基于STM32的智能小車攝像頭循跡系統(tǒng)-畢業(yè)設(shè)計(jì)論文

1、分類號 編號煙 臺 大 學(xué)畢 業(yè) 論 文（設(shè) 計(jì)）基于STM32的智能小車 攝像頭循跡系統(tǒng) Intelligent Car Tracking System Based on STM 32 Camera申請學(xué)位： 工學(xué)學(xué)士 院系：光電信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院專業(yè)： 電子信息工程 煙臺大學(xué)EDA實(shí)驗(yàn)室煙臺大學(xué)畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）任務(wù)書院（系）：光電信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院姓名學(xué)號畢業(yè)屆別專業(yè)電子信息工程畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）題目基于STM32的智能小車攝像頭循跡系統(tǒng)指導(dǎo)教師學(xué)歷本科職稱 教授所學(xué)專業(yè) 無線電技術(shù)具體要求(主要內(nèi)容、基本要求、主要參考資料等)：主要內(nèi)容：設(shè)計(jì)一個(gè)抗干擾能力強(qiáng)的智能小車循跡系統(tǒng)?；疽螅和ㄟ^對

2、本課程的設(shè)計(jì)，能夠利用OV7670實(shí)現(xiàn)黑白線信息采集；并且能夠達(dá)到一定的抗干擾效果；能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)采集外界環(huán)境信息的效果。主要參考資料： 1陳啟軍. 嵌入式系統(tǒng)及其應(yīng)用:基于Cortex-M3內(nèi)核和STM32F103系列微控制器的系統(tǒng)設(shè)計(jì)與開發(fā). M.北京: 同濟(jì)大學(xué)出版社,2008.2譚浩強(qiáng). C語言程序設(shè)計(jì). M.北京: 清華大學(xué)出版社,2010.3曾星星. 基于攝像頭的路徑識別智能車控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)J.湖北汽車工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào),2008(6): P76-80.進(jìn)度安排：第一階段：14周通過資料、網(wǎng)絡(luò)、導(dǎo)師了解本設(shè)計(jì)所需要的知識、資料、相關(guān)軟件及設(shè)計(jì)思路方案；第二階段：58周請教老師查閱資料按要求并

3、由實(shí)際情況逐漸得出設(shè)計(jì)方案及方法；第三階段：911周根據(jù)方案在老師的指導(dǎo)下完成相關(guān)的軟硬件設(shè)計(jì)；第四階段：1213周撰寫論文（分初稿、定稿、審合、打印論文）；第五階段：14周進(jìn)行優(yōu)化調(diào)試達(dá)到目標(biāo)并進(jìn)行論文答辯。 指導(dǎo)教師（簽字）： 年 月 日院（系）意見： 教學(xué)院長（主任）（簽字）： 年 月 日備注：摘要現(xiàn)在人們越來越喜歡安全、節(jié)能、環(huán)保、智能化和信息化的汽車了，在智能汽車新時(shí)代，無人駕駛技術(shù)，得到了飛越的發(fā)展，成為了智能車時(shí)代的新標(biāo)志。智能小車不但逐步提高了車輛的控制水平和駕駛水平，而且也保障了車輛行駛的安全、暢通、高效特性。本文主要討論了智能車系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案，并且對智能車自主行駛的決策以及

4、控制，算法也進(jìn)行了相應(yīng)的研究。 本論文首先設(shè)計(jì)了智能車的硬件結(jié)構(gòu)，硬件方面以Cortex-m3為控制核心，另外其他輔助模塊包括：電源模塊，圖像傳感模塊，速度控制模塊以及其他功能模塊進(jìn)行輔助，從而來完成智能車的硬件設(shè)計(jì)。由于智能車有一個(gè)比較復(fù)雜跑道，傳統(tǒng)的控制算法在復(fù)雜跑道情況下已經(jīng)無法解決智能車的控制參數(shù)的問題。因此本論文做了一些改進(jìn)，本論文采用理論結(jié)合實(shí)際，我們采用了模糊PID控制算法來實(shí)現(xiàn)對智能車的控制，并進(jìn)行了一定的實(shí)驗(yàn)。在該系統(tǒng)中，由CMOS攝像頭來實(shí)現(xiàn)路徑識別，通過對小車的閉環(huán)控制，使小車能按照給定的黑色引導(dǎo)線平穩(wěn)地循跡。該系統(tǒng)能夠很好地滿足智能車對路徑識別性能和抗干擾能力的要求，穩(wěn)

5、定誤差小，調(diào)節(jié)相應(yīng)時(shí)間比較快，具有較好的動態(tài)性能和良好的穩(wěn)定性。實(shí)驗(yàn)證明，所設(shè)計(jì)的智能車具有速度快，適應(yīng)性強(qiáng)的特點(diǎn)。關(guān)鍵詞智能車；圖像處理；比例積分微分AbstractNow more and more like safety, energy conservation, environmental protection, intelligence and information of vehicles in the new era of smart cars, unmanned technology, has been flying over the development, became t

6、he new logo of the smart car era. The smart car has gradually increased the level of control and the standard of driving of the vehicle, but also to protect the safe and smooth traffic, efficient performance. The article focuses on the design of intelligent vehicle systems, and smart car independent

7、 driving the decision-making system and control algorithms were also studied. Thesis designs the mechanical hardware structure of the intelligent vehicle hardware to control the core Cortex-m3, other ancillary modules include: the power supply module, the image sensor module, the speed control modul

8、e and other functional modules to carry out assisted, and thus to complete the smart hardware design of the car. Does not match the smart car a more complicated runway, control algorithms in the control parameters of the smart car has been unable to solve complex runway case. Therefore, this paper h

9、as to do improvements, the present theory with reality, we have adopted a fuzzy PID control algorithm to achieve control of the smart car, and carry out certain experiments.In this system, the CMOS camera head path identification, closed-loop control of the car, car tracking smoothly in accordance w

10、ith the black guide lines given. The system is able to meet the requirements of the intelligent vehicle path recognition performance and anti-jamming capability, small steady state error and adjust the response time is faster, has better dynamic performance and good stability.The experiments show th

11、at the design of intelligent vehicle speed adaptability.KeywordsIntelligent Car, Image Processing, PID Control 目 錄 TOC o 1-3 h z u HYPERLINK l _Toc4488 目 錄 PAGEREF _Toc4488 3 HYPERLINK l _Toc4236 緒 論 PAGEREF _Toc4236 1 HYPERLINK l _Toc6970 1 智能車系統(tǒng)總體介紹 PAGEREF _Toc6970 2 HYPERLINK l _Toc22831 1.1 整體設(shè)

12、計(jì)概述 PAGEREF _Toc22831 2 HYPERLINK l _Toc26054 1.2 關(guān)于直流電機(jī)的簡要介紹 PAGEREF _Toc26054 3 HYPERLINK l _Toc2889 1.3 CMOS圖像傳感器的特點(diǎn) PAGEREF _Toc2889 3 HYPERLINK l _Toc7385 1.3.1 CMOS圖像傳感器的特性 PAGEREF _Toc7385 3 HYPERLINK l _Toc30225 1.4 OV7670的性能特點(diǎn)與工作方式 PAGEREF _Toc30225 4 HYPERLINK l _Toc17436 1.4.1 OV7670的性能和參

13、數(shù) PAGEREF _Toc17436 4 HYPERLINK l _Toc662 1.4.2 OV7670的功能 PAGEREF _Toc662 4 HYPERLINK l _Toc27720 1.5 OV7670的數(shù)字圖像輸出 PAGEREF _Toc27720 4 HYPERLINK l _Toc8965 1.5.1 OV7670的輸出信號時(shí)序 PAGEREF _Toc8965 4 HYPERLINK l _Toc14788 2 方案論證 PAGEREF _Toc14788 6 HYPERLINK l _Toc16722 2.1 控制模塊的介紹 PAGEREF _Toc16722 6 H

14、YPERLINK l _Toc4410 2.2 車身車體的介紹 PAGEREF _Toc4410 6 HYPERLINK l _Toc20472 2.3 電機(jī)選擇與驅(qū)動模塊的介紹 PAGEREF _Toc20472 6 HYPERLINK l _Toc8648 2.4 路徑識別的方案設(shè)計(jì)與論證 PAGEREF _Toc8648 7 HYPERLINK l _Toc30189 3 智能車系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì) PAGEREF _Toc30189 9 HYPERLINK l _Toc434 3.1 智能車系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)總體結(jié)構(gòu) PAGEREF _Toc434 9 HYPERLINK l _Toc22267 3

15、.2 STM32最小系統(tǒng)的設(shè)計(jì) PAGEREF _Toc22267 10 HYPERLINK l _Toc31175 3.2.1 方案總結(jié) PAGEREF _Toc31175 10 HYPERLINK l _Toc17437 3.2.2 方案框圖 PAGEREF _Toc17437 10 HYPERLINK l _Toc15579 3.3 電路設(shè)計(jì)與原理 PAGEREF _Toc15579 10 HYPERLINK l _Toc15253 3.3.1 直流電機(jī)應(yīng)用 PAGEREF _Toc15253 10 HYPERLINK l _Toc29686 3.3.2 電源分配電路設(shè)計(jì) PAGEREF

16、 _Toc29686 11 HYPERLINK l _Toc7890 3.3.3 H橋電機(jī)的驅(qū)動 PAGEREF _Toc7890 12 HYPERLINK l _Toc3379 4 智能車系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì) PAGEREF _Toc3379 13 HYPERLINK l _Toc29790 4.1 控制算法的簡要介紹 PAGEREF _Toc29790 13 HYPERLINK l _Toc27237 4.2 速度控制算法 PAGEREF _Toc27237 14 HYPERLINK l _Toc32365 4.3 圖像采集 PAGEREF _Toc32365 18 HYPERLINK l _To

17、c13807 4.4 圖像處理 PAGEREF _Toc13807 18 HYPERLINK l _Toc29385 4.5 動態(tài)閾值法介紹 PAGEREF _Toc29385 19 HYPERLINK l _Toc6020 5 系統(tǒng)的測試 PAGEREF _Toc6020 21 HYPERLINK l _Toc18220 5.1 系統(tǒng)測試的目的 PAGEREF _Toc18220 21 HYPERLINK l _Toc3996 5.2 系統(tǒng)測試的原則 PAGEREF _Toc3996 21 HYPERLINK l _Toc23874 5.3 系統(tǒng)測試的結(jié)果 PAGEREF _Toc23874

18、 21 HYPERLINK l _Toc14309 5.4 測試結(jié)果誤差分析 PAGEREF _Toc14309 21 HYPERLINK l _Toc29673 6 結(jié) 論 PAGEREF _Toc29673 22 HYPERLINK l _Toc22530 6.1 工作總結(jié) PAGEREF _Toc22530 22 HYPERLINK l _Toc12153 致 謝 PAGEREF _Toc12153 23 HYPERLINK l _Toc31043 參考文獻(xiàn) PAGEREF _Toc31043 24 HYPERLINK l _Toc22789 附錄一：電路原理圖 PAGEREF _Toc

19、22789 25 HYPERLINK l _Toc14669 附錄二：程序流程圖 PAGEREF _Toc14669 26 HYPERLINK l _Toc13565 附錄三：源程序部分代碼 PAGEREF _Toc13565 27緒 論隨著智能小車技術(shù)的不斷提高和增強(qiáng)；智能化，安全化，環(huán)保性逐漸得到了人們的親睞，在當(dāng)今這個(gè)公路等級不斷改善的情景下，特別是飛速發(fā)展的高速公路，人們對汽車的行駛速度有了更高的要求；同時(shí)，在人們的物質(zhì)生活水平和消費(fèi)水平不斷飛速提高的情況下，汽車的數(shù)量也隨之逐漸快速的增加，車流量越來越大，汽車碰撞的發(fā)生幾率也越來越大，然而這些情況，在智能車出現(xiàn)以后，在很大情況下大大減

20、少了因駕駛疏忽而造成交通事故的可能，也使得交通更加暢通，從而很大程度上保證了車輛 行駛的安全，同時(shí)也保證了其他的人的人身和財(cái)產(chǎn)安全，因此發(fā)展智能小車是很重要的?，F(xiàn)在，國際上很多的研究機(jī)構(gòu)已經(jīng)開始關(guān)注智能交通系統(tǒng)(ITS)方面的研究工作了，并且也取得了很大的成果，已經(jīng)研發(fā)出了一些智能化的原型車輛，并且進(jìn)行了相應(yīng)的測試。然而這種智能化原型車研發(fā)，其整個(gè)過程得益于一些交叉學(xué)科的相關(guān)領(lǐng)域知識，如機(jī)器人技術(shù)、人工智能、自動控制、電子通訊、信號處理技術(shù)等，從中得到許多新觀點(diǎn)，新方法。從近來幾年的發(fā)展來看，汽車電子的迅猛發(fā)展必將逐步滿足人們對節(jié)能、安全、環(huán)保以及信息化和智能化的需求。1現(xiàn)在的智能控制在很多工

21、廠和車間都有很大的應(yīng)用舞臺；人性化，智能化是下一代智能控制的研究方向，目前，我國的研究廣度和深度還是不夠大，在很多領(lǐng)域幾乎是零，需要我們進(jìn)一步的加深對智能控制的研究，比如汽車電子控制，航天控制，輪船控制等等，在芯片性能上，國內(nèi)的研究和開發(fā)也是欠缺的，芯片的穩(wěn)定性在很大程度上限制了很多領(lǐng)域的進(jìn)展，大多都是被國外壟斷，這些都是需要我們來面對和改進(jìn)的地方，也正是發(fā)展的重點(diǎn)。此外，智能汽車在高速公路，山地，野外，現(xiàn)代物流業(yè)，現(xiàn)在制造系統(tǒng)及柔性制造系統(tǒng)中都有廣泛運(yùn)用，該研究已成為人工智能領(lǐng)域的一個(gè)非常重要的熱點(diǎn)之一。本文所研究的智能車是一個(gè)比較好的智能模型，通過攝像頭循跡來獲得路面的信息，通過處理后從而

22、來引導(dǎo)小車的運(yùn)行，達(dá)到一定的智能化。1 智能車系統(tǒng)總體介紹1.1 整體設(shè)計(jì)概述本論文所設(shè)計(jì)的智能車，能夠?qū)崿F(xiàn)在一個(gè)閉環(huán)的跑道上完成自主循線運(yùn)行的功能，跑道表面通過白紙來覆蓋，其中心有30mm寬度左右的連續(xù)黑線，作為小車運(yùn)行的引導(dǎo)線。同時(shí)也作為識別道路狀況的標(biāo)志、該論文的整體智能車可以看作是一個(gè)自動控制的系統(tǒng)。圖1.1為系統(tǒng)模型框圖。 圖1.1 系統(tǒng)模型框圖該系統(tǒng)通過面陣CMOS攝像頭來實(shí)現(xiàn)路徑識別功能，將CMOS攝像頭采集過來的視頻信號二值化后送入微處理器進(jìn)行處理，根據(jù)路面信息來決定智能小車的行駛方向；而車速控制采用的是PID算法。另外，在軟件設(shè)計(jì)中，本課題采用實(shí)時(shí)采集路況信息方法和實(shí)時(shí)控制智

23、能小車的速度，最終達(dá)到實(shí)現(xiàn)整個(gè)系統(tǒng)的閉環(huán)控制，使小車可以自主的按照路面信息快速行駛。智能車首先將路面上的白紙黑線信息進(jìn)行檢測，再將該智能車的姿態(tài)信息一起送給控制器STM32，控制器STM32將采集過來的路面黑線信息和智能小車的行駛信息的數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的處理、分析、決策、最終分別得出對電機(jī)的控制量和對智能小車的控制量，并對驅(qū)動電機(jī)的轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)向加以控制，另外，通過速度檢測單元，將電機(jī)轉(zhuǎn)速(即智能車的速度)及時(shí)的反饋給控制器STM32，從而實(shí)現(xiàn)對智能小車的合理控制，即達(dá)到實(shí)時(shí)性也達(dá)到對精度的控制。2為了實(shí)現(xiàn)上述對智能車的控制，智能車必須具備以下主要功能模塊：一般的智能車要必備如下功能模塊才能達(dá)到對智能

24、小車控制的目的和效果，使小車穩(wěn)定的行駛。 首先要實(shí)現(xiàn)對路面信息采集和實(shí)時(shí)監(jiān)測，并且要達(dá)到一定的抗干擾能力，從而給控制器STM32提供一個(gè)很好的決策依據(jù)。要達(dá)到一定的實(shí)時(shí)性，首先控制器的處理速度要快，只有控制器的處理速度達(dá)到一定的速度了，才能相應(yīng)的使小車的行駛速度快，實(shí)現(xiàn)一個(gè)穩(wěn)定的實(shí)時(shí)系統(tǒng)。再次，該智能小車需要一個(gè)穩(wěn)定的電量來源，給行駛的小車一個(gè)可靠的能量儲備，來驅(qū)動小車電機(jī)模塊和該智能小車的控制器等模塊的能量利用。另外，要實(shí)現(xiàn)對該智能小車的控制達(dá)到閉環(huán)控制的效果，要有對該智能小車的速度有一定的控制，這就需要測速模塊來提供一個(gè)速度反饋回來的信息給處理器STM32。還有就是電源管理部分，對于該智能

25、小車中的不同的模塊，需要不同級別的電壓情況，需要采取一些措施來合理的分配電源的電壓，供給不同的應(yīng)用模塊，是小車正常的行駛。為了調(diào)試的方便還要有人機(jī)交互模塊。1.2 關(guān)于直流電機(jī)的簡要介紹直流電機(jī)里邊固定有環(huán)狀永磁體，電流通過轉(zhuǎn)子上的線圈產(chǎn)生洛倫磁力，當(dāng)轉(zhuǎn)子上的線圈與磁場平行時(shí)，再繼續(xù)轉(zhuǎn)，受到的磁場方向?qū)⒏淖?，因此此時(shí)轉(zhuǎn)子末端的電刷跟轉(zhuǎn)換片交替接觸，從而線圈上的電流方向也改變，產(chǎn)生的洛倫磁力方向不變，所以電機(jī)能保持一個(gè)方向轉(zhuǎn)動。直流電機(jī)的分類：按結(jié)果主要分為直流電動機(jī)和直流發(fā)電機(jī) 按類型主要分為直流有刷電機(jī)和直流無刷電機(jī)，勵(lì)磁方式的直流電機(jī)是指對勵(lì)磁繞組如何供電、產(chǎn)生勵(lì)磁磁通勢而建立主磁場的問題

26、。 該實(shí)驗(yàn)課題，我用的是單級直流電機(jī)。是一種電樞導(dǎo)電部分始終工作于單一極性磁場中的直流電機(jī)。它是一種低壓大電流無換向器的直流電機(jī)。 圖單極直流電機(jī)原理示意示一臺圓筒形電樞單極直流電機(jī)的原理結(jié)構(gòu)。當(dāng)兩個(gè)環(huán)形勵(lì)磁線圈通直流電時(shí)，電機(jī)氣隙的整個(gè)圓周上將產(chǎn)生單一極性的磁場。當(dāng)轉(zhuǎn)軸帶動圓筒形銅質(zhì)電樞旋轉(zhuǎn)時(shí)，樞軸向兩端即感生電動勢，其方向是固定不變的。此電動勢由電刷從電樞兩端引出。單極直流電機(jī)電壓低，電流大。電壓只有幾伏或十幾伏，而電流可達(dá)幾百安，幾千安，甚至上萬安。因此電刷的接觸損耗和發(fā)熱相當(dāng)大，磨損也快。實(shí)用上應(yīng)盡可能加多并聯(lián)電刷的數(shù)目,采用接觸電壓降小的銅-石墨電刷，或用導(dǎo)電和導(dǎo)熱更好的液態(tài)金屬，如

27、水銀或鈉鉀合金等做電刷。 要提高單極直流電機(jī)電壓，就必須提高氣隙磁通密度和轉(zhuǎn)速。轉(zhuǎn)速受旋轉(zhuǎn)體機(jī)械強(qiáng)度的限制，氣隙磁通密度則受鐵磁飽和限制，都不能過高。如采用超導(dǎo)技術(shù)則可使單機(jī)功率比普通電機(jī)提高十幾倍以上。1.3 CMOS圖像HYPERLINK :/ ic37 /htm_pro/prolist1736_1.htm t _blank o 傳感器傳感器的特點(diǎn) CMOS圖像傳感器的特性（1）光照特性CMOS圖像傳感器的主要應(yīng)用也是圖像的采集，也要求能夠適應(yīng)更寬的光照范圍。因此也必須采用非線性的處理方法和自動調(diào)整曝光時(shí)間與自動增益等處理方法。結(jié)果與CCD相機(jī)一樣損失了光電轉(zhuǎn)換的線性，正因?yàn)榇隧?xiàng)，它也受限

28、于灰度的測量。（2）輸出特性CMOS圖像傳感器的突出優(yōu)點(diǎn)在于輸出特性，它可以部分輸出任意區(qū)域范圍內(nèi)的圖像。（并非所有CMOS傳感器都具有這個(gè)功能，如果生產(chǎn)廠家沒有給您提供）這個(gè)特性在跟蹤、尋的、搜索及室外拍照等的應(yīng)用前景非常之好。也是CCD傳感器所無法辦到的。（3）光譜響應(yīng)光譜響應(yīng)受半導(dǎo)體材料限制，同種硅材料的光譜響應(yīng)基本一致，與CCD的光譜響應(yīng)基本一致。（4）光敏單元的不均勻性光敏單元的不均勻性是CMOS圖像傳感器的弱項(xiàng)，因?yàn)樗墓饷魡卧幌馛CD那樣嚴(yán)格的在同一硅片上用同樣的制造工藝嚴(yán)格制造，因此遠(yuǎn)不如CCD的光敏單元的一致性好，但是它內(nèi)部集成單元多，處理能力強(qiáng)能夠彌補(bǔ)這個(gè)缺陷。1.4 O

29、V7670的性能特點(diǎn)與工作方式 OV7670的性能和參數(shù)OV7670是一款采用24腳封裝的芯片，30萬像素CMOS VGA圖像處理傳感器。該模塊具有體積小、工作電壓低等特點(diǎn)，可以實(shí)現(xiàn)對單片VGA攝像頭和影像處理器的所有功能；通過SCCB控制總線控制，可以實(shí)現(xiàn)輸出整幀、子采樣、取窗口等方式的各種分辨率的8位影像數(shù)據(jù)；同時(shí)最高的數(shù)據(jù)幀可達(dá)30FPs,這樣用戶可以完全控制圖像的質(zhì)量，數(shù)據(jù)的格式和傳輸?shù)姆绞?，所有的圖像處理功能伽馬曲線，白平衡，飽和度，色度等，都可以通過對I2C總線的控制以SCCB方式進(jìn)行配置，另外感光陣列是640 x480的，可以很好的輸出（4:2:2）的格式數(shù)據(jù)。OV7670模塊，

30、帶AL422 FIFO，超寬工作電壓,帶24MHZ有源晶振，帶380KB 大容量的FIFO AL422B，非常適合慢速M(fèi)CU直接通過I/O采集圖象數(shù)據(jù)，帶OV7670必須的穩(wěn)壓LDO，5V，I/O直接連接無須電平轉(zhuǎn)換，工作溫度050度，鏡頭為全玻璃鏡片，鏡頭焦距3.6毫米 650nm波段。 OV7670的功能1. 高靈敏度特性適合低照度的應(yīng)用場合。2. 很低的電壓適合嵌入式的應(yīng)用。3. 該芯片具有標(biāo)準(zhǔn)的SCCB接口，并且兼容IC接口。4. 支持VGA，GIF，和CIF到40 x30的各種尺寸。5. VarioPixel子采樣方式。1.5 OV7670的數(shù)字圖像輸出 OV7670的輸出信號時(shí)序像

31、素?cái)?shù)據(jù)輸出時(shí)序和幀與行有效信號時(shí)序分別如圖和圖1.5.2所示。像素時(shí)鐘與主時(shí)鐘同頻，在一幀圖像開始輸出時(shí)幀有效信號由低電平變?yōu)楦唠娖?，一幀輸出結(jié)束時(shí)由高電平變?yōu)榈碗娖?；而行有效信號則在一行數(shù)據(jù)輸出有效時(shí)由低電平變?yōu)楦唠娖剑恍袛?shù)據(jù)輸出完成后由高電平變?yōu)榈碗娖?。根?jù)OV7670的輸出信號時(shí)序就能正確地采集整幀圖像。圖1.5.1中，P為幀消隱區(qū)，A為有效數(shù)據(jù)區(qū)，Q為行消隱區(qū)。圖1.5.1為像素?cái)?shù)據(jù)輸出時(shí)序圖，圖1.5.2為幀與行有效信號時(shí)序圖。圖 像素?cái)?shù)據(jù)輸出時(shí)序圖 圖 幀與行有效信號時(shí)序圖2 方案論證2.1 控制模塊的介紹方案一，采用ATMEL 公司的AT89C51。51單片機(jī)價(jià)格便宜，應(yīng)用廣泛

32、，但是功能單一，但其運(yùn)算速度低，RAM、ROM空間小，如果系統(tǒng)需要增加語音播報(bào)功能，還需外接語音芯片，實(shí)現(xiàn)較為復(fù)雜；另外51 單片機(jī)需要仿真器來實(shí)現(xiàn)軟硬件調(diào)試，較為煩瑣。方案二，采用STM32系列單片機(jī)。這款單片機(jī)采用了Tail-Chaining中斷技術(shù)，完全基于硬件進(jìn)行中斷處理，最多可減少12個(gè)時(shí)鐘周期數(shù)，在實(shí)際應(yīng)用中可減少70%中斷。 它具有一個(gè)32位的核，處理速度明顯優(yōu)于MSP430。方案三，采用ARM7，ARM7底層驅(qū)動很復(fù)雜，平時(shí)用的也不是很多。 三個(gè)方案都能滿足題目要求。但小車實(shí)時(shí)處理要求高，處理速度應(yīng)盡量快。完成題目基本上不會使用到430單片機(jī)的五種低功耗模式。ARM雖然在性能上

33、優(yōu)于另外兩個(gè)方案，但其價(jià)格高。綜上所述，綜合考慮時(shí)間、性價(jià)比和低功耗等因素，我們選擇方案二。2.2 車身車體的介紹方案一，使用坦克式小車。小車體積大，可承載模塊多；摩擦力大，可走崎嶇不平的路徑；運(yùn)動可快可慢，快時(shí)用于行進(jìn)，慢時(shí)用于位置精密調(diào)節(jié)。缺點(diǎn)：功耗大，靈敏度低。方案二，使用四輪矩形車體。小車功耗較低，運(yùn)動靈活，車速較快。適于平整地面快速運(yùn)行。方案三，使用圓形車體。左右兩個(gè)單向輪，前后兩個(gè)萬向輪。功耗和靈敏度明顯優(yōu)于方案二。經(jīng)研究，決定選用方案三，并在萬向輪上加入減震設(shè)備，使小車運(yùn)行過程平穩(wěn)。另外小車車體中加載9V可充電電池（環(huán)保且可持續(xù)利用），通過穩(wěn)壓模塊穩(wěn)定為5V和3.3V，分別給小車

34、驅(qū)動和M3處理器等模塊供電。車輪表面貼有碼盤，可用紅外實(shí)時(shí)感測車輪的運(yùn)動狀態(tài)，并輸入單片機(jī)進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整。2.3 電機(jī)選擇與驅(qū)動模塊的介紹方案一，使用直流電機(jī)。直流電機(jī)機(jī)械特性的線性度好，速度快，反應(yīng)靈敏，轉(zhuǎn)動力矩大，體積小，重量輕，成本低，另外，直流電機(jī)帶負(fù)載能力強(qiáng)，調(diào)速平滑，PWM調(diào)整范圍廣。缺點(diǎn)：不易于精確調(diào)節(jié)和準(zhǔn)確定位。方案二，使用步進(jìn)電機(jī)。步進(jìn)電機(jī)是將脈沖信號轉(zhuǎn)化為角位移或線位移的器件，其精度高，效率高，可靠性高，另外，步進(jìn)電機(jī)只有周期誤差而無積累誤差，可以精確的控制轉(zhuǎn)動的角度和位移。缺點(diǎn)：體積大，力矩小，速度慢，且力矩在高轉(zhuǎn)速時(shí)急劇下降。我們選擇直流電機(jī)，利用L298集成芯片組成驅(qū)動

35、電路可產(chǎn)生PWM脈沖。利用PWM脈沖驅(qū)動直流電機(jī)，可以提高直流電機(jī)的精確度，又不會影響其速度的優(yōu)勢。用于提供小車行駛的動力，速度快，靈敏度高，使之滿足題目要求。2.4 路徑識別的方案設(shè)計(jì)與論證方案一：基于光電傳感器陣列的智能控制光電傳感器的排列方法、個(gè)數(shù)、彼此之間的間隔都與控制方法密切相關(guān)。但一般的認(rèn)識是：在不受外部因素影響的情況下、能夠感知前方的距離越遠(yuǎn)，行駛的效率越高。由于光電傳感器電路板的大小有限，其延伸的距離太短，因此大多制作者通過調(diào)整了光電傳感器與地面信息的的方向，從而使光電傳感器可以獲得更遠(yuǎn)地方的路面的跑道情況。3下圖和2.4.2是兩種典型的光電循跡的方案，圖2.4.1中模型車采用

36、了8對光電傳感器分布得比較寬；圖2.4.2中模型車只采用了3對光電傳感器，放置在向外伸出的小電路板上，探測的范圍比較小。具體在實(shí)際中將采用哪種方案更合適，這個(gè)與光電傳感器掃描前方的距離和寬度以及所控制的策略是十分相關(guān)的。下面的圖2.4.1為8路紅外發(fā)射管方案，圖2.4.2為3路紅外發(fā)射管方案。 圖2.4.1 8路紅外發(fā)射管方案 圖2.4.2 3路攝像頭方案在光電循跡方案中，為了得到質(zhì)量較高的接收信號，一般還附加一些電阻電容組成的RC高通濾波器。這樣就能夠在一定程度上避免由外部光線引起的路線識別不正確的問題。有的模型車設(shè)計(jì)的傳感器離地面距離較遠(yuǎn)，為了能夠接收到更多的從發(fā)光傳感器發(fā)射過來的光線，也

37、有使用凸透鏡的情況?；诜瓷涫郊t外傳感器的光電傳感器陣列的路徑檢測方法具有較高的可靠性與穩(wěn)定性，信息更新速度快且易于單片機(jī)處理。但是它易受環(huán)境光線的干擾，而且存在著檢測距離近的的問題，硬件電路復(fù)雜。為了獲得遠(yuǎn)方的信息需要將傳感器伸的盡可能遠(yuǎn)，從而增加了車體高速行駛時(shí)的轉(zhuǎn)動慣量，限制了智能車的最高速度。方案二：基于面陣CCD傳感器的控制基于面陣CCD傳感器的路徑檢測方法具有探測距離遠(yuǎn)（后文將這種前方探測距離稱為“前瞻“）的優(yōu)勢，能夠盡可能早地感知前方路徑的信息并進(jìn)行預(yù)判斷，實(shí)現(xiàn)提前減速過彎。而且這樣還可以提高轉(zhuǎn)彎的最高速度。同時(shí)還可以結(jié)合利用單片機(jī)內(nèi)部的A/D,在小車的前方虛擬出24個(gè)光電傳感器

38、，采用單一傳感器，硬件結(jié)構(gòu)簡單且高速運(yùn)行時(shí)轉(zhuǎn)動慣量小，從而增加了小車的最高速度。這樣不僅能夠克服傳統(tǒng)光電傳感器的缺點(diǎn)，又能夠精確的感知黑色引導(dǎo)線的位置，為智能車的穩(wěn)定運(yùn)行提供保障。但是，在調(diào)試過程中我們發(fā)現(xiàn)這樣面陣攝像頭在市場上很少，不易購買。圖2.4.3 CMOS攝像頭小車方案三：基于面陣CMOS傳感器的控制基于黑白面陣CMOS攝像頭傳感器的路徑檢測方法具有以上兩種方案的所有優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)面陣CMOS攝像頭輸出的復(fù)合視頻信號，采集到的信息將是前方整個(gè)一副圖像。利用單片機(jī)內(nèi)部的A/D轉(zhuǎn)換器，并配合從視頻信號分離出的同步信息，該單片機(jī)可以直接將圖像信號采集到內(nèi)部的RAM中，然后通過軟件對圖像信息進(jìn)行

39、處理。這樣不僅可以識別道路的中心位置，同時(shí)還可以得到跑道的方向，跑道的曲率等信息。這樣可以有效地對車模進(jìn)行運(yùn)動控制，提高車模路徑跟蹤速度和運(yùn)行速度。但是面陣CMOS攝像頭的延時(shí)比較大（20ms），因此對信息的采集和處理有一定的約束。圖為CMOS攝像頭小車。綜合以上分析，為了更好的獲得路況信息和取得大的前瞻，本設(shè)計(jì)選擇方案三，并對其進(jìn)行可改進(jìn)。3 智能車系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)3.1 智能車系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)總體結(jié)構(gòu)本系統(tǒng)是利用了市面上很流行的處理器STM32作為本系統(tǒng)的主要控制模塊，我們采用了CMOS攝像頭作為識別路面信息的傳感器，通過控制器STM32對攝像頭采集過來的信息進(jìn)行分析和判別，才實(shí)現(xiàn)對智能小車直流電

40、機(jī)的控制從而達(dá)到實(shí)現(xiàn)自動循跡的目的。眾所周知，一個(gè)系統(tǒng)的硬件是一個(gè)系統(tǒng)能否穩(wěn)定運(yùn)行的關(guān)鍵，在設(shè)計(jì)智能車硬件的總體架構(gòu)時(shí)，該系統(tǒng)充分考慮了這方面的因素，使該系統(tǒng)能夠很好的運(yùn)行，使小車的行駛速度更快更穩(wěn)定。如圖3.1，并在此基礎(chǔ)上選擇了最佳的硬件電路和器件，后面將分成各個(gè)模塊加以介紹。圖3.1為系統(tǒng)硬件整體框圖。4圖3.1 系統(tǒng)硬件整體框圖3.2 STM32最小系統(tǒng)的設(shè)計(jì) 方案總結(jié)1 電機(jī)模塊：直流電機(jī)2 控制模塊：Cortex-m33 車體選擇：四輪圓形車身4 攝像頭模塊：OV7670模塊 方案框圖圖3.2為方案框圖。圖3.2 方案框圖3.3 電路設(shè)計(jì)與原理 直流電機(jī)應(yīng)用L298為雙全橋步進(jìn)電機(jī)

41、專用驅(qū)動芯片，內(nèi)含4信道邏輯驅(qū)動電路，接收標(biāo)準(zhǔn)TTL邏輯信號，可驅(qū)動46V、2A以下的步進(jìn)電機(jī)，且可直接通過電源來調(diào)節(jié)輸出電壓。然而本電路將M3控制器與L298驅(qū)動結(jié)合，產(chǎn)生PWM脈沖，用于驅(qū)動直流電機(jī)，在不影響直流電機(jī)速度快、帶負(fù)載能力強(qiáng)的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)較精確調(diào)節(jié)，可達(dá)到很好的效果。L298作為小車電機(jī)驅(qū)動芯片，驅(qū)動能力很強(qiáng)，廣泛被智能小車控制作用，硬件簡單，操作性極強(qiáng)，而且價(jià)格也適合，非常適合初學(xué)者來應(yīng)用，在該課題中，小車的驅(qū)動主要依靠該模塊來實(shí)現(xiàn)，攝像頭采集的信息通過CPU的處理，從而調(diào)節(jié)小車的運(yùn)行情況，是該課題的主要模塊。其電路原理圖如圖。L298是ST公司生產(chǎn)的一種高電壓、大電流電機(jī)驅(qū)動

42、芯片。該芯片采用15腳封裝。主要特點(diǎn)是：高的工作電壓最大可達(dá)46V；比較大的輸出電流，具有3A瞬間峰值電流，實(shí)驗(yàn)報(bào)告檢測其持續(xù)工作電流可達(dá)2A，具有25W額定功率。內(nèi)涵兩個(gè)H的高電壓大電流全橋式驅(qū)動器，能夠?qū)崿F(xiàn)對直流電動機(jī)和步進(jìn)電機(jī)和步進(jìn)電機(jī)的驅(qū)動，繼電器線圈等感性負(fù)載；采用標(biāo)準(zhǔn)邏輯電平信號控制：具有兩個(gè)智能控制端，在輸入信號合理的情況下允許或者禁止期間工作有一個(gè)邏輯電源輸入端，使內(nèi)部邏輯電路部分工作在低電壓下模式下；可以外接檢測電阻，將變化量反饋給控制電路，使用L298芯片驅(qū)動電機(jī)，該芯片可以驅(qū)動一臺兩相步進(jìn)電機(jī)或者四相步進(jìn)電機(jī)，也可以驅(qū)動兩臺直流電機(jī)。圖為電機(jī)驅(qū)動模塊。6 圖 電機(jī)驅(qū)動模塊

43、 電源分配電路設(shè)計(jì)電源分配電路中，所用的電池是蓄電池，電池要通過一些電壓的轉(zhuǎn)化電路來實(shí)現(xiàn)對電機(jī)的驅(qū)動作用，由于STM32的最小系統(tǒng)的驅(qū)動電壓時(shí)3.3V的直流電壓，攝像頭的驅(qū)動是3.3V到5V的直流電壓，需要將蓄電池的電壓轉(zhuǎn)換過去，這部分，該系統(tǒng)利用了LM3117-3.3V的轉(zhuǎn)換芯片，能夠得到穩(wěn)定性和波紋都很好的3,3V直流電壓，可直接利用該直流電壓給單片機(jī)和CMOS攝像頭傳感器供電。圖為電源模塊。 圖3. 電源模塊 H橋電機(jī)的驅(qū)動本系統(tǒng)的直流電機(jī)的驅(qū)動電路采用H型PWM電路，用STM32處理器來控制驅(qū)動電路，使之工作在占空比可調(diào)的開關(guān)狀態(tài)，從而實(shí)現(xiàn)對電動機(jī)的轉(zhuǎn)速的精確調(diào)整。其實(shí)就是把波形作用于

44、電機(jī)驅(qū)動的使用端，PWM控制是一種在控制領(lǐng)域應(yīng)用非常廣泛的控制方式，通過對波形或者說是脈沖的占空比加以控制，從而實(shí)現(xiàn)對電機(jī)速度的控制，靈活應(yīng)用合理分配是PWM波的一種很強(qiáng)的優(yōu)勢，因此對于電機(jī)運(yùn)行的速度，我們可以通過對PWM波的占空比來實(shí)現(xiàn)對脈沖頻率的控制，來達(dá)到轉(zhuǎn)速的合理控制。圖為L298 H橋內(nèi)部電路。 圖 H橋內(nèi)部電路4 智能車系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)4.1 控制算法的簡要介紹智能小車的控制，實(shí)際上就是對智能車的運(yùn)行車速和運(yùn)行方向的控制，本課題通過對各種算法的比較，最終采用了比較適合的算法PID控制，PID控制是一種新型的算法，這種算法來源于模糊數(shù)學(xué)模型，模糊推理的控制就是利用了這種算法來實(shí)現(xiàn)對圖像的

45、合理處理的。 在對驅(qū)動電機(jī)和舵機(jī)控制之前，需要利用道路檢測信息來制定各種路況下的控制策略，道路路況不外乎4種，如圖4.1所示為跑道的4種情況。 圖4.1 跑道的4種情況 要實(shí)現(xiàn)在最短的時(shí)間能實(shí)現(xiàn)對智能小車的控制，并完成所要達(dá)到的任務(wù)，那么這就要求我們在直道上要用全速的狀態(tài)來行駛，同時(shí)在“S”道轉(zhuǎn)向不大的情況下要盡量做到直道行駛的速度來行駛，最后在進(jìn)入彎道時(shí)要合理的減速，既不能太大也不能過小，以使得在彎道上能夠及時(shí)的轉(zhuǎn)向，在彎道中和出彎的時(shí)候要及時(shí)的提高小車的速度，以使得在小車在進(jìn)入直道時(shí)候就能夠很快達(dá)到最高速度。對于十字交叉道路，可以按是直道處理，避免橫線的干擾。6 PID控制介紹PID控制算

46、法是根據(jù)偏差的值，按照一定的函數(shù)關(guān)系進(jìn)行計(jì)算，用所得的運(yùn)算結(jié)果對系統(tǒng)進(jìn)行控制。PID控制有位置式控制和增量式控制，方程如下： QUOTE * MERGEFORMAT (4-1) QUOTE (4-2) 利用PID控制器步驟如下： (1)首先預(yù)選擇一個(gè)足夠短的采樣周期讓系統(tǒng)工作； (2)僅加入比例控制環(huán)節(jié)，直到系統(tǒng)對輸入的階躍響應(yīng)出現(xiàn)臨界振蕩，記下這時(shí)的比例放大系數(shù)和臨界振蕩周期； (3)在一定的控制度下通過公式計(jì)算得到PID控制器的參數(shù)。 在實(shí)際調(diào)試中，只能先大致設(shè)定一個(gè)經(jīng)驗(yàn)值，然后根據(jù)調(diào)節(jié)效果修改。 模糊控制介紹 模糊控制實(shí)質(zhì)上是一種人性化的控制策略，其要求用計(jì)算機(jī)去按照操作人員的思想來控制

47、小車的運(yùn)行，這樣可以很好的避開了對復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型的處理，而是著力于對操作員想要的控制問題進(jìn)行研究，使控制問題能夠跟好的實(shí)現(xiàn)，使成功的幾率更方便，總結(jié)出知識，從中提煉出控制規(guī)則，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜系統(tǒng)的控制。 模糊控制有以下的特點(diǎn)： 1. 盡管模糊控制的算法是運(yùn)用模糊集理論來進(jìn)行的的計(jì)算方法，但是最終得到的控制數(shù)據(jù)時(shí)確定的，定量的。 2. 對于一些實(shí)際系統(tǒng)，需要系統(tǒng)建立一些數(shù)學(xué)模型，而模糊控制算法則不需要根據(jù)機(jī)理與分析建立數(shù)學(xué)模型，從而簡化了處理的復(fù)雜度。更加具有使用性。 3.模糊控制系統(tǒng)與傳統(tǒng)的控制方法相比，模糊控制系統(tǒng)是設(shè)計(jì)員利用自然語言表達(dá)出來的規(guī)則，更加的人性化，此算法更接近于人的的思維方法和推理

48、習(xí)慣，因此，便于現(xiàn)場操作人員的理解和使用，便于人機(jī)對話，以得到更有效的控制規(guī)律。 4.2 速度控制算法由上面對PID控制算法和模糊控制算法特點(diǎn)的介紹可以看出，PID控制算法簡單、容易計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)，但其參數(shù)的準(zhǔn)確整定困難，而模糊控制算法剛好彌補(bǔ)了這一缺陷，因而我們選取模糊PID作為智能車速度和轉(zhuǎn)向的控制算法。圖為模糊PID控制結(jié)構(gòu)圖。 圖 模糊PID控制結(jié)構(gòu)圖輸入輸出變量的確定及模糊化 模糊控制器的輸入變量為速度的偏差e及其偏差變化率ec，輸出變量為PID控制校正參數(shù)Kp、Ki、Kd。偏差和偏差變化率都是精確的輸入值，模糊化就是使之離散化，變?yōu)樵O(shè)定整數(shù)論域中的元素。 將e和ec定義如下： (4-3

49、) (4-4)式中kl，k2為e和ec的變換比例因子，設(shè)e和ec的實(shí)際變化范圍分別為-em，em和-ecm，ecm，經(jīng)變換和量化后的模糊變量分別為E和EC，根據(jù)車速的控制精度要求，將E和EC的論域定義為： E,EC=-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,l,2,3,4,5,6其模糊子集為：E,EC=NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB 上式子集中元素分別代表負(fù)大、負(fù)中、負(fù)小、零、正小、正中、正大。模糊子集的隸屬度函數(shù)采用三角形函數(shù)。 輸出量KiKpKd的論域、語言變量取值、隸屬度函數(shù)的選擇與E和EC相同。 模糊規(guī)則表的建立 表4-1 Kp的模糊規(guī)則表KpEC ENBNMNSZOPSPMP

50、BNBPBPBPMPMPSZOZONMPBPBPMPSPSZONSNSPMPMPMPSZONSNSZOPMPMPSZONSNSNMPSPSPSZONSNSNMNMPMPSZONSNSNMNMNBPBZOZONMNMNMNBNB表4-2 Ki的模糊規(guī)則表KiEC ENBNMNSZOPSPMPBNBNBNBNMNMNSZOZONMNBNBNMNSNSZOZONSNBNMNSNSZOPSPSZONMNMNSZOPSPMPMPSNMNSZOPSPSPMPBPMZOZOPSPSPMPBPBPBZOZOPSPMPMPBPB表4-3 Kd的模糊規(guī)則表KiEC ENBNMNSZOPSPMPBNBPSNSNBN

51、BNBNMPSNMPSNSNBNMNMNSZONSZONSNMNMNSNSZOZOZONSNSNSNSNSZOPSZOZOZOZOZOZOZOPMPBNSPSPSPSPSPBPBPBPMPMPMPSPSPB根據(jù)以上模糊規(guī)則，可以得出參數(shù)Kp、Ki、Kd的模糊量。7 反模糊化 由模糊規(guī)則得到的是模糊量，不能直接控制被控對象，還需要將其反模糊化，由一個(gè)確定的值去控制被控對象。我們采用了重心法把模糊量清晰化，具體公式如下：= (4-5)式中，k*為反模糊化后的精確值，kn為模糊量，k(kn)為模糊量的隸屬度函數(shù)。得到精確值后，就可以將其送給PID控制器了，PID控制器通過算法，可以實(shí)現(xiàn)其參數(shù)的自整定

52、，公式如下： kp=kp0+k3*kp (4-6)ki=ki0+k4*ki (4-7)kd=kd0+k5*kd (4-8)式中kp0，ki0，kd0為PID的初始參數(shù)，k3，k4，k5為比例因子,kp,ki,kd為模糊控制器輸出量,kp,ki,kd為整定后PID的參數(shù)值。 整個(gè)模糊PID的控制流程圖。 開始 輸入量模糊化 模糊規(guī)則推理 反模糊化 PID參數(shù)自整定 控制被控對象 結(jié)束 返回 圖 模糊PID算法流程圖對于舵機(jī)的控制方案和上述方法類似，所不同的是，由于對舵機(jī)轉(zhuǎn)角的檢測很困難，很難得出反饋量，因此對舵機(jī)的轉(zhuǎn)角采用的是開環(huán)模糊PID控制，在此不再贅述。4.3 圖像采集攝像頭的工作原理是按

53、特定的分辨率，以隔行掃描的方式采集圖像上的點(diǎn)，當(dāng)掃描到某點(diǎn)時(shí)，就通過圖像傳感芯片將該點(diǎn)處圖像的灰度轉(zhuǎn)換成與灰度相對應(yīng)的電壓值，然后將此電壓值通過視頻信號端輸出。圖為視頻信號的示意圖。 圖 視頻信號示意圖由于我們所采用的攝像頭OV7670像素為625X582，如果逐行逐點(diǎn)掃描的話數(shù)據(jù)的信息量很大。另外，對于提取道路信息來說也不用如此高的分辨率，所以每場采15行(可每隔40行采集一行)，每行采50個(gè)點(diǎn)(可每隔10點(diǎn)采集一點(diǎn))，這里需要說明的是攝像頭在安裝時(shí)采取旋轉(zhuǎn)90度安裝。圖 跑道圖像以及旋轉(zhuǎn)90度后的賽道圖像。 圖 跑道圖像以及旋轉(zhuǎn)90度后的賽道圖像4.4 圖像處理 攝像頭把路面圖像信號采集過

54、來之后后還要控制器還要對其進(jìn)行相應(yīng)的處理，通過一定的算法提取出有用的黑線位置，在大多數(shù)情況下我們用最值法，但是這種算法有一個(gè)致命的缺陷就是不管怎么智能車有沒有在正確的軌道上，不管智能車有沒有看到黑線，它總能給每行找出一個(gè)黑點(diǎn)來。要想排除這種情況，需要加上額外的信息處理。 圖4.4為圖像采集算法流程圖。進(jìn)入中斷奇偶場引腳電平是否變化NY等待消隱區(qū)是否結(jié)束N采集數(shù)據(jù)點(diǎn)計(jì)數(shù)+N點(diǎn)計(jì)數(shù)值為50NY行計(jì)數(shù)+行計(jì)數(shù)值為15Y退出中斷 圖4.4 圖像采集流程圖 4.5 動態(tài)閾值法介紹綜合上面算法的優(yōu)缺點(diǎn)，我們選取得是閾值法的改進(jìn)算法，動態(tài)閾值法，具體算法介紹如下： 在迭代算法中需要對每副圖像分別求其灰度平均

55、值，如公式4-9,4-10。 Eg1(x,y)=Ef 1(x,y)+e(x,y)=Ef1(x,y) (4-9)Eg2(x,y)=Ef 2(x,y)+e(x,y)=Ef2(x,y) (4-10)上式說明，隨著迭代次數(shù)的增加，平均灰度值將趨向于真值。所以由迭代算法計(jì)算的最佳值不受噪聲干擾的影響。算法步驟如下。(1)選擇T0=Tk|k=0為 QUOTE (4-11)其中Zmax，Zmin分別為圖像中的最大和最小灰度值。 (2)利用值Tk將圖像分割為兩組R1，R2其中 R1=f(x,y)|f(x,y)Tk (4-12)R2=f(x,y)|0f(x,y)Tk (4-13)(3)計(jì)算區(qū)域R1,R2的灰度均

56、值Z1,Z2，其中Z1= QUOTE (4-14)Z2= QUOTE (4-15)式中f(i,j)是圖像上(i,j)點(diǎn)的灰度值。 (4)選擇新的值Tk+1 Tk+l= QUOTE (4-16) (5)如果|Tk-Tk+1|A,則結(jié)束，將Tk+1作為閾值；否則是K=K+1，轉(zhuǎn)至步驟(2)。其中A是預(yù)先設(shè)定的閾值允許誤差范圍，本方案中選為2。通過實(shí)驗(yàn)我們得到這種方法一般要經(jīng)過2，3次就可收斂，不會占用單片機(jī)太多的時(shí)間。5 系統(tǒng)的測試5.1 系統(tǒng)測試的目的在做完該智能小車的系統(tǒng)及程序設(shè)計(jì)后需要對系統(tǒng)進(jìn)行測試，來檢測一下系統(tǒng)存在的錯(cuò)誤以及設(shè)計(jì)不合理的地方，還有設(shè)計(jì)的系統(tǒng)是否具有很好的穩(wěn)定性。通過系統(tǒng)測

57、試找出問題并解決問題，本畢設(shè)的智能小車系統(tǒng)在相關(guān)功能和穩(wěn)定性方面能夠達(dá)到設(shè)計(jì)初的性能要求。5.2 系統(tǒng)測試的原則一般的系統(tǒng)測試環(huán)節(jié)包括：首先應(yīng)該設(shè)計(jì)好測試計(jì)劃進(jìn)行測試，其次是要盡早的進(jìn)行測試，并且對容易出錯(cuò)的地方進(jìn)行多次的測試，還有設(shè)計(jì)好測試用例這對系統(tǒng)的功能測試起到重要作用，最后保存好對系統(tǒng)測試的資料以后可以作為參考。5.3 系統(tǒng)測試的結(jié)果由題目可知，此作品主要測試條件為時(shí)間。通過多次測試小車記錄數(shù)據(jù)可以判斷小車的速度比較快。但時(shí)間存在誤差，光線存在干擾。室內(nèi)溫度，光照強(qiáng)度，小車起點(diǎn)坐標(biāo)等均會對時(shí)間照成影響。條件允許情況下可以對其影響程度進(jìn)行測量，繪圖及相應(yīng)的數(shù)據(jù)計(jì)算與理論分析5.4 測試結(jié)

58、果誤差分析每次通過測試的時(shí)間和路徑不盡相同，小車時(shí)間存在誤差較大。存在諸多因素中，影響較大的有光強(qiáng)、起點(diǎn)坐標(biāo)、循跡模塊靈敏度及小車重心偏移及兩輪電機(jī)的驅(qū)動能力等。實(shí)際測量結(jié)果碼盤轉(zhuǎn)動67個(gè)碼值。小車重心偏移，馬力不足，均會導(dǎo)致相同碼值下行進(jìn)實(shí)際距離不同于理論值。起始坐標(biāo)不同會使轉(zhuǎn)動邊界線時(shí)的角度不同，路線也會受一定影響，從而影響時(shí)間。電量不同是，馬力不同，對轉(zhuǎn)彎弧度和轉(zhuǎn)彎路程均有一定影響。6 結(jié) 論6.1 工作總結(jié) 本畢設(shè)的整個(gè)過程，歷時(shí)四個(gè)月，通過每天在校圖書館查閱大量的資料，再EDA實(shí)驗(yàn)室的調(diào)試和實(shí)驗(yàn)，一次一次的失敗，一次又一次的嘗試，最終使得這個(gè)系統(tǒng)才有了一個(gè)比較完美的結(jié)果，在該系統(tǒng)的這

59、個(gè)調(diào)試期間，我得到了很多實(shí)驗(yàn)室同學(xué)的幫助，得到了楊老師的精心指導(dǎo)，耐心幫助，使得我對攝像頭的利用上有了新的認(rèn)識，在這個(gè)調(diào)試中，我學(xué)會了STM32的編程思想，學(xué)會了對STM32的寄存器的控制。雖然這次我在畢業(yè)設(shè)計(jì)中遇到了很多的問題，但是因?yàn)楫厴I(yè)設(shè)計(jì)是我們將所學(xué)知識運(yùn)用用到現(xiàn)實(shí)生活中去一個(gè)比較好的機(jī)會，也是對我們這大學(xué)四年學(xué)習(xí)成果的檢驗(yàn)，所以我對它有足夠的重視。從中學(xué)到了很多實(shí)用的東西，特別是對軟件設(shè)計(jì)的所需要的那些過程有了更深的的認(rèn)識。其實(shí)對于該智能小車，最重要的不是最后的結(jié)果，而是在這段時(shí)間里讓我學(xué)會了如何去解決問題，如何才能更好的將所學(xué)的知識運(yùn)用于實(shí)際中，如何建立系統(tǒng)模型等。建立系統(tǒng)模型的過

60、程需要我們了解各個(gè)方面相關(guān)的東西，從系統(tǒng)的穩(wěn)定性的角度出發(fā)，根據(jù)用戶的需要設(shè)計(jì)出合理的產(chǎn)品。并不是根據(jù)我們自身的思想角度，按自己的想法去做。在設(shè)計(jì)程序的過程中，可以通過設(shè)計(jì)比較簡潔的編程思路，設(shè)計(jì)過程中程序的編寫風(fēng)格比較好時(shí)，整個(gè)系統(tǒng)編程的工作效率的兩個(gè)方法就是培養(yǎng)良好的編程風(fēng)格與習(xí)慣，同時(shí)良好的編程風(fēng)格與習(xí)慣也是使軟件便于維護(hù)的基礎(chǔ)。我認(rèn)為良好的編程風(fēng)格與習(xí)慣最主要就是程序的模塊化以及加入一些注釋。程序的模塊化就是使程序的功能實(shí)現(xiàn)分成多個(gè)單獨(dú)的功能模塊，而不是在同一段代碼中實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的多個(gè)功能。同時(shí)模塊化設(shè)計(jì)也可以讓人容易的讀懂你的程序。一些必要的注釋，即是對編寫程序說明，可以讓別人能讀懂你的