智能循跡小車設(shè)計(jì)

韓彩霞，黃藝，羅子波

（武漢文理學(xué)院，湖北武漢 430345）

全國(guó)大學(xué)生智能汽車競(jìng)賽是教育部自動(dòng)化專業(yè)教指委主辦，多加半導(dǎo)體公司協(xié)辦的全國(guó)性大學(xué)生高規(guī)格賽事。采用校內(nèi)賽、賽區(qū)賽直到全國(guó)總決賽的形式[1-2]，該競(jìng)賽是一個(gè)非常好的探索自動(dòng)駕駛技術(shù)的平臺(tái)，競(jìng)賽要求是參賽隊(duì)員研制一臺(tái)無(wú)需人為干涉，可以自主完成各種任務(wù)的尋跡小車。其設(shè)計(jì)內(nèi)容涵蓋了控制、模式識(shí)別、傳感技術(shù)、汽車電子、電氣、計(jì)算機(jī)、機(jī)械、能源等多個(gè)學(xué)科的知識(shí),對(duì)學(xué)生知識(shí)融合和實(shí)踐動(dòng)手能力的培養(yǎng)具有良好的推動(dòng)作用[3-4]。

1 整體系統(tǒng)設(shè)計(jì)

智能車主控采用英飛凌TC264 單片機(jī)，使用神眼MT9V034 灰度攝像頭采集賽道信息，對(duì)賽道圖像進(jìn)行二值化處理，轉(zhuǎn)換為黑白圖像，便于進(jìn)行賽道元素的識(shí)別與處理[5-6]。

輔助傳感器為電磁傳感器和陀螺儀傳感器，結(jié)合攝像頭圖像可以更加準(zhǔn)確地處理賽道各元素。TFT 彩屏可以將攝像頭采集的圖像顯示在屏幕上，并且可以顯示補(bǔ)線后的圖像效果以及電感采集信息，為了方便上位機(jī)查看圖像，主板預(yù)留藍(lán)牙接口留做人機(jī)交互使用[7-8]。系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)框圖如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)框圖

2 硬件電路設(shè)計(jì)

智能車電源系統(tǒng)是由鋰電池組提供電能，相比以前鎳鉻電池，鋰電池的能量密度更高，大幅度降低了車身重量。鋰電池選用松下21 700 高倍率電池，其內(nèi)阻只有12 mΩ，瞬時(shí)放電電流可達(dá)50 A，持續(xù)最高放電電流可達(dá)30 A。在兩節(jié)電池串聯(lián)的情況下，智能車啟動(dòng)或快速切換速度過(guò)程中電池組輸出電壓跌落不會(huì)超過(guò)1 V，系統(tǒng)供電穩(wěn)定性得到了保障，整車供電原理圖如圖2 所示。

圖2 供電原理圖

智能車最小系統(tǒng)電源的紋波越小越好，紋波嚴(yán)重會(huì)導(dǎo)致地線電平不穩(wěn)，其結(jié)果往往是系統(tǒng)突然復(fù)位[9-10]。并且英飛凌TC264單片機(jī)功耗較大，需要保證1 A 電流，電源管理芯片直接由電池組電壓轉(zhuǎn)3.3 V供電時(shí)，電源管理芯片內(nèi)部將消耗5 W 的電能，這些電能將以熱能的形式散發(fā)到周圍介質(zhì)中，眾所周知半導(dǎo)體在高溫情況下性能會(huì)急劇下降，溫度過(guò)高時(shí)甚至?xí)龎碾娫垂芾硇酒韵炔捎肔M2596 降壓再使用線性穩(wěn)壓器ASM1117 降壓到3.3 V，其優(yōu)點(diǎn)是線性穩(wěn)壓器發(fā)熱量低，最小系統(tǒng)供電更穩(wěn)定。

舵機(jī)響應(yīng)速度與輸入電壓成正比，為了獲得較好的轉(zhuǎn)彎效果，將舵機(jī)供電設(shè)計(jì)為電壓可調(diào)模塊，使用的電源管理芯片為AS1015。電磁采集與調(diào)理電路和攝像頭模塊對(duì)紋波要求較高，并且這兩個(gè)模塊耗電不大，所以直接選用TPS73xx 線性穩(wěn)壓芯片為其供電，該款芯片優(yōu)點(diǎn)是具有低紋波和低壓差的性能。

3 軟件算法設(shè)計(jì)

3.1 圖像處理算法

智能車主要采用攝像頭獲取賽道灰度圖像，Otsu 是一種圖像二進(jìn)制分割閾值的方法，最早是在20 世紀(jì)70 年代末提出的。根據(jù)灰度將圖像特征分為前景和背景兩部分，背景和前景之間的差異越大，圖像兩部分之間的差異就越大，前景和背景被分割[11-14]。

智能車輔助傳感器為電感，其左右兩端電感對(duì)彎道元素比較敏感，兩個(gè)內(nèi)八電感對(duì)環(huán)島電磁線切線方向比較敏感，中間的豎直電感和水平電感則對(duì)三岔路口比較敏感，利用這幾個(gè)特征加上圖像的判斷，就可以準(zhǔn)確的識(shí)別各元素。采集的電感初始值跳變比較大，所以采用均值濾波方法連續(xù)采集五次電感值后進(jìn)行冒泡排序，剔除最大值與最小值后再取平均值。

3.2 基本圖像補(bǔ)線處理

智能車采集的圖像原始大小為188×120 像素，對(duì)于分辨率可以適當(dāng)縮放到合適大小，優(yōu)點(diǎn)是可以減少單片機(jī)的處理時(shí)間，但同時(shí)較小的分辨率會(huì)導(dǎo)致圖像細(xì)節(jié)丟失，因此，需要選擇合適的縮放比例才能既不丟失圖像有效信息，又能夠保證單片機(jī)處理速度。經(jīng)過(guò)多次分析、調(diào)整選取94×60 像素分辨率大小圖像。并確定圖像主跑行為第33 行，第一次掃描邊界是從中心列第47 列開始左右掃描，隨后往上掃描的中心列是由之前確定的中心列往左右掃描。變中心列掃描的好處是避免小車在大彎道中心列丟失，導(dǎo)致掃描邊界出錯(cuò)，賽道基本圖像如圖3 所示。

圖3 賽道基本圖像

緊接著對(duì)掃線后邊界異常情況進(jìn)行補(bǔ)線處理，主要分為近端補(bǔ)線和遠(yuǎn)端補(bǔ)線。在近端只丟一邊邊界的情況下，可以用另外一邊邊界加上或減去賽道寬度，對(duì)于左右都丟線的情況取中心列為中線。在遠(yuǎn)端只丟右邊邊界情況下，用上一行右邊界加上左邊界的上一行與當(dāng)前行的變化值，就可得到右邊界，遠(yuǎn)端沒有使用賽道寬度直接補(bǔ)線是因?yàn)橘惖缹挾葦?shù)組是在直道時(shí)取的值，對(duì)于遠(yuǎn)端有曲線變化趨勢(shì)的情況，用上一行與當(dāng)前行差值可以更好地體現(xiàn)賽道曲線變化。

補(bǔ)線完成后每行的中線值可以看作一個(gè)點(diǎn)，這些點(diǎn)有時(shí)離散程度比較大，為了利用好中線數(shù)據(jù)，可將這些點(diǎn)進(jìn)行最小二乘法及一次方擬合得到斜率，再結(jié)合中線可以使小車在大彎道的輸出值增大，增強(qiáng)小車轉(zhuǎn)彎力度。

3.3 坡道處理方法

坡道的識(shí)別無(wú)非是讓智能車平穩(wěn)而快速的通過(guò)坡道,其根本在于坡道識(shí)別后處理器對(duì)智能車的速度控制,以下為智能車行駛狀態(tài)分析以及檢測(cè)策略[15]。坡道元素識(shí)別方法主要是基于陀螺儀采集的俯仰角度，當(dāng)俯仰角大于設(shè)定閾值時(shí)可判定當(dāng)前為坡道。小車處于上坡狀態(tài)時(shí)，攝像頭翹起容易掃到賽道以外的物體引起誤判，此時(shí)需關(guān)閉其他元素判斷，小車下坡時(shí)車身俯仰角小于設(shè)定角度閾值，小車需進(jìn)行減速處理，避免下坡后速度過(guò)快沖出賽道。

3.4 電感處理方法

電感在智能車上主要是輔助攝像頭判斷圓環(huán)及三岔路。首先確定電感的排布，經(jīng)過(guò)多次嘗試，選擇使用6 電感排布方案，排布方式如圖4 所示，需注意的是電感之間間隔不能太近，避免產(chǎn)生互感現(xiàn)象，導(dǎo)致數(shù)據(jù)采集有誤。

圖4 電感排布方式

電磁桿上左右兩端電感對(duì)彎道元素比較敏感，兩個(gè)內(nèi)八電感對(duì)環(huán)島電磁線切線方向比較敏感，中間的豎直電感和水平電感則是對(duì)三岔路口比較敏感，利用這幾個(gè)特征以及圖像進(jìn)行判斷，就可以準(zhǔn)確地識(shí)別賽道各元素[16]。

采集的電感初始值跳變比較大，所以需要進(jìn)行濾波，在連續(xù)采集五次電感值后進(jìn)行冒泡排序，剔除最大值與最小值再取平均值。

3.5 環(huán)島處理方法

對(duì)于環(huán)島元素的識(shí)別，由于電磁線在環(huán)島入口與直道疊加，導(dǎo)致中間電感采集值非常大，并且在識(shí)別左圓環(huán)時(shí)左八字電感數(shù)值明顯大于右八字電感，結(jié)合賽道寬度和左邊界丟失可確定當(dāng)前元素為環(huán)島。

環(huán)島采用橢圓補(bǔ)線方法，這里只介紹左圓環(huán)入環(huán)處理思路，右圓環(huán)同理。左環(huán)島入環(huán)是左邊界丟線，右邊界正常，并且左八電感值明顯大于右八電感值，中間橫電感值暴增，確定當(dāng)前元素為環(huán)島。然后確定左邊界的特殊列，并向右平移10 列，以40 行開始向上搜索，搜到黑點(diǎn)，用公式計(jì)算出橢圓短半軸長(zhǎng)度，長(zhǎng)半軸是固定值為70，橢圓中心也是固定值為(60，0)，入環(huán)只需要補(bǔ)1/4 即可，代入橢圓參數(shù)方程就可以算出一條邊界，入環(huán)補(bǔ)線示意圖如圖5 所示。

智能車在完成入環(huán)后需要清除補(bǔ)線，以免補(bǔ)線過(guò)度使小車撞到環(huán)島內(nèi)路肩上。補(bǔ)線完成的標(biāo)志是左邊第二列連續(xù)白點(diǎn)數(shù)小于24，左右斷點(diǎn)搜索原理就是運(yùn)用遞歸算法。出環(huán)補(bǔ)線也是采用橢圓補(bǔ)線，與入環(huán)不同的是短半軸稍微擴(kuò)大一些就可以順滑出環(huán)。

3.6 三岔路處理方法

三岔路是第十六屆比賽首次新加元素，比賽道上鋪設(shè)兩圈電磁線，第一圈電磁線經(jīng)過(guò)三岔路入口時(shí)先走三岔路段的一邊，電磁線再次經(jīng)過(guò)三岔路口時(shí)走另外一邊，所以電磁傳感器在三岔路口正上方時(shí)，中間橫電感與豎直電感小于特定值，圖像上賽道左右丟線行數(shù)大于特定值就可以判斷當(dāng)前為三岔路入口。然后進(jìn)行單邊拉線，其補(bǔ)線方法是用直道賽道寬度一半作為右邊界。這樣補(bǔ)出來(lái)的中心線往左偏，就可以順利進(jìn)入三岔路段，補(bǔ)線示意圖如圖6 所示。

圖6 三岔路入口補(bǔ)線示意圖

入三岔路后小車采集的電感值明顯小于正常賽道電感值，那么進(jìn)入三岔路段后可以鎖定小車在三岔路的狀態(tài)，出三岔路時(shí)，由于兩根電磁線匯聚，小車采集的電感值突增，再結(jié)合圖像進(jìn)行單邊拉線就可以控制小車順利使出三岔路段。

3.7 出入庫(kù)處理方法

智能車開始時(shí)必須在車庫(kù)內(nèi)發(fā)車，為了更好地控制小車的全程運(yùn)行狀態(tài)，設(shè)計(jì)狀態(tài)控制函數(shù)，發(fā)車后只需要將舵機(jī)輸出值固定，車身轉(zhuǎn)過(guò)40°后攝像頭可掃描到賽道，再解除舵機(jī)固定賦值交由單片機(jī)進(jìn)行自動(dòng)處理。入庫(kù)是第二次掃到斑馬線賦值固定打角，車身在旋轉(zhuǎn)一定角度后剛好完全進(jìn)入車庫(kù)內(nèi)，停車就可完成此次比賽。由于斑馬線特征獨(dú)特，只需單獨(dú)編寫函數(shù)進(jìn)行識(shí)別，選取圖像第38 行為識(shí)別行，白黑跳變與黑白跳變相差不多則判定為斑馬線，具體實(shí)現(xiàn)代碼如下：

3.8 快速調(diào)參界面設(shè)計(jì)

小車運(yùn)行過(guò)程中，需要實(shí)時(shí)收集車輛的各種參數(shù)信息，因此，設(shè)計(jì)快速調(diào)參是非常重要的。

主要是環(huán)島及三岔路入口和出口信息，因?yàn)樾枰卸姼兄担枰F(xiàn)場(chǎng)取值，以往常用的方法是在賽道上記錄電感值大小，然后在程序?qū)?yīng)位置修改常量值，經(jīng)編譯器編譯完畢后下載到單片機(jī)中，這樣非常浪費(fèi)比賽時(shí)間，還有可能因?yàn)閰?shù)輸錯(cuò)導(dǎo)致小車無(wú)法正常識(shí)別賽道元素。

英飛凌TC264 自帶96KB EEPROM,可以將各元素需要判斷的閾值以采集到的當(dāng)前實(shí)際值存入對(duì)應(yīng)扇區(qū)，當(dāng)小車運(yùn)行到剛才存儲(chǔ)元素附近時(shí)就滿足判斷條件，省去了修改編譯下載環(huán)節(jié)，大大節(jié)省了時(shí)間，在每次進(jìn)行變量存儲(chǔ)時(shí)一般遵循先擦除后寫入的規(guī)則，避免數(shù)據(jù)沒有擦除就寫入而導(dǎo)致存儲(chǔ)數(shù)據(jù)有誤。調(diào)參界面如圖7 所示。

4 結(jié)束語(yǔ)

本設(shè)計(jì)基于TC264 單片機(jī)控制核心，通過(guò)攝像頭傳感器采集賽道圖像信息，電磁傳感器和陀螺儀傳感器輔助判斷各元素，主控芯片分析小車當(dāng)前的賽道元素，進(jìn)行補(bǔ)線處理，能夠識(shí)別出直道、彎道、環(huán)島、三岔路及坡道，并且對(duì)于較難的元素環(huán)島采用橢圓補(bǔ)線處理，很好地解決了小車入環(huán)出界問(wèn)題，對(duì)于新元素三岔路采用單邊賽道寬度拉線的方式，實(shí)現(xiàn)了道路信息采集、元素分析和自動(dòng)尋跡功能的智能小車的設(shè)計(jì)。