基于CCD图像识别的HCS12单片机智能车控制系统_刘建刚
基于HCS12X单片机的多传感器智能车控制系统设计
基于HCS12X单片机的多传感器智能车控制系统设计【摘要】本文基于飞思卡尔HCS12X控制单元，利用多传感器的信息融合技术设计了一款可以自主循迹行驶的智能车。
系统主要融合了GPS，视觉传感器，激光雷达传感器对智能车进行定位及轨迹控制。
该控制系统在安全性，可靠性，易操作性等方面都进行了综合的优化。
实验表明：该智能车可以按照设计路径自主行驶。
【关键词】智能车；HCS12X单片机；视觉传感器Multi-sensor Ｃombination Ｉntelligent Ｖehicle Ｃontrol Ｓystem＇s Ｄesign Ｂased on HCS12XHＡＮYi-lun WＡＮＧBin-long WＥＮXue-lei(College of Mechanical and Electronic Engineering, Shandong University of Science and Technology, Qingdao Shandong, 266510)【Abstract】In this paper, the intelligent vehicle control system’s design based on HCS12X MCU. The Multi-sensor combination technology be used in this control system. This system can control vehicle’s position and Navigate the vehicle with GPS, vision sensor and laser radar sensor. This control system have an optimal decision in safety, reliability and handleability. The experiment showed that the smart vehicle can driving in the designed road by itself.【Key words】Intelligent vehicle; HCS12X MCU; Vision sensor0 引言随着近年来科学技术的高速发展，电子化、信息化、智能化成为了未来车辆的发展趋势。
基于CCD图像识别的HCS12单片机智能车控制系统
基于CCD图像识别的HCS12单片机智能车控制系统
刘建刚;程磊;黄剑;章政
【期刊名称】《光电技术应用》
【年(卷),期】2007(22)6
【摘要】介绍了一种基于飞思卡尔HCS12单片机控制的智能车系统.该系统以CCD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,采用PD算法控制舵机转向,通过模糊设定速度和PID调整速度相结合的算法控制直流电机.较之常规的光电传感器识别路径方案,该摄像头传感器可以获取更多的路径信息,使智能车按任意给定的黑色引导线更能以较快的速度平稳地运行.
【总页数】5页(P52-55,59)
【作者】刘建刚;程磊;黄剑;章政
【作者单位】武汉科技大学信息科学与工程学院,湖北,武汉,430081;武汉科技大学信息科学与工程学院,湖北,武汉,430081;武汉科技大学信息科学与工程学院,湖北,武汉,430081;武汉科技大学信息科学与工程学院,湖北,武汉,430081
【正文语种】中文
【中图分类】TP212.9
【相关文献】
1.基于HCS12的自寻迹智能小车控制系统设计 [J], 黄从海;陈红岩
2.基于HCS12单片机的智能导航系统的设计 [J], 匡石;方千山
3.基于HCS12的小车智能控制系统设计 [J], 孙浩;程磊;黄卫华;程宇
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5.基于HCS12单片机的智能车设计 [J], 曹亚丽; 李佳音; 牛学芬
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智能车教程HCS12 微控制器IO
$001C PERP - Port P Pull Device Enable Reg.
PERP x 0 = Pull-up/down disabled 1 = Pull-up/down enabled
$001D PPSP x PPSP - Port P Polarity Select Reg.
0 = Falling edge on pin x sets corresponding PIFP Flag. (Pull-up device connected) 1 = Rising edge on pin x sets corresponding PIFP flag. (Pull-down device connected)
Port Integration Module
Input / Output
Logic Thresholds: High: 0.65 X Vdd = 3,25V Low : 0.35 X Vdd = 1,75V Drive current: Output High: 全功率: 12.5mA at Vdd -.8V 降功率: 1.25mA at Vdd -.8V Output Low: 全功率: -12.5mA at .8V 降功率: -1.25mA at .8V
$0027
J 端口
PTJ - Port J I/O Reg. DDRJ - Port J Direction Reg.
Address Offset $0028 A read returns latched value when configured for output or value at the input pin when when configured as input. Note: If both CAN4 and IIC are enabled, CAN Functionality takes precedence $002A DDRJ x = 0 Pin is Input = 1 Pin is Output
基于CCD传感器智能寻迹模型车研究和实现
基于CCD传感器的智能寻迹模型车的研究与实现董长远长安大学汽车学院车辆工程系，陕西省西安市 710064摘要: 研究并实现了一种基于CCD传感器的智能寻迹模型车系统。
采用飞思卡尔公司HCS12 系列16位单片机MC9S12DG128作为核心控制单元，使用CCD 摄像头采集路面信息。
赛车完成的主要功能是能够自主识别黑色引导线并根据黑线走向实现快速稳定的寻线行驶。
关键词:智能车；CCD传感器；路径识别；捷径Investigation & implementation of an intelligent-searching track car model based on CCD Image SensorDONG ChangYuanAutomobile School, CHANG-AN University, Xi’an City, Shanxi Province 710064,ChinaAbstract: An intelligent-searching track car model based on CCD image sensor is investigated and implemented. The intelligent car system, with Freescale HCS12 series 16 bit single-chip MC9S12DG128 as its control micro-processor, uses CCD camera to obtain lane image information.The main function that the intelligent car may achieve is that the car should track the black-guide-line automatically and move forward following the line as fast and stable as possible.Key words: intelligent car；CCD Image Sensor；lane detection；royal road1.引言车辆和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，智能性，车与路之间交互信息等方面．当今的车辆技术与未来的智能车辆技术还存在着巨大的差距。
基于CCD透视投影的智能车控制算法的研究
基于CCD透视投影的智能车控制算法的研究邵明武何勇灵（北京航空航天大学交通科学与工程学院，北京１０００８３）摘要：提出了一种基于摄像头透视校正原理的智能车单点控制方法。
用CCD作为智能车路况巡线传感器，对CCD所采集图像以透视校正原理进行均匀分割，以分割单元的相对位置控制智能车转角，用模糊控制算法对智能车速度进行控制。
整体算法结构简单，易于实现，对智能车能达到快速巡线，平稳行驶的目的。
关键词：智能车；CCD；透视投影；单点控制；模糊算法飞思卡尔杯智能车大赛要求制作一种采用飞思卡尔16位微控制器MC9S12DG128作为核心控制单元，包括传感器信号采集处理、控制算法及执行、动力电机驱动、转向舵机控制等模块，最终实现一套能够自主识别路线，并且可以实时输出车体状态的智能车控制软硬件系统。
赛道底色为白色，标有黑色中心线。
大赛要求以光电管或摄像头作为智能车路况采集传感器。
本文采用CCD摄像头作为智能车巡线传感器，具有以下优点：检测前瞻距离远、检测范围宽、检测道路参数多，占用MCU端口资源少。
如何准确识别道路中心线参数（位置、曲率、赛道形式以及宽度），快速准确计算出智能车与赛道的中心线的相对位置与舵机即时角度，是整个控制系统的关键。
但是，若要全部算出赛道每一行的中心位置和赛道宽度、赛道的曲率、赛道的变化幅度、赛道任一点的导数值、塞到形式（包括直道、左弯、右弯、大S弯、小S弯）等等对为控制器S12将占用大量资源和处理时间，计算量非常大，且算法比较复杂。
本文利用CCD 透视成像原理将图像进行表格划分，由世界坐标系、摄像机坐标系、像平面坐标系和计算机坐标系四者关系进行每个小方块表格相对智能车相对位置的前期计算，每个小方块相对位置即为当前舵机转角，所有的表格划分对应于二维数组进行对智能车转向的控制，然后利用模糊控制算法对表格即二维数组区域化以致对智能车速度进行控制。
1图像处理CCD安装高度及视角、表格划分方法及密度将对CCD前瞻距离以及图像的清晰度、智能车舵机控制平稳性产生影响。
基于智能车中摄像头的图像采集的研究_刘明
图 3 处理后的图像信息 Fig. 3 Picture message after processing
或偶场。
2 软件实现部分
2.1 摄像头初始化
摄像头视频信号行场同步接入 S12 单 片 机的 T 口 中 断 ，
引脚分配如下：
PT0：行 同 步 信 号
PT1；场 同 步 信 号
其初始化中断代码如下：
第 5 步，下一场中断到，开始下一场的图像信息。 图像采集的流程如图 4 所示。
3 结束语
通过对图像采集的研究， 能够较易 通 过 LM1881 对 视 频 信号进行分离，除了得到图像信号，还包括行同步信号，行消 隐 信 号 ，场 同 步 信 号 ，场 消 隐 信 号 等 ，通 入 芯 片 的 PT 口 进 行 中断和 AD 口转换，从而完成对信号进行分割和量化，得到我 们想要的灰度值。 接下来只要对其进行二值化处理，就完成 了模数转化，得到了想要的图像。 参考文献： [1] 申 立 琴 ，马 彩 文 ，田 新 锋 ，等. 基 于 网 络 技 术 的CCD图 像 采
去噪声处理，然后对信号进行滤波，提取黑线的中心位置，获取路径参数信息。 一帧图像处理结束，根据图像的前视距
离最近的黑线中心位置的偏移量和黑线斜率判断当前赛道信息，并结合预测算法，控制舵机的转向。 使得小车能够保
证稳定性的前提下，高速行驶。
关键词： 智能车； 摄像头； 图像采集
中图分类号： TP249
摘要： 摄像头作为视觉信息采集工具被广泛运用到各种智能系统中。 文中以全国大学生"飞思卡尔"杯智能车竞赛为
背景。 首先，通过选择 CCD 传感器进行路径识别，提取 CCD 的视频同步信号，控制单片机的 A/D 进行采集。 由于复合
智能车s12单片机闭环系统的信息提取识别与控制
人工智能及识别技术本栏目责任编辑：唐一东第5卷第30期(2009年10月)智能车s12单片机闭环系统的信息提取识别与控制奚鑫泽（武汉大学自动化系，湖北武汉430072）摘要：该文根据智能汽车大赛的经验提出了智能车系统的二值法数据采集、提取识别及几种控制方法，对智能汽车、单片机开发及控制具有一定意义。
关键词：智能汽车；微分边缘硬件二值；改进；控制中图分类号：TP391文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2009)30-8509-02“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车大赛，采用的智能车是以freescale HCs12系列单片机为核心、以黑线为引导、白色板为路面的自主寻迹的自动控制竞速小车。
单片机通过对光电管、激光管或摄像头等传感器采集来的道路信息，进行提取处理，并经过运算判断后发出控制信号，以控制舵机和电机输出，达到方向和速度控制的目的。
由于不确定因素的存在，小车又是随动控制，很多环节是非线性的，参数时变数学模型难以建立，故通过添加速度、位置等检测模块，构成一闭环系统，可达到比较理想的控制效果。
由于传感器种类繁多，本文仅探讨了几种CCD 摄像头传感器的信息提取及控制方法。
针对以门限电平为转化条件的二值化算法的一些缺陷，本文给出了微分边沿法的借鉴与新的尝试。
1信息采集与提取识别在智能车道路识别检测中常用的摄像头有CMOS 和CCD 两种。
CCD 是电荷耦合器件的简称，它使用高感光度的半导体材料制成，能把光线按灰度转变成电信号。
一般的信息采集流程：用LM1881等芯片的控制，当场同步信号到来时s12开启场中断且适当延时，当计数到要采样的行信号，适当延时后开启行中断，将CCD 输出的PAL 信号分离出场同步和行同步信号，这样摄像头的信号输出便可有序的接入单片机的A/D 接口且不会采集入场消隐和行消隐信号。
利用其内置的A/D 转换器将摄像头的输出高低电平以A/D 参考电压为基准，转换为一个对应的数字量，如0~255的整数，从而完成道路黑白信息提取。
基于HCS12X单片机的多传感器智能车控制系统设计
科教 前 哨
科 技 视 界
２１年 ０ 月第 ０ 期 ０２ １ ３
基于 ＨＣ １Ｘ单片机的多传感器 Ｓ２ 智能车控制系统设计
韩 以伦 王斌龙 温学雷 山东 青岛 ２６ １ ） ６ ５ ０ （ 山东科技大学机械 电子工程学院
【 要】 摘 本文基于飞思卡 尔Ｈ Ｓ ２ Ｃ １Ｘ控制单元 ， 利用多传感器的信 息融合技术设计了一款可以 自主循
迹行 驶 的智 能车 。 系统 主要 融合 了 Ｇ Ｓ 视 觉传 感 器 ， Ｐ， 激光 雷达 传感 器对 智 能车进 行定位 及轨 迹控 制 。 该控 制
系统在安全性 ， 可靠性 ， 易操作性等方面都进行 了综合的优化。 实验表明： 该智能车可以按照设计路径 自 主行
驶。
【 关键词】 智能车 ； Ｃ １Ｘ单片机 ； Ｈ Ｓ２ 视觉传感器
Ｍ ｕ ｔ ｓ ｎ ｏ ｍ ｂ ｎ ｔ ｎ Ｉ ｔｌ ｇ ｎ ｈｃｅＣｏ ｔ ｏ ｙ ｔｍ ＇ Ｄｅ ｎ Ｂａ ｅ ｎ ＨＣＳ１ Ｘ ｌ － ｅ ｓ ｒ Ｃｏ ｉ ａ ｉ ｎ ｅｌ ｅ ｔＶｅ ｉｌ ｎ ｒ ｌ ｓｅ ｓ ｉ ｏ ｉ Ｓ ｉｇ ｓｄ ｏ ２ ＨＡＮ － ｕ Ｗ ＡＮＧ ｎ ｌｎ Ｗ ＥＮ ｅ ｌｉ Ｙｉ ｌ ｎ Ｂｉ－ ｏ ｇ Ｘｕ － ｅ
ｓｆｔ，ｒｌ ｂｌ ｙ ａ ｄ ｈ ｎ ｌａ ｉ ｔ． ｈ ｘ ｅｉ ｎ ｈ ｗｅ ｈ ｔｔ ｅ ｓ ｒ ｖ ｈ ｃｅ ｃ ｎ ｄｉｉｇ ｉ ｈ ｅ ｉｎ ｄ ａｅｙ ｅｉ ｉ ｔ ｎ ａ ｄｅ ｂｌ ｙ Ｔ ｅ ｅ ｐ ｒｍｅ ｔｓ ｏ ｄ ｔａ ｈ ｍａ ｔ ｅ ｉｌ ａ ｒｖｎ ｎ ｔｅ ｄ ｓｇ ｅ ａ ｉ ｉ
ｓ ｎ ｏ ｏ ｉａｉｎ ｔｃ ｎ ｌｇ ｅｕ ｅ ｎ ｔｉ ｃ ｎｒｌｓｓｅ Ｔ ｉ ｙｔｍ ａ ｏ ｔｏ ｅ ｉｌ ｏ ｉｏ ｎ ｖ ｅ ｓ ｒｃ ｍｂ ｎ ｔ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙｂ ｓｄ ｉ ｈｓ ｏ ｔ ｙ ｔｍ． ｈｓｓ ｓ ｏ ｏ ｅ ｃ ｎ ｃ ｎｒｌｖ ｈｃｅＳｐ ｓｔ ｎ ａ ｄ Ｎａ — ｉ
基于线性CCD传感器检测的智能车控制系统
前言随着现代社会的高速发展，无论在生活应用还是在工业应用中，智能化的概念越来越多的出现在我们的身边。
尤其是自上世纪80年代以来，汽车技术以突飞猛进的速度在发展，汽车从原来的纯机械结构构成的代步工具逐渐演变成一个集各种高科技技术为一体的智能化的新时代产物。
因此，智能车的概念也就越来越凸显出来，智能汽车，顾名思义，就是在现代网络技术支撑下，利用电子信息通信技术，智能微控制器，环境监测控制技术，GPS导航技术等等组成的一个新意义的高新技术复合载体。
它能够实现自动的环境监测，规划处理，自动行驶还有人工辅助驾驶等功能。
现在汽车行业对智能汽车的研究主要在提高汽车的安全性和汽车的驾驶辅助上，在汽车自动驾驶方面的发展还没有质的飞跃，近年对于车辆自动驾驶，智能导航的研发正大力进行。
智能车辆的研究成果现在已经体现着一个研究团体乃至整个国家科研实力水平。
所以无论是中国还是国外很多国家已经把智能汽车确定为重点发展的项目。
21 智能车控制系统概况1.1 系统开发背景智能化，是现今社会前进的一个目标。
对于汽车来说智能化也会是未来发展的方向。
对于国家来说，大学生质量的好坏是这个国家的发展动力的重要指标之一。
大力发展国内大学生的科技实践能力一直是我国的一大政策。
其中为促进大学生的科研创新能力，一直在举办着各种各样的科技竞赛。
智能汽车方面，在中国的各种智能车机械车等的竞赛有很多，其中飞思卡尔杯全国大学生智能汽车竞赛在中国已经举办了九届。
这项赛事主要探索的就是智能汽车，用智能汽车模型作为研究对象，让学生们充分发挥学校中所学习科学文化知识，对智能小车加以设计并改装，完成一个能自动识别比赛赛道路况并能够进行判断并进行相应控制的小车。
最终完成大赛的比赛要求。
这项大赛其中包括了智能控制、环境监测、传感器技术等主要学科知识，还涉及到电子、电气、计算机、机械等多个基础学科。
赛事用比赛的方式，大大提高了大学生参与者的积极性，锻炼了大学生的实际操作能力。
基于CCD摄像头的智能小车系统的研制
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｍ ａ ｔ ａ ｙ ｔ ｍ ａ ｅ ｎ ＣＣＤ ａ ｅ ａ ｓ ａ ｃ ｎ ａ ｓ ｒｃ ｒｓ ｓｅ ｂ ｓ ｄ ｏ ｃｍ ｒ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｔｈ ｓ ｐ ｐ ｒｉｔ ｏ ｕ ｅ ｍａ ｌ ｍａ ｔａ ａ ｅ ｎ Ｍ ＣＵ Ｐ ｓｒ ｃ ： ｉ ａ ｅ ｎ ｒ ｄ ｃ ｓａ ｓ ｌ ｓ ｒ ｃ ｒｂ ｓ ｄ ｏ Ｓ ＣＥ０ １ ａ ｄ Ｍ ＣＵ ９ ５ ．Ｔｈ ｒ ｃ ｉａ ａ ｈ ｉ ｇ ｓ ６ Ａ ｎ ８Ｓ ２ ｅｐ ａ ｔｃ ｌ ｔ ｐ ｍａ ｅ
随着 汽车工业 的迅速 发展 ， 人们对 车辆 的安全 性 、 智能
化 要求越来越 高 ， 车辆 智 能化将 是 汽 车工 业 今后 的 发展 趋 势， 而路 径识别 跟踪技 术是 汽 车智 能化 发 展 水平 的 一个 重
要标 熹［ 。本智 能小 车模 型通过 Ｃ Ｄ摄像 头获 取 目 道 Ｃ 标
ＴｉｎＹａ Ｌｉ ａ ｂ ｎ ＱｕＳ ａ ｃ ｅ ｇ Ｃｈ ｎ Ｃｈ ｎ Ａｉ ｎ ａ ｏ ｕＸｉｏ ａ ｇ ｈｏ ｈｎ ｅ ａ Ｎｉｇ
（ ｐ ｒｍｅ ｔｏ ｎ ｏ ｍａｉｎ Ｔｅ ｈ ｏｏ ｙ，Ｈ ｕ Ｚｈ ｎ ｒ ｌＵｎｖ ｒｉｙ Ｄｅ ａ ｔ ｎ ｆＩｆ ｒ ｔ ｃ ｎ ｌｇ ｏ ａ ｏ ｇＮｏ ｍａ ｉｅ ｓｔ ，Ｗ ｕ ａ ３ ０ ９ ｈ ｎ４ ０ ７ ）
（ 中师 范 大 学 信 息技 术 系 武汉 华 摘 ４０７） ３ ０ ９
要 ：路径 识 别 跟 踪 技 术 是 汽 车 智 能化 发展 的一 个 重 要 标 志 ， 绍 了一 种 基 于 凌 阳 Ｓ Ｃ ０ １ 和 ８ Ｓ ２单 片机 的 介 Ｐ Ｅ ６Ａ ９５
基于CCD摄像头智能车分段PID控制算法设计
基于CCD 摄像头智能车分段PID 控制算法设计黄志强（北京理工大学机械工程及自动化系，北京100081）摘要：介绍了基于MC9S12XS128单片机控制的智能车系统，该系统以CCD 摄像头传感器作为路径识别装置，通过图像识别提取道路黑线信息，计算出反应道路形状的舵机控制量，对舵机进行控制。
对智能车寻线舵机控制系统的软件设计思路和控制算法思想等进行了详细的论述。
测试结果表明智能车能准确稳定地跟踪引导黑线行驶，该算法能够很好地对智能车进行控制。
关键词：智能车；自动循迹；图像识别；分段PID ；舵机控制中图分类号：TP273；TP242.6文献标识码：A文章编号：1674－6236（2011）02-0055-03Design of smart car section PID control algorithm based on CCD cameraHUANG Zhi -qiang（Mechanical Engineering and Automation Institute ，Beijing Institute of Technology ，Beijing 100081，China ）Abstract:A smart car system based on MC9S12XS128control was introduced ，it used the CCD camera sensor system as a path identification device ，pathed through extraction of the black line image recognition information to calculate the shape of the steering response to road traffic control ，control of the steering gear.The article on the smart car line -tracking servo control system software design ideas and other ideas of control algorithms were discussed in detail.Test results show that the stability of intelligent vehicle can accurately track the lead black line running ，the algorithm can well control the smart car.Key words:the smart car ；automatic tracking ；image recognition ；section PID ；servo control收稿日期：2010-07-26稿件编号：201007076作者简介：黄志强（1989—），男，江西赣州人。
基于摄像头的智能车控制系统的设计
压线、高大建筑，电台发射塔等。因此ＲＴＫ方 式不适合应用于建筑密集的老城区，而在新
建开发区一般均能取得较好的效果，本文列
【２】全球定位系统城市测量技术规程．ＣＪＪ ７３—９７．中国建筑工业出版社．
１ ０４
科技资讯ＳＣＩＥＮＣＥ＆ＴＥＣＨＮＯＬＯＯＹ ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ
万方数据
索白点，同样若搜索到白点，记下最后一个 黑点位置。假设为ｂｌａｃｋｊ，若搜索不到白
片机和数字摄像头０Ｖ６６２０供电，６Ｖ给舵机 ￥３０１０供电，采用６Ｖ供电可以提高舵机的反
应速度。
１．２电源电路 电源电路产生５Ｖ和６Ｖ两路直流电压。 其中，５Ｖ由电池电压通过低压差稳压器 ＬＭ２９４０稳压到５Ｖ输出１６Ｖ由ＬＭｌｌ １７一ＡＤＪ 产生。具体的电源电路如图２所示。 １．３图像采集电路 赛道黑色引导线的采集由数字摄像头 ＯＶ６６２０来实现，该摄像头采用５Ｖ供电，与 系统主控芯片供电电压相同，省略了一般
器和摄像头两种方案对黑线进行寻迹，在
这两种方案中，采用的控制器都是由组委 会指定的。本文讨论的是基于摄像头方案 的智能车控制系统，系统具有电路简单、重 量轻和前瞻远等特点。保障了小车在高速 运动中的稳定性和急转弯时不冲出赛道。 １系统硬件设计 ＇．Ｉ系统硬件总体框架 系统硬件总体框架如图１所示，以摩托 罗拉公司的１６位单片机ＭＣ９Ｓ１２ＸＳｌ２８ＭＡ Ａ为控制核心，外围扩展５Ｖ／６Ｖ电源电路， 直流电机驱动电路以及拨码开关输入和ＬＥ
Ｄ显示等电路。其中，电源电路中的５Ｖ给单
时，亮度信号Ｙ７～ＹＯ连接到ＰＢ７一ＰＢ０；场 同步信号连接到ＰＨ７，行同步信号连接到 ＰＨ６。在软件设计时，场同步信号采用软件 查询，行同步信号产生中断，在中断服务程 序中，读取亮度信号，即赛道信息． １．４直流电机驱动电路 直流电机驱动电路采用组委会推荐的 专用电机驱动芯片ＭＣ３３８８６，驱动电路如 图３所示。其中，Ｖｌ＋接电池正极｝ＶＣＣ接系
基于CCD传感器的智能小车系统及其串口视频调试工具开发
器方案，即将模拟视频信号通过电压比较器转换成 高低电平，再由单片机 I / O 口读入，配合相应的时序 信号得到黑白图像； 同时电压比较器的阈值电压是 由单片机控制的 D / A 转换器提供，这样阈值电压可 根据光线强度等环境因素改变，达到最佳阈值。硬 件二值化部分模块如图 3 所示。
图 1 智能车系统总体构成图
图 2 电源分配框图
2． 2 视频分离模块 视频信号中除了包含图像信号之外，还包括了
行同步信号、行消隐信号、场同步信号、场消隐信号 以及槽脉冲信号、前均衡脉冲、后均衡脉冲等，需要 对视频信号进行采集，然后针对视频信号的同步分 离。为了降低单片机的负担，提出了硬件电压比较
图 4 电机驱动框图
3 系统的软件设计
图 3 硬件二值化模块框图
2． 3 电机驱动模块 智能车的加减速驱动电动机的控制是采用电压
调节方式； 使用单片机的 PWM（ pulse'width modulator） 来调节，为防止微控制器输出电流过大而烧毁， 由 2 个 BTS7960 半桥驱动芯片构成全桥驱动电路。 大电流半桥芯片与信号输入端之间加装了隔离电 路，这个隔离电路是总线驱动芯片 74ALS244，可以 有效地保护处理器。电机驱动框图如图 4 所示。
基于线性CCD传感的实训类智能车系统的搭建与调控
基于线性CCD传感的实训类智能车系统的搭建与调控何恩节;郑磊【摘要】从机械、控制、图像处理、行进策略等角度介绍一种基于线性CCD传感的实训类智能车系统的搭建与调控策略.详细解析车体机械结构,对位置式与增量式两种PID控制方式进行系统分析,详细阐述舵机控制规律,并就图像处理和行进策略方面提出较为新颖的解决方案.实测结果表明,当前智能车系统具有稳定性好、出入弯变速快、道路识别清晰等特点.【期刊名称】《现代计算机（专业版）》【年(卷),期】2019(000)003【总页数】7页(P55-61)【关键词】CCD;机械结构;PID控制;图像处理【作者】何恩节;郑磊【作者单位】安徽科技学院电气与电子工程学院,凤阳 233100;安徽科技学院电气与电子工程学院,凤阳 233100【正文语种】中文0 引言智能车系统的搭建与调控是一项综合了传感器技术、自动控制、模电等多学科知识的系统工程。
近年来，该领域需求与日俱增，这也在很大程度上推动了智能车的迅速发展。
当前，随着电子技术的快速发展，各类特别是实训类智能车变得越来越智能化和信息化。
此外，走在智能车发展前端的实训类智能车的发展趋势与技术变革也日趋多样化[1]。
在实训类智能车系统设计与调试的研发中，电路布局、信息采集与处理、机械校正、算法优化更是智能车总体方案设计中的重点，其优劣程度直接影响系统动态响应的性能。
当前研究基于实训教学的实践经验，系统讨论了一种新颖的实训类CCD 智能车系统的搭建与性能调控优化。
1 机械调校整个车体由车底盘、轴承、齿轮、连杆、支架、固定部件以及车轮组成。
车后轮由电机通过齿轮带动，后轮旋转以摩擦力为动力前进；前轮以数字舵机为核心，车轮、连杆等转向机构辅助实现转向功能。
1.1 舵机舵机是智能车转向的直接驱动装置，其性能的优劣关系到车体的转向响应和过弯时车辆的稳定性，其固定方式也在一定程度上决定了小车的整体转向性能。
舵机固定方式共有三种：立式安装（图1）、卧式安装（图2）、侧（躺）式安装（图3）。
基于HCS12单片机的图形处理方案设计
基于HCS12单片机的图形处理方案设计郑思敏【摘要】在涉及数字图像的嵌入式开发中,图像数据往往无法可视化,造成调试繁琐,故需要寻找一种高效的开发方案.下位机利用单片机的串口通信接口传输数据,上位机利用微软提供的MSComm控件通过VC开发一种上位机图像处理软件,通过PC 来显示和处理数字图片,简化开发过程.PC强大的运算功能和可视化界面能取得良好的仿真效果.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2010(033)004【总页数】2页(P102-103)【关键词】串行通信;S12单片机;图像处理;模拟摄像头【作者】郑思敏【作者单位】武汉大学,动力与机械学院,湖北,武汉,430072【正文语种】中文【中图分类】TP319图片对于人的视觉系统来说是一种形象的信息载体。
而数字图片特别是嵌入式系统中的数字图片，在未经过处理时的原始状态就是一个二维数组，不具备形象直观性，不易分析和处理。
关于抽象数字信息转换成形象图片信息的处理方法，目前可参考资料太少，本文就从嵌入式系统数字信息产生到形象化的具体过程的讨论出发，来阐述这一方法。
1 硬件设计硬件设计采用模拟摄像头获取道路信息，利用单片机的A/D接口将模拟视频信号转换为数字信号输入到单片机。
模拟摄像头按一定的分辨率，以隔行扫描的方式采集图像上的点，当扫描到某点时，就通过图像传感芯片将该点处图像灰度转换成与灰度值相对应的电压值，由视频信号输出端输出至MC9S12DG128单片机。
利用单片机A/D模块对摄像头模拟信号采样进行模/数转换，利用SCI全双工异步串行通信接口，实现单片机与PC的通信，将摄像头采集的图像数据发送给上位机处理[1]。
2 软件设计图像数据需要经下位机采集处理后发送到上位机处理显示，因此软件设计主要包括下位机软件设计和上位机软件设计。
下位机完成模拟视频信号到数字信号的转换和数据的传送，上位机负责图像滤波和图像可视化显示。
2.1 下位机软件设计2.1.1 图像采集由于模拟摄像头采集的图像信号为模拟信号，不能直接被计算机处理，必须经过单片机A/D模块转换为数字信号。
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光电 技术 应用
ELECT R O- OPT IC T ECHN OL OGY A PPL ICA T ION
Vol. 22, No. 6 December . 2007
文章编号: 1673- 1255( 2007) 06- 0052- 04
基于 CCD 图像识别的 H CS12 单片机智能车控制系统
的光电传感器识别路径方案, 该摄像头传感器 可以获取更多的路径信息, 使智能 车按任意 给定的黑色 引导线更 能以较快的 速
度平稳地运行.
关键词: 图像识别; 智能车; HCS12 单片机; CCD
中图分类号: TP212. 9
文献标识码: A
Design of Smartcar. s HCS12 MCU Control System Based on CCD Image Recognition
1 检测前瞻距离远 2 检测范围宽
3 检测道路参数多 4 占用 M CU 端口 资源少
1 电路相对设计复杂 2 检测信息更新速度慢 3 软件处理数据较多
2 主要电路模块设计
2. 1 CCD 路径识别电路
摄像 头的 主要 工作 原理 是[ 2] : 按一 定 的分 辨 率, 以隔行扫描的方式采样图像上的点, 当扫描到某 点时, 就通过图像传感芯片将该点处图像的灰度转 换成与灰度成一一对应关系的电压值, 然后将此电 压值通过视频信号端输出. 具体参见图 1. 当摄像头 扫描完一行, 视频信号端就输出有一个电压/ 凹槽0, 并保持一段时间, 此/ 凹槽0叫做行同步脉冲, 它是扫 描换行的标志. 然后, 跳过一行后, 开始扫描新的一 行, 如此下去, 直到扫描完该场的视频信号, 接着就 会出现一段场消隐区. 在这若干个消隐脉冲中, 有个 脉冲远宽于其他的消隐脉冲, 该消隐脉冲即称为场 同步脉冲, 它是扫描换 场的标志. 摄像头每秒 扫描 25 幅图像, 每幅又分奇、偶 2 场, 先奇场后偶场, 故 每秒扫描 50 场图像. 即扫描周期为 20 ms.
第 6期
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路径识别方法 红外光电管 传感器方案
摄像头传感器方案
表 1 2 种检测方案优劣之比较
优点
缺点
1 电路设计相对简单 2 检测信息速度快 3 成本低
1 道路参数检测精度低、种类少 2 检测前瞻距离短 3 耗电量大
4 占用 M CU 端口资件流程图
图 6 R = 70 cm 弯道 CCD 采集图像
图 7 智能车测试赛道
图 5 图像采集程序流程图
4 调试及实验
由于小车调试需要实时数据才能更好地对系统 进行分析, 故本系统采用无线串口通讯模块实现小
5结 语
本文基于图像识别设计了自主寻迹自动调节速 度的智能车控制系统. 在硬件上采用 CCD 摄像头采 集道路图像, LM 1881 芯片分离视频信号, H CS12 作 为控制核心; 在软件上采用隔行采集边缘提取的图 像处理算法提炼路径信息, PD 算法控制舵机转向,
Abstract: A smart car system is introduced based on H CS12 M CU of FreeScale cont rolling. T his system uses CCD sensor as its rout e recognit ion device, draws it s rout e information throug h image recognit ion, changes t he direct ion of st eering eng ine w ith P D control algorithm, cont rols the DC M ot or by sett ing speed w it h fuzzy sett ing speed and modulat ing speed w it h PID control algorit hm . Compared w it h t he normal route recognit ion scheme of photoelectric cell sensor, this scheme can obtain more pat h inf orm at ion, w hich makes t he smart car can run smoothly along t he black- guide- line given arbit rarily w ith t he most rapid speed. Key words: Image recog nition; Smartcar; HCS12 M CU; CCD.
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车与计算机的通信. 此外, 为了方便对路径识别单元 进行调试, 笔者自编了一套基于 VC 开发的串口调 试软件以实时显示图像采集数据, 图 6 即是利用该 软件显示的 CCD 采集图像, 实际情况是一个半径为 70 cm 的弯道, 图 6 中黑色代表实际采集到的路径 引导线, 灰色代表白色 KT 板跑道, 右边数据是每行 图像提取出来 的路径引导线相对车身 中心轴的距 离, 由图 6 可知: 该图像采集基本可以提取出路径信 息. 小车的性能测试是在由一个直道、不同曲率弯道 以及 S 弯道组成的赛道( 如图 7) 上测试的, 实验证 明: 小车能够在此赛道上沿着黑色引导线稳定运行, 且平均速度可以达到 2. 5 m/ s.
图 2 摄像头采样电路图
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光电技术应用
第 22 卷
其中, 摄像头视频信号端接 L M1881 的视频信 号输入 端, 同 时也 接入 S 12 的 一个 AD 转换器 口 ( 选用 PAD1) . LM 1881 的行同步信号端( 引脚 1) 接 入 S 12 的一个外部中断 IRQ 口. 之所以选用外部中 断 IRQ 口是因为, 行同步信号持续时间较短, 为了 不漏检到行同步信号, 若使 用普通 I/ O 口, 则 只能 使用等待查询的方式来检测到行同步信号, 这会浪 费不少 S 12 的 CPU 资源. L M1881 的奇- 偶场同步 信号 输 出 端 接 S 12 的 普 通 I/ O 口 即 可 ( 选 用 PORT M 0) . 在此, 本系统选择奇- 偶场同步信号来 作为换场的标志信号, 而不是选用 LM 1881 引脚 3 输出的场同步信号. 这样做的好处是, 当摄像头信号 处于奇场或偶场时, 则奇- 偶场信号整场都相应地 处于高电平或低电平, 只要 用个普通 I/ O 口, 若检 测到该信号发生变化, 就可以知道摄像头信号换场 了. 因为每场信号持续的时间相对较长, 所以也不用 担心漏检到换场的发生. 若使用场同步信号, 则需要 用中断的方式来判断换场的发生, 相对要麻烦一些.
图 3 电机驱动硬 件电路图
3 软件设计
CCD 智能车系统的软件开发 设计[ 3- 4] 是 基于 M et rowerks CodeWarrior CW12 V4. 5 编程环境, 使 用汇编与 C 语言相结合实现的. 整个系统软件流程 图如图 4 所示. 其软件设计关键在于图像处理算法 是否做的有效可靠, 黑线提取得是否准确合理. 这是
智能车系统设计是一种以智能汽车为研究背景 的科技创意性制作. 主要由控制核心单元、电源管理 单元、路径识别单元、车速检测单元、转向伺服电机 控制单元及直流驱动电机控制单元组成. 一般要求 小车能够在白色的场地上, 通过自身自动调整转向 角和车速, 使其能自动地沿着一条任意给定的黑色 带状引导线行驶.
HCS12 的运算速度和自身 A/ D 端口的采样速度, 通 过适当的倍频, 采用一定的算法能够适应对黑白低 线数的摄像头的有效视频采样和对大量图像数据的 处理, 结合上述所叙, 选择 CCD 图像传感器作为最 终方案.
收稿日期: 2007- 11- 23 基金项目: 国家自然科学基金( 60705035) , 湖北省国际科技合作重点项目( 2006CA025) 作者简介: 刘建刚( 1986- ) , 男, 湖北武汉人, 学士, 主要研究方向为自动控制.
图 1 摄像头视频信号
要能进行图像采集识别路径, 首先要处理好的 技术问题就是能有效地从摄像头信号中提取出行同 步脉冲、消隐脉冲及其场同步脉冲. 有 2 种可供参考 的方法: 第一, 直接用 A/ D 进行软件提取. 结合 CCD 摄像头信号的特点, 通过判断采样得到的电压值处 在不同的范围来提取; 第二, 给单片机配以合适的外 围芯片进行硬件提取. 考虑到硬件提取简单易行, 可 靠性高. 故本系统选用 L M1881 视频同步信号分离 芯片来进行提取. 其硬件电路图设计如图 21
一个同时涉及到软件和硬件的操作过程, 又恰恰是 该软 件 设 计 的 难 点. 由 于 图 像 数 据 量 大, 仅 凭 HCS12 是不可能将整幅图像信息都提取出来, 故本 系统在保证不漏检黑色引导线的前提下采用隔行采 集简化算法, 即每隔 5 个有效行采集 1 行来压缩图 像的数据. 图像采集程序流程图如图 5 所示.
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张健等: OL ED 显示设计与实现
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据顺利读出. 所以在设计此类程序时可以通过在相 应地方增加延时, 调整时序, 以满足芯片正常工作要 求.
满屏显示函数
void fulldisplay ( void) {
uchar m, n, page; for ( m= 0; m< 64; m+ + ) {
1 方案选定
在智能车系统中, 路径识别单元是体现智能车
智能水平的一个重要标志, 是直接影响智能车的控 制性能的一个重要因素. 常用的路径识别单元设计 方案除了文献[ 1] 中所叙的红外光电管传感器以外, 还可采用 CCD 图像传感器. 两方案优缺点比较如表