基于線性CCD的智能車路徑識別控制系統

北京聯合大學自動化學院 王夕巖

北京聯合大學電子信息技術實驗實訓基地 張翠霞

1 引言

每年一度的全國大學生智能車競賽吸引越來越多的有志學子參加。參賽的智能車無論從技術水平、技術含量越來越高，而智能交通系統也是智能車的重要構成部分,在某種程度上其研究的主要目的在于降低日趨嚴重的交通事故發生率,提高現有道路交通的效率，緩解能源消耗和環境污染等問題。因此智能車的自動駕駛的發展有著廣泛的前景。

2 系統設計及實現方案

2.1 系統分析

由于光電智能車通過傳感器由128配置在光電二極管的線性陣列。在光電二極管的能量沖擊產生的光電流識別道路信息，以及利用加速度計讀取角度，陀螺儀讀取加速度，然后兩者融合在一起得到濾波后的角度和角速度，然后對電機進行控制，并外加設計了手持顯示系統實現對智能車運行參數的分析。

2.2 設計結構圖

根據光電車循跡和光電傳感器方案的要求，智能車共包括五個部分：傳感器部分、人機接口部分、MC9S12XS128模塊、執行機構、電源部分。圖1為本系統的結構圖。

圖1 智能車控制系統結構

2.3 光電智能車主要電路設計

2.3.1 線性CCD的設計

通過調整曝光時間來適應各種環境，在弱光環境增大曝光時間，在強光下減小曝光時間。但是曝光時間不能無限增大的，因為增大曝光時間勢必降低采樣率（每秒采樣次數）采樣率低控制周期就長，智能車反應就慢。因此1米的前瞻，3.5m/s的速度情況下，控制周期不得高于20ms（采樣率不得低于50Hz），否則智能車轉向機構反應再快也無法很好跟隨道路而沖出道路。控制周期不高于20ms就意味著曝光時間不能超過20ms。試驗時，我們將TSL1401線性CCD曝光時間調整到20ms（采用周期20ms），分別在強光、弱光、燈光不同環境進行采用，采樣數據表明環境光線較弱時CCD輸出信號較低，以致道路黑線信息不夠明顯，晚上日光燈環境下輸出信號電壓值更低，幾乎接近0，根本無法辨別道路信息！考慮到智能車運行部分時間會在晚上，因此必須在不降低采樣率的情況下，增大晚上弱光環境下線性CCD的輸出電壓。要增大輸出電壓，簡單有效的方法就是放大輸出信號，我們可以采用運放來放大AO輸出信號。藍宙電子實踐表明增大運放能非常有效的解決弱光時輸出電壓低問題，在晚上環境同樣能達到50Hz的采樣率，這是無運放的線性CCD無法達到的。為了能保證輸出電壓在合理范圍（不飽和、不截止、能分辨賽道黑線），需要根據選定的鏡頭確定運放放大倍數。選定的藍宙電子線性CCD模塊（鏡頭為無畸變鏡頭）中的運放電路圖如圖2所示。

圖2 CCD模塊運放電路

圖2 中運放放大倍數A=1+R5/R4，此電路中A=11，也就是對TSL1401的AO信號進行11倍放大。由于增加了運放，白天環境下的采樣率可以調節到更高，甚至可以達到100Hz。增加了運放也會帶來一個問題，就是在全黑的環境（例如蓋上鏡頭蓋）下線性CCD的輸出已經不再接近0V，這里我們稱全黑的環境對應的電壓為暗電壓，藍宙電子設計的CCD模塊暗電壓是1V左右。其實暗電壓完全不影響上層軟件提取道路黑線，我們可以把這個暗電壓當做信號中的直流分量，將采集的每個像素點的電壓減去暗電壓就可以了，該方法已經驗證可行，讀者也可以實踐。

2.3.2 曝光時間自適應策略

如果道路環境各個方向的光線均勻一致，我們可以在智能車出發前根據環境光線調節

一個合理的曝光時間，以得到合理的輸出，這樣智能車就能采用一個固定的曝光時間跑完全程。但是這是最理想的情況，實際比賽環境遠沒有假設的這么理想，實際道路上會有諸多外界光線影響，而且夜晚道路上也可能有燈，因此智能車的前進方向正對光線和背對光線不能采用同一曝光參數，夜晚電燈下和離燈較遠處也不能采用相同曝光參數。換句話說要想智能車跑完全程需要適時地、動態的調整曝光參數。

圖3 曝光時間閉環控制

從圖3可看出，該曝光時間自適應策略時間就是一個典型的閉環控制，控制對象是線性CCD模塊的曝光時間，反饋是線性CCD感應到的曝光量。調節的目標是設定曝光量?？刂破鞯墓ぷ髟硎菍⒃O定的曝光量減去實際曝光量，差值即為曝光量的偏差e，曝光量調節器用Kp乘以e再加上上次的曝光時間作為新的曝光時間進行曝光，曝光時間調整后直接影響實際反饋的曝光量。如此反復進行調節就能達到適應環境光的目的。需要大家注意的是實際曝光量并不是某一個像素的曝光量，因為單個像素是無法反應環境光強度的，實際曝光量應該是一段時間和一定像素點強度的函數。藍宙電子的做法是取一次采集到的128個像素電壓的平均值作為曝光量當量，設定的曝光量也就是設定的128像素點平均電壓。采用該策略后線性CCD采集到電壓值在正常的智能車運行環境中都能保持在合理范圍內。

圖4 曝光控制流程圖

2.3.3 曝光自適應程序流程

曝光控制流程如圖4所示，其中主程序20ms執行一次，主要完成CCD采樣、計算實際曝光量、計算曝光時間。

采集到的128像素點數據如圖5所示，該數據保存在Pi xel[128]數組中，實際曝光量當量（128像素平均電壓）保存Pixel Aver ageVol t age全局變量中，曝光時間（單位ms）保存在Int egr at ionTime全局變量中。

圖5 采集128像素點數據

曝光控制數據采樣如圖6所示，曝光控制中斷程序每1ms執行一次，每次中斷將Timer Cnt 20ms計數器自加，根據曝光時間Int egr at ionTime計算曝光點int egr ation_piont（取值范圍2～20），如果曝光點等于當前計數器則開始曝光，當Timer Cnt 20ms等于20時，重置Timer Cnt 20ms，同時置位Timer Fl ag20ms標志位，通知主程序20ms程序執行。曝光控制原理實際就是發送一次啟動和移位時序，從TSL1401的時序圖可看出每128時鐘序列的前18個周期是內部復位（internal r eset），這18個周期不僅不曝光，還會將每個像素積分器電容放電，將積分電壓清零，18個周期后的便開始積分。中斷程序就是根據曝光時間在合適的曝光點輸出一個內部復位序列。下一個20ms到達時會進行數據采樣，采集到數據對應的曝光時間就是輸出內部復位到下次采樣的時間。而上一次20ms采樣到本次輸出內部復位信號之間的曝光將在本次曝光時清除，數據沒有讀取（不進行AD轉換）。

圖6 曝光控制數據采樣

從圖6可看出，黑線特征非常明顯，可以采用找凹槽算法準確的提取黑線位置。單行黑線提取算法如下，該算法之前是用于面陣攝像頭的，由于線性CCD相當于面陣攝像頭的一行，因此該算法同樣適用于線性CCD。

3 機械系統設計與實現

3.1 車體機械建模

本次選用的車模采用了韓國愛得美公司生產的Mat iz系列1:10模型車。

3.1線性CCD的安裝線性CCD作為外設進行數據的采集需要將其單獨引出來，放置于頂部外端。這樣便于安裝和拆卸。

3.2 PCB主板固定

考慮到模型車的重心的高度和位置，主板放在模型的的前半部分，主板重心。

3.3 測速電路模塊的安裝

測速模塊才用增量式編碼器，增量式編碼器的安裝于車的最后部分。

3.4 差速的調節

差距決定了轉彎時的性能，差速調節時應該不能太松和太緊，而且要避免和電機齒輪的間隙。

3.5 加速度計與陀螺儀的安裝

考慮到陀螺儀安裝要求，陀螺儀安裝必須水平。

4 主要算法及實現

在設計和編寫控制算法軟件之前，請先確認自己的控制方案，根據自己的理解進行裁剪和修改控制方案。同一個控制算法在軟件實現的時候由于采取的數據結構不同，實現的C語言的代碼也各有差異。具體算法請見圖7所示。

圖7 主要算法控制方案

5 開發調試過程及主要參數

開發工具：

采用了USB接口的HCS12BDM下載工具，是支持Fr eescal eMC9S12系列16位單片機的BDM調試工具。

軟件上采用的是CodeWar r ior f or HCS12,經過源程序的編寫，連接，通過BDM下載至MC9S12XS128，完成單片機的開發過程。CodeWar r i or是Met r ower ks公司專門面向Mot or ol a(Fr eescal e)設計的嵌入式應用開發的軟件工具，包括集成開發環境IDE，處理器專家庫，全芯片仿真，可視化參數顯示工具，項目管理器，C交叉編譯器，匯編器，鏈接器以及調試器，支持在線編程和調試，給我們的開發，設計工作帶來了很大的方便。

6 結論

本文對基于線性CCD的智能車的自主駕駛技術進行了論述和研究。同時開發了一款基于線性CCD智能車的自主識別道路的系統。在機械上通過更好的硬件、結構和調試。讓車體運行流暢，更加利于控制。在系統上優化了穩定性，和真實性，為數據的采集提供了保證。利用了線性CCD在道路系別以及控制算法。將車體在道路上發生偏離軌道和速度控制的更加完美。

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