基于線性CCD的智能車路徑識別方法

楊慶文

基于線性CCD的智能車路徑識別方法

楊慶文

楊慶文

中國二冶集團有限公司電氣設備安裝工程公司

楊慶文（1967年7月-）漢，遼寧鞍山，電氣高工，本科，電氣控制。

本文旨在探討兩輪自平衡智能車精確識別路徑的方法，其在采用曝光時間自適應方法提高TSL1401CL線性CCD采樣精度的基礎上，針對兩輪自平衡智能車的行進姿態，由MC9S12XS128單片機根據輪軸與路徑的水平夾角控制左電機與右電機；通過左電機與右電機的速度差實現兩輪自平衡智能車的直行與轉彎，完成路徑精確識別。該方法具有解析度與智能化程度高、速度快、實用性強等特點。

引言

目前，兩輪自平衡智能車以具有廣闊前景的汽車電子為背景，涵蓋了人工智能、信號處理、計算機科學、通信、控制與自動化等科學領域，并已廣泛應用于軍事偵察、環境探測、故障檢測、管線泄漏、安保等許多領域。兩輪自平衡智能車作為移動機器人的一個分支，具有轉動靈活、車體結構輕巧、驅動功率小等特點，其組成系統比較復雜但相對容易實現。基于上述原因，兩輪自平衡智能車已成為國內外有關研究機構的研究熱點。兩輪自平衡智能車能實現智能循跡就是在復雜路況下通過智能控制方法繞開障礙物并沿預定軌跡行進。本文通過對線性CCD的控制實現兩輪平衡智能車對路徑的精確識別，確定兩輪平衡智能車兩輪軸中心的路徑偏移量，以差速方式分別控制兩輪軸對應的電機，實現差速循跡行走。

控制中心組成結構

如圖1所示，兩輪自平衡智能車由控制中心實現路徑的精確識別，該控制中心由線性CCD與單片機組成。本文選用TSL1401CL線性CCD采集路徑信息，選用MC9S12XS128單片機控制線性CCD曝光量、處理采集的路徑信息，并根據路徑信息采用PWM方式控制左電機驅動與右電機驅動。TSL1401CL線性CCD內部集成了并行的 128 個像素構成的陣列，每個像素點均有3524.3平方微米的光敏區域。MC9S12XS128單片機為16位單片機，且具有1個8路12位精度A/D轉換器。本文中，兩輪自平衡智能車行駛路徑由兩條對可見光與不可見光均具有較強吸收性的黑帶構成，兩條黑帶為路徑邊緣線，且該路徑具有特定幾何尺寸、摩擦系數及光學特性。

圖1 兩輪自平衡智能車路徑識別部分總框圖

控制中心控制方法

曝光時間自適應方法

實際應用中，由于外部環境光線情況對線性CCD的輸出信號影響比較大，故須使線性CCD適應各種環境，并且具有較高的采集精度。本文采用兩種工作方式調節滿足適合各種環境光線的線性CCD的采集精度：當環境光線較強時，采用閉環控制實時調整線性CCD曝光量；當環境光線較弱時，對線性CCD采集的路徑信息通過可變增益的運算放大器進行放大。單片機根據環境光線的實時情況控制線性CCD進行兩種工作方式的切換。本文中，采用閉環控制實時調整的線性CCD曝光量取決于線性CCD的鏡頭光圈與曝光時間，由于線性CCD的鏡頭光圈無法控制，故通過控制線性CCD的曝光時間調整曝光量。曝光時間自適應方法示意圖如圖2所示。

圖2 曝光時間自適應算法示意圖

本文中，PID調節采用如下公式：

上式中，參數Kp=45～57，Ki=2，Kd=8～10。

路徑識別方法

線性CCD采用周期掃描方式獲取路徑信息，路徑信息包括線性CCD前瞻距離L、兩條黑帶內側之間的距離d、線性CCD視線偏離豎直方向的角度α、線性CCD視線范圍最大角度φ、線性CCD128個掃描點覆蓋長度CD、兩輪子平衡智能車的輪軸與路徑的水平夾角θ、路徑的路徑寬度e、單位掃描時間內智能車前進速度v、線性CCD單位掃描時間內捕捉到的兩條黑帶外側與內側的邊緣標志點數分別為a與b、一個完整單位掃描時間后線性CCD捕捉到的黑帶邊緣標志點數m、單位掃描時間內黑帶外側邊緣點偏移圓心角γ、路徑彎道半徑R，單位掃描時間內智能車前進距離CG，線性CCD的掃描單位時間Δt。上述各參數之間的關系如圖3所示。

圖3 路徑參數關系示意圖

為提高信號處理速度與控制精度，MC9S12XS128單片機首先對線性CCD采集到的上述路徑信息進行二值化處理；其次，MC9S12XS128單片機根據上圖，得到下列關系：

MC9S12XS128單片機根據輪軸與路徑的水平夾角è、Δt內路徑彎道半徑R控制兩輪平衡智能車的行進：當輪軸與路徑的水平夾角時，兩輪平衡智能車直立行走；當輪軸與路徑的水平夾角且Δt內路徑彎道半徑R較大時，MC9S12XS128單片機通過控制左電機驅動與右電機驅動對應驅使左電機與右電機，實現兩輪平衡智能車緩慢轉彎；當輪軸與路徑的水平夾角且Δt內路徑彎道半徑R較小時，MC9S12XS128單片機通過控制左電機驅動與右電機驅動對應驅使左電機與右電機，實現兩輪平衡智能車快速轉彎。

結語

本文基于對線性CCD曝光量的控制提高了線性CCD的采樣精度，并采用上述路徑識別方法獲取兩輪平衡智能車的實時行進姿態，根據該實時行進姿態判斷路徑為直行路或彎路，并根據實時姿態的輪軸與路徑的水平夾角、單位掃描時間內實時路徑彎道半徑確定轉彎的速度大小，從而，兩輪平衡智能車精確實現了路徑識別。本文基于線性CCD的智能車路徑識別方法具有非接觸檢測、解析度與智能化高、精度高、速度快等特點，具有很強的實用性。

10.3969/j.issn.1001-8972.2015.02.040