基于CMOS摄像头的循迹智能车系统设计

郝铭轩

摘 要 本文介绍了一种基于面阵CMOS摄像头传感器的循迹智能车的软硬件结构和开发流程。通过MT9V022摄像头获取环境信息进行循迹，对采集的原始图像进行梯形校正和桶形校正，处理图像后获取赛道边界，利用人工势场法规划路径，在转向控制上利用位置式PID，速度控制上采用串级PID控制。使系统的稳定性和鲁棒性得到了很大的改善。最终实现智能车快速平稳运行。

关键词 CMOS摄像头；图像校正；路径规划；智能车

中图分类号 TP2 文献标识码 A 文章编号 2095-6363（2015）09-0030-02

1 总体设计

系统结构如图1所示，该系统采用飞思卡尔MK60FX512VLL15作为控制芯片，利用DMA模块进行CMOS摄像头图像数据传输以提供微控器识别处理和规划决策，通过对图像处理和识别，驱动舵机电机，实现转向和速度控制，使用旋转编码器将当前测量速度值和测量加速度值反馈给微控器，使用速度串级控制，使智能车平稳运行。

2 硬件系统设计

1）供电模块。完整的智能控制车系统应包括转向、动力、检测采集和运算处理等模块。各个模块的电源均由7.2V镍镉电池提供，而工作电压各不相同。摄像头输入电压为3.3V，因其对电压噪声较敏感，因此使用了TPS7350和TPS7333两片低压差稳压芯片组成的两级稳压电路，并使用滤波电容，稳定输入输出电压。实际使用中，CMOS摄像头供电电压在供电电压波动时依旧稳定。

2）电机驱动模块。智能车电机的供电电压为电池电压，为提高电机灵敏性，充分发挥电机性能，使用4片IR2104半桥驱动控制MOS管构成H桥电路，控制两个RN260电机正反转。为控制智能车车体重量与体积，选用了具有体积小，导通电流大，导通内阻小等特点的LR7843型号MOS管。实验证明，智能车高速运行时，设计的驱动模块芯片温度依然处于正常范围。

3 软件系统设计

3.1 软件系统流程

如图2所示，软件控制包括摄像头图像采集、图像存储、图像处理、转向控制、速度控制等部分。

3.2 程序分配与中断处理

在程序分配上，为充分利用处理器空闲时间，使用DMA采集图像的同时，在主循环中进行图像存储。在软件设计中，将中断优先级分组和分配。配置最高优先级为场中断，次高级为行中断，最低优先级为5ms定时中断，使图像采集、转向控制、速度控制能够同时进行。

3.3 摄像头图像处理与识别

1）二值化。赛道是由白色PVC耐磨塑胶地板和黑边组成，在采集的图像中，黑色的灰度值低，白色的灰度值高。因此应根据图像黑白灰度值的差异，确定图像阈值，对图像进行二值化处理。

2）梯形校正。梯形校正采用不均匀行采集的方法校正图像的梯形畸变。利用摄像头采集一幅完整的图像，然后利用校正板计算出需要采集的行数。在图像的行中断到来时，只选择需要的行数进行采集。

3.4 路径规划

先获取赛道的边沿。从校正后的图像中部向两边搜黑白跳变点，从而确定左右边界的位置。搜到边界后，采用人工势场法进行路径规划，使智能车获得更好的

路径。

根据智能车在周围环境中的运动，设计成一种抽象的人造引力场中的运动，障碍物对智能车产生“斥力”，目标点对智能车产生“引力”，最后通过求合力来控制智能车的运动。在智能车的控制过程中，将图像远处的赛道中点视为目标点，把赛道边界视为障碍物，应用势场法规划出来的路径一般是比较平滑并且安全。利用此算法规划出的路径，可以使智能车在过S弯时直冲，快速过弯。

3.5 速度控制

在定时中断程序中通过SPI通讯协议读取当前旋转编码器的计数值，并进行计算得出车模当前速度。同时也通过AD模块读出安装在智能车上的加速度计的值。

由于电机加速和减速过程存在较大的延时，所以单环PID控制存在滞后现象，无法达到对速度达到实时控制，因此采用动态响应更快的串级控制。图3为串级控制流程图。

在串级控制系统中，主、副调节器放大系数的乘积愈大，系统的抗扰动能力愈强，控制质量愈好。经过实践验证，采用串级控制后，车模的速度全程都比较稳定，直道加速快，弯道减速不明显。

3.6 转向控制

车模的转向控制是借助舵机实现的。前轮通过连杆与舵机相连，进而实现通过控制舵机的打角改变前轮的角度，让智能车转弯。计算车体与规划出的路径相对偏移量Error，采用比例和微分控制，可以得到输出量Steer Out。通过调节比例和微分系数两个系数能够有效控制车模的转向，把作为控制量输入到舵机从而改变智能车前轮角度，进而改变行驶方向。

参考文献

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