余的單片機(jī)處理資源。,7.2.3 路徑識(shí)別單元,倘若采用第二種方法，則需要配以專門(mén)的外圍芯片。雖然硬件上相對(duì)要繁瑣一些，但在

17、資源的合理配置上則大大提高。目前，LM1881視頻同步信號(hào)分離芯片就是一款合適的芯片，它提取攝像頭信號(hào)的行同步脈沖、消隱脈沖和場(chǎng)同步脈沖，并將它們轉(zhuǎn)換成數(shù)字式電平直接輸給單片機(jī)的I/O口作為控制信號(hào)。其硬件連接圖如圖7.3所示。,7.2.3 路徑識(shí)別單元,,圖7.3 攝像頭采樣電路圖,7.2.3 路徑識(shí)別單元,攝像頭視頻信號(hào)端接LM1881的視頻信號(hào)輸入端，同時(shí)也接入S12的一個(gè)A/D轉(zhuǎn)換器口（選用PAD1）。LM1881的

18、行同步信號(hào)端（引腳1）接入S12的一個(gè)外部中斷IRQ口。LM1881的奇-偶場(chǎng)同步信號(hào)輸出端接S12的普通I/O口即可（選用PORTM0）。,7.3 軟件設(shè)計(jì),在攝像頭方案智能車控制系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)中，程序的主流程是：通過(guò)外部中斷采集程序?qū)z像頭的視頻信號(hào)進(jìn)行采集，主程序在兩次外部中斷的間隙中完成對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理及計(jì)算并給出控制量，采樣周期為20 ms。其中，主程序主要完成的任務(wù)是：?jiǎn)纹瑱C(jī)初始化和黑線提取算法；圖像濾波算法；舵機(jī)控制

19、算法及驅(qū)動(dòng)電機(jī)控制算法。,7.3 軟件設(shè)計(jì),攝像頭方案具體主程序流程圖如圖7.4所示。,,圖7.4 攝像頭方案具體主程序流程圖,7.3 軟件設(shè)計(jì),7.3.1 初始化算法 7.3.2 圖像采集算法 7.3.3 黑線提取算法 7.3.4 圖像濾波算法 7.3.5 控制策略及控制算法,7.3.1 初始化算法,1．鎖相環(huán)的設(shè)置 2．脈沖寬度調(diào)制（PWM）初始化 3．定時(shí)中斷及輸入捕捉

20、通道的初始化 4．A/D轉(zhuǎn)換模塊初始化 5．外部中端（IRQ）的初始化,1．鎖相環(huán)的設(shè)置,通過(guò)設(shè)置鎖相環(huán)，可以改變單片機(jī)的時(shí)鐘頻率。在MC9S12單片機(jī)中，靠鎖相環(huán)產(chǎn)生的時(shí)鐘頻率由下面的公式得到：式中，OSCCLK是外部晶體振蕩時(shí)鐘頻率，一般為8 MHz或16 MHz；SYNR是時(shí)鐘合成寄存器；REFDV是時(shí)鐘分頻寄存器。,,(7.1),2．脈沖寬度調(diào)制（PWM）初始化,PWM是用于舵機(jī)和驅(qū)動(dòng)電機(jī)的控制，在MC9S12單

21、片機(jī)中，其初始化主要包括以下六大步驟：禁止PWM；選擇時(shí)鐘；選擇極性；選擇對(duì)齊模式；對(duì)占空比和周期編程；使能PWM通道。,3．定時(shí)中斷及輸入捕捉通道的初始化,定時(shí)中斷及輸入捕捉通道主要用于產(chǎn)生周期中斷以進(jìn)行速度采集，其初始化工作主要包括：設(shè)定預(yù)分頻系數(shù)；定時(shí)器溢出中斷使能；定時(shí)器使能。其中斷函數(shù)主要包括：清標(biāo)志位；用戶自己的代碼。,4．A/D轉(zhuǎn)換模塊初始化,A/D轉(zhuǎn)換模塊主要用于視頻信號(hào)的采集，將模擬的視頻電壓信號(hào)轉(zhuǎn)換成對(duì)應(yīng)的數(shù)值，以便

22、于后面的黑線提取算法實(shí)現(xiàn)。,5．外部中端（IRQ）的初始化,IRQ主要用于捕捉視頻信號(hào)的行同步信號(hào)，產(chǎn)生外部中斷以進(jìn)行圖像采集。,7.3.2 圖像采集算法,圖像信號(hào)采集作為整個(gè)控制算法的基礎(chǔ)，具有舉足輕重的地位，同時(shí)也是智能車軟件設(shè)計(jì)的一個(gè)技術(shù)難點(diǎn)。其設(shè)計(jì)得好壞與否，直接關(guān)系到智能車的整體性能。,7.3.2 圖像采集算法,通常，攝像頭產(chǎn)品說(shuō)明書(shū)上會(huì)給出有效像素和分辨率，分辨率即為每場(chǎng)信號(hào)中真正為視頻信號(hào)的行的數(shù)目。但產(chǎn)品說(shuō)明書(shū)上

23、通常不會(huì)具體介紹視頻信號(hào)行的持續(xù)時(shí)間、它們?cè)诿繄?chǎng)信號(hào)中的位置、行消隱脈沖的持續(xù)時(shí)間等參數(shù)，而這些參數(shù)又關(guān)系到圖像采樣的有效實(shí)現(xiàn)。因此需要設(shè)計(jì)軟、硬件方法實(shí)際測(cè)量一下這些參數(shù)。以下給出上海交通大學(xué)代表隊(duì)通過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)出的1/3 OmniVision CMOS攝像頭時(shí)序參數(shù)以供參考，如表7.2所示。,7.3.2 圖像采集算法,表7.2 1/3 OmniVision CMOS攝像頭的時(shí)序參數(shù),7.3.2 圖像采集算法,考慮到實(shí)際賽道只是

24、在白色KT板上布置黑色引導(dǎo)線，路徑識(shí)別只需大致提取出黑色引導(dǎo)線即可，不必每行采集。因此，我們可以采用隔行采集思想來(lái)壓縮圖像的數(shù)據(jù)。實(shí)踐證明，智能車控制系統(tǒng)的圖像傳感系統(tǒng)在單一方向上只要有40像素的分辨能力就足夠用了。故我們只需對(duì)這288 行視頻信號(hào)中的某些行進(jìn)行采樣就可以了。,7.3.2 圖像采集算法,假設(shè)每場(chǎng)采樣40行圖像數(shù)據(jù)，為了方便軟件程序的編寫(xiě)，可以均勻地采樣288行視頻信號(hào)中的40行，即每隔7個(gè)有效行采集一行。例如采樣其

25、中的第7行、第14行、第21行、…、第273行、第280行，即采樣該場(chǎng)信號(hào)的第29行、第36行、第43行、…、第295行、第302行（每場(chǎng)開(kāi)始的前22行視頻為場(chǎng)消隱信號(hào)）。,7.3.2 圖像采集算法,此外，為了進(jìn)一步解決圖像數(shù)據(jù)大與HCS12單片機(jī)數(shù)據(jù)處理速度有限的矛盾，還可以通過(guò)適當(dāng)?shù)貙12的CPU超頻運(yùn)行，以及降低A/D轉(zhuǎn)換器的轉(zhuǎn)換精度，以提高A/D轉(zhuǎn)換器的速度，具體實(shí)現(xiàn)流程圖（以采集一幅16行×40列的圖像為例）如

26、圖7.5所示。,7.3.2 圖像采集算法,,圖7.5 圖像采集程序流程圖,7.3.2 圖像采集算法,圖7.5中，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)存由于是在CMOS攝像頭安裝時(shí)旋轉(zhuǎn)90°后使用的，故在圖像采集后應(yīng)將其還原，以方便后面的圖像處理。具體是通過(guò)設(shè)置VideoLine[i]和VideoImage[i][j]兩個(gè)數(shù)組來(lái)實(shí)現(xiàn)的。,7.3.3 黑線提取算法,由于智能車系統(tǒng)對(duì)實(shí)時(shí)性的要求很高，過(guò)于復(fù)雜的黑線提取算法，會(huì)導(dǎo)致決策周期溢出，使程

27、序崩潰，所以必須采用簡(jiǎn)單高效的圖像識(shí)別算法。上海交通大學(xué)代表隊(duì)將常用的黑線提取算法劃分為二值化算法、直接邊緣檢測(cè)算法和跟蹤邊緣檢測(cè)算法。,7.3.3 黑線提取算法,1．二值化算法 2．直接邊緣檢測(cè)算法 3．跟蹤邊緣檢測(cè)算法,二值化算法,二值化算法的思路是：設(shè)定一個(gè)閾值valve，對(duì)于視頻信號(hào)矩陣中的每一行，從左至右比較各像素值和閾值的大小，若像素值大于或等于閾值，則判定該像素對(duì)應(yīng)的是白色賽道；反之，則判定對(duì)應(yīng)的是黑色的目標(biāo)

28、引導(dǎo)線。記下第一次和最后一次出現(xiàn)像素值小于閾值時(shí)的像素點(diǎn)的列號(hào)，算出兩者的平均值，以此作為該行上目標(biāo)引導(dǎo)線的位置。該算法的思想簡(jiǎn)單，但是這種提取算法的魯棒性較差，當(dāng)拍攝圖像中只有目標(biāo)引導(dǎo)線一條黑線時(shí)，尚能準(zhǔn)確提取出該目標(biāo)引導(dǎo)線，但當(dāng)光強(qiáng)有大幅度變化或圖像中出現(xiàn)其他黑色圖像的干擾時(shí)，該算法提取的位置就有可能與目標(biāo)引導(dǎo)線的實(shí)際位置偏離較大。,2．直接邊緣檢測(cè)算法,采用逐行搜索的算法，首先找到從白色像素到黑色像素的下降沿和從黑色像素到白色像

29、素的上升沿，然后計(jì)算上升沿和下降沿的位置差，如果大于一定的標(biāo)準(zhǔn)值，即認(rèn)為找到了黑線，并可求平均值算出黑線的中心點(diǎn)。,2．直接邊緣檢測(cè)算法,至于上升沿、下降沿的檢測(cè)，可以通過(guò)上上次采樣數(shù)與這次采樣數(shù)的差值的絕對(duì)值是否大于一個(gè)閾值來(lái)判斷，如果“是”且差值為負(fù)，則為上升沿；如果“是”且差值為正，則為下降沿。這里，閥值可以根據(jù)經(jīng)驗(yàn)設(shè)定，基本上介于30～46之間（當(dāng)A/D模塊的參考電壓為2.5 V時(shí)），也可以采用全局自適應(yīng)法設(shè)定，每次采樣后首先

30、都遍歷一次圖像，得到圖像灰度值的平均值，然后用這個(gè)平均值乘以一個(gè)調(diào)試系數(shù)即可得到所要的閾值。,2．直接邊緣檢測(cè)算法,該算法較二值化方法而言，抗環(huán)境光強(qiáng)變化干擾的能力更強(qiáng)，同時(shí)還能削弱或消除垂直交叉黑色引導(dǎo)線的干擾。,3．跟蹤邊緣檢測(cè)算法,由于黑色的目標(biāo)引導(dǎo)線是連續(xù)曲線，所以相鄰兩行的左邊緣點(diǎn)比較靠近。跟蹤邊緣檢測(cè)正是利用了這一特性，對(duì)直接邊緣檢測(cè)進(jìn)行了簡(jiǎn)化。其思路是：若已尋找到某行的左邊緣，則下一次就在上一個(gè)左邊緣附近進(jìn)行搜尋。這種方法

31、的特點(diǎn)是始終跟蹤每行左邊緣的附近，去尋找下一列的左邊緣，所以稱為“跟蹤”邊緣檢測(cè)算法。,3．跟蹤邊緣檢測(cè)算法,該算法的優(yōu)點(diǎn)：在首行邊緣檢測(cè)正確的前提下，該算法具有較強(qiáng)的抗干擾性，能更有效地消除垂直交叉黑色引導(dǎo)線的干擾，以及引導(dǎo)線外黑色圖像的影響，始終跟蹤目標(biāo)引導(dǎo)線。另外，較之前兩種算法，跟蹤邊緣檢測(cè)算法的時(shí)間復(fù)雜度更低，因此效率更高。但該算法的問(wèn)題在于：由于是在連續(xù)鄰域上跟蹤引導(dǎo)線邊緣，若第一行左邊緣位置的檢測(cè)位置和實(shí)際導(dǎo)引線偏差較大

32、，就會(huì)產(chǎn)生一連串的錯(cuò)誤，甚至造成智能車失穩(wěn)。,3．跟蹤邊緣檢測(cè)算法,綜上所述，從算法的簡(jiǎn)潔性和實(shí)用性綜合考慮，直接邊緣檢測(cè)算法相對(duì)于其他兩種算法是一個(gè)較好的選擇。,7.3.4 圖像濾波算法,雖然采用了邊緣檢測(cè)的方法進(jìn)行黑線提取，但由于賽道對(duì)小車有十字交叉線的干擾、光線對(duì)小車有反光的影響、小車本身也存在視野狹窄的缺陷，故用黑線提取算法得到的路徑信息有可能錯(cuò)誤，不能如實(shí)地反映賽道情況。為了不導(dǎo)致決策失誤，必須對(duì)圖像加以濾波，并且對(duì)錯(cuò)誤數(shù)

33、據(jù)適當(dāng)?shù)剡M(jìn)行校正。,7.3.4 圖像濾波算法,在圖像濾波算法中，主要應(yīng)考慮以下幾個(gè)方面：首先，根據(jù)圖像模型去噪，例如，由于賽道的黑色引導(dǎo)線是絕對(duì)連續(xù)的，故兩個(gè)中間有黑線的行之間不能有全白行（注意中間二字：如果黑線在邊緣，則可能是由于攝像頭的視野太窄或智能車身不正導(dǎo)致在過(guò)彎道時(shí)只能看到部分黑色引導(dǎo)線），這主要是解決光線對(duì)攝像頭的反光問(wèn)題；其次，在理想的情況下，根據(jù)賽道的黑色引導(dǎo)線的連續(xù)性，如果某一行求取的中心線位置與相鄰的兩行都相

34、差很大，則可以認(rèn)為該行數(shù)值錯(cuò)誤，拋棄該行的數(shù)據(jù)或使用其前后兩行數(shù)據(jù)的平均值來(lái)替代該錯(cuò)誤數(shù)值用以校正。,7.3.4 圖像濾波算法,在調(diào)試過(guò)程中會(huì)出現(xiàn)兩段黑線情況，這種圖像信息比較復(fù)雜，這時(shí)可能存在三種路況：（1）賽道比較密集時(shí)，檢測(cè)到多條賽道；（2）大“S”彎道；（3）“十”字交叉道。處理策略為：保留最底下的一段，這主要是從安全角度考慮的，防止賽道周圍環(huán)境對(duì)小車的干擾。,7.3.4 圖像濾波算法,另外，由于智能車上安裝的攝

35、像頭相對(duì)于賽道存在一定的傾斜角度，因此會(huì)造成采集到的賽道圖像具有一定的梯形失真，即圖像中的賽道遠(yuǎn)端窄、近端寬，因而也會(huì)對(duì)路徑的正確識(shí)別產(chǎn)生影響。對(duì)于這種失真，可以通過(guò)對(duì)每行提取的賽道位置添加一個(gè)線性修正值來(lái)消除，一般通過(guò)實(shí)驗(yàn)的方法確定線性補(bǔ)償?shù)南禂?shù)。,7.3.5 控制策略及控制算法,1．賽道參數(shù)的計(jì)算 2．轉(zhuǎn)向控制 3．速度控制,1．賽道參數(shù)的計(jì)算,影響賽車速度成績(jī)的一個(gè)重要因素就是對(duì)彎道和直道的提前識(shí)別判斷，從而實(shí)現(xiàn)安全過(guò)

36、彎，快速過(guò)直道、S彎道，以提高比賽成績(jī)。而攝像頭方案在這方面有天然的優(yōu)勢(shì)：相對(duì)于光電管傳感器，可以獲得較遠(yuǎn)的路徑信息；不僅可以得到單行的黑線信息，還可以同時(shí)獲得多行的黑線信息。經(jīng)過(guò)圖像處理算法后，得到的信息是關(guān)于前瞻范圍內(nèi)的黑線的具體位置，它一般是一個(gè)二維數(shù)組linepos[i][j]?，F(xiàn)在就是要從這個(gè)二維數(shù)組中提取出智能車前方的路徑信息，以便于后面轉(zhuǎn)向和速度的控制。,1．賽道參數(shù)的計(jì)算,（1）偏差的計(jì)算 （2）曲率的計(jì)算,（1）偏

37、差的計(jì)算,為了使小車運(yùn)行得快而穩(wěn)，聯(lián)想到光電管方案可以從一維數(shù)組linepos[j]中提煉出一個(gè)黑線距離車身中心軸的偏差量Offset，要求出這個(gè)偏差量必須至少考慮三個(gè)因素：最遠(yuǎn)行黑線位置linepos[topline]黑線平均位置averlinepos全白行行數(shù)whiteline_sum,（2）曲率的計(jì)算,從理論上講，相對(duì)于偏差量Offset，曲率是智能車更好的一個(gè)控制變量。但由于路徑檢測(cè)單元的局限性，很難計(jì)算出非常精確的曲率。

38、 如果用曲率值進(jìn)行智能車方向及速度的輔助控制，還是能夠起到一定的效果的。,2．轉(zhuǎn)向控制,轉(zhuǎn)向控制采用了分段比例和前饋補(bǔ)償相結(jié)合的控制方法。 （1）分段比例控制 （2）前饋補(bǔ)償控制,（1）分段比例控制,因?yàn)樾≤囂幱趶澋篮椭钡赖霓D(zhuǎn)向模型不同，若采用統(tǒng)一的比例系數(shù)設(shè)置，那么該系數(shù)過(guò)大會(huì)導(dǎo)致小車振蕩，過(guò)小會(huì)導(dǎo)致最大控制量偏小，小車轉(zhuǎn)向不足，過(guò)彎時(shí)易沖出賽道。使用分段比例控制既方便又可以解決以上兩種問(wèn)題。,（2）前饋補(bǔ)償控制,由于CMOS方

39、案不像光電管方案，它存在圖像失真的情況，越遠(yuǎn)地方的圖像失真越厲害，而對(duì)于計(jì)算offset偏差量來(lái)說(shuō)，越遠(yuǎn)的路徑信息越有參考價(jià)值，故其比重也相對(duì)較大。這樣，就導(dǎo)致小車轉(zhuǎn)向微調(diào)時(shí)的效果往往不太如人意。鑒于此，在小車前述的分段比例控制基礎(chǔ)上又加入了前饋補(bǔ)償控制進(jìn)行微調(diào)。,3．速度控制,（1）模糊控制設(shè)定速度 （2）PID控制調(diào)整速度,（1）模糊控制設(shè)定速度,因?yàn)樾≤嚤荣惖馁惖朗俏粗?，彎道的分布情況也不能確定，小車可能頻繁地進(jìn)出彎道，不

40、停地調(diào)整速度來(lái)適應(yīng)不同軌跡。這樣就難以建立精確的數(shù)學(xué)模型，且賽車對(duì)動(dòng)態(tài)性能的要求較高考慮到該款S12單片機(jī)有一套特色指令——模糊控制指令，執(zhí)行時(shí)間只有幾十微妙級(jí)（時(shí)鐘頻率為25 MHz），不會(huì)影響決策周期，且簡(jiǎn)單易行，而模糊控制具有處理不明確信號(hào)的能力，故可以采用模糊控制設(shè)定速度。,（1）模糊控制設(shè)定速度,1）模糊輸入、輸出量的選取 2）隸屬函數(shù)的確定 3）模糊規(guī)則庫(kù)的建立 4）模糊推理及解模糊化,（2） PID控制調(diào)整速

41、度,速度調(diào)整要求對(duì)智能車的速度的調(diào)整既要快速，又要準(zhǔn)確，而且不能頻繁波動(dòng)。故采用PID控制算法不失為一種簡(jiǎn)單而有效的策略。,（2） PID控制調(diào)整速度,考慮到攝像頭方案的控制周期較長(zhǎng)，假設(shè)按2.5 m/s的平均速度計(jì)算，則一個(gè)控制周期小車大概可以跑過(guò)5 cm，如果按這種周期用上述PID調(diào)節(jié)速度，則會(huì)導(dǎo)致加速、減速均過(guò)長(zhǎng)的后果，嚴(yán)重地影響小車的快速性和穩(wěn)定性。為了解決這個(gè)問(wèn)題，可以在PID調(diào)速控制中加入BANG-BANG控制思想。,思考