夏雨磊

【摘要】 為了實現(xiàn)無人控制智能車在特殊道路上實現(xiàn)的自主行走的目的；采用光電攝像頭作為實時采集單元結(jié)合軟件控制單元閉環(huán)反饋的方法，在特殊賽道下自行調(diào)整舵機(jī)轉(zhuǎn)向，電機(jī)的加減速，成功實現(xiàn)了在非人為環(huán)境下按照黑色引導(dǎo)路線快速準(zhǔn)確的行駛。

【關(guān)鍵詞】 攝像頭 自主行駛 智能小車

一、引言

進(jìn)入21世紀(jì)以來，智能化與自動化這一課題，隨著時代的發(fā)展，愈發(fā)扮演者重要的角色。到如今，汽車行業(yè)在時代的前進(jìn)腳步中同樣不斷進(jìn)行著蛻變，隨著自動化產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展，無人控制領(lǐng)域的誕生，無人自主智能車應(yīng)運而生。本設(shè)計以單片機(jī)為控制核心，采用CCD攝像頭實現(xiàn)對引導(dǎo)路線圖像的獲取，并通過軟件對圖像進(jìn)行處理提取路徑，然后通過控制算法控制智能小車實現(xiàn)自動行駛。

二、系統(tǒng)的總體設(shè)計

2.1 系統(tǒng)的工作原理

智能車系統(tǒng)的工作原理是：CCD攝像頭拍攝賽道圖像，通過片外AD進(jìn)行模數(shù)轉(zhuǎn)換，將得到的數(shù)據(jù)輸入MC9SXS128單片機(jī)，通過程序提取黑色引導(dǎo)線；通過編碼器檢測車速，通過單片機(jī)輸入捕捉功能進(jìn)行脈沖計數(shù)得到小車的實時速度。由得到的引導(dǎo)線，選擇參考行，通過分段P系數(shù)算法來控制舵機(jī)；通過賽道的曲率，計算得到目標(biāo)速度，利用PID相結(jié)合的閉環(huán)控制算法調(diào)整電機(jī)來控制小車速度。

2.2 系統(tǒng)的總體設(shè)計框圖

三、硬件模塊的設(shè)計

攝像頭采用TSL1401線性CCD模塊，此芯片主要是以TAOS公司生產(chǎn)的芯片TSL1401R為核心構(gòu)成，并且繼承高達(dá)128像素的線性陣列傳感器并且配套專門用于線性CCD的透鏡。該模塊成像所反映的是一維的圖像，當(dāng)在伴隨車身運動的過程中可以獲得二維的圖像。

小車轉(zhuǎn)向控制使用的是SD-5數(shù)字舵機(jī)。主驅(qū)動電機(jī)采用RS-540速度電機(jī)，其轉(zhuǎn)速高達(dá)20000r/min，內(nèi)裝散熱風(fēng)扇，最大功率可達(dá)118w，能夠快速有力的帶動車身前進(jìn)后退，是一款較為理想的驅(qū)動電機(jī)。測量速度采用歐姆龍編碼器將車輪轉(zhuǎn)速轉(zhuǎn)換成以數(shù)字脈沖。RS-540電機(jī)功率比較大，驅(qū)動電路板采用TC4427MOSFET驅(qū)動器加四支N溝道功率MOSFET管設(shè)計了一個直流電動機(jī)可逆橋式驅(qū)動電路，其電路圖如圖2所示。

單片機(jī)選用Freescale公司16位的高速單片機(jī)MC9SXS128其可以達(dá)到25MHz的處理速度。

四、軟件控制方案

4.1 攝像頭圖像處理

圖像信號采集作為整個控制算法的基礎(chǔ)，其效果好壞直接影響到智能車整體的穩(wěn)定性、準(zhǔn)確性。因而經(jīng)過多次試驗與反復(fù)嘗試最終決定采用自適應(yīng)曝光方案。由TSL1401線性CCD傳感器的用戶手冊的分析可知，每個像素所采集的圖像灰度值與他所感知的光強(qiáng)和積分時間成正比，積分時間越長亮度也就越高，CCD上就是采集到的電壓值的高低。

在試驗的過程中發(fā)現(xiàn)曝光時間最終確定在10-15ms是最為合理的，原因有兩個：首先曝光時間的增加就表示對于圖像的采集周期變長，不利于對于系統(tǒng)的控制，就會導(dǎo)致系統(tǒng)的反應(yīng)滯后，降低了系統(tǒng)的穩(wěn)定性，準(zhǔn)確性。其次曝光時間的延長會使采集回來的圖像變得模糊，不利于后期對于圖像的分析提取。

4.2 路徑提取算法

由于智能車系統(tǒng)對實時性的要求很高，過于復(fù)雜的黑線提取算法，會導(dǎo)致決策周期溢出，使程序崩潰，所以必須采用簡單高效的圖像識別算法。在這里采用直接邊緣檢測算法。采用逐點掃描的方法，首先從定義的起始點開始進(jìn)行往兩邊掃描的方式，這里的起始點是定義為中間64點處開始掃描，找到從路面白色像素到路面邊緣黑色像素的邊沿，計算兩個沿的位置差，通過閾值判斷合理的話通過求平均值估算出路面的中心。

邊沿的檢測，可以通過比較前后兩次采樣數(shù)的差值的絕對值是否大于一個閾值來判斷，如果差值為負(fù)，則為上升沿；否則為下降沿。這里，閥值可以根據(jù)經(jīng)驗設(shè)定，基本上介于8～15之間（當(dāng)A/D模塊的參考電壓為2.5 V時），也可以采用全局自適應(yīng)法設(shè)定，每次采樣后首先都遍歷一次圖像，得到圖像灰度值的平均值，然后用這個平均值乘以一個調(diào)試系數(shù)即可得到所要的閾值。

4.3 PID速度閉環(huán)控制

速度控制策略的好壞就決定小車能否取得優(yōu)秀成績，為了使賽車能快速達(dá)到給定速度，經(jīng)過很長時間的測試，我們最終采用了增量式PID，PdIt=Kp*（e（t）-e（t-1）+Ki*e（t）+Kd*（e（t）-2*e（t-1）+e（t-2））；其返回的值是控制量所需加上的增量。其中e（t）是當(dāng)前測量真實值與設(shè)定的目標(biāo)差。是當(dāng)前測量真實值與設(shè)定的目標(biāo)差。

比例項主要使快速達(dá)到目標(biāo)，但是過沖可能大，積分以減小過沖但使反應(yīng)變慢，微分項可以提高系統(tǒng)靈敏度但是也會對于干擾信號進(jìn)行放大。

五、結(jié)束語

在智能小車車開發(fā)過程中，在行駛過程中發(fā)現(xiàn)，如果對于前瞻過遠(yuǎn)容易發(fā)生丟失道路現(xiàn)象，但是過于近的前瞻在直道入急彎時會發(fā)生舵機(jī)打角反應(yīng)滯后現(xiàn)象，所以好的前瞻可提高小車的反應(yīng)速度，通過對PID等參數(shù)的調(diào)整，成功實現(xiàn)了小車通過CCD光電攝像頭對路徑的快速跟蹤行駛。