智能车摄像头循迹图像处理程序设计
基于线性CCD循迹的智能车系统设计
２
心距变化 率＋ ＫＡ× 二 ＿， 其 中ｖ为小车当前速度，
尺
参考文献
［ １ 】 邹淑彩 ． 刷卡 式无人车在物料搬运 系统 中
的应用 … ．航 空精密制造技术 ， ２ ０ １ ４ ． ［ ２ ］郭佳 ，刘晓玉 ，昊冰 ，付 晓薇 ．一种光 照
ＫＩ ＝ ０ ． ０ ９ ５ 。 占空 比在 ２ Ｏ ％ 的 情 况 下 ， 智 能 车 能 以 ２米 ／ 秒 的速 度 完 成 赛 道 。
移量转换成脉冲 或数 字量进 行输出，编码器 每 确的将 １ ２ ８个线性点 中间部分存在障碍物 的部
当赛道左 右边沿都 出现在线性 ＣＣ Ｄ采集 的图像中 ，即智能车行驶在直道上 ，直接通过 计算得到左右边沿 中间点作为赛道 中心线 。当 赛道左边 沿或右边 沿未能 出现在线性 ＣＣ Ｄ采 集的图像 中，即智能车处于弯道上 ，使用设置 好的赛道值分别对左、右边沿做加 、减运算得 到赛道中心线。当赛道左边沿和右边沿都未能
死。 确 定 要 给 的 转 角 公 式 为 Ｇ ｉ ｖ ｉ ｎ ｇ ａ ｎ ｇ ｌ ｅ
＝
减 速依赖于速度 闭环返 回的速度脉冲值的可靠 在 的少 数高电平置换成为低 电平，保证智能车 度和精确 度，因此为 了提高检测精 度选用精度 准确地扫 描到正确的图像。之后找出灰度值与
较 高的欧姆龙 ５ ０ ０线光 电编码器。编码器安装
面 ，采用 ｓ ｉ ｍ ｕ ｌ ｉ ｎ ｋ 建模 ，这样 的仿真模 型可以
找到 Ｐ Ｉ Ｄ参数 Ｋ Ｐ、 Ｋ Ｉ 、 ＫＤ 的变 化 ，避 免 了 “ 黑
箱 ”调试参数的弊端 ，方便地 实现 、验证 和改 舵机控制采用 Ｐ Ｄ控制 ，增加 响应的快速 性及稳定 性，舵机 Ｐ ＷＭ 输 出占空 比＝ ＫＰ ｘ偏 心距 ＋ Ｋ Ｄｘ偏心距变化率 。通过对智能车系统 进行建模 ，将向心加速度的影响分量加入 ，最
基于摄像头的智能小车寻迹系统设计
制式的复合全 电视信号 , 每秒输 出
帧 , 每帧分为偶场和奇场。黑白视频
图像信号 由图像信号 、消隐信号及 同
步信号共 同组成 。场 同步脉冲标志着
新 的一场 到来 。场 消 隐 区恰好跨 在一
场的结尾部分和下场的开始部分 , 得
等到场消 隐区过去 , 下场 的视频信号
才真正到来 。 制式的摄像头每秒
盯 肠 洲 肠 弱 孙 盯舫 洲转 弱肪盯转肠 科邪弱骆毖二”
器 幻器 创和弱 邪科义肠洲弱黔毖转 蕊弱黔肠毖科胎盯 肠郭马黔毖弱科邪洲 公弱孙交岛肠北蕊黔 肠弱洲北岛黔科毖芡 弱科肠舫毖节翁幻胎 肠岛黔马北科
】
摄 卿互
像
头
一」 以泣
】尹
卫型竺
】朋
四
沂导
器
图 摄像头采样 电路 图
提取 中心点
当前点取前 一个点的值
为获得 充足的图像信息 , 实现对
智能车准确控 制 , 图像采集每场 为
个点 。通过实验证 明 ,
的
图像能够得到满意 图像信息 。采集效
果如 图 所示 。图中数值为 一 表示
黑线所在位置 。
图像处理
了防止 场地 黑线 干扰 导 致控 制 出 错 , 需要对整幅 图像进行滤波处理 。 因为黑色指 引线是一条平滑连续的曲 线 , 因此对于 图像 中出现 的那些跳跃 性较大的点即可视 为干扰加 以去除 。
滤波方法有很 多 , 如 中值滤波对
图 插值算法流程 图
单 片机开销较大 , 因此本 系统采 用对 整 幅图像 进行较 为简单的插值处理 。 这样不仅 占用 时间少 , 而且也实 现 了对 实时控 制的要 求 。摄像头提取 到的近处黑线信息 出错 的概率 非常 小 , 因此利 用近处黑线的 中心偏差 , 对前 方的黑线 中心偏差进行插值滤 波 。其 滤 波 流程 图如 图 所 示 。插 值 滤波时 , 同时要注意小车在过急弯时 的情 况 , 因此要 对插值 后 的黑 线 中心 进行限幅处理 。
基于图像处理的小车自动跟踪系统设计分析
基于图像处理的小车自动跟踪系统设计分析图像处理技术在许多领域中广泛应用，其中之一就是小车自动跟踪系统。
本文将基于图像处理技术对小车自动跟踪系统进行设计分析。
一、引言随着科技的发展，自动驾驶技术逐渐受到关注，小车自动跟踪系统作为自动驾驶技术的一种应用，具有广阔的应用前景。
本文将通过图像处理技术实现小车自动跟踪系统，并分析其设计原理和实现方法。
二、系统设计原理小车自动跟踪系统的设计主要分为两个步骤：图像处理和车辆控制。
1. 图像处理图像处理是实现小车自动跟踪的关键步骤。
首先，系统需要获取实时视频流，可以通过摄像头等设备进行采集。
接下来，对视频流进行图像预处理，包括减噪处理、边缘检测和图像分割。
减噪处理可以通过应用滤波算法降低图像中的噪声；边缘检测可以提取出图像中物体的边缘信息；图像分割可以将图像分为前景和背景。
在得到了处理后的图像后，需要进行目标检测和物体识别。
可以利用机器学习算法，如卷积神经网络（CNN），进行物体识别和跟踪，找出小车需要跟踪的目标。
2. 车辆控制在获得了目标物体的位置信息后，需要将这些信息转化为控制小车运动的指令。
根据目标物体在图像中的位置关系，可以计算出小车需要调整的转向角度和前进速度。
控制算法可以基于PID控制器或者模糊控制方法进行设计，以实现小车的自动跟随。
三、系统实现方法基于图像处理的小车自动跟踪系统的实现可以借助现有的开源软件和硬件平台，如OpenCV和树莓派。
1. 软件平台OpenCV是一个常用的计算机视觉库，可以用于图像预处理、目标检测和物体识别等任务。
通过使用OpenCV，可以轻松地实现小车自动跟踪系统的图像处理部分。
2. 硬件平台树莓派是一个基于Linux系统的低成本、低功耗的单板计算机，它可以作为小车自动跟踪系统的控制核心。
树莓派可以连接摄像头等设备进行图像采集，并利用GPIO接口控制小车的运动。
系统的实现方法如下：- 使用树莓派连接摄像头，并通过OpenCV进行图像处理。
基于OpenCV图像处理的智能小车户外寻迹算法的设计
Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程• 61【关键词】HSV 通道分离 图像处理 智能寻迹等智能寻迹机器人通过计算机编程可实现无人为干预的情况下在特定环境中自主行驶，是智能机器人领域内非常重要的且被广泛研究的智能移动装置。
对于智能寻迹的实现目前有两种基本途径，一种是基于硬件即利用各类传基于OpenCV 图像处理的智能小车户外寻迹算法的设计文/张伊感器判断方位和距离；而另一种则是基于软件即通过图像处理算法实现实时寻迹。
在图像处理过程中Canny 边缘检测算法是普遍运用的方法，但单一使用只对简单的室内寻迹任务有效；对于户外寻迹中复杂的环境信息和不清楚的边缘信息，还需进行HSV 通道分离预处理。
1 HSV通道分离处理1.1 HSV空间的概念HSV (Hue, Saturation, Value) 是A.R.Smith 根据颜色的直观特征创造的颜色空间，可用六角锥体模型( Hexcone Model)来表示，如图1所示。
HSV 表示的参数分别为：色调（H ），饱和度（S ）， 亮度（V ）。
色调（H ）是人们对色彩的感知中最显著、最直观的一方面,用角度度量，对应上图中的圆心角，取值范围为0°至360°，红绿蓝分别相隔120°，互补色分别相差180°。
饱和度（S ）表示色彩的纯度，取值范围是0.0至1.0，对应上图的半径值。
亮度（V ）表示色彩的明暗程度，取值范围为0.0（黑色）至1.0（白色），对应图1中的纵轴。
1.2 RGB空间转换为HSV空间传统的RGB 色彩模型可分辨的色差是非线性的，相比而言HSV 通道更加直观和接近人的视觉经验，因此在图像检索中经常将图像从RGB 空间转换到HSV 空间，变换的公式如下：v=max(r,g,b)其中，在OpenCV 中，图像由RGB 空间转到HSV 空间可用CvtColor 函数实现。
基于STM32的智能小车摄像头循迹系统毕业论文设计
烟台大学毕业论文（设计）基于STM32的智能小车摄像头循迹系统Intelligent Car Tracking SystemBased on STM 32 Camera申请学位：工学学士院系：光电信息科学技术学院专业：电子信息工程毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。
作者签名：日期：学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。
本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
涉密论文按学校规定处理。
作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日烟台大学毕业论文（设计）任务书院（系）：光电信息科学技术学院[摘要]现在人们越来越喜欢安全、节能、环保、智能化和信息化的汽车了，在智能汽车新时代，无人驾驶技术，得到了飞越的发展，成为了智能车时代的新标志。
基于摄像头的自动寻迹智能车控制系统设计
基于摄像头的自动寻迹智能车控制系统设计雷钧，李峰波（湖北汽车工业学院电气与信息工程学院，湖北十堰 442002）摘要：本文介绍了基于飞思卡尔MC9S12DG128单片机控制的智能车系统，该系统以摄像头传感器作为路径识别装置，通过图像识别提取路径信息。
文章对智能车寻线控制系统的软、硬件设计思路和控制算法等进行了论述。
测试结果表明智能车能准确稳定地跟踪引导线。
关键词：智能车；自动寻迹；MC9S12单片机；图像识别中图分类号：TP273；TP242.6 文献标识码：A0 概述自动寻迹智能车涉及到当前高技术领域内的许多先进技术，其中最主要的是传感技术、路径规划和运动控制。
本课题是以智能车竞赛为背景，以单片机作为核心控制单元，摄像头作为路径识别传感器，以直流电机作为小车的驱动装置，舵机控制小车转向。
车模竞赛的赛道是一个具有特定几何尺寸约束、磨擦系数及光学特性的KT板，其中心贴有对可见光及不可见光均有较强吸收特性的黑色条带作为引导线，宽度为2.5cm。
在行驶过程中，单片机系统通过摄像头获取前方赛道的图像数据，同时通过测速传感器实时获取智能车的速度，采用路径搜索算法进行寻线判断和速度分析，然后做出控制决策，控制转向舵机和直流驱动电机的工作[1-4]。
智能车通过实时对自身运动速度及方向等进行调整来“沿”赛道快速行驶。
1 智能车系统方案作为能够自动识别路径的智能车，自动控制器是设计智能车的核心环节。
自动控制器是以飞思卡尔16位单片机MC9S12DG128（简称S12）为核心，配有传感器、电机、舵机、电池及相应的驱动电路，在保证智能车可靠运行前提下，电路设计应当尽量简洁紧凑，以减轻系统负载，提高智能车的灵活性。
信息处理与控制算法由运行在单片机中的控制软件完成。
因此自动控制器设计可以分为硬件电路设计和控制软件两部分，系统基本控制过程如图1所示。
图1 系统基本控制流程2系统硬件结构本设计中系统的硬件结构大致可以分为以下几个模块，如图2所示。
基于摄像头图像的智能车寻迹方法设计
Ｃ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｋ ｎ ｏ ｗ ｌ ｅ ｄ ｇ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ电 脑 知 识 与技术
Ｖｏ １ ． １ ０ ， Ｎｏ ． １ ６， Ｊ ｕｎ ｅ ２ ０１ ４
＝＝＝＝＝＝＝＝ ＝＝＝＝— — ＝＝＝ 一
基于摄像头图像 的智能车寻迹方法设计
息的特 点 ， 找 出道 路边线 。通过 两条边线的位置计算得 到道路 中心线位 置， 使智能 车能按 照 中心线行驶 。对于十字型赛
道 的 中心线 ， 提 出了修 正方法 ， 对缺失 的边 线部 分 ， 先进行 补线处理 ， 再计算 中心线 。测试 结果表 明 ， 按 照提 出的方法 ， 智
能 车 能够 准确 、 平稳 地 行 驶 。 关键词 ： 智能小车 ； 摄像 头； 图像 ； 寻迹 ； 中 心线
Hale Waihona Puke Ｌ Ｉ Ｒａ ｎ ， Ｌ Ｉ Ｈａ ｉ － ｊ ｕ ｎ ， Ｙ ＡＮＧ Ｃ ｈ ｅ ｎ ｇ ， Ｃ ＨＥ ＮＧ Ｌ ｃ
（ Ｃｏ Ｕ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆ Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｉ ｃ ａ ｌ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ａ ｎ ｄ Ｋｅ ｎ ｅ ｗａ ｂ ｌ ｅ Ｅ ｎ ｅ ｒ ｇ ￣， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ Ｔ ｈ ｒ ｅ ｅ Ｇ ｏ ｒ ｇ ｅ ｓ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｙｉ ｃ ｈ ａ ｎ ｇ ４ ４ ３ ０ ０ ２ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｓ ｍａ ｒ ｔ ｃ ａ ｒ ｃ ａ ｎ ｒ ｕ ｎ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｔ ｅ ｌ ｙ ａ ｎ ｄ ｓ ｍｏ ｏ ｔ ｈ ｌ ｙ ａ ｃ ｃ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎ ｇ ｔ Ｏ ｔ ｈ ｅ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｉ ｎ ｔ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｅ ｄ ．
智能循迹小车设计报告(总17页)
智能循迹小车设计报告(总17页)一、设计目的本项目旨在设计一款运用机器视觉技术的智能循迹小车，能够自主寻找指定路径并行驶，可用于实现自动化物流等应用场景。
二、设计方案2.1 系统概述本系统基于STM32F103C8T6单片机和PiCamera进行设计。
STM32F103C8T6单片机负责循迹小车的控制和编码器的反馈信息处理，PiCamera则用于实现图像识别和路径规划，两者之间通过串口进行通讯。
2.2 硬件设计2.2.1 循迹模块循迹模块采用红外传感器对黑线进行探测，通过检测黑线与白底的反差判断小车的行驶方向。
本设计采用5个红外传感器，每个传感器分别对应小车行驶时的不同位置，通过对这5个传感器的读取，可以获取小车所在的实际位置和前进方向。
电机驱动模块采用L298N电机驱动模块，通过PWM信号来控制电机的转速和方向。
左右两侧的电机分别接到L298N模块的IN1~IN4引脚，电机转向由模块内部的电路通过PWM 信号控制。
2.2.4 Raspberry PiRaspberry Pi用于图像处理和路径规划。
本设计使用PiCamera进行图像采集，在RPi 上运行OpenCV进行图像处理，识别道路上的黑线，并通过路径规划算法计算出循迹小车当前应该行驶的方向，然后将该方向通过串口传输给STM32单片机进行控制。
本设计的系统结构分为三个层次：传感器驱动层、控制层、应用层。
其中，传感器驱动层实现对循迹小车上的传感器的读取和解析，生成对应的控制指令；控制层对控制指令进行解析和执行，控制小车的运动；应用层实现图像处理和路径规划，将路径信息传输给控制层进行控制。
在应用层，本设计采用基于灰度阈值的图像处理算法，通过寻找图像中的黑色线条，将黑色线条和白色背景分离出来，以便进行路径规划。
路径规划采用最短路径算法，计算出循迹小车当前应该行驶的方向，然后将该方向发送给控制层进行控制。
2.4 可行性分析本设计的硬件设计采用常见的模块化设计，采用Arduino Mega作为基础模块，通过模块之间的串口通信实现对整个系统的控制，扩展性和可维护性良好。
基于摄像头的智能循迹小车控制算法设计
基于摄像头的智能循迹小车控制算法设计智能循迹小车的设计包括车的机械结构设计，硬件电路设计和控制算法设计三个方面。
文章采用模糊控制和PID算法进行电机和舵机的控制，完成智能循迹小车的控制算法设计。
该控制算法能够使得智能循迹小车在指定赛道内完成自动行驶的功能，达到设计要求。
标签：算法设计；智能循迹小车；行驶控制引言随着人工智能技术的发展，智能行车软件开发已成为计算机科学领域的研究热点之一，许多的实验平台和驾驶辅助系统已经开发出来。
自动驾驶的实现需要依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。
基于摄像头的智能循迹小车的设计与控制软件研发是探索自动驾驶技术的一种有效途径，它以摄像头为路况监测传感器，完成在指定道路上的不同任务。
智能循迹小车的设计与控制软件研发主要包含三个基本方面[1-3]：机械结构的设计、硬件系统的搭建、软件系统的编写。
机械结构调整模仿汽车的机械结构，包括重心调整，前轮定位等。
硬件电路的设计遵从可靠性，稳定性和完整性，设计出一套符合要求的硬件电路。
软件设计通过道路识别算法和控制算法完成控制，同时以大量的赛道数据为基础保证了智能车的稳定性。
1 智能循迹小车的机械结构小车的机械结构主要由电机，底盘，舵机和摄像头四个部分构成。
在智能车底板与后驱动模块之间增加垫片可以降低底盘离地的间隙，为了保证智能车在弯道行驶时不发生侧滑，底盘离地的间隙应该是越小越好，但还要考虑车模在坡道处底盘不会碰到赛道，经过实验设置底盘离地间隙为8mm。
舵机采用前置悬置方式安装，使摆臂和舵机始终处于同一个水平面，有利于转向的灵活性，缩短舵机反应时间。
智能车CMOS摄像头的安装主要考虑了三个因素[4-5]：首先，保证摄像头的位置绝对居中且正对前方；其次，在安装高度上要尽量高，获取足够多的路况信息；最后，近瞻距离智能车20CM之内，用来保证智能车不偏离赛道。
基于摄像头传感器的智能车循迹算法设计方案
基于摄像头传感器的智能车循迹算法设计方案智能车循迹算法设计是一个面向摄像头传感器的重要问题。
在该设计方案中，我们将使用摄像头传感器获取实时图像，并通过算法对车辆的行驶轨迹进行识别和监控。
1.硬件配置首先，我们需要准备一辆小型车辆，安装上摄像头传感器，以便获取行驶过程中的实时图像。
摄像头传感器应具备高清晰度、广角和长距离拍摄等特点，以确保获得准确的图像信息。
2.图像采集和处理摄像头传感器将连续获取车辆行驶过程中的实时图像，这些图像将用于车辆循迹算法的识别和处理。
在图像采集过程中，需要优化传感器的曝光、对焦和白平衡等参数，以确保图像的清晰度和准确性。
在图像处理方面，我们可以借助计算机视觉技术，使用图像处理算法对采集到的图像进行预处理。
预处理的目标是提取图像中的目标物体，并将其转换为二值图像，以便后续的轨迹识别和分析。
3.循迹算法设计循迹算法是整个智能车循迹系统的核心。
其主要任务是通过分析图像中的车道线信息，实现车辆的自动循迹。
在循迹算法的设计中，我们可以采用以下步骤：步骤1：车道线检测步骤2：车道线跟踪检测到车道线后，接下来需要对其进行跟踪。
可以使用基于Hough变换或RANSAC算法的直线拟合方法，通过拟合检测到的车道线点集，得到车道线的方程参数。
步骤3：车辆偏离检测根据车道线的方程参数，可以计算出车辆与车道线之间的距离，进而判断车辆是否偏离了轨迹。
如果车辆偏离了轨迹，可以通过调整车辆的方向盘或驱动电机，使车辆重新回到正确的行驶轨迹上。
4.实时控制和反馈在循迹算法的实现中，需要实时控制车辆的转向和行驶速度。
可以通过与车辆的控制系统进行接口设计，将算法计算得到的转向角度和速度信息传递给车辆控制系统。
总结基于摄像头传感器的智能车循迹算法设计方案，包括硬件配置、图像采集和处理、循迹算法设计和实时控制与反馈等关键步骤。
通过对摄像头传感器获取到的图像进行车道线检测、跟踪和车辆偏离检测，可以实现智能车的自动循迹和行驶控制，提高行驶的准确性和安全性。
基于51单片机智能小车循迹程序
#include <reg51.h>#include <stdio.h>#define uint unsigned int#define uchar unsigned char/**********************************/uchar led_data[9]={0xc0,0xf9,0xa4,0xb0,0x99,0x92,0x82, 0xf8,0x80}; uchar turn_count=0;bit end=0; //圈数跑完标志/*********************************/sbit xg0=P1^0; //左寻轨对管sbit xg1=P1^1; //中间寻轨对管sbit xg2=P1^2; //右寻轨对管sbit xz=P1^3; //感应挡板对管/*********************************/sbit Q_IN1=P2^0; //车前左轮控制sbit Q_IN2=P2^1;sbit Q_IN3=P2^2; //车前右轮控制sbit Q_IN4=P2^3;sbit H_IN1=P2^4; //车尾左轮控制sbit H_IN2=P2^5;sbit H_IN3=P2^6; //车尾右轮控制sbit H_IN4=P2^7;sbit Q_ENA=P3^0; //车前左轮使能，PWMsbit Q_ENB=P3^1; //车前右轮使能，sbit H_ENA=P3^6; //车尾左轮使能，sbit H_ENB=P3^7; //车尾右轮使能，/****************************************/#define stra_q_l 100 //直线行走时，四个轮子占空比调试#define stra_q_r 100#define stra_h_l 100#define stra_h_r 100#define turn_q_l 100 //转弯时四个轮子的占空比调试#define turn_q_r 100#define turn_h_l 100#define turn_h_r 100#define turnr_time 2900//右转弯时的延时常数#define turnl_time 3000 //左转弯时的延时常数#define dt_time 5800 //原地掉头时延时常数#define over_time 1000 //停止延时#define back_time 2500 //走完环形，回到直道延时转弯#define black_time 1500 //过黑线的时间#define correct_l_time 700 //左矫正时间#define correct_r_time 700 //右矫正时间#define hou_time 200/***************************************/uchar q_duty_l,q_duty_r,h_duty_l,h_duty_r,//车前后左右轮占空比i=0,j=0,k=0,m=0;/**************************************/void delay_cir(uint n){uchar x;while(n--){for(x=0; x<250;x++);};}/***********************************/void delay(uint ct) // 延时函数{uint t;t=ct;while(t--);}/***************************************/ void straight() //直走{q_duty_l=stra_q_l;q_duty_r=stra_q_r;h_duty_l=stra_h_l;h_duty_r=stra_h_r;Q_IN1=1;Q_IN2=0;Q_IN3=1;Q_IN4=0;H_IN1=1;H_IN2=0;H_IN3=1;H_IN4=0;}/***************************************/ void houtui() //后退{q_duty_l=stra_q_l;q_duty_r=stra_q_r;h_duty_l=stra_h_l;h_duty_r=stra_h_r;Q_IN1=0;Q_IN2=1;Q_IN3=0;Q_IN4=1;H_IN1=0;H_IN2=1;H_IN3=0;H_IN4=1;}/***************************************/ void turn_left() //左转{q_duty_l=turn_q_l;q_duty_r=turn_q_r;h_duty_l=turn_h_l;h_duty_r=turn_h_r;Q_IN1=0; //左轮反转Q_IN2=1;H_IN1=0;Q_IN3=1; //右轮正转Q_IN4=0;H_IN3=1;H_IN4=0;delay(turnl_time);}/***********************************/ void turn_right() //右转{q_duty_l=turn_q_l;q_duty_r=turn_q_r;h_duty_l=turn_q_l;h_duty_r=turn_q_r;Q_IN1=1; //左轮正转Q_IN2=0;H_IN1=1;H_IN2=0;Q_IN3=0; //右轮反转Q_IN4=1;H_IN3=0;delay(turnr_time);}/**************************************************/ void turn_round() //原地掉头{q_duty_l=turn_q_l;q_duty_r=turn_q_r;h_duty_l=turn_h_l;h_duty_r=turn_h_r;Q_IN1=0; //左轮反转Q_IN2=1;H_IN1=0;H_IN2=1;Q_IN3=1; //右轮正转Q_IN4=0;H_IN3=1;H_IN4=0;delay(dt_time);}/******************************************************/void over() //小车停止{Q_IN1=0;Q_IN2=0;Q_IN3=0;Q_IN4=0;H_IN1=0;H_IN2=0;H_IN3=0;H_IN4=0;}/*****************************************************/ void correct_right() //左偏，向右矫正{q_duty_l=turn_q_l;q_duty_r=turn_q_r;h_duty_l=turn_q_l;h_duty_r=turn_q_r;Q_IN1=1; //左轮正转Q_IN2=0;H_IN1=1;H_IN2=0;Q_IN3=0; //右轮反转Q_IN4=1;H_IN3=0;H_IN4=1;delay(correct_r_time);}void correct_left() //右偏，向左矫正{q_duty_l=turn_q_l;q_duty_r=turn_q_r;h_duty_l=turn_h_l;h_duty_r=turn_h_r;Q_IN1=0; //左轮反转Q_IN2=1;H_IN1=0;H_IN2=1;Q_IN3=1; //右轮正转Q_IN4=0;H_IN3=1;H_IN4=0;delay(correct_l_time);}/*************************************/ void xunji(){if(xg1==1){turn_count++;over();delay(over_time);if(turn_count==1){straight();delay(black_time);}elseif(turn_count==2){houtui();delay(hou_time);turn_left();}elseif(turn_count==3) {houtui();delay(hou_time); turn_right();}elseif(turn_count==4) {houtui();delay(hou_time); turn_right();}elseif(turn_count==5) {straight();delay(black_time); }elseif(turn_count==6) {houtui();delay(hou_time); turn_right();}elseif(turn_count==7) {houtui();delay(hou_time); turn_right(); straight();delay(back_time); turn_left();}elseif(turn_count==8) {straight();delay(black_time); }elseif(turn_count==9) {houtui();delay(100);turn_round();}if(turn_count>=9){turn_count=0;cir_count++;circle--;}{end=1;over();delay(500);}}elseif((xg0==0)&&(xg1==0)&&(xg2==0)) {straight();}elseif((xg0==1)&&(xg1==0)&&(xg2==0)) {over();delay(over_time);houtui();delay(hou_time);correct_right();}//左偏，向右矫正elseif((xg0==0)&&(xg1==0)&&(xg2==1)){over();delay(over_time);houtui();delay(hou_time);correct_left();} //右偏，向左矫正}/***********************************************/ void int0(void) interrupt 0 //中断圈数设定{EX0=0;delay_cir(250);circle++;if(circle>8){circle=0;}P0=led_data[circle];EX0=1;}/*************************************/void time1(void) interrupt 3 //T1溢出中断，电机调速{i++;j++;k++;m++;if(i<q_duty_l)Q_ENA=1;else Q_ENA=0;if(i>100){Q_ENA=1;i=0;}if(j<q_duty_r)Q_ENB=1;else Q_ENB=0;if(j>100 ){Q_ENB=1;j=0;}if(k<h_duty_l)H_ENA=1;else H_ENA=0;if(k>100){H_ENA=1;k=0;}if(m<h_duty_r)H_ENB=1;else H_ENB=0;if(m>100){H_ENB=1;m=0;}P0=led_data[circle];TH1=0XFF;TL1=0XF6;}/*************************************/ void main(){P0=led_data[circle];P1=0xFF;P1=0XFF; //P1口做输入P2=0X00; //P2口初始化，小车禁止P3=0XFF;TMOD=0X11;//T0，T1，工作方式1TH1=0XFF; //T1中断一次10USTL1=0XF6;TR1=1;EX0=1;ET1=1;EA=1;while(1){while((xz==1)&&(end!=1)) //无挡板，扫描对管，前进{xunji();};};}。
基于STM32的智能小车摄像头循迹系统_毕业设计论文精品
基于STM32的智能小车摄像头循迹系统_毕业设计论文精品智能小车摄像头循迹系统是基于STM32单片机开发的一种智能控制系统，在汽车行驶过程中利用摄像头采集车辆所在位置信息，并根据此信息实现车辆的自动导航。
本文将介绍该系统的设计流程、硬件架构和软件开发。
一、设计流程1.系统需求分析：确定系统的功能需求，包括摄像头采集图像、图像处理和车辆导航等。
2.系统设计：根据需求确定系统的硬件和软件设计方案。
3.摄像头选型与接口设计：选择合适的摄像头模块，并实现与STM32的接口设计。
4.图像采集与处理：利用摄像头采集图像，并通过图像处理算法提取车辆所在位置信息。
5.车辆导航算法设计：根据图像处理的结果，设计车辆导航的控制算法。
6.系统实现与调试：将各个模块进行集成，完成系统的硬件搭建和软件编程，并进行调试和测试。
二、硬件架构该系统主要包括STM32单片机、摄像头模块、电机驱动模块和车辆控制模块。
1.STM32单片机：负责系统的整体控制和图像处理，并根据图像处理的结果发送控制信号给电机驱动模块。
2.摄像头模块：通过图像传感器采集图像，并将图像数据传输给STM32单片机进行处理。
3.电机驱动模块：根据STM32单片机发送的控制信号，控制车辆的运动方向和速度。
4.车辆控制模块：用于接收电机驱动模块发送的控制信号，并控制车辆的运动。
三、软件开发1. 嵌入式软件开发：使用Keil或IAR等开发工具，编写STM32单片机的软件程序，实现图像采集、图像处理和车辆导航等功能。
2.图像处理算法设计：根据摄像头采集到的图像，设计图像处理算法，提取车辆所在位置信息。
3.车辆导航算法设计：根据图像处理的结果，设计车辆导航的控制算法，计算控制信号发送给电机驱动模块。
4.系统集成与调试：将上述软件程序上传到STM32单片机，并将各个硬件模块进行连接和调试，确保系统能够正常工作。
综上所述，基于STM32的智能小车摄像头循迹系统是一种基于图像处理的智能控制系统，通过摄像头采集车辆位置信息并实现自动导航。
智能小车循迹设计方案
智能小车循迹设计方案智能小车循迹设计方案智能小车循迹是指通过对循迹线路的感知和判断，自动调整车辆行驶的轨迹，实现自动化导航的功能。
下面是一个智能小车循迹设计方案的简要介绍。
硬件设计方案：1. 传感器选择：将红外传感器作为循迹小车的传感器，红外传感器具有较高的探测精度和稳定性，在光线变化时也能稳定工作。
2. 微控制器选择：选择一款性能出色、功能强大的微控制器，如Arduino、Raspberry Pi等，作为智能小车的控制中心，负责循迹算法的实现和控制指令的下发。
3. 电机控制：选用直流电机作为小车的驱动源，通过PWM方式控制电机的转速和方向，使小车能够实现前进、后退和转弯等动作。
4. 电源选择：选择适宜的电源供电，保证小车能够长时间稳定工作，同时考虑到重量和体积的限制。
软件设计方案：1. 循迹算法：编写适用于红外传感器的循迹算法，通过传感器感知循迹线路的变化，根据相应的判断逻辑，控制车轮的转动方向，使小车保持在循迹线上行驶。
2. 硬件控制：驱动电机实现小车的移动，通过控制电机的转速和方向，使小车顺利前进、后退和转弯。
3. 用户交互：通过编写用户交互界面，实现对小车循迹功能的设置和控制，方便用户进行配置和操作。
4. 循迹环境优化：通过对循迹环境进行优化，如对循迹线进行加密处理、使用特殊材料制作循迹线等，提高循迹的准确性和稳定性。
5. 故障处理：对于传感器故障、电机故障等情况，做好相应的异常处理，提高小车的稳定性和可靠性。
总结：智能小车循迹设计方案包括硬件部分和软件部分，硬件部分主要包括传感器、微控制器、电机控制和电源选择等；软件部分主要包括循迹算法、硬件控制、用户交互、循迹环境优化和故障处理等。
通过精心设计和实施，可以实现小车循迹的自动导航功能。
基于摄像头传感器的智能车循迹算法设计方案
基于摄像头传感器的智能车循迹算法设计 方案Design of intelligent car tracking algorithm based on camera sensor熊中华 （山东理工大学交通与车辆工程学院，山东淄博 255000）摘 要：本方案通过DMA进行摄像头与单片机之间的信息传输，采用大津法确定二值化阀值，进行图像分割，极大提高图像处理速度。
本文主要介绍了中心线拟合、最小二乘法补边界线、特征点提取、十字元素与车库元素识别与处理等算法，使智能车更平稳快速通过多种赛道元素。
关键词：DMA；大津法；最小二乘法；特征点；十字元素；随着汽车保有量的不断攀升，交通拥堵、交通事故不断频发，越来越多的国家投入到智能网联汽车的研发，智能网联汽车多采用传感器融合方案，视觉传感器作为其中一种重要的传感器，进行图像采集。
本文采用摄像头传感器进行图像采集，进行赛道元素特征识别，辅助智能车快速通过多种赛道元素，对于提高城市交通智能化有着重要意义。
1 摄像头传感器选取与安装1.1 摄像头传感器选取摄像头传感器是视觉检测的核心器件，信息量丰富，相较于电磁传感器，扫描距离更远，有利于提前进行路径规划。
本方案采用龙邱神眼摄像头MT9V034作为图像传感器,为灰度数字摄像头，只需3.3V供电，分辨率为120×188，具有高动态成像、超低功耗等多种优点，该摄像头采用8位并行输出，故像素点灰度值范围为0～255。
结合智能小车循迹特点，一般会将分辨率设置为80×60，即可获取赛道图像处理所需数据。
高分辨率，图像会更清晰，但数据量增加，传输时间延长，影响图像处理效率，如果再打开串口使用上位机，有机发光半导体（organic electroluminescence display, OLED）屏上图像会延迟，帧率降低，也不便于调试。
一般会降低分辨率提高帧率，但也会考虑算法性能，应注重单片机处理速度与图像刷新速度协调。
智能小车循迹设计方案
智能小车循迹设计方案简介智能小车是一种能够根据线路信号自主行驶的机器人小车。
循迹技术是智能小车中重要的一部分，它能够使小车按照事先设定的轨迹行驶，并通过传感器感知周围环境，实现自主导航。
本文将介绍一种基于光电传感器的智能小车循迹设计方案，包括系统架构、硬件设计和软件设计。
系统架构智能小车循迹系统的基本架构如下：系统架构图系统架构图1.光电传感器：用于检测地面上的线路信号，并将信号转换为电信号输出给控制器。
2.控制器：接收光电传感器的信号，并根据信号进行判断和控制小车的行驶方向。
3.电机驱动器：根据控制器的指令，控制小车的电机驱动器转动，实现小车的前进、后退和转向。
4.电源：为整个系统提供电能。
硬件设计光电传感器本设计方案中使用一对光电传感器进行循迹控制。
这对传感器被安装在小车底部，通过检测地面上的黑线与白色背景的反差，来确定小车当前所在位置。
控制器控制器是智能小车循迹系统的核心部分，其主要功能是接收光电传感器的信号，并根据信号进行判断和控制小车的行驶方向。
在本设计方案中，我们使用单片机作为控制器。
单片机具有较高的计算能力和较快的响应时间，能够满足智能小车循迹系统的需求。
电机驱动器电机驱动器用于控制小车的电机驱动器转动，实现小车的前进、后退和转向。
在本设计方案中，我们使用直流电机作为小车的驱动器，并采用相应的电路设计来控制电机的转动。
电源为整个系统提供电能的电源是智能小车循迹系统的基础。
在设计电源时，需要考虑系统的功耗和电压稳定性等因素，保证系统能够正常运行。
软件设计智能小车循迹系统的软件设计主要包括信号处理和控制算法。
信号处理在信号处理方面，首先需要对光电传感器的输出信号进行采集和处理。
采集到的模拟信号需要经过模数转换器转换为数字信号，然后通过滤波和放大等处理得到准确的线路信号。
控制算法控制算法负责根据信号判断小车的当前位置，并控制小车的行驶方向。
常见的控制算法有比例控制和PID控制等。
比例控制算法根据当前位置与目标位置的偏差大小来控制小车的速度和转向；PID控制算法在比例控制的基础上，加入了积分和微分的部分，能够更精确地控制小车的行驶。
智能车摄像头循迹图像处理程序设计
升沿触发中断，内部下拉
disable_irq(89);
//行中断关闭
disable_irq(90);
//场中断关闭
exti_init(PORTD,1,falling_down); //场中断，PORTD1 端口外部中断初始化 ，
下降沿触发中断，内部下拉
}
//二值化函数
void BinaData()
{
基本算法讲解
• 霍夫变换是图像变换中的经典手段之一，主要用来从图像中分离 出具有某种相同特征的几何形状（如，直线，圆等）。霍夫变换 寻找直线与圆的方法相比与其它方法可以更好的减少噪声干扰。 经典的霍夫变换常用来检测直线，圆，椭圆等。
• 霍夫变换是图像变换中的经典手段之一，主要用来从图像中分离 出具有某种相同特征的几何形状（如，直线，圆等）。霍夫变换 寻找直线与圆的方法相比与其它方法可以更好的减少噪声干扰。 经典的霍夫变换常用来检测直线，圆，椭圆等。
• 极低的功耗： 10种低功耗操作模式用于优化外设活动和唤醒时间以延
于防止代码跑飞，外部看门狗监控。
长电池的寿命，低漏唤醒单元、低功耗定时器和低功耗RTC可以更加灵
活地实现低功耗，行业领先的快速唤醒时间。
• 定时和控制：强大的FlexTimers支持通用、PWM和电机控制
• 存储器： 内存空间可扩展，从32 KB 闪存 / 8 KB RAM 到 1 MB 闪存 / 128 KB RAM。多个独立的闪存模块，使同时进行代码执行和固件升级 成为可能 ，可选的16 KB 缓存用于优化总线带宽和闪存执行性能 ，
（1）原始图像
（2）otsu阈值分割图像
由图可以看出otsu阈值分割不受图像亮度和对比度的影响。能狗显示出整体像分割情况
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基本算法讲解
• 霍夫变换是图像变换中的经典手段之一，主要用来从图像中分离 出具有某种相同特征的几何形状（如，直线，圆等）。霍夫变换 寻找直线与圆的方法相比与其它方法可以更好的减少噪声干扰。 经典的霍夫变换常用来检测直线，圆，椭圆等。
• 霍夫变换是图像变换中的经典手段之一，主要用来从图像中分离 出具有某种相同特征的几何形状（如，直线，圆等）。霍夫变换 寻找直线与圆的方法相比与其它方法可以更好的减少噪声干扰。 经典的霍夫变换常用来检测直线，圆，椭圆等。
基本算法讲解
• otsu法（最大类间方差法，有时也称之为大津算法）使用的是聚类的思想，把图像的灰度数按灰度级分成2个部分，使得两个部分 之间的灰度值差异最大，每个部分之间的灰度差异最小，通过方差的计算来寻找一个合适的灰度级别 来划分。 所以 可以在二值 化的时候 采用otsu算法来自动选取阈值进行二值化。otsu算法被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法，计算简单，不受图像亮 度和对比度的影响。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。
0
-1 - 2 -1
• 图像的每一个像素的横向及纵向梯度近似值可用以下的公式结合，来计算梯度的大小。
•
G
G
2 x
G
2 y
• 然后可用以下公式计算梯度方向。
•arctanGy Nhomakorabeax基本算法讲解
• Prewitt算子
• Prewitt算子是一种一阶微分算子的边缘检测，利用像素点上下、左右邻点的灰度差，在边缘处达到极值 检测边缘，去掉部分伪边缘，对噪声具有平滑作用 。其原理是在图像空间利用两个方向模板与图像进行邻
• Sobel算子包含两组3x3的矩阵，分别为横向及纵向模板，将之与图像作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。实际使用中，常用如下两个模板来
检测图像边缘。
1 0 -1
• 检测水平边沿 横向模板 ：
Gx 2 0 - 2
•
1 0 -1
• 检测垂直平边沿 纵向模板： •
1 2 1
Gy
0
0
基本算法讲解
• Sobel算子
• 其主要用于边缘检测，在技术上它是以离散型的差分算子，用来运算图像亮度函数的梯度的近似值，Sobel算子是典型的基于一阶导数的边缘检测算子，由于该算 子中引入了类似局部平均的运算，因此对噪声具有平滑作用，能很好的消除噪声的影响。Sobel算子对于象素的位置的影响做了加权，与Prewitt算子、Roberts算子相 比因此效果更好。
• [ 此公式计算量较大，可以采用： g = wo *w1* (uo - u1) * (uo - u1) ] • 由于otsu算法是对图像的灰度级进行聚类，所以在执行otsu算法之前，需要计算该图像的灰度直方图。 • 迭代法原理：迭代选择法是首先猜测一个初始阈值，然后再通过对图像的多趟计算对阈值进行改进的过程。重
• 检测水平边沿 横向模板 -1 0 1
Gx -1 0 1 -1 0 1
检测垂直平边沿 纵向模板 -1 -1 -1
Gy
0
0
0
1 1 1
基本算法讲解
• Canny(坎尼 )边缘检测算子 • 该算子功能比前面几种都要好，但是它实现起来较为麻烦，Canny算子是一个具有滤波，增强，检测的多
阶段的优化算子，在进行处理前，Canny算子先利用高斯平滑滤波器来平滑图像以除去噪声，Canny分割算 法采用一阶偏导的有限差分来计算梯度幅值和方向，在处理过程中，Canny算子还将经过一个非极大值抑 制的过程，最后Canny算子还采用两个阈值来连接边缘。 • Canny边缘检测算法: • step1: 用高斯滤波器平滑图象； • step2: 用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向； • step3: 对梯度幅值进行非极大值抑制 • step4: 用双阈值算法检测和连接边缘 • (1)图象边缘检测必须满足两个条件：一能有效地抑制噪声；二必须尽量精确确定边缘的位置。 • (2)根据对信噪比与定位乘积进行测度，得到最优化逼近算子。这就是Canny边缘检测算子。
域卷积来完成的，这两个方向模板一个检测水平边缘，一个检测垂直边缘。
• 对数字图像f(x，y)，Prewitt算子的定义如下：
• G(i)=|[f(i-1,j-1)+f(i-1,j)+f(i-1，j+1)]-[f(i+1,j-1)+f(i+1j)+f(i+1，j+1)]|
• G(j)=|[f(i-1,j+1)+f(i,j+1)+f(i+1j+1)]-[f(i-1,j-1)+f(i,j-1)+f(i+1，j-1)]|
• 设t为设定的阈值。 • wo： 分开后 前景像素点数占图像的比例 • uo： 分开后 前景像素点的平均灰度 • w1：分开后 被景像素点数占图像的比例 • u1： 分开后 被景像素点的平均灰度 • u= w0*u0 + w1*u1 :图像总平均灰度 • 从L个灰度级遍历t，使得t为某个值的时候，前景和背景的方差最大， 则 这个 t 值便是我们要求得的阈值。 • 其中，方差的计算公式如下： • g=w0*(uo - u)*(uo - u) + w1 * (u1 - u) * (u1 - u)
复地对图像进行阈值操作，将图像分割为对象类和背景类，然后来利用每一个类中的灰阶级别对阈值进行改进。 • 图像阈值分割---迭代算法 • 处理流程： • 1.为全局阈值选择一个初始估计值T(图像的平均灰度)。 • 2.用T分割图像。产生两组像素：G1有灰度值大于T的像素组成，G2有 小于等于T像素组成。 • 3.计算G1和G2像素的平均灰度值m1和m2； • 4.计算一个新的阈值:T = (m1 + m2) / 2; • 5.重复步骤2和4,直到连续迭代中的T值间的差小于一个预定义参数为止。 • 适合图像直方图有明显波谷
• 则 P(i,j)=max[G(i),G(j)]或 P(i,j)=G(i)+G(j)
• 经典Prewitt算子认为：凡灰度新值大于或等于阈值的像素点都是边缘点。即选择适当的阈值T，若P(i,j)≥T， 则(i,j)为边缘点，P(i,j)为边缘图像。这种判定是欠合理的，会造成边缘点的误判，因为许多噪声点的灰度值 也很大，而且对于幅值较小的边缘点，其边缘反而丢失了。