智能汽車設(shè)計(jì)實(shí)踐

1、智能汽車設(shè)計(jì)實(shí)踐第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)方案的比較優(yōu) 點(diǎn)缺 點(diǎn)紅外光電管傳感器方案1電路設(shè)計(jì)相對(duì)簡(jiǎn)單2檢測(cè)信息速度快3成本低1道路參數(shù)檢測(cè)精度低、種類少2檢測(cè)前瞻距離短3耗電量大4占用MCU端口資源較多5容易受到外界光線影響攝像頭傳感器方案1檢測(cè)前瞻距離遠(yuǎn)2檢測(cè)范圍寬3檢測(cè)道路參數(shù)多4占用MCU端口資源少1電路相對(duì)設(shè)計(jì)復(fù)雜2檢測(cè)信息更新速度慢3軟件處理數(shù)據(jù)較多第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

2、像頭方案的智能車詳細(xì)設(shè)計(jì)。 .1 機(jī)械設(shè)計(jì)1.2 硬件設(shè)計(jì)27.3 軟件設(shè)計(jì)3第7章 智能汽車設(shè)計(jì)實(shí)踐攝像頭型設(shè)計(jì)7.1 機(jī)械設(shè)計(jì) 同光電管方案比起來，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)的一個(gè)技術(shù)難點(diǎn)。普通圖像傳感器通過行掃描方式，將圖像信息轉(zhuǎn)換為一維的視頻模擬信

3、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 s。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35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。通過圖像中的若干行信息就可以檢測(cè)出這排點(diǎn)的位

4、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多，大大影響過彎速度。 7

5、.1 機(jī)械設(shè)計(jì)倘若將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，可以克服反光的問題，這樣過彎道的時(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。架得過高會(huì)導(dǎo)致小車的視野過大，看到的黑線變得太細(xì)，還會(huì)導(dǎo)致智能車的重

6、心太高，使智能車快速過彎時(shí)容易翻車；架得太低又會(huì)影響前瞻，帶來反光的問題，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，也可以自行購買MC9S12

7、DG128單片機(jī)，然后量身制作適合自己需要的最小開發(fā)系統(tǒng)。 7.2.1 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)）。

8、 7.2.1 HCS12控制核心具體的對(duì)應(yīng)引腳詳見圖7.1 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, 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

9、升壓到12 V后，給攝像頭供電；（5）采用穩(wěn)壓芯片LT1764將5 V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。其電源分配圖如圖所示。 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)問題就

10、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)將無法識(shí)別所接收到的視頻信號(hào)處在哪一場(chǎng)，也無法識(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)同步脈沖提取的問題，有以下兩種可供參考的方法。方法一：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)

11、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，則無需配以外部芯片，在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 s，而行同步脈沖一般只有4.7 s左右的持續(xù)時(shí)間，大多數(shù)消隱脈沖更只有3.5 s的持續(xù)時(shí)間，持續(xù)時(shí)間都小于7 s，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，

12、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，則需要配以專門的外圍芯片。雖然硬件上相對(duì)要繁瑣一些，但在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)。其硬件連接圖如圖所示。

13、 7.2.3 路徑識(shí)別單元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)控制算

14、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所示。 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)中斷及輸入捕捉通道的初始化 4A/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

15、合成寄存器；REFDV是時(shí)鐘分頻寄存器。 (SYNR1)PLLCLK2OSCCLK(REFDV1)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。 4A/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

16、對(duì)應(yīng)的數(shù)值，以便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)品說明書上會(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)品說明書上通常不會(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

17、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，如表所示。 7.3.2 圖像采集算法信 號(hào) 屬 性行 序 數(shù)行持續(xù)時(shí)間行同步脈沖持續(xù)時(shí)間消隱脈沖持續(xù)時(shí)間場(chǎng)消隱區(qū)1423s3.5s527.3s8s637.3s3.5s71029.8s3.5s112264s4.7s視頻信號(hào)區(qū)2331064s4.7s場(chǎng)消隱區(qū)(同步脈沖)31131464s4.7s31564s3.5s31631929.8s3.5s32053.4s28s7.3.2 圖像采集算法考慮到實(shí)際賽道只是在白色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

18、行采集。因此，我們可以采用隔行采集思想來壓縮圖像的數(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，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)

19、處理速度有限的矛盾，還可以通過適當(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）如圖所示。 7.3.2 圖像采集算法7.3.2 圖像采集算法圖中，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。具體是通過設(shè)置VideoLinei和VideoImageij兩個(gè)數(shù)組來實(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，過于復(fù)雜的黑線提取算法，會(huì)導(dǎo)致決策周期溢出，使程序崩潰，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

20、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)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

21、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3046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

22、采樣后首先都遍歷一次圖像，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

23、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，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

24、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)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)

25、據(jù)的平均值來替代該錯(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，可以通過對(duì)每行提取的賽道位置添加一個(gè)線性修正值來消除，一般通過實(shí)驗(yàn)的方法確定線性補(bǔ)償?shù)?/p>

26、系數(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)安全過彎，快速過直道、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lineposij。現(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）偏差

27、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lineposj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linepostopline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。 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