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根据摄像头的智能小车寻迹体系规划

1 引言智能小车寻迹系统是基于摄像头和飞思卡尔16微处理器mc9s12xs128组成,由摄像头采集图像有用信息送入单片机分析道路参数。智能小车跑道表面为白色,中心有连续黑线作为引导线,黑线宽25mm,

1 导言

智能小车寻迹体系是依据摄像头和飞思卡尔16微处理器mc9s12xs128组成,由摄像头收集图画有用信息送入单片机剖析路途参数。

智能小车跑道外表为白色,中心有接连黑线作为引导线,黑线宽25mm,铺设跑道地板色彩与布景不一样;跑道宽度为60cm,窄道区的宽度为45cm;跑道最小曲率半径不小于50 厘米; 跑道可以穿插,穿插角为90度。

体系首要包含视频图画收集、图画处理、黑线中心提取、途径判别。

2 视频图画收集

图画收集是依据mc9s12xs128单片机来完成的。mc9s12xs128是飞思卡尔开发的以cpu12内核为中心的单片机,选用5v电源供电,总线速度最高可达40mhz,8kb ram,128kb flash,具有丰厚的i/o模块和工业操控专用的通讯模块[1]。

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(a) 视频信号;(b) 行同步信号;(c) 场同步信号;(d) 奇偶场同步信号

图1 摄像头信号时序图

摄像头前瞻间隔大,有利于进步速度。一起跑道色表里色差只要是非两色,只需提取勘探画面的灰度信息就能辨认黑线信息,因此图画收集选用是非摄像头。摄像头输出的是pal制式的复合全电视信号,每秒输出25帧,每帧分为偶场和奇场。是非视频图画信号由图画信号、消隐信号及同步信号一起组成。场同步脉冲标志着新的一场到来。场消隐区刚好跨在一场的结束部分和下场的开端部分,得等参与消隐区曩昔,下场的视频信号才真实到来。pal制式的摄像头每秒扫描25幅图画,每幅又分奇偶两场,故每秒扫描50场图画[2]。为此要有用地收集摄像头的视频信号,需求把摄像信号进行别离。lm1881视频同步信号别离芯片可从摄像信号中别离出行同步脉冲,场同步脉冲和奇偶场脉冲。下图为视频信号lm1881别离后时序图如图1所示,其摄像头采样电路图如图2所示。

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图2 摄像头采样电路图

规划选用80引脚mc9s12x128单片机。依据其引脚特色,pt口响应速度不如pj口响应速度好,所以挑选pj口作为行中止和场中止输进口,本规划选用 pj7和pj6。可是pj口共用一个中止向量,因此在软件规划顶用奇妙的办法先开pj6,封闭pj7。当奇偶场上升沿脉冲到来时,发生中止,进入中止服务程序,中止服务程序里延时一段时刻,清掉消隐时刻,然后开启行中止pj口,当行中止发生时延时一段时刻开端收集图画信息,这儿一切延时都是为了滤掉收集的非图画信息。本体系收集图画是收集同一场图画(即奇场和偶场)。这样可以削减摄像头因奇偶场硬件上不同而带来误差。

为取得足够的图画信息,完成对智能车精确操控,图画收集每场为42×47个点 。经过实验证明,42×47的图画可以得到满意图画信息。收集作用如图3所示。图中数值为20-25表明黑线所在方位。

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图3 图画收集灰值状况

3 图画处理

了防止场所黑线搅扰导致操控犯错,需求对整幅图画进行滤波处理。因为黑色指引线是一条滑润接连的曲线,因此关于图画中呈现的那些跳动性较大的点即可视为搅扰加以去除。

滤波办法有许多,如中值滤波对单片机开支较大,因此本体系选用对整幅图画进行较为简略的插值处理。这样不只占用cpu时刻少,并且也完成了对实时操控的要求。摄像头提取到的近处黑线信息犯错的概率十分小,因此使用近处黑线的中心误差,对前方的黑线中心误差进行插值滤波。其滤波流程图如图4所示。插值滤波时,一起要留意小车在过急弯时的状况,因此要对插值后的黑线中心进行限幅处理。

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图4 插值算法流程图

4 引导线提取

因为黑线和白赛道的灰度值不确定,假如以设定的值作为黑线的灰度值,必定习惯新环境的才干不强。可是黑色和白色灰度值之差改动不大,因此可以用灰度值之差作为黑线与白道的规范。依据实验,灰度值之差一般在15-30之间。本体系便是以此规模作为灰度值规模。

在查找黑线的点次序也有必定办法。假如选用常用的从左到右顺次查找黑点,这样不只简单把周围的色彩误认为黑线,一起在必定程度上比较耗时。本体系选用从图画中心开端向侧查找,当找到黑线就中止该行查找,这样不只可尽量削减查找到周围的色彩的时机,一起也能削减查找耗时。一起留意,在查找黑点时,应该查找到两个或两个以上的黑点才干作为黑线的方位,这样可以防止因随机发生的搅扰的影响。

5 途径判别

5.1 弯直道判别

依据图画收集特色,直道时黑点违背中心线方位较小,弯道时违背中心线的方位大,用一个数学公式表征这一特色[3]即

式中:xi为收集到的黑点实践坐标

x为图画中心线的坐标方位

n为采样到黑点的总行数

经过屡次实践赛道实验,直道时的curve一般在2以下,小弯道在3-10的规模内,10以上则能判定为大弯道,这就以数值判别赛道的状况,然后完成对舵机的有用操控。在实践的舵机操控中,需求依据赛道的实践状况做恰当校对。

5.2 大s弯和小s弯的判别

跑道分为大s弯和小s弯。经过实践实验,小车的舵机在改动视点的时分,小车会减速,因此小车的舵机改动视点的巨细和次数都会影响最终的竞赛成果。在小s弯时,小车摄像头可以照到悉数,取平均值后适当所以直道,小车舵机可不改动方向而直线行进然后进步速度。在大s弯时,因为大弯不能在完好的的一个视界规模内,小车将取平均值后违背直道,小车舵机将改动方向行进。

5.3 十字穿插路途的判别和起跑线的辨认

两个黑色引导线笔直相交,经ad采样后,横向灰度值特色为黑色灰度值都在同一行,经查找由黑到亮改动的灰度值是没有的,因此此处黑点坐标简直挨近中心方位,不会对引导线的方位发生影响,这就完成了小车不发生过错经过十字穿插路途。

小车起点如图5所示,特色是先由黑变亮,再由亮变黑。所以可依据这样的特色进行起点辨认。当采样的灰度值由黑变亮再由亮变黑可判别为起跑线。可是这样判别或许会把十字穿插路途或窄道的三角形符号误判为起点。为了精确判别需求进行3次以上具有起点特色时才可判别。

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图5 起点线

6 结束语

本体系选用依据coms摄像头的途径辨认办法,经过摄像头收集的路途信息送入单片机处理,经过算法提取出赛道黑线中心,辨认弯道、窄道、坡道、起跑线等信息。经过很多实验及参与大赛成果表明,本智能小车寻迹体系可以精确辨认路途状况,成果较为抱负。该体系满意实时、安全、温定快速的要求,具有宽广的使用远景,是当时智能车辆扶引技术研究的干流方向和发展趋势。

作者简介

冯 震(1982-) 男 工学硕士/讲师,网络与智能操控方向。

参考文献

[1] 邵贝贝.单片机嵌入式使用的在线开发办法[m]。北京:清华大学出版社,2007。

[2] 张海山,李伟.视频收集与处理办法[j].河北理工学院学报,2007.2

[3] 贾秀江,李颢.摄像头黑线辨认算法和赛车行进操控战略[j].电子产品世界,2007(5)

[4] 卓晴,黄开胜,邵贝贝等.学做智能车—-应战“ 飞思卡尔”杯[m]。北京:北京航空航天出版社,2007。

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