智能车光电传感器和摄像头的选择

戚玉婕

(扬州职业大学，江苏扬州225009)

智能车也称无人车，是一个集环境感知规划决策和多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统。1953年，世界上第一台无人驾驶牵引车诞生，这是一部采用埋线电磁感应方式跟踪路径的自动导向车。如今，随着传感技术的不断进步，无人驾驶车发展也越来越快。智能车的光学传感器模块起到了至关重要的作为。光学传感器将获得的道路信息、测速传感器将现行车速信息传递至系统，系统对获得的图像和数据信息进行分析处理，经过特定的控制算法计算得出最佳速度和舵机转角，这是智能车系统的基本工作原理。

传感器是智能车的“眼睛”，必须能够真实、快速地反馈赛道信息。光电传感器和摄像头是两种工业应用最广泛的光学传感器。光电传感器包括红外传感器、激光传感器等，广泛应用于无人生产线，自动巡逻等领域;摄像头则广泛应用于汽车安全的智能技术中，如视觉增强系统、前照灯自动调整系统、转向监视系统等。本文结合我校开展智能车设计的经验，介绍了智能车设计中用到的光电传感器和摄像头，并比较两者的性能差别。

1 光电传感器智能车道路识别系统设计

光电传感器(反射式)的光源有很多种，常用的有红外发光二极管，普通发光二极管和激光二极管，前两种光源容易受到外界光源的干扰，识别效果和工作环境有一定限制;而激光二极管发出的光的频率较集中，传感器只接收很窄的频率范围信号，不容易被干扰，但价格较贵。在智能车系统中，常用的反射式光电传感器包括红外反射型和激光反射型两种。

1.1 红外反射式光电传感器的设计

红外反射式光电传感器检测路面信息的原理是由光外线发射管发射一定波长的红外线，照射地面收集道路信息，之后反射到接收管。其关键原理在于红外线在黑白两色上的反射系数不同，黑色道路上大部分红外线被吸收，而白色道路上的大部分红外线被反射回接受传感器。传感器接口电路将接收到的红外线光强按正比转化为电压输出信号，即可以将黑白路面区分开来[1]。红外反射式传感器由1个红外发射管(发射器)和1个光电二极管(接收器)构成。测量原理是将发射信号经调制后送到红外管发射，光敏管接收反射回来的红外信号。对于同一张反射面物质，反射光强度I是反射面与传感器之间距离x的非线性函数，其关系如图1所示。传感器接口电路的输出电压Vout与光强I成正比。对于特定的距离x，设定一个阈值电压VX，如果输出电压Vout＞VX，则认定为白色道路;反之认定为黑色道路。阈值电压VX是距离x的函数。

图1 反射光强度与距离的关系

电路设计的过程中，考虑到小车体积不易过大，可选择漫反射式光电传感器RPR－220，其电路如图2所示[2]。反射型光电探测器RPR－220最佳探测距离为6～8mm，如图3所示，在此区间其具有最大的反射强度。此传感器具有较好的滤光性能，其内置的可见光过滤器可减小离散光、可见光对传感器的影响，如图4所示，其接受器的响应波长集中在760nm－850nm左右的红外波段。实际电路中为了增加探测距离，减低外界光线中红外线的影响，使用单片机的PWM模块产生38kHz的脉冲信号，对发射电路和接收电路进行调制，共同构成传感器模块。在智能车的实际设计中，在智能车的头部装备多个(比如八个)接受传感器，利用光线的漫反射效应，形成线型传感器阵列，并根据此多个传感器的探测数据计算前方黑路白路的范围和界限[3]。

另一种可选的红外传感器件为FS－359F反射红外传感器，采用048W型封装。该封装形状规则，便于安装。在约40mA的发射电流，没有强烈日光干扰(在有日光灯的房间里)的情况下，探测距离能达8mm，基本满足探测距离要求。

1.2 激光传感器的设计

激光传感器与普通的光电传感器的基本原理是一样的，但是其前瞻能力远大于普通的光电传感器，可以达到40～50cm，是光电传感器的50倍以上。激光传感器由发射部分和接受部分构成，如图5所示。发射部分(LED2)由一个振荡管发出180kHz频率的振荡波后，经三极管放大，激光管发光;接收部分由一个相匹配180kHz的接收管(LED1)接收返回的光强，经过电容滤波后直接接入单片机，检测返回电压的高低[4]。智能车设计时，同样使用多个激光传感器并“一”字排布以识别道路[1]。

图5 激光传感器发射与接收电路

1.3 红外反射式传感器与激光传感器的比较

红外反射式光电传感器对反射光强进行测量，虽然部分器件会通过频率调制、滤波等方法提高其精度，但其测量结果的可靠性和准确性仍有待提升。而激光传感器得益于激光的波长单一性，并且接收管只能接受相同频率的反射光，因而可以有效防止可见光对反射激光的影响，其信噪比、可靠性均大大高于红外光传感器。

在探测距离方面，红外反射式传感器反射距离一般在1cm以下，其在自主式寻迹、避障机器人上的近距离传感的应用是可行的。在智能车的黑白赛道的探测上，必须安装在小车的底盘下，保证探测环境都在阴影之下，不易受到日光的干扰同时保证距离范围。激光传感器探测距离可以达到40～50cm，因而前瞻性更好，更适合用在竞速的智能车上，当然价格也较贵。

2 摄像头智能车道路识别系统设计

摄像头采集部分一般由CCD摄像头、视频同步信号分离芯片、单片机处理器等部分构成。其中CCD图像传感器分为线阵式与面阵式两种。线阵式图像传感器应用于系统对检测精度有特殊要求的场合，一般价格较昂贵。面阵式图像传感器应用于普通的视频检测，价格较便宜。一般竞赛用智能车选用面阵式CCD图像传感器即可，输出格式为PAL电视信号。为实现路径识别，只需提取画面的灰度信息，而不必提取其色彩信息，所以一般均使用CCD黑白摄像头。

具体而言，如图6，摄像头连续地扫描图像上的一行，输出一段连续的视频信号，该电压信号的高低起伏正反映了该行图像的灰度变化情况。当扫描完一行，视频信号端输出一个低于最低视频信号电压的电平(如0.3V)，保持一段时间然后扫描新的一行，如此下去，直到扫描完该场的信号，发出场同步脉冲，标志着新的一场的到来。摄像头一般每秒扫描25帧图像，每帧又分奇、偶两场，故每秒扫描50场图像。

图6 摄像头视频信号

对于CCD扫描得到PAL制式信号，需要通过封装组合电路(PAC)或者模数转换A/D等硬件通过计算提取赛道信息，目前主要有两种方法:微分边缘检测和二值化阈值比较检测法。微分边缘检测即通过对CCD图像电信信息做微分，取微分值较大部位赛道边界;此方法对直线赛道原处的处理可信度较低，而且近处也可能出现丢失赛道的边缘的情况。二值化算法的基本思路，是设定一个阈值，对于视频信号矩阵中的每一点，若像素值大于或等于阈值则判定为白色赛道;反之则判定黑色引导线[5]。

3 结论

整体来讲，光电传感器的优点是采样速度快，电路设计相对简单。缺点是检测精度较低，耗电量较大，需要充分调试后才能提高抗干扰性能。激光传感器的准确度、可信度和前瞻距离均有优势，但价格较高，设备比较复杂。摄像头的优点是检测前瞻距离远，范围宽，道路参数多，算法完善，抗干扰性能强。缺点是采样速度低，需要处理的数据量大，电路相对复杂，不适用在小体积系统中使用，并且还涉及图象采集、图象识别等领域。

智能车的设计涉及到传感器、硬件电路及相应的算法，锻炼学生和教师的综合应用能力。通过对光电传感器和摄像头的原理和硬件电路设计的介绍，学校便于在已有的硬件条件下选择不同的传感器，进行相继的智能车教学实践和研究。

当然，单一传感器获得的信息非常有限，由于传感器受到自身性能的影响也带有不确定性。随着传感器种类的增多，一个强大的智能系统应该是一个多传感器系统。比如电磁传感器在智能车竞赛中特定的赛道上，也有出色的发挥。另外，同种传感器可以用于传感不同的信息，比如在以往的教学中，我们使用红外反射式光电传感器在自动寻迹的往返小车上，以及用于障碍的判断和主动轮的测速上。在开放性教学实践中，应该拓宽学生的思路，努力创造条件。这样不仅可以提高学生的学习兴趣，巩固书本知识，更能增强学生的创新能力和社会适应能力。

[1]朱海星，方小坤，刘铮.两种基于单片机的自动小车设计[J].微型机与应用，2010(11):22－23.

[2]GHOSAL S，MEHROTRA R.Orthogonal Moment Operators for Subpixel Edge Detection[J].Pattern Recognition，1993，26(2):295－306.

[3]王玲，孙波.红外光电传感器自动寻迹智能车的设计与实现[J].沈阳理工大学学报，2010(2):57－60.

[4]严林，甘男，练丁榑.第四届智能车竞赛技术报告[J].电子产品世界，2010(8):57－58.

[5]黄娴，张曦煌，陆冬磊.基于摄像头的智能车路径识别系统的设计[J].电脑知识与技术，2010(10):8083－8085.