飞思卡尔杯全国大学生智能车大赛摄像头组图像处理程序

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飞思卡尔智能车大赛技术报告

第九届“飞思卡尔”杯全国大学生智能车竞赛光电组技术报告学校：中北大学伍名称：ARES赛队员：贺彦兴王志强雷鸿队教师：闫晓燕甄国涌关于技术报告和研究论文使用授权的说明书本人完全了解第八届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车竞赛关保留、使用技术报告和研究论文的规定，即：参赛作品著作权归参赛者本人，比赛组委会和飞思卡尔半导体公司可以在相关主页上收录并公开参赛作品的设计方案、技术报告以及参赛模型车的视频、图像资料，并将相关内容编纂收录在组委会出版论文集中。

参赛队员签名：带队教师签名：日期：2014-09-15日摘要本文介绍了第九届“飞思卡尔杯全国大学生智能车大赛光电组中北大学参赛队伍整个系统核心采用飞思卡尔单片机MC9S12XS128MAA ，利用TSL1401线性CCD 对赛道的行扫描采集信息来引导智能小车的前进方向。

机械系统设计包括前轮定位、方向转角调整，重心设计器件布局设计等。

硬件系统设计包括线性CCD传感器安装调整，电机驱动电路，电源管理等模块的设计。

软件上以经典的PID算法为主，辅以小规Bang-Bang算法来控制智能车的转向和速度。

在智能车系统设计开发过程中使用Altium Designer设计制作pcb电路板，CodeWarriorIDE作为软件开发平台，Nokia5110屏用来显示各实时参数信息并利用蓝牙通信模块和串口模块辅助调试。

关键字：智能车摄像头控制器算法。

目录1绪论 (1)1.1 竞赛背景 (1)1.2国内外智能车辆发展状况 (1)1.3 智能车大赛简介 (2)1.4 第九届比赛规则简介 (2)2智能车系统设计总述 (2)2.1机械系统概述 (3)2.2硬件系统概述 (5)2.3软件系统概述 (6)3智能车机械系统设计 (7)3.1智能车的整体结构 (7)3.2前轮定位 (7)3.3智能车后轮减速齿轮机构调整 (8)3.4传感器的安装 (8)4智能车硬件系统设计 (8)4.1XS128芯片介绍 (8)4.2传感器板设计 (8)4.2.1电磁传感器方案选择 (8)4.2.2电源管理模 (9)4.2.3电机驱动模块 (10)4.2.4编码器 (11)5智能车软件系统设 (11)5.1程序概述 (11)5.2采集传感器信息及处理 (11)5.3计算赛道信息 (13)5.4转向控制策略 (17)5.5速度控制策略 (19)6总结 (19)6.1效果 (20)6.2遇到的问题以及解决办法 (20)6.3队员之间的合作很重要 (21)附录 (22)源程序 (23)1绪论1.1 竞赛背景随着经济发展，道路交通面临新的问题和新的挑战。

飞思卡尔图像处理总结

图像处理算法总结一、简介根据第九届全国大学生“飞思卡尔”杯智能车竞赛要求，针对摄像头平衡组的车模要求，我们小组需要自主设计一辆两轮平衡直立的由摄像头自主识别路径并以较快速度行进的智能小车。

其中图像数据的处理是摄像头组能否取得好成绩的关键。

我们这次使用的是野火鹰眼ov7725硬件二值化摄像头(如图1所示)，基于飞思卡尔K60单片机控制，并通过IAR6.3编译，编译界面如图2所示。

图1.鹰眼摄像头图2.iar编译界面二、设计要求对鹰眼摄像头采集回来的一副二值化的图像数据进行解压，图像处理，求出赛道中线和车体中心线的偏差，通过PID调节，将转向控制量返回，从而实现转向控制。

其中图像处理包括：黑线提取，赛道类型判断，计算转向偏差。

三、算法设计3.1 黑线提取我们采用的是跟踪边缘检测算法。

由于黑色的目标引导线是连续曲线，所以相邻两行的左右边缘点比较靠近。

跟踪边缘检测正是利用了这一特性，对直接边缘检测进行了简化。

其思路是：若已寻找到某行的左边缘，则下一次就在上一个左边缘附近进行搜寻。

这种方法的特点是始终跟踪每行左边缘的附近，去寻找下一列的左边缘，所以称为“跟踪”边缘检测算法。

该算法的优点：在首行边缘检测正确的前提下，该算法具有较强的抗干扰性，能更有效地消除垂直交叉黑色引导线的干扰，以及引导线外黑色图像的影响，始终跟踪目标引导线。

另外，与直接边缘检测法比较，跟踪边缘检测算法的时间复杂度更低，因此效率更高。

且通过多次试验，中心线提取基本没有出现大的问题。

如图3，为一次拍摄的赛道图像，经图像处理后将计算的中线显示在上位机上，图33.2赛道类型判断影响赛车速度成绩的一个重要因素就是对弯道和直道的提前识别判断，从而实现安全过弯，快速过直道、S弯道，以提高比赛成绩。

我们通过小液晶模块，或者摄像头上位机将拍回来的赛道图像反复仔细地对比查看，提取出相关的特征作为判断条件，从而完成赛道类型的判断。

另外，由于智能车上安装的摄像头相对于赛道存在一定的倾斜角度，因此会造成采集到的赛道图像具有一定的梯形失真，即图像中的赛道远端窄、近端宽，因而也会对路径的正确识别产生影响。

第八届飞思卡尔智能车竞赛摄像头组哈工大(威海)技术报告

PTB0：舵机角度控制脉冲输出
PTD4-5：电机速度控制脉冲输出
PTB18-19：测速编码器脉冲输入
PTE25,PTA17：视频中断信号输入
PTD6-7：串口通讯输出
3.2.
本系统中电源稳压电路有五路，有三路为+5V稳压电路，一路为+12V升压电路，另一路为+3.3V稳压电路。其中，+12V升压电路为CCD摄像头供电，三路+5V稳压电路分别为功能板内芯片、测速编码器和无线传输供电。为了提高最小系统部分的稳定性，我们采用三个+5V稳压电路分别供电，一路+3.3V稳压电路对最小系统板供电。
2、我们采用技术成熟的mos管作为电机的驱动芯片，它具有内阻小、转换效率高等特点。
简单性是指在满足了稳定性、高效性的前提下，为了尽量减轻整车重量，降低车体重心位置，应使电路设计尽量简单，尽量减少元器件的使用数量，缩小电路板面积，使电路板安装于车底盘上面。
3.2
整车的电路系统分为四个部：K60为核心的最小系统板、功能板和驱动板。功能板包括信号采集和处理、片外AD转换、数码管显示、串口输出等功能。
2.4
由于全国决赛时赛道直线部分可以有坡度在15度之内的坡面道路，包括上坡与下坡道路。所以摄像头安装不能非常的低，因为假如摄像头太低将会导致在上坡时赛车丢失道路信息，但是随着摄像头安装位置的提高，在高速过弯时则所需向心力比较大，同时由于惯性则车很容易向一侧翻倒。为了避免这类事情的发生，我们把车的后轮底盘放低，采用的方法是在前轴加装垫片，后轴的放低也是采用组办方提供的轴承，从而降低整车的重心，防止车翻倒。但是后轮的底盘高度不能太低，我们只加了一个半垫片，这是为了使车能顺利的上坡而不至于由于底盘过擦到赛道。
后轮前束是后轮前端向内倾斜的程度，当两轮的前端距离小后端距离大时为内八字，前端距离大后端距离小为外八字。由于后轮外倾使轮子滚动时类似与圆锥滚动，从而导致两侧车轮向外滚开。但由于拉杆的作用使车轮不可能向外滚开，车轮会出现边滚变向内划的现象，从而增加了轮胎的磨损。后轮外八字与后轮外倾搭配，一方面可以抵消后轮外倾的负作用，另一方面由于赛车前进时车轮由于惯性自然的向内倾斜，外八字可以抵消其向内倾斜的趋势。外八字还可以使转向时靠近弯道内侧的轮胎比靠近弯道外侧的轮胎的转向程度更大，则使内轮胎比外轮胎的转弯半径小，有利与转向。但是，如果后轮调成了内倾角，则选用内八字比较好，因为这样两者刚好抵消，因此在调车我们选用了内倾加前束，效果还是很好的。

第五届全国大学生“飞思卡尔”杯智能汽车竞赛规则与赛场纪律

第五届全国大学生“飞思卡尔”杯智能汽车竞赛竞速比赛规则与赛场纪律参赛选手须使用竞赛秘书处统一指定的竞赛车模套件，采用飞思卡尔半导体公司的 8 位、16 位微控制器作为核心控制单元，自主构思控制方案进行系统设计，包括传感器信号采集处理、电机驱动、转向舵机控制以及控制算法软件开发等，完成智能车工程制作及调试，于指定日期与地点参加各分赛区的场地比赛，在获得决赛资格后，参加全国总决赛的场地比赛。

参赛队伍的名次（成绩）由赛车现场成功完成赛道比赛时间为主，技术报告、制作工程质量评分为辅来决定。

大赛根据车模检测路径方案不同分为电磁、光电与摄像头三个赛题组。

车模通过感应由赛道中心电线产生的交变磁场进行路径检测的属于电磁组；车模通过采集赛道图像（一维、二维）进行路径检测的属于摄像头组；车模通过采集赛道上少数孤立点反射亮度进行路径检测的属于光电组。

竞赛秘书处制定如下比赛规则适用于各分赛区预赛以及全国总决赛，在实际可操作性基础上力求公正与公平。

一、器材限制规定1. 须采用统一指定的车模。

本届比赛指定采用两种车模：z A 型车模：广东博思公司提供。

限定电磁组比赛使用。

z B 型车模：北京科宇通博科技有限公司提供。

限定光电组、摄像头组使用。

z 细节及改动限制见附件一。

2. 须采用飞思卡尔半导体公司的 8 位、16 位处理器(单核)作为唯一的微控制器。

z 有关细节及其它电子器件使用的限制见附件二；3. 参加电磁赛题组不允许使用传感器获取道路的光学信息进行路径检测。

z 参加光电赛题组中不允许传感器获取道路图像信息进行路径检测。

z 参加摄像头赛题组可以使用光电管作为辅助检测手段。

4. 其他事项z 如果损毁车模中禁止改动的部件，需要使用相同型号的部件替换；z 车模改装完毕后，尺寸不能超过：250mm 宽和 400mm 长。

二、有关赛场的规定1. 赛道基本参数（不包括拐弯点数、位置以及整体布局）见附件三；2. 比赛赛道实际布局将在比赛当日揭示，在赛场内将安排采用制作实际赛道的材料所做的测试赛道供参赛队进行现场调试；三、裁判及技术评判竞赛分为分赛区和全国总决赛两个阶段。

第四届飞思卡尔杯智能车大赛技术报告北京工商大学

摘要随着数字图像处理技术的发展，面阵CCD摄像头在自动控制领域得到了越来越广泛的应用。

本文在对CCD图像处理技术和单片机嵌入式应用进行深入研究的基础上，借鉴国内外先进技术，研制出了具有自动循迹，转弯，加减速功能的智能小车。

本文介绍了基于面阵CCD图像处理技术以及MC9S12DG128微控制器嵌入式技术的智能小车的设计原理及研制过程。

论述了智能小车自动控制系统的实现方法，着重讨论了智能小车的硬件设计和以Codewarrior C交叉编译器为开发工具的软件设计。

在智能小车的研制过程中，利用CCD摄像头采集到的图像存在杂点和误差，这对单片机的控制影响较大，因此需要运用图像处理技术对数字图像进行处理，以达到对黑线正确识别的目的。

关键词：智能小车； CCD； MC9S12DG128微控制器；图像处理AbstractWith the development of treatment technology of the digital picture , plane array CCD camera has got more and more extensive application on the automatic controlled field.This text is on the basis of the thing that use and further investigate to CCD image processing technology and single-chip computer embeddedly, learns from domestic and international advanced technology, develop and follow the mark automatically, turn, add the intelligent car which moderates the function. The introduction to this text is on the basis of plane array CCD image processing technology and the design principle of the intellectual car of MC9S12DG128 microcontroller embedded technology and research course. Havedescribed the implementation method of the automatic control system of intellectual car , have discussed emphatically the hardware of the intellectual car is designed and as the software design of the developing instrument with Code-warrior C compiling device alternately.In the course of research of the intelligent car , utilize the picture that CCD camera gathers to noise and error, this makes a great influence on control of the single-chip computer, so need to use the image processing technology to deal with the digital picture , in order to achieve the correct purpose that discerns to the black line.Keywords:Intelligent car ; CCD ; MC9S12DG128microcontroller ;Image processing目录1.1背景简介 (1)1.2本课题研究的目的及意义 (2)1.3国内外相关技术的发展现状 (3)1.3.1国外智能小车的发展状况 (3)1.3.2国内智能小车的发展状况 (4)1.4系统设计要求 (5)1.5智能小车的设计思路 (5)1.6本文主要研究内容 (6)1.7本文的篇章结构 (7)2.1路径识别方案设计论证 (7)2.1.1 方案一：基于光电传感器阵列的路径识别方案 (7)2.1.2 方案二：基于线阵CCD图像传感器的路径识别方案 (8)2.1.3 方案三：基于面阵CCD图像传感器的路径识别方案 (8)2.1.4 所选方案 (8)2.2面阵CCD图像传感器简介 (8)2.3面阵CCD图像传感器的工作原理 (9)2.4面阵CCD图像传感器的选择 (10)2.5图像处理方法 (10)2.5.1 图像处理技术基础 (11)2.5.2 图像的灰度变换 (11)2.5.3 图像的平滑处理 (11)2.5.4 图像边缘检测 (12)2.6本章小结 (13)3.1机械方面设计及改进 (13)3.1.1 车模基本参数 (13)3.1.2 CCD摄像头的设计安装 (14)3.1.3 底盘参数设计改进 (14)3.1.4 齿轮传动机构调整 (15)3.1.5 后轮差速机构调整 (15)3.1.6驱动电机介绍 (16)3.1.7 舵机介绍 (17)3.2智能小车电路设计 (19)3.2.1 所选用单片机介绍 (19)3.2.2 硬件电路系统组成 (22)3.2.3 供电电路 (23)3.2.4 时钟电路 (24)3.2.5看门狗电路 (25)3.2.6 电源稳压电路 (25)3.2.7 驱动电机/舵机电路 (26)3.2.8 CCD摄像头数据采集分离电路 (27)3.2.9 A/D采集电路设计 (28)3.3本章小结 (29)4.1软件设计环境 (30)4.2软件整体设计方案 (30)4.3程序评测及流程 (31)4.4程序模块介绍 (34)4.4.1 初始化 (34)4.4.2 摄像头图像数据采集以及处理 (35)4.4.3 速度采集以及速度控制 (42)4.5黑线提取算法 (42)4.6本章小结 (42)5.1软件开发平台C ODEWARRIOR IDE (43)5.1.1 Codewarrior IDE 功能介绍 (43)5.1.2 Codewarrior IDE 基本使用方法 (44)5.2本章小结 (48)第1章绪论1.1背景简介车辆与我们的社会生活息息相关，然而当今车辆的智能化发展还不是很迅速，特别是在安全性，智能化，车与路之间交互信息等方面。

摄像头组智能车图像预处理算法研究

而目前能基本解决这一问题莫过于中值存器，默认输出有效像素（Ｈ）６４０Ｘ（Ｖ）４Ｓ０。因为采用隔行扫描保持边缘的平滑算法，滤波。方式，又分为奇偶场，这样计算的话，每秒钟会产生６０幅图像，中值滤波是一种减少边缘模糊的非线性平滑方法，它的思每幅图有效像素为（Ｈ）３２０Ｘ（Ｖ）２４０。单片机全部采集则一幅图想是用邻域中亮度的中值代替图像当前的点。邻域中亮度的中像要占用７５ＫＢ的内存，而一般单片机是没有这么大内存的，虽然Ｋ６０单片机有５１２ＫＢ的Ｆｌａｓｈ，再加上后期图像处理，所以不建议值不受个别噪声毛刺的影响，因此中值平滑相当好地消除了冲击噪声。更进一步，由于中值滤波并不明显地模糊边缘，因此可全部采集。以迭代使用。显然，在每个像素位置上都要对一个矩形内部的图像采样的方法很多，有均匀采样和不均匀采样。均匀采这样的开销会变得很大，这也是导致中值样，主要是通过均匀间隔性的采集图像。因为间距是固定的，所有像素进行排序，
一
个能够自主识别路径的智能汽车。其设计内容涵盖了控制、
素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中
高斯滤波没有固定模板，模板是根据实际需求模式识别、传感技术、汽车电子、电气、计算机、机械、能源等多心像素点的值。就以３Ｘ３的邻个学科的知识，对学生的知识融合和实践动手能力的培养，具所选择的。因为考虑到实际单片机的运算能力，
滤波一大缺点。

飞思卡尔杯全国大学生智能汽车竞赛技术报告_摄像头组

第十届"飞思卡尔"杯全国大学生智能汽车竞赛技术报告第十届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车竞赛技术报告学校：电子科技大学摘要本文设计的智能车系统以MK60DN512ZVLQ10微控制器为核心控制单元，通过CMOS摄像头检测赛道信息，使用模拟比较器对图像进行硬件二值化，提取黑色引导线，用于赛道识别；通过编码器检测模型车的实时速度，使用PID控制算法调节驱动电机的转速和转向舵机的角度，实现了对模型车运动速度和运动方向的闭环控制。

关键字：MK60DN512ZVLQ10，CMOS，PIDAbstractIn this paper we will design a smart car system based on MK60DN512ZVLQ10as the micro-controller unit. We use a CMOS image sensor to obtain lane image information. Then convert the original image into the binary image by the analog comparator circuit in order to extract black guide line for track identification. An inferred sensor is used to measure the car`s moving speed. We use PID control method to adjust the rotate speed of driving electromotor and direction of steering electromotor, to achieve the closed-loop control for the speed and direction.Keywords: MK60DN512ZVLQ10，CMOS，PID目录摘要 (II)Abstract (III)目录............................................................................................................................ I V 引言.. (1)第一章系统总体设计 (2)1.1系统概述 (2)1.2整车布局 (3)第二章机械系统设计及实现 (4)2.1智能车机械参数调节 (4)2.1.1 前轮调整 (4)2.1.2其他部分调整 (6)2.2底盘高度的调整 (7)2.3编码器的安装 (7)2.4舵机转向结构的调整 (8)2.5摄像头的安装 (9)第三章硬件系统设计及实现 (11)3.1 MK60DN512ZVLL10主控模块 (12)3.2电源管理模块 (12)3.3 摄像头模块 (14)3.4电机驱动模块 (15)3.5测速模块 (16)3.6陀螺仪模块 (16)3.7灯塔检测模块 (16)3.8辅助调试模块 (17)第四章软件系统设计及实现 (19)4.1赛道中心线提取及优化处理 (19)4.1.1原始图像的特点 (19)4.1.2赛道边沿提取 (20)4.1.3推算中心 (21)4.1.4路径选择 (23)4.2 PID 控制算法介绍 (23)4.2.1位置式PID (24)4.2.2增量式PID (25)4.2.3 PID参数整定 (25)4.3转向舵机的PID控制算法 (25)4.4驱动电机的PID控制算法 (26)第五章系统开发及调试工具 (27)5.1开发工具 (27)5.2上位机图像调试 (27)5.3SD卡模块 (27)5.3.1SD卡介绍 (27)5.3.2 SPI总线介绍 (28)5.3.3软件实现 (28)第六章模型车的主要技术参数 (30)结论 (31)参考文献 (I)附录A：电原理图 (II)附录B：程序源代码................................................................................................... I V引言随着科学技术的不断发展进步，智能控制的应用越来越广泛，几乎渗透到所有领域。

第五届飞思卡尔智能车竞赛摄像头组程序设计1.01

逻辑实现................................................................................................................... 33
3.4.1 3.4.2 第四章. 4.1 4.2 4.3
FIFO 初始化 ..................................................................................................... 19
测速 ................................................................................................................. 20 图象处理 ......................................................................................................... 20 高层算法 ......................................................................................................... 22 与上位机通讯 .................................................................................................. 25 图像压缩 ......................................................................................................... 25

第七届全国大学生飞思卡尔杯智能汽车竞赛

第七届全国大学生“飞思卡尔”杯智能汽车竞赛竞速比赛规则与赛场纪律参赛选手须使用竞赛秘书处统一指定的竞赛车模套件，采用飞思卡尔半导体公司的8位、16位、32位微控制器作为核心控制单元，自主构思控制方案进行系统设计，包括传感器信号采集处理、电机驱动、转向舵机控制以及控制算法软件开发等，完成智能车工程制作及调试，于指定日期与地点参加各分（省）赛区的场地比赛，在获得决赛资格后，参加全国决赛区的场地比赛。

参赛队伍的名次（成绩）由赛车现场成功完成赛道比赛时间来决定，参加全国总决赛的队伍同时必须提交车膜技术报告。

大赛根据车模检测路径方案不同分为电磁、光电与摄像头三个赛题组。

车模通过感应由赛道中心电线产生的交变磁场进行路经检测的属于电磁组；车模通过采集赛道图像（一维、二维）或者连续扫描赛道反射点的方式进行进行路经检测的属于摄像头组；车模通过采集赛道上少数孤立点反射亮度进行路经检测的属于光电组。

竞赛秘书处制定如下比赛规则适用于各分（省）赛区预赛以及全国总决赛，在实际可操作性基础上力求公正与公平。

一、器材限制规定1. 须采用统一指定的车模。

本届比赛指定采用三种车模，分别用于三个赛题组：编号车模外观和规格赛题组供应厂商A型车模车模：G768电机：RS380-ST/3545，摄像头组东莞市博思电子数码科技有限公司舵机：FUTABA3010 B型车模车模型号电机：540，伺服器：S-D6光电组北京科宇通博科技有限公司C型车模车模型号：N286电机：RN260-CN 38-18130伺服器：FUTABA3010电磁组东莞市博思电子数码科技有限公司各赛题组车模运行规则：a)光电组，摄像头组：车模正常运行。

车模使用A型车模（摄像头组）、B型车模（光电组）。

车模运行方向为，转向轮在前，动力轮在后。

如图1所示：图1 光电组车模运行方向说b)电磁组：车模直立行走。

使用C型车模。

车模运行时只允许动力轮着地，车模直立行走。

如图2所示：图2 电磁组车模运行状态注：原车模的前轮（转向轮）、舵机实际上没有用了，可以去掉。

智能汽车路径识别中的图象处理算法

智能汽车路径识别中的图象处理算法李继李晋尧杨明孔士嘉（北京印刷学院信息与机电工程学院北京 102600）摘要：分析全国大学生智能汽车竞赛中智能汽车路径识别中的图象处理算法，重点介绍智能车车牌识别的控制算法。

智能汽车通过OV7620数字摄像头对路面信息进行采集和处理，依次实现自动识别十字路口上的红绿灯、自动检测前方车距、自动识别车牌等功能，并以一个较高的稳定速度运行在规定的道路上。

关键词：智能车；车牌识别；图象处理中图分类号：TP391.4 文献标识码：A 文章编号：1671－7597（2011）1010184－021 绪论到），D_out 是D 调节器的输出。

因此，输出了相应的弧度角，小车方向控制的功能也就实现了。

随着21世纪经济全球化和信息化的加剧，计算机通信技术和计算机网 3 智能车自动识别十字路口的红绿灯络技术等的迅猛发展，自动化信息处理能力和水平的不断提高并在人们社会活动和生活的各个领域得到广泛应用，高速度、高效率的生活节奏使汽智能车利用CMOS 摄像头识别十字路口的红绿灯，当小车驶至十字路口车普及成为必然趋势。

前，摄像头采集前方图像的灰度，当那个采集到某个区域的灰度值范围在伴随着世界各国汽车数量的增加，城市交通状况日益受到人们的重240-255时，则说明前方交通指示灯为红灯，小车在十字路口白线前停视。

如何有效地进行交通管理，越来越成为各国政府及相关部门所关注的车，若没有采集到灰度值240-255范围时，认为前方交通指示灯指示为绿焦点。

针对这一问题，人们运用先进的信息处理、导航定位、无线通信、灯，小车匀速驶过十字路口。

当红灯变成绿灯时，小车检测到前方没有自动控制、图像处理和识别及计算机网络等科学技术，相继研发了各种交240-255的灰度值，则小车启动，驶过十字路口。

通道路监视管理系统、车辆控制系统及公共交通系统。

这种智能交通系统 4 智能车车牌识别的控制实现能够加强道路、车辆、驾驶员和管理人员的联系，实现道路交通管理自动车牌识别最基本的流程是：将采集后的图像二值化，然后依次经过车化和车辆行驶的智能化，增强交通安全，减少交通堵塞，提高运输效率，牌定位、字符分割、去除干扰，最后是字符识别。

智能汽车竞赛裁判系统使用说明

全国大学生智能汽车竞赛裁判系统使用说明本文档介绍了大学生智能汽车竞赛的硬软件的使用方法。

同时请参阅如下的文档：●《第七届全国大学生“飞思卡尔”杯智能汽车竞赛比赛细则》●《第七届全国大学智能汽车竞赛比赛参考技术规范》一、硬件使用说明：1、硬件的构成：比赛裁判系统包括如下几个部分：●位置传感器：一对红外线位置传感器。

包括红外发射管和红外接收管。

●控制盒：检测位置传感器的信号，计时，并将计时结果通过串口发送给计算机。

●计算机串口接口：连接计算机的串口。

●电源：9V稳压电源。

●传感器电缆：三个接头：3芯，3芯，2芯。

它们之间的连接关系如下图所示：裁判系统的硬件组成2、硬件的安装：（1）计算机的要求：对于计算机的硬件有两点要求：A．具有双显示卡。

在使用过程中，软件界面和结果投影显示界面需要分开，所以需要双显示卡的计算机。

建议使用笔记本计算机，因为它具可以VGA外部接口可以设置成如下扩展方式。

如下图所示：配置双显示器的桌面扩展显示模式如果使用台式计算机，要求台式计算机具有双显示卡，或者带有双输出口的显示卡。

同样也适用上面的Windows显示属性配置界面将第二个输出显示配置成为“windows 桌面开展到该监视器上”的模式。

B．具有一个串口：该串口与裁判系统中控制盒连接。

如果使用笔记本电脑，而且电脑没有串口，则可以使用如下的USB转RS232电缆来开展一个串口。

一般情况下，USB转RS232串口线需要安装驱动程序。

USB转RS232电缆记录下计算机可被使用的串口端口号，例如COM1，COM2等，这个串口在裁判系统软件中需要设置。

USB-RS232串口计算机原有串口查找系统可用的串口（2）安装赛道位置：裁判系统在安装时，将位置传感器固定在赛道起跑线的左右对称位置。

如下图所示：计时器接收管计时器发射管提前5厘米一般情况下，发射管安置在赛道的内侧，发射管的连接线从赛道的地下穿过。

使用白纸将激光发射管和接收管盖起来。

飞思卡尔智能车摄像头组入门指南

飞思卡尔智能车摄像头组入门指南摄像头摄像头的组成主要分为三部分：镜头、含传感器的处理芯片、外围电路板。

镜头主要就是一个凸透镜，透镜焦距越小越广角，同时桶形失真越严重；焦距越大，视角越窄，透镜越接近理想的“薄透镜”则可忽略桶形失真。

处理芯片将传感器上的电压信号按照已定义的协议输出。

外围电路主要提供电源、稳压、时钟等功能。

摄像头按照信号类型可分为模拟摄像头、数字摄像头两种。

由于单片机普通IO口只能读取数字信号，故对于模拟摄像头要设计模数转换（ATD）。

数字摄像头数据可以直接进单片机。

用模拟摄像头的缺点是要自己设计模数转换电路，同步信号分离电路。

优点是可以自行加入硬件二值化电路，即对某一个像素点只用1、0来表示黑、白。

摄像头按照传感器，可分为CCD、CMOS。

CCD成像质量好，贵。

CMOS 成像质量略差，便宜。

摄像头的选取从尽快实现，缩短开发时间的方面考虑，应购买数字摄像头。

典型的型号是OV7620（该型号是指处理芯片的型号）。

OV7620是CMOS数字摄像头，采用PAL制式，默认隔行扫描，默认YUV颜色空间输出（详见后文）。

长远考虑，应选取CCD模拟摄像头。

一来可以避免高速状态下的运动模糊，二来可以自行设计硬件二值化电路，FIFO电路等，大大降低CPU 运算压力。

摄像头信号协议介绍每秒超过24帧的连续图片即可形成动态的视频。

考虑到我国采用50Hz交流电，为了实现方便，摄像头被设计为每秒25帧，每帧耗时两个周期。

还是为了实现方便，每一帧图片被分为两半，每半帧耗时一个周期。

半帧的划分方式为：奇数行和偶数行各组成半帧。

即通常的电视机，每20ms奇数行的信息刷新一次，接下来20ms偶数行刷新一次，再20ms奇数行刷新一次……。

欧美采用60Hz交流电，摄像头每16.6ms刷新一次，被称为PAL制式。

摄像头拍摄的一帧画面被称为“一场”（field），一场又分为“奇场”和“偶场”，各称“半场”，合称“全场”。

像这样分奇偶场分别刷新的扫描方式被称作“隔行扫描”（interlace），某些摄像头支持“逐行扫描”（progressive），其意自见。

第二届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车邀请赛技术报告

10.3赛道经历操纵策略及开发的赛车运动状态实时监测系统………………………………………………………………………26
10.4设计中存在的问题……………………………………………26.
10.5以后寄语…………………………………………………………27
第一章引言
1.1 竞赛背景介绍
受教育部高等教育司托付，高等学校自动化专业教学指导分委员负责主办全国大学生智能车竞赛。该项竞赛已列入教育部主办的全国五大竞赛之一。2007年8月日，在上海交通大学举行第二届全国大学生智能车竞赛。本届的竞赛，第一是在全国五大赛区进行预选赛，之后将有只赛车到上海进行总决赛。在竞赛中，“参赛选手须使用大赛组委会统一提供的竞赛车模，采纳飞思卡尔16操纵器MC9S12DG128作为核心操纵单元，自主构思控传感器信号采集处理、操纵算法及执行、动力电机驱动、转向舵机操纵等，完成智能车工程制作及调试，于指定日期与地点参加场地竞赛。参赛队伍之名次（成绩）由赛车现场成功完成赛道竞赛时刻为主，技术方案及制作工程质量评分为辅来决定”，“须采纳统一提供的车模，须采纳限定的飞思卡尔16位微操纵器 MC9S12DG128 作为唯独操纵处理器，车模改装完毕后，尺寸不能超过：250mm 宽和400mm长，高度无限制”，“跑道宽度不小于600mm，跑道表面为白色，中心有连续黑线作为引导线，黑线宽25mm”，同时跑道有坡道。
第二章赛车系统整体设计
2．1系统硬件结构设计
依照激光传感器方案设计，赛车共包括大模块：激光传感器模块
操纵处理芯片MC9S12DG128，舵机驱动模块，电机驱动模块、速度传感器
第三章光电传感器
3．1传感器选型
由于赛道具体信息还不明白，因此必须选择合适的路面信息检测传感器。通过查阅相关资料，了解到目前常用的寻线技术有：光电寻线、磁诱导寻线和摄像头寻线。光电寻线一样由多对红外收发管组成，通过检测接收到的反射光强，判定黑白线。在这种方案中，一对收发管只能检测一个点的信息，精度有限。但其优点是电路简单，处理方便。路面磁诱导与智能车辆的车载机器视觉诱导相比，最大优点是完全不受光照变化的阻碍。但这种方式必须以车道中心线上布设的离散磁道钉作为车道参考标记，这违抗了竞赛规则。摄像头寻线通过图像采集，动态拾取路径信息，并对各种情形进行分析。它具有信息量大，能耗低的优点，但对数据的处理相对复杂。作为第一次参加此次大赛，并通过对第一届竞赛的研究，我们决定依旧从光电管入手。

飞思卡尔智能车竞赛摄像头组——技术报告

"飞思卡尔"杯全国大学生智能汽车竞赛技术报告关于技术报告和研究论文使用授权的说明本人完全了解第八届"飞思卡尔"杯全国大学生智能汽车竞赛关保留、使用技术报告和研究论文的规定，即：参赛作品著作权归参赛者本人，比赛组委会和飞思卡尔半导体公司可以在相关主页上收录并公开参赛作品的设计方案、技术报告以及参赛模型车的视频、图像资料，并将相关内容编纂收录在组委会出版论文集中。

参赛队员签名：孟泽民章志诚徐晋鸿带队教师签名：陈朋朱威日期：2013.8.15摘要本文设计的智能车系统以MK60N512ZVLQ10微控制器为核心控制单元，通过Ov7620数字摄像头检测赛道信息，使用K60的DMA模块采集图像，采用动态阈值算法对图像进行二值化，提取黑色引导线，用于赛道识别；通过编码器检测模型车的实时速度，使用PID 控制算法调节驱动电机的转速和转向舵机的角度，实现了对模型车运动速度和运动方向的闭环控制。

为了提高模型车的速度并让其更稳定，我们使用自主编写的Labview上位机、SD卡模块、无线模块等调试工具，进行了大量硬件与软件测试。

实验结果表明，该系统设计方案可行。

关键词：MK60N512VMD100，Ov7620，DMA，PID，Labview，SD卡AbstractIn this paper we will design a smart car system based on MK60N512ZVLQ10 as the micro-controller unit. We use a Ov7620 digital image camera to obtain lane image information. The MCU gets the image by its DMA module. Then convert the original image into the binary image by using dynamic threshold algorithm in order to extract black guide line for track identification. An inferred sensor is used to measure the car`s moving speed. We use PID control method to adjust the rotate speed of driving electromotor and direction of steering electromotor，to achieve the closed-loop control for the speed and direction. To increase the speed of the car and make it more reliable，a great number of the hardware and software tests are carried on and the advantages and disadvantages of the different schemes are compared by using the Labview simulation platform designed by ourselves，the SD card module and the wireless module. The results indicate that our design scheme of the smart car system is feasible.Keywords: MK60N512VMD100，DMA，Ov7620，PID，Labview，SD card目录摘要 (I)Abstract (II)引言 (1)第一章系统总体设计 (2)1.1系统概述 (2)1.2整车布局 (2)第二章机械系统设计及实现 (4)2.1车体机械建模 (4)2.2车模转向轮的定位与调整 (5)2.3底盘高度及其调整 (6)2.4编码器的安装 (7)2.5舵机安装位置及结构调整 (7)2.6舵机转角分析 (8)2.7摄像头的安装 (8)第三章硬件系统设计及实现 (10)3.1硬件设计方案 (10)3.2电路设计方案 (10)3.2.1单片机最小系统板 (10)3.2.2电源稳压电路及检测电路 (11)3.2.3图像处理电路 (12)3.2.4电机驱动电路 (13)3.2.5舵机接口电路 (14)3.2.6拨码开关电路 (14)第四章软件系统设计及实现 (16)4.1赛道双边线提取及优化处理 (16)4.1.1原始图像的特点 (16)4.1.2普通赛道提线 (17)4.1.3特殊赛道提线 (19)4.1.4偏差量的计算 (21)4.1.5路径选择 (21)4.2 PID 控制算法介绍 (22)4.2.1位置式PID (23)4.2.2增量式PID (23)4.2.3各种改进型PID (24)4.2.4PID参数整定 (25)4.3转向舵机的PID控制算法 (25)4.4驱动电机的PID控制算法 (26)4.5速度决策算法 (26)4.6路径识别算法 (28)第五章系统开发及调试 (29)5.1开发工具 (29)5.2上位机图像显示 (29)5.2.1Labview 上位机 (29)5.3 SD卡模块 (30)5.3.1SD卡介绍 (30)5.3.2SPI总线介绍 (31)5.3.3硬件电路实现 (31)第六章模型的主要技术参数 (32)结论 (33)参考文献 (34)附录：程序源代码 (35)引言引言“飞思卡尔”杯智能汽车竞赛是受教育部高等教育司委托，高等学校自动化专业教学指导委员会负责主办全国大学生智能车竞赛。

飞思卡尔智能车(摄像头)核心程序

飞思卡尔智能车（摄像头）核心程序1舵机PD法过弯策略/***************************舵机PID函数*********************************/void Angle_PID(int CENTER){//2.8float angle_kp=7.38,angle_kd=17.2;//系数PD控制if(lost_time==0 ||left_lost_time==0 ||right_lost_time==0 ) //判断如果黑线都丢失了，则不更新数据{angle_error=CENTER-CENTER_INIT;// if(left_lost_time>20 && right_lost_time==0)// angle_error=CENTER_INIT-CENTER+abs(angle_error)/8.5;// else if(left_lost_time==0 && right_lost_time>20)//angle_error=CENTER_INIT-CENTER-abs(angle_error)/8.5;angle=(int)(angle_init+angle_kp*angle_error+angle_kd*(angle_error-angle_last _error));if(angle<=angle_init-250) //防止系数过大导致舵机打死{angle=angle_init-250; //6%-9% ,,2000}if(angle>=angle_init+250){angle=angle_init+250;}angle_last_error=angle_error;PWMDTY23=angle;}}2大津法动态阈值调节/***************************大律法动态阈值*********************************/ void otsu_yuzhi( ){int wh = 128;int inIm[128];int i, t;int L = 128;double p[128];double w1=0;double u0=0;double u1 = 0;double max = 0.0;double w0 = 0;int m =0;double sigma[128];for (i = 0; i < 128; i++)inIm[i] = ADV[i]&0xff;for (i = 0; i < L; i++)p[i] = 0;//计算各灰度出现次数for (i = 0; i < 128; i++)p[inIm[i]]++;//计算各灰度级出现概率for (m = 0; m < L; m++)p[m] = p[m] / wh;for (t = 0; t < L; t++){w0 = 0;for (m = 0; m < t+1; m++)w0 += p[m];w1 = 1 - w0;u0 = 0;for (m = 0; m < t + 1; m++)u0 += m * p[m] / w0;u1 = 0;for (m = t; m < L; m++)u1 += m * p[m] / w1;sigma[t] = w0*w1*(u0-u1)*(u0-u1); }max = 0.0;for (i = 0; i < L-1; i++){if (max < sigma[i]){max = sigma[i];THRESHOLD = i;}}//二值化for (i=0; i<128; i++){ADV[i]=ADV[i]>THRESHOLD?225:0;}}3图像滤波算法/***************************3点滤波*********************************/ void lvbo3() //冒泡法排序后，改点值为中点值{uchar a[3];//定义一个数组既它的元素为7uchar i,j,k,temp;//定义3个变量for(k=3;k<125;k++){a[0]=ADV[k-1];a[1]=ADV[k];a[2]=ADV[k+1];for(i=0;i<2;i++)//进行6轮排序{for(j=0;j<2-i;j++) //每轮进行6-i次交换if(a[j]>a[j+1]){temp=a[j];a[j]=a[j+1];//大的沉底，小的上浮a[j+1]=temp;}}ADV[k]=a[1];}}/***************************5点滤波*********************************/void lvbo5() //冒泡法排序后，改点值为中点值{uchar a[5];//定义一个数组既它的元素为7uchar i,j,k,temp;//定义3个变量for(k=3;k<125;k++){a[0]=ADV[k-2];a[1]=ADV[k-1];a[2]=ADV[k];a[3]=ADV[k+1];a[4]=ADV[k+2];for(i=0;i<4;i++)//进行6轮排序{for(j=0;j<4-i;j++) //每轮进行6-i次交换if(a[j]>a[j+1]){temp=a[j];a[j]=a[j+1];//大的沉底，小的上浮a[j+1]=temp;}}ADV[k]=a[2];}}4边线提取for( i=Center[0]; i>6; i--) //提取左边线{if( ADV[i]>(ADV[i-5]+45) && ADV[i-1]>(ADV[i-6]+45)){left=i-5;break;}}for( i=Center[0]; i<121; i++){if( ADV[i]>(ADV[i+5]+45)&& ADV[i+1]>(ADV[i+6]+45)){right=i+5;break;}}5曲率计算void chuli(){int x1,x2,x3,y1,y2,y3;unsigned int length1,length2,length3;int S;y1=5;y2=10;y3=15;x1=Center[2];x2=Center[1];x3=Center[0];S=abs((y2-y1)*(x3-x1)-(y3-y1)*(x2-x1));length1=sqrt((x2-x1)*(x2-x1)+(y2-y1)*(y2-y1));length2=sqrt((x3-x1)*(x3-x1)+(y3-y1)*(y3-y1));length3=sqrt((x2-x3)*(x2-x3)+(y2-y3)*(y2-y3));if(S<1)S=1;K=abs((length1*length2*length3)/S);//曲率的倒数，即曲率半径Center_Average=mid(Center[0],Center[1],Center[2]);ADV[Left[0]]=0;ADV[Right[0]]=0;Angle_PID(Center_Average);}。