攝像頭智能車硬件設(shè)計(jì)方案

傳感器電路設(shè)計(jì)

延續(xù)往屆的傳感器方案、今年仍然采用了CCD作為傳感器，但采用了信號(hào)質(zhì)量更佳，黑白對(duì)比度更大的Sony系列CCD，當(dāng)攝像頭安裝高度為30cm、俯角為30。時(shí)，其最大黑白電壓差可達(dá)到1v。

為了從CCD輸出的PAL制式信號(hào)中提取賽道信息、秉承硬件二值化的指導(dǎo)思想，將灰度圖像轉(zhuǎn)換成黑白圖像，由于普通I／O和pAc的操作速度要比A／D快，可提高分辨率和前瞻。通過硬件預(yù)處理提取賽道信息，目前有兩種主要途徑：微分邊緣檢測和閾值比較檢測。

微分邊緣檢測：通過數(shù)據(jù)采集程序效率的優(yōu)化，在總線頻率24MHz條件下可以準(zhǔn)確捕獲寬度1.5μs的黑線信號(hào)。并可以達(dá)到1200多的行分辨率和很高的中心解析精度。在直道上，由于遠(yuǎn)處的黑白之間的電壓差較小，遠(yuǎn)處的賽道信息提取不到，得到的預(yù)處理圖像是不可信的。另外，在近處也經(jīng)常發(fā)生丟失賽道邊緣的情況。

數(shù)字閾值比較檢測：利用快速A／D采集CCD信號(hào)，MCU輸出信號(hào)作為閾值與快速A／D得到的信號(hào)通過數(shù)字比較器得到二值化信息。這個(gè)電路的優(yōu)勢在于可以通過MCU輸出不同的閾值從而得到良好的信噪比，另外，快速A／D得到的信號(hào)可以輸入給單片機(jī)，硬件預(yù)處理效果不佳的時(shí)候可以切換到片外A／D模式，使算法更加靈活。但由于單片機(jī)的計(jì)算能力有限、切換到片外A／D模式之后數(shù)據(jù)量過大，最終沒有采取這種方案。

模擬閾值比較檢測：模擬閾值比較檢測與上述數(shù)字閾值比較檢測原理相似，只是用D／A輸出閾值與CCD輸出信號(hào)進(jìn)行比較得出賽道信息。該方案可以達(dá)到3m的直線前瞻，1.5m的彎道前瞻、但該方案最大的缺點(diǎn)就是受光線的影響較大，如果不事先適應(yīng)場地光照條件，信號(hào)質(zhì)量難以保證。

最終我們采取了第三種方案，圖1是最終版本的模擬閾值比較電路，利用LMl881芯片獲得行同步信號(hào)和場同步信號(hào)使單片機(jī)(MCU)與CCD保持同步，采集每行的邊沿信息得到賽道信息。

電源系統(tǒng)設(shè)計(jì)

由于CCD需要12V供電，而且CCD供電電壓過高容易使CCD發(fā)熱，雖然短時(shí)間內(nèi)信號(hào)質(zhì)量將提高，但長時(shí)間會(huì)使CCD輸出信號(hào)質(zhì)量下降，而CCD供電電壓過低會(huì)使CCD信號(hào)質(zhì)量降低。為了保證CCD的正常供電，12V電路較為復(fù)雜且占用電路板空間較大，如圖2。

其他部分電路

采用LED、按鍵及無線發(fā)送模塊開發(fā)的人機(jī)界面，提高了調(diào)試效率。使用片外FLASH存儲(chǔ)賽道信息，由于高存儲(chǔ)速率得到了廣泛應(yīng)用。但FLASH每頁的存儲(chǔ)量有限，大容量的數(shù)組需要分割開之后分頁存儲(chǔ)，這會(huì)導(dǎo)致程序超時(shí)。電機(jī)驅(qū)動(dòng)采用遙控車用電子調(diào)速器作為驅(qū)動(dòng)芯片，加速能力強(qiáng)但控制較為復(fù)雜，反轉(zhuǎn)控制延時(shí)過長，需要3個(gè)控制周期。速度傳感器采用歐姆龍光電編碼器，檢測精度高，360線，最高轉(zhuǎn)速可達(dá)4000rpm。

智能車軟件設(shè)計(jì)方案

圖像方面，由于硬件做了二值化處理，單片機(jī)得到的賽道信息少而精準(zhǔn)，使得圖像處理程序變得簡練。由于單片機(jī)運(yùn)行時(shí)間和存儲(chǔ)空間的限制，我們將賽道信息以鏈表的形式進(jìn)行存貯。該方法的優(yōu)點(diǎn)是速度快、占用的存儲(chǔ)空間很少，缺點(diǎn)是數(shù)據(jù)查找較為困難，并且難以利用賽道垂直方向的信息。

預(yù)處理

在進(jìn)行圖像處理的過程中，我們首先對(duì)每行賽道的信息進(jìn)行預(yù)處理，根據(jù)賽道位置和寬度的信息將賽道進(jìn)行過濾，找到符合要求的賽道位置，并且將這些位置進(jìn)行存貯，存貯形式同樣為鏈表。接下來圖像處理的信息就是預(yù)處理得到的這些賽道片段。建立有效片段起始行在得到的預(yù)處理賽道信息中首先要找到能夠建立賽道的每一段的起始位置。

具體的判斷依據(jù)：第一個(gè)起始片段是連續(xù)三行賽道中只有唯一滿足寬度限制的賽道片段，這些賽道片段滿足二階連續(xù)性。其余的起始片段是滿足以上兩個(gè)條件并且滿足起始片段前的一行不滿足起始片段的條件。

在找到的起始片段的基礎(chǔ)上進(jìn)行賽道生長，繼續(xù)判斷如果下一行賽道存在預(yù)處理得到的有用信息，再進(jìn)行以下判斷；預(yù)處理出的黑線片段是否滿足嚴(yán)格一些的寬度條件限制；黑線中心是否滿足一階連續(xù)性；黑線中心是否滿足二階連續(xù)性。是則將賽道標(biāo)志置位，將賽道中心信息記錄，否則將賽道標(biāo)志置零。

在生長之后的賽道間進(jìn)行賽道修補(bǔ)，尋找每段生長之后的賽道的起始行與結(jié)束行，判斷上一段賽道結(jié)束行與下一段賽道起始行之間的距離是否超出闖值。沒有超出閾值則進(jìn)行修補(bǔ)，如果修補(bǔ)上賽道則記錄賽道中心位置信息，并將修補(bǔ)段賽道的標(biāo)志置位；否則將賽道標(biāo)志置零。經(jīng)過圖像處理基本上能夠充分得到賽道的有用信息。經(jīng)過后期對(duì)圖像處理中闞值的調(diào)整基本上解決了誤識(shí)別雜點(diǎn)的問題。

賽道元素判斷

這一屆智能車加入了收緊彎元素、由于CCD路徑上可能存在的內(nèi)切特性，導(dǎo)致了在收緊彎部分可能出現(xiàn)車子壓出賽道的情況，導(dǎo)致比賽失敗。這一元素的出現(xiàn)迫使我們必須在進(jìn)入收緊彎之前識(shí)別出來用于提示的三角形，并且將策略進(jìn)行相應(yīng)的變化。CCD有很大的特點(diǎn)就是圖像會(huì)產(chǎn)生畸變，導(dǎo)致三角形的特點(diǎn)變得不明顯。并且三角形之前的坎也會(huì)使得賽道信息變得無效，增加了識(shí)別三角形的難度。針對(duì)這一特點(diǎn)，我們采集了大量圖像，并且進(jìn)行分析，找到了能夠較為穩(wěn)定的識(shí)別三角形的方法。

1 從上一行道路點(diǎn)開始向兩邊，在一定寬度內(nèi)找邊沿，這樣可以避免賽道邊緣的影響。

2 根據(jù)需要，可以做一下圖像的梯形校正。需不需要梯形校正，應(yīng)該根據(jù)實(shí)際情況判斷。

3 三角形的判別是在每個(gè)周期都要執(zhí)行的，需要存儲(chǔ)前幾行的數(shù)據(jù)，可以通過設(shè)計(jì)良好的流程來盡量避免識(shí)別三角算法中的重復(fù)工作。

4 對(duì)于圖像失真，可能的處理方法如下：三角形底邊寬度與道路寬度相比有突變，而三角形尖端的寬度與道路寬度是連續(xù)變化的，根據(jù)這個(gè)特征設(shè)計(jì)算法。正三角形：如果發(fā)現(xiàn)寬度突變，那么懷疑可能是正三角；以后判斷邊線的連續(xù)性，直到寬度由大到小，最終與道路連接，且寬度由大到小變化的行數(shù)足夠多，則可以判斷出遇到正三角。倒三角形：如果發(fā)現(xiàn)從道路點(diǎn)開始，一定行數(shù)內(nèi)寬度由小到大，并且在最終出現(xiàn)寬度突變，則判斷出遇到倒三角。

另一個(gè)必須識(shí)別出來的元素是終點(diǎn)線。最初的圖像識(shí)別方法是判斷賽道黑線與白線的寬度，如果滿足以下條件則認(rèn)為是終點(diǎn)線：如果連續(xù)兩行出現(xiàn)多于一個(gè)的黑色片段，進(jìn)行賽道的尋找。找到是賽道的黑色片段之后判斷左右相鄰的黑色片段是否滿足終點(diǎn)線黑線寬度的要求。判斷黑線之間的白線是否滿足寬度標(biāo)準(zhǔn)。如果滿足以上三個(gè)條件則認(rèn)為是終點(diǎn)線。

控制算法

CCD相對(duì)來說有兩個(gè)優(yōu)勢，一是前瞻遠(yuǎn)，二是可以一次得到一段賽道的信息從而進(jìn)行整幀策略的制定。所以控制算法上一定要利用起來整幀賽道的信息，才能夠出現(xiàn)優(yōu)化賽道的效果。我們的整體控制思想是分段進(jìn)行賽道中點(diǎn)的線性擬合。由于我們的前瞻較遠(yuǎn)所以遠(yuǎn)處圖像有些不可靠、所以使用最遠(yuǎn)有效點(diǎn)以下的5～10行進(jìn)行擬合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果是車子能夠較好的切內(nèi)彎，并且在連續(xù)彎道上能夠穩(wěn)住車身。缺點(diǎn)是車子控制上不是很穩(wěn)定，總是太過于切內(nèi)彎而沖出賽道。于是我們又加入了一條對(duì)賽道位置進(jìn)行積分的控制線對(duì)控制進(jìn)行限制，實(shí)驗(yàn)結(jié)果較好。