基于機器視覺的直行車道路偏離預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計*

金浙 張帥 閆豐雨

（遼寧工業(yè)大學(xué)）

約有50%的汽車交通事故是因為汽車偏離正常的行駛車道引起，隨后釀成重大交通事故。因此，通過有效的高科技手段來對汽車偏離進行預(yù)警有著極其重要的意義和必要性。為實現(xiàn)對汽車的車道線偏離預(yù)警和調(diào)整，文章設(shè)計了基于機器視覺的直行車道路偏離預(yù)警系統(tǒng)，該系統(tǒng)以微處理器為核心，前端使用數(shù)字攝像頭來實時采集和檢測車道線信號，當(dāng)檢測到汽車在無打轉(zhuǎn)向燈的情況下發(fā)生車道偏離，則系統(tǒng)立即通過語音報警等措施提醒駕駛員，并調(diào)整行駛方向。

1 檢測與控制

1.1 PID控制

大多數(shù)反饋回路用PID控制方法或其較小的變形來控制。PID控制器結(jié)構(gòu)簡單，對模型誤差具有魯棒性及易于操作等優(yōu)點[1-2]。該預(yù)警系統(tǒng)包含一個PID控制器，能使舵機迅速、準確地進行轉(zhuǎn)向。

PID控制器的傳遞函數(shù)為：

式中：G（s）——PID控制器的傳遞函數(shù)；

s——傳遞函數(shù)自變量；

Kp——比例增益；

TI——積分時間常數(shù)，s；

TD——微分時間常數(shù)，s。

控制器的作用是將誤差進行比例、積分和微分運算，然后再通過線性組合構(gòu)成控制量，因此稱這種控制器為比例-積分-微分控制，簡稱PID控制。

在PID控制中，存在著比例、積分和微分3種控制作用。比例控制的作用是誤差一旦產(chǎn)生，控制器立即就有控制作用，使被控制量朝著減少誤差的方向變化；積分控制的作用是它能對誤差進行記憶并積分，有利于消除靜差；而微分控制能對誤差進行微分，能反映偏差信號的變化趨勢（變化速率），并能在偏差信號值變得太大之前，在系統(tǒng)中引入一個有效的早期修正信號，從而加快系統(tǒng)的動作速度，縮短調(diào)節(jié)時間，增加系統(tǒng)的穩(wěn)定性[3]。

1.2 模糊控制原理

模糊控制實質(zhì)上是一種非線性控制，從屬于智能控制的范疇。模糊控制的一大特點是既有系統(tǒng)化的理論，又有大量的實際應(yīng)用背景，其基本流程，如圖1所示。本系統(tǒng)使用一個模糊控制PID控制器控制雙電動機平穩(wěn)運行。

圖1 模糊控制基本流程

模糊控制器設(shè)計的基本方法和主要步驟包括：

1）選定模糊控制器的輸入輸出變量，并進行量程轉(zhuǎn)換。

2）確定各變量的模糊語言取值及相應(yīng)的隸屬函數(shù)，即進行模糊化。模糊語言值通常選取3、5或7個，例如：取為{負，零，正}，{負大，負小，零，正小，正大}或{負大，負中，負小，零，正小，正中，正大}等；然后對所選取的模糊集定義其隸屬函數(shù)，可取三角形隸屬函數(shù)或梯形，并依據(jù)問題的不同取為均勻或非均勻間隔；也可采用單點模糊集方法進行模糊化。

3）建立模糊控制規(guī)則或控制算法。這是指規(guī)則的歸納和規(guī)則庫的建立，是從實際控制經(jīng)驗過渡到模糊控制器的中心環(huán)節(jié)。控制律通常由一組if-then結(jié)構(gòu)的模糊條件語句構(gòu)成，例如：if e=N and c=N，then u=PB等；或總結(jié)為模糊控制規(guī)則表。

4）確定模糊推理和解模糊化方法。常見的模糊推理方法有最大最小推理和最大乘積推理2種，可視具體情況選擇其一。解模糊化方法有最大隸屬度法、中位數(shù)法、加權(quán)平均、重心法、求和法或估值法等，應(yīng)針對系統(tǒng)要求或運行情況的不同而選取相適應(yīng)的方法，從而將模糊量轉(zhuǎn)化為精確量，用以實施最后的控制策略[4]。

2 控制系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)的設(shè)計

2.1 最小系統(tǒng)模塊

文章設(shè)計的系統(tǒng)所使用的MCU控制模塊是以MK60DN512VLQ10芯片為核心的最小系統(tǒng)。MCU控制模塊是整個硬件系統(tǒng)的核心，它通過處理圖像采集模塊傳送來的信息確定系統(tǒng)的控制方式，并向其他模塊發(fā)出控制命令。

2.2 電源模塊

穩(wěn)定的電源模塊是整個系統(tǒng)穩(wěn)定工作的前提保證。而穩(wěn)定的硬件平臺又是系統(tǒng)軟件正常運行的基礎(chǔ)，所以電源模塊的穩(wěn)定性對于整個系統(tǒng)來說至關(guān)重要。鎳氫電池的容量一般要比鎳鎘電池多30%，而且比鎳鎘電池更輕，相對使用壽命也更長，并且對環(huán)境沒有污染，因此，選用7.2 V的鎳氫電池為整個系統(tǒng)供電。在實際使用過程中，鎳氫電池的電壓不是一個常數(shù)，它是隨著其所存儲電量的減少而降低的，所以在以電池組為能量源供電時必須要有穩(wěn)壓電路。

2.3 攝像頭采集模塊

攝像頭分黑白和彩色2種，為達到尋線目的，只需提取畫面的灰度信息，而不必提取其彩色信息，所以文章所使用的CMOS攝像頭輸出的信號為黑白視頻信號。攝像頭芯片為OV7725，是數(shù)字式CMOS圖像傳感器，總有效像素單元為664（水平方向）×492（垂直方向）像素；內(nèi)置10位雙通道A/D轉(zhuǎn)換器，輸出8位圖像數(shù)據(jù)；具有自動增益和自動白平衡控制，能進行亮度、對比度、飽和度及γ校正等多種調(diào)節(jié)功能；其視頻時序產(chǎn)生電路可產(chǎn)生行同步、場同步及混合視頻同步等多種同步信號和像素時鐘等多種時序信號；5 V電源供電，工作時功耗＜120 mW，待機時功耗＜10 μW[5]。攝像頭模塊的輸出引腳直接與最小系統(tǒng)的芯片相連，由DMA輸入到芯片內(nèi)存，為圖像處理做好準備。

2.4 電動機驅(qū)動模塊

對于電動機驅(qū)動電路，可有多種選擇，如專用電動機集成驅(qū)動芯片MC33886、BTN7971、電調(diào)及MOS管H橋。MC33886使用方便，但內(nèi)阻較大；電調(diào)驅(qū)動能力最好，但價格太高；MOS導(dǎo)通電阻小且響應(yīng)快，因此選用英飛凌IR7843H橋驅(qū)動電路來驅(qū)動電動機。該芯片驅(qū)動能力較好，電路簡潔，同時能夠滿足模型車運行的需要。

2.5 調(diào)試模塊

JTAG最初是用來對芯片進行測試的，基本原理是在器件內(nèi)部定義一個TAP（Test Access Port，測試訪問口），通過專用的JTAG測試工具對內(nèi)部節(jié)點進行測試。現(xiàn)今，JTAG接口還常用于實現(xiàn)ISP（In-System Programmable，在線編程），對FLASH等器件進行編程[6]。文章利用JTAG對FLASH器件的編程功能，實現(xiàn)對模型車的在線調(diào)試和程序讀寫。

3 圖像處理

攝像頭采集完成一幀圖像，通過直接內(nèi)存存取（DMA）傳輸?shù)叫酒泻螅烷_始進行圖像處理，其基本流程，如圖2所示。車道偏離預(yù)警系統(tǒng)的工作流程，如圖3所示。

圖3 車道偏離預(yù)警系統(tǒng)總體工作流程

3.1 機器視覺

機器視覺系統(tǒng)是指用計算機來實現(xiàn)人的視覺功能，也就是用計算機來實現(xiàn)對客觀的三維世界的識別。

機器視覺是配備有感測視覺儀器（如自動對焦相機或感測器）的檢測機器，其中光學(xué)檢測儀器占有比重非常高，可用于檢測各種產(chǎn)品的缺陷、判斷并選擇物體，或者用來測量尺寸等，應(yīng)用在自動化生產(chǎn)線上對物料進行校準與定位。

圖像獲取設(shè)備包括光源及攝像機等；圖像處理設(shè)備包括相應(yīng)的軟件和硬件系統(tǒng)；輸出設(shè)備是與制造過程相連的有關(guān)系統(tǒng)，包括可編程控制器和警報裝置等[7]。

文章的視覺檢測系統(tǒng)是通過OV7725攝像頭將模擬的道路信息轉(zhuǎn)換成圖像信號，通過DMA傳輸給芯片進行處理。

3.2 車道線檢測和建模

判斷汽車是否發(fā)生偏離，輪胎距車道線的距離是重要指標(biāo)之一。對于直線路塊，汽車地面坐標(biāo)系中質(zhì)心O1坐標(biāo)為（Sx，Sy），設(shè)汽車橫擺角度為 θ；車寬為 Wc；軸距為Lc；（Xi，Yi）和（Xi+1，Yi+1）表示道路路塊中樁坐標(biāo)；B為道路寬度；d為左前輪輪胎邊沿距車道邊界的距離；直線lm表示道路中心線[8]。汽車側(cè)偏狀態(tài)，如圖4所示。

圖4 模型車在任意位置的坐標(biāo)

3.3 圖像采集

光反射到攝像頭感光元件后，系統(tǒng)將光信號轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號，再利用K60微處理器的DMA傳輸功能將攝像頭采集到的數(shù)據(jù)從I/O口傳輸?shù)叫酒?/p>

3.4 圖像處理

對采集到的圖像進行二值化和濾波處理，得到黑白圖像，如圖5所示。將圖像的灰度值與閾值進行比較，大于閾值的記為WHITE，小于閾值的記為BLACK。再逐行進行濾波，將一個像素點與兩側(cè)像素點比較，若與兩側(cè)像素點不同，則該點為噪點，若相同，則該點不是噪點，濾波流程，如圖6所示。

圖5 二值化和濾波處理后的圖像

圖6 原始圖像濾波流程圖

其次搜索道路的邊沿，由于道路是由白色PVC板鋪成，邊界是由黑色膠帶粘貼，所以只需從中間向兩邊遍歷白黑跳變點即可找到道路邊界。

搜索到2條邊界后用加權(quán)算法求出中線位置，再與理論中線比較，判斷是否偏離行駛方向，計算方法如下。

式中：Pl，Pr——左、右邊緣像素點之和；

PL，PR——加權(quán)后的左、右邊緣平均值；

N——所采集圖像的行數(shù)（圖像高度）；

C，c——實際、理論中線位置；

Ce——實際中線和理論中線位置差。

當(dāng)通過計算求出的Ce值大于5個像素單位時，就判定當(dāng)前模型車已經(jīng)偏離行駛方向，圖7示出模型車偏離行駛方向處理后的圖像。系統(tǒng)通過揚聲器發(fā)出預(yù)設(shè)的報警信號，調(diào)整舵機的打角使模型車回到正常方向。

圖7 模型車偏離行駛方向處理后的圖像

4 結(jié)論

文章運用模糊控制原理，通過COMS攝像頭采集道路圖像后，判斷當(dāng)前模型車是否偏離正常路線，對舵機進行打角控制。在試驗?zāi)M白色道路黑色邊界的情況下，模型車能保持在道路內(nèi)行駛。但整個智能車的硬件系統(tǒng)還有優(yōu)化提高的空間，例如圖像采集攝像頭，無論是精度的提高還是速度的提高，都會提高修正算法的準確性和快速性，從而提高智能車的行駛速度。軟件方面也需要進一步提高算法的準確度和處理速度。