CCD视频传感器的智能车路径识别控制系统
智能车线性CCD路径识别方法
智能车线性CCD路径识别方法
胡世林;韩致信;崔继强
【期刊名称】《机械制造与自动化》
【年(卷),期】2015(000)004
【摘要】论述了TSL1404CL线性CCD的识别原理,设计了CCD路径识别系统硬件电路,分析固定阀值与动态阀值以及固定中心点边缘检测与浮动中心点边缘检测的优缺点,运用LabVIEW软件编写上位机界面,获取了不同检测方法下的赛道信息,优化了系统的控制策略,提高系统的响应速度和准确性。
实验证明该系统能在不同光照条件下准确识别赛道,具有很好的鲁棒性。
【总页数】3页(P123-125)
【作者】胡世林;韩致信;崔继强
【作者单位】兰州理工大学机电工程学院,甘肃兰州730050;兰州理工大学机电工程学院,甘肃兰州730050;滨州学院,山东滨州256603
【正文语种】中文
【中图分类】TP273
【相关文献】
1.基于线性CCD循迹智能车的设计与实现 [J], 黄锦阳;胡傲;秦浩杰;赵春锋
2.基于线性CCD的智能车路径识别方法 [J], 杨庆文
3.基于线性CCD追逐智能车系统的软件设计 [J], 叶梦君;张文财;;
4.基于线性CCD传感的实训类智能车系统的搭建与调控 [J], 何恩节;郑磊
5.基于线性CCD追逐智能车系统的硬件设计 [J], 张文财; 叶梦君; 黄仰来; 雷改惠
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基于CCD检测的循线移动智能汽车控制系统的研究与设计
A D 和 A D 两组 , T0 T1 为保证 A D转换 的精度 , 给该模块加 / 要
采用 70 ,86和一块 V 1 8 570 S 开关 型 D C—D C升压集成 电路 实 现, 驱动电机 芯片直接 用 7 2V电池供电。 . 12主控制器简介 .
差控 制等 主要控制功能提 出了 图1 智 能 汽 车控 制 系统 示 意 图 解决 方案 。如 图 1 所示 。
中保持 一 定 的 稳 定性 和平 顺 性, 控制 系统 中对 导 引线 路径
信息识别 、 径定 位 与方 向偏 路
梯 形 视 野 区 域
电源模块 为系统其 他各 电路 运行 提供 合适 的 电压。车
载主 电源为 1 7 2V, h可充电镍镉蓄电池。 由于主控 块 . 2A/
制器 、 机 、 舵 摄像头分别需要 5 6V 1 V等 电压供 电, 别 、 V、 2 分
径识别电路、 电机驱动电路、 车速传感电路、 舵机驱动电路。采用边缘提取算法提取 出路径信息 , 调试后最终完成 了偏重于行驶稳
定的理 想车模 , 实现 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ小车 沿黑 线稳 定快速 的 前进 。
关 键词 : 智能 汽车 路径 识 别 图像 采集 边缘提 取
中图分 类号 :P7 T 24
J AO n i I Xixn,W ANG ih i M n u
Ab tac :A mat c ro ut—r c ig b s d o sr t s r a fa o ta kn a e n CCD mea dee to s ito u e . Mo e a n Ca r tc in wa nr d c d d lc ra d MC9 2 S1 XS1 8 we e a ptd 2 r do e . Cic t o uo ma t d n i c to rui fra t si ie tf a in,moo rv s c i trd e,s e d snsr,s r od ie wee d sg d a d prd c d.Afe e ae x ei n so h i p e e o e v rv r e ine n o u e trrpe td e p rme t n te a ta H wa cu lr n y,t e me d d a d i r v d,te a s mbld mo e a c mp a ie n sa l yfn lyc mpltda d c ud r n ao g te h n a n e n mp o e h se e d lc rwhih e h szd o tbit al o i i ee n o l u n h l blc ie sa l nd fs. a k ln tb y a a t Ke y wor s:ma tc ;u o tc ie tf ain;ma e s mpi g;dg —ec n d s r a a tmai d nii t r c o i g a ln e e fthig
基于CCD传感器的智能小车控制系统设计
技术 , 以及汽 车电子 、 电气工 程和机 械等 技术 . 随着 自动控制技术 、 信 息技 术 和计 算 机 技术 的发展l l i g e n t V e h i c l e ) 是集 自 动行驶、 环境 感知 、 决策规划、 辅助驾驶等功能于一体 的综合控 制系统 , 集中应用 了自动控制技术、 现代传感器
The u s e o f CCD s e ns or ha s i mp r o v e d he t p e r f o m a r n c e o f r o u t e r e c og n i t i o n.Th us , t h e h i g h- s p e e d
能小车控制系统的高速度与高精度.
关键词 : 智能 车 ; MC 9 S 1 2 D G1 2 8单片机 ; C C D传感器 ;路径 识别
中图分类号 : T P 2 1 2 . 9 ; T P 2 7 3 . 5 文献标志码 : A 文章编号 :1 0 0 6— 4 7 2 9 ( 2 0 1 3 ) 0 3— 0 2 6 6— 0 5
J u n. 2 0 1 3
DO I :1 0 . 3 9 6 9 / j . i s s n . 1 0 0 6— 4 7 2 9 . 2 0 1 3 . 0 3 . 0 1 6
基于 C C D传 感器 的智 能小 车控 制 系统 设 计
林建宇
( 上海 电力学 院 电子 与信 息工程学院 , 上海 2 0 0 0 9 0 )
r e c o g n i t i o n
i nt e l l i ge n t v e h i c l e; mi c r o p r o c e s s i n g c h i p M C9S1 2 DG1 2 8; CCD s e ns o r;r o u t e
基于线阵CCD的智能小车路径识别系统_温阳东
第32卷第9期 2009年9月合肥工业大学学报(自然科学版)JO U RN AL O F H EFEI U N IV ERSIT Y OF T ECH N OL O GYVol.32No.9 Sept.2009收稿日期:2008 10 15;修改日期:2009 02 24作者简介:温阳东(1955-),男,安徽合肥人,合肥工业大学教授,硕士生导师.基于线阵CCD 的智能小车路径识别系统温阳东, 王祥好(合肥工业大学电气与自动化工程学院,安徽合肥 230009)摘 要:文章介绍了一种基于飞思卡尔HCS12单片机的智能车路径识别系统,该系统以CCD 摄像头传感器作为检测装置,直接采集CCD 输出的模拟信号,通过图像识别提取当前路径信息;与常规的光电传感器识别路径方案相比,使用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以较快的速度平稳地运行;实验证明该方法简便可靠,具有很好的前瞻性,能够满足智能车路径识别的需求。
关键词:图像识别;智能车;H CS12单片机;电荷耦合器件中图分类号:T P274 2 文献标识码:A 文章编号:1003 5060(2009)09 1348 04S tudy of smart car track identification based on the linear CCDWEN Yang do ng , WA NG Xiang hao(School of E lectric E ngineering an d Automation,H efei U nivers ity of T echnology,Hefei 230009,Chin a)Abstract:A smart car contro l system of the path infor mation identified based on CCD camera is intro duced.The sy stem uses the CCD sensor as its ro ute reco gnition device to sample the analo g v ideo sig nal directly from the CCD.And the current tr ack inform ation is dr aw n through imag e recog nition.Co mpar ed w ith the norm al ro ute recognitio n schem e by means of the photoelectric cell senso r,using the CCD sensor can obtain more path information,w hich makes the smart car run smoo thly at much rapid speed along the black g uide line g iven arbitr arily.T he exper im ental result show s that this meth o d is simple and efficient w ith go od forw ard loo king perspective,w hich can m eet the demands of smart car path recog nition.Key words:im age reco gnition;sm art car;free scale H CS12sing le chip com puter;char ge coupled de v ice0 引 言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。
基于CCD传感器的自动识别路径的智能车设计
基于CCD传感器的自动识别路径的智能车设计
梁伟;谢启天;周超;曾勇
【期刊名称】《湖北汽车工业学院学报》
【年(卷),期】2011(025)004
【摘要】智能车系统以MC9S 12XS128单片机为控制核心,以CCD传感器作为路径识别装置.对智能车自动寻线控制系统的软、硬件等进行了设计.测试结果表明,智能车能准确、快速、稳定地跟踪引导线.
【总页数】3页(P74-76)
【作者】梁伟;谢启天;周超;曾勇
【作者单位】湖北汽车工业学院汽车工程系,湖北十堰442002;湖北汽车工业学院汽车工程系,湖北十堰442002;湖北汽车工业学院汽车工程系,湖北十堰442002;湖北汽车工业学院汽车工程系,湖北十堰442002
【正文语种】中文
【中图分类】TP368.1;TP212.9
【相关文献】
1.基于摄像头的智能车实时路径识别模块设计 [J], 盛晓彦;于婷
2.基于路径识别自循迹智能车的设计 [J], 张振;赵玫;孔祥领;王立乾;殷培旭;杨洪勇
3.基于摄像头识别路径的智能车系统设计 [J], 高云波;季聪;汉鹏武
4.基于雾霾溯源的自循迹智能车的路径控制系统设计 [J], 孙佰全; 钱学明
5.基于视觉路径识别的智能车控制系统设计 [J], 焦冰;李琳;邱会然
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基于CCD图像识别的HCS12单片机智能车控制系统_刘建刚
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.
CCD摄像头下的智能车路径识别及跟踪研究
科技创新CCD 摄像头下的智能车路径识别及跟踪研究薄晓宁(太原工业学院,山西太原030008)1CCD 摄像头智能车路径识别及跟踪的总方案CCD 摄像头下的智能车路径识别及跟踪系统,采用数字信号传输与视频信号交换为主的新型汽车信息记录方式。
如图1为CCD 摄像头下的智能车路径识别及跟踪系统的总的设计图。
CCD 摄像头下的智能车路径识别及跟踪系统通过CCD 摄像头以及其他汽车行驶感应系统,对汽车行驶路径进行识别和跟踪记录。
CCD 摄像头能够将汽车行驶路径信息转换为视频信号,系统内部将CCD 摄像头采集的视频信号经过二值化处理以及行场同步信号分离,对CCD 摄像头的汽车行驶路径进行综合分析,并依据地理信息定位系统给予的定位信息,对汽车行驶的路径进行定位分析,进而为汽车进行行驶路程规划。
最后,将经过智能化处理的信息传输给动力系统,汽车动力系统实现舵机控制与汽车驱动电机控制,在汽车行驶中实现对行驶轨迹的控制以及汽车行驶安全性的全面性检测分析[1]。
图1CCD 摄像头智能车路径识别及跟踪系统设计图此外,CCD 摄像头下的智能车路径识别系统在对行驶路路径信息总体分析的同时,也要注意与汽车导航系统视频图像的结合分析,并且在导航图像信号与系统分析信息之间建立信息传输平台。
CCD 摄像头下智能车路径识别系统与导航系统提供的视频图像相结合,采用二维视角的形式,进行汽车行驶系统数据的传输对接,最终电机控制系统依据系统的综合分析数据,在驱动电机控制下,实现汽车行驶路线的自动化控制[2]。
2智能车路径识别及跟踪的电路设计从电源管理电路、视频同步信号电路、二值化处理电路以及电机驱动电路4个角度出发,对CCD 摄像头下智能车路径识别及跟踪系统的电路设计方案进行了综合阐述:2.1电源管理电路电源管理电路设计方法如下:(1)考虑智能车路径识别及跟踪系统对于电力以及动力的需求,将供电电源确定为了电池,规格为6V 。
(2)采用直接供给的方法,对智能车进行供电,为智能车的运行提供驱动力。
基于摄像头的路径识别智能车控制系统设计
随着生产技术的发展和自动化程度的提高,传统制造业的生产方式发生了深刻的变化。
在自动化领域中,许多复杂性操作和或对人体有害的工作都由机器自动完成,为了实现这一工作,就要求机器有一定的智能性。
实时采集传感器信号,智能分析外部环境、路径信息,自动实现方向控制及速度调节,是智能车控制系统的主要特点,其设计内容涵盖机械、汽车、电子、自动控制、计算机、传感技术等多个学科的知识领域,作为一门新兴的综合技术,可广泛的应用于工厂自动料车、固定场地搬运车等技术领域,具有良好的应用前景。
它也可应用于复杂、恶劣的工作环境,是物流系统环节搬运设备的代表。
本文所述基于摄像头路径识别的智能车控制系统,以电动小车为研究对象,通过车载CCD摄像头动态摄取路面图像,识别白色场地中的任意黑色带状导引线,控制电动小车以设定目标速度沿导引线自动行驶,为使电动小车在行驶过程中保持一定的稳定性和平顺性,控制系统中对导引线路径信息识别、路径定位与方向偏差控制等主要控制功能提出了较为理想的解决方案。
1硬件结构与方案设计智能车控制系统以飞思卡尔公司高性能16位单片机MC9S12DP256为核心控制器,主要由电源管理、CCD摄像头、图像采集模块、电机及其控制器、转向舵机及其控制器、上位机调试等功能模块组成,其中上位机调试模块通过RS232串行接口与PC机通讯,结合基于MATLAB环境开发的应用软件实现在线综合调试、分析功能,系统总体结构如图1所示。
基于摄像头的路径识别智能车控制系统设计曾星星(湖北汽车工业学院汽车工程系T443-6,湖北十堰442002)摘要:介绍一种基于CCD摄像头的路径识别的智能车控制系统,设计了硬件结构与方案,提出了转向机构的控制策略,该智能车能准确实现自主寻迹,具备抗干扰性极强,稳态误差小等特点。
关键词:CCD摄像头;路径信息;智能车中图分类号:TP301文献标识码:A文章编号:1008-5483(2008)02-0072-05DesignofSmartCarControlSystemofPathInformationIdentifiedBasedonCCDCameraZengXingxing(Dept.ofAutomotiveEngineering,HubeiAtuomotiveIndustriesInstitute,Shiyan442002,China)Abstract:AsmartcarcontrolsystemofthepathinformationidentifiedbasedonCCDcamerawasintroduced.Thehardwarestructureandschemeweredesigned.Thecontrolstrategyofsteeringmechanismwaspresented.Thesmartcarnotonlycanidentifytheroadprecisely,butalsohaveanti-interferenceperformance,andsmallsteadystateerror.Keywords:CCDcamera;pathinformation;smartcar湖北汽车工业学院学报JournalofHubeiAutomotiveIndustriesInstitute第22卷第2期2008年6月Vol.22No.2Jun.2008第22卷第2期图2LM1881接口电路1.1电源管理模块电源管理模块为智能车系统各个模块提供特定电源,系统主电源由7.2V/2000mAh的Ni-cd蓄电池提供,其中图像采集模块所需电压为12V,核心控制器需5V电压供电,转向舵机工作电压为6.5V。
基于CCD的智能车循迹系统的研究
图像采集是根据摄像头的行信号和场信号对图像模拟量进行采集。输出信号包括行 同步信号 、 场同步信 号、 图像时间以及各种消隐时间。行 同步信号代表一行图像数据扫描开始 , 场同步信号代表一帧图像数据扫 描开始 。要 完成 图像 的正确采 集 , 必须严 格遵 守时序 的要 求 : 当捕捉 到 一个行 信号 时 , 始对 该行 各点 的模 拟 开 量进行 采集 , 当下一 个行 信号 发生 时表 明该行 采集完 毕 , 要对 下一 行模 拟量进 行 采集 。 需
关键 词 :循迹 ; 径识别 ; 路 二值 化 ; 能车 智
中 图分类号 : P 8 T 1
文献标 识码 : A
0 引 言
图像 处理 和 电机控 制技术 广泛 应用 于各 种智 能循 迹 的车辆 , 目前 很 多循 迹 系 统采 用 C D 或者 红外 传 感 C 器实 现数 据 的采集 。C D 的前瞻性 好 , 制 精细 , 算 法复 杂 。本文对 采 用 C D 的路 面信 息采集 与控 制算 法 C 控 但 C 进行 简化 改进 , 小 车 能 够 沿 黑 色 引 导 线 快 速 行 驶 , 不 会 冲 出 跑 道 。该 小 车 采 用 Fesae公 司生 产 的 使 又 recl MC S2 S2 号单 片机作 为控 制芯 片 , 过单 片机 的 片 内 A 9 1X 18型 通 D模 块 和 C D采集 小 车前 方黑 色 引 导线 的 图 C 像, 经过对 图像 的一 系列分 析得 出舵 机 的输 出角度 以使 小 车转 向 , 并判 断 小 车应 该 加 速还 是 减 速 。该 小 车 的 设计 已经在 20 09年全 国智 能车 比赛 中取得 二等 奖 。
置进 行 了提升 , 大 了力矩 , 小车 能按照 轨迹进 行快 速转 弯 。 增 使
基于CCD摄像头的智能车系统设计
基于CCD摄像头的智能车系统设计摘要随着电子技术与智能控制的发展,智能车的已经成为自动控制领域内的一个研究热点。
第一章绪论1.1研究背景1.1.1 智能车的发展历程智能车的发展是从自动导引车(Automatic Guided Vehicle,AGV)起步的。
AGV是指装有电磁或光学等自动导引装置,能够沿规定的导引路径行驶,具有安全保护及各种移栽功能的运输车辆。
1913年,美国福特汽车公司首次将有轨导引的AGV代替输送机用到底盘装配上。
1953年,美国Barrett Electric公司制造了世界上第1台采用埋线电磁感应方式跟踪路径的自动导向车,也被称作“无人驾驶牵引车”。
20世纪60年代和70年代初,AGV仍采用这种导向方式。
在20世纪70年代和80年代初,AGV的应用领域扩大而且工作条件也变得多样化,因此,新的导向方式和技术得到了更广泛的研究与开发。
随着电子和计算机技术的发展,视觉导航和激光导航成为了热门的研究方向。
由此出现了智能车的概念。
从1987年到1994年,在欧洲展开可“普罗米修斯” (Prometheus Program for the European traffic of highest efficiency and unprecedented safety)EUREKA项目。
该项目中颇具代表性的是戴姆勒——奔驰公司研制的VITAⅡ试验车,于1994年10月在巴黎附近的一条告诉公路上进行了车辆导航试验,在长达几千公里的普通三车道路段中采用了驾驶员辅助驾驶和车辆自主驾驶相结合的导航方法。
德国联邦大学(UBM),从20世纪80年代初期就开始了智能车辆自主导航研究,其合作伙伴是德国戴姆勒—奔驰汽车公司。
其中最具代表性的是一辆由豪华型本车500SEL改装成的VaSoRs-P试验车。
VaSoRs-P 试验车在高速公路和普通公路上进行了大量的试验,试验内容包括跟踪车道线,躲避障碍以及自动超车等。
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传感器的智能小车控制系统设计
基于CCD传感器的智能小车控制系统设计CCD传感器是一种现代高性能传感器,它可以用于各种应用领域,例如监视和控制系统,因为它可以提供精确和可靠的测量结果。
本文将探讨一种基于CCD传感器的智能小车控制系统设计。
一、系统概述本设计的智能小车控制系统使用CCD传感器来监视其周围环境,并根据测量结果实现自主导航功能。
该传感器可以检测到物体的位置和距离,通过对这些数据进行处理和分析,小车可以自动避免碰撞,停止或转向。
此外,该系统还具有基于无线通信的远程监控功能,可以实现远程控制和数据传输。
二、系统组成该系统由以下几部分组成:1. CCD传感器阵列CCD传感器阵列是该系统的核心组件,它通常由数百个小型传感器组成。
每个传感器都可以以不同的速率和精度进行测量,这使得该系统可以提供高质量的传感性能和准确的测量结果。
2. 控制板控制板是系统的处理单元,负责接收和处理CCD传感器所收集的数据。
该板还包含一些接口和控制器,以便于用户进行控制和调整。
3. 电机控制模块电机控制模块是该系统的动力源,负责控制小车的运动。
该模块通常由高性能电机和控制器组成,控制器可以根据用户输入的指令来控制电机的旋转速度和方向,以实现高效的小车运动。
4. 通信模块通信模块可以通过无线或有线方式与控制板进行数据传输和通信。
该模块可以与其他设备或系统进行数据交流,并实现远程控制和监控功能。
三、工作原理1. CCD传感器监测当小车移动时,CCD传感器将实时监测周围环境中的物体。
当发现障碍物时,系统将根据测量数据自动调整小车的方向,避免碰撞。
2. 控制板处理控制板会接收CCD传感器所收集的数据,并根据处理算法进行分析和处理。
通过对数据进行比较和计算,系统可以推断小车应该采取哪些行动,例如停止、转向或避让障碍物。
3. 电机控制模块运动一旦系统根据测量数据和算法决定了小车需要采取的行动,控制板会发出指令,通知电机控制模块控制电机的运动方向和速度,通过自动调整电机的旋转速度和方向来控制小车的运动。
基于线阵CCD的无人驾驶汽车路径跟踪导航系统
◆文/江苏 谭婷基于线阵CCD的无人驾驶汽车路径跟踪导航系统随着生活水平的大幅度提升,汽车已经成为最为常见的交通工具,再加上传感技术、网络技术以及计算机等技术发展水平的不断提高,汽车领域逐步朝着信息化以及智能化方向发展,尤其是以环境感知技术为基础的辅助驾驶技术已经取得了一定的研究成果,所以具有高度智能化特征的无人驾驶汽车已经成为汽车领域的未来发展趋势。
无人驾驶汽车可以利用车辆自带的传感器获取道路、车辆位置和障碍物信息,并利用相关技术对汽车的转向与速度进行精准控制,保证车辆行驶安全,该技术令道路交通系统从传统的“人-车-路”系统变为“车-路”系统,这样不仅能够提升驾驶智能化程度,还可以最大程度避免因交通事故而产生的生命财产损失。
由于无人驾驶汽车路径跟踪导航是无人驾驶领域最为重要的研究课题,也是保证汽车安全行驶的必要条件,因此研究无人驾驶汽车路径跟踪导航具有重要的研究意义。
为了提升无人驾驶汽车路径跟踪准确率与用户满意度,降低导航路径规划所用时间,本文设计了一种新的基于线阵CCD的无人驾驶汽车路径跟踪导航系统。
一、无人驾驶汽车路径跟踪导航系统1.硬件设计(1)信息采集模块设计为提升数据采集效率与质量,本文主要利用线阵CCD进行信息采集模块设计,选用的是东芝公司生产的TCD2252D线阵CCD,结合超声波传感器、电子罗盘、加速度传感器、霍尔传感器组完成信息采集模块设计。
由于CCD图像传感器是信息采集模块最为重要的组成部分,因此需要对这种传感器进行重点研究。
信息采集模块在功能上具有相对独立性,为提升其可扩展性以便后续对该模块进行优化升级,所以本文引入EMP7064S L44-10进行时序发生设计,其时序仿真图如图1所示。
为了保证信息采集模块的信号具有稳定性,因此需要保证该模块具有非常高的采样与数据存储效率,因此本文选择CLK频率为10MHz的采样通道。
具体如图2所示。
图2 信息采样通道(2)多源信息集成模块设计将安装在无人驾驶汽车中的多个传感器信息进行集成处理,本文系统主要利用超声波传感器检测无人驾驶汽车行驶路径上的障碍物位置。
基于线性CCD的智能车路径识别控制系统
由于光 电智能车通过 传感器 由1 2 8 配置在光 电二极 管 的线 性阵 列 。在 光 电二极管 的能量 冲击产 生 的光 电流 识
别道 路信 息 ,以及利 用加速度 计读 取角度 ,陀螺仪读 取
压 。要 增大输 出 电压 ,简 单有效 的方法 就是放 大输 出信
号 ,我 们可 以采 用运 放来放 大A 0 输 出信 号 。蓝宙 电子 实 践表 明增大运 放能 非常有 效的解 决弱光 时输 出电压低 问 题 ,在 晚上环 境 同样 能达  ̄5 0 H z 的采样 率 ,这 是无运放 的线性C C D 无法达到的 。为了能保证输 电压在合 理范围 ( 不饱 和 、不截止 、能 分辨赛道 黑线 ), 需要 根据选 定 的镜头确 定运 放放大倍数 。选 定的蓝宙 电子线性C C D 模 块 ( 镜头为无畸变镜头 )中的运放 电路 图如 图2 所示 。
电早t 蟹界 ・7 9・
通 过调 整曝 光时 间来适应 各种环 境 ,在弱光 环境增
E L E C T R O NI C S WOR L D・ 探 索 s 观 察
里我们称全黑的环境对应 的电压为暗电压,蓝 宙电子设计 的C C D 模块暗 电压是1 V 左右 。其 实暗 电压完 全不影 响上 层 软件 提取 道路黑 线 ,我 们可 以把 这个暗 电压 当做信 号中 的直流 分量 ,将 采集 的每个像 素点 的电压减 去暗 电压 就
线性CCD循迹智能车控制系统的设计
4 智能车控制 软件设计
4.1软 件 总体 设 计
软件 程序 采 用模 块化 编 程, 由初 始化 、 参数设定、数据采集 、数 据处理、中断处理等 部分组成 ,实现对 系统各模块的驱动和控制 。 程 序 流 程 图如 图 2所 示 。
4.2 路 径 识 别
智 能 汽 车 竞 赛 的 赛 道 路 面 为 宽度 不 小 于 45cm 的 白色 面 板 ,赛道 两侧 边 沿 有 宽 为 25mm 的连续黑线 作为引导线 。路径识别 算法 使用 的是 由 CCD 中心向两侧 搜索提 取跳变 沿 的算法 ,通 过求 取两侧跳变沿 的平均值来得 到
单 片机 技术 · SCM Technology
线性 CCD循迹智 能车控 制系统的设计
文 /杜 方 鑫
3.2 电 源模 块
本 文设 计 了 一种 基 于 线 性 CCD
的 的 智 能 车 控 制 系统 , 该 系 统 以
单 片机 为主控 芯片,采用线性 CCD
采集路 况 信 息,最后 采用伺 服 电
小 车 前进 所 需 要 的 中 线 值 。
4.3速 度 控 制
PID 控 制 策 略 结 构 简 单 ,稳 定 性 好 , 可 靠 性 高 , 并 且 易 于 实 现 。本 方 案 中 速 度 闭环 控 制 采 用 了 增 量 式 PI控 制 , 使 用 试 凑 法 来 确 定 控 制 器 的 比例 、 积 分 参 数 。
5 总 结
本文 设计 了一 种 以线 性 CCD为 传感器 的 循迹智能车 ,通过对传感器信息 的采集和 处理 ,
和拨码 开关组成人机交互系 统,可以实时地显 示和 设置系统相关参数 ;蓝 牙模 块通过 串口把 单 片 机 接 收 到 的数 据 送 往 上 位机 , 方 便 相 关 参 数及 波 形 的 实 时 观 察 和 调 试 ; 电源 模块 由 7.2V 2000mAh Ni—Cd电池和稳压 电路组成 ,为整车 提 供 电 源 。 系 统 总 体 设 计 如 图 1所 示 。
基于CCD传感器的智能车系统设计与研究
基于CCD传感器的智能车系统设计与研究随着科技的不断发展,智能车系统已经成为现实。
其中,CCD传感器在智能车系统中起着至关重要的作用。
本文将探讨基于CCD传感器的智能车系统的设计与研究。
智能车系统是一种集成了多种科技的车辆系统,旨在提高驾驶的安全性和舒适性。
其中,CCD传感器是智能车系统中用于获取环境信息的重要组成部分。
CCD传感器具有高精度、高分辨率和低噪声等优点,可以有效地获取车辆周围的环境信息,并将其传输给智能车系统的其他部分进行处理。
在基于CCD传感器的智能车系统中,首先需要设计一个高性能的CCD图像采集系统。
该系统应该具备高速的图像采集能力,能够实时获取传感器传输的图像信息。
同时,还需要设计一个高效的图像处理算法,对CCD传感器采集到的图像数据进行处理,提取有用的信息,并进行适当的分类与识别。
另外,为了提高图像识别的准确性,应该结合机器学习与深度学习等技术,建立一个完善的图像识别模型。
在智能车系统中,CCD传感器还可以与其他传感器进行融合,以获取更全面的环境信息。
例如,可以与雷达传感器进行融合,实现对车辆周围物体的距离和速度的测量。
同时,还可以与激光传感器进行融合,实现对车辆周围物体的精确测量。
通过多传感器的融合,可以提高智能车系统对环境的感知能力,从而更好地判断驾驶环境,并做出相应的驾驶决策。
此外,在基于CCD传感器的智能车系统中,安全性是一个重要的考虑因素。
为了保障驾驶的安全性,智能车系统需要具备一定的自动驾驶功能。
通过分析CCD传感器采集到的图像信息,智能车系统可以实现车道偏移警告、交通信号灯识别、行人识别等功能,帮助驾驶员更好地掌握驾驶环境,并做出正确的驾驶决策。
综上所述,基于CCD传感器的智能车系统设计与研究是一个复杂而又重要的课题。
通过设计高性能的CCD图像采集系统和高效的图像处理算法,结合其他传感器的融合与机器学习技术的应用,可以实现对车辆周围环境的准确感知,提高智能车系统的安全性和驾驶舒适性。
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
219321313_基于CCD传感器的智能车路径识别研究
文章编号:2095-6835(2023)11-0050-04基于CCD 传感器的智能车路径识别研究*米汤,尚友良,符晓玲(昌吉学院,新疆昌吉回族自治州831100)摘要:为了实现无人控制智能车在不同道路上自主循迹行驶的目的,设计了一种基于CCD 传感器的智能车控制系统。
该控制系统以32位单片机STM32F103RCT6为控制核心,通过CCD 传感器采集路径图像信息,并通过核心控制器对图像进行二值化处理,以及采用动态阈值提取的方式选取阈值。
利用PID 控制算法实现电机的运转和舵机的转向。
通过实物验证,该控制系统成功实现了在不同道路环境下按照黑色引导线快速准确地行驶,行驶过程中智能车表现出较好的实时性和鲁棒性。
关键词:CCD 传感器;路径识别;图像处理;PID 控制中图分类号:TP391.4文献标志码:ADOI :10.15913/ki.kjycx.2023.11.013随着科学技术的发展和人类社会的进步,汽车行业进入了新的轨道,开始由传统制造向智能制造发展。
在新的发展趋势下,如何使智能车准确高效地识别路径是首要问题,这也受到了诸多学者的关注和研究。
目前路径识别的方法主要有光电传感器、视觉传感器和电磁传感器3种。
焦冰等[1]设计了一种以MK60DN512ZVQ10为控制器核心,OV7725视觉传感器获取赛道二值化图像的智能车控制系统,并采用PID 控制算法控制舵机的转向和驱动电机的转速。
冯玉如[2]、杜方鑫[3]设计了一种基于线性CCD 的智能车控制系统,采用线性CCD 采集路况信息,将采集到的路况信息发送给单片机,单片机根据阈值进行二值化处理,实现自动循迹的功能。
王海燕[4]设计了一种基于电磁传感器的路径识别系统,该系统采用6组相同电磁电路横向“一”字布局,大大提高了检测密度和广度,该设计提升了数据采集的效率和准确度,使得智能车的循迹更加稳定。
1智能车硬件总方案为了更好地实现智能车自主循迹,本文给出的设计方案硬件包括控制器核心模块、电源模块、摄像头驱动模块、电机驱动模块、舵机驱动模块和OLED 显示模块,整体硬件结构如图1所示。
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第二届全国大学生智能汽车竞赛技术报告基于CCD视频传感器的智能车路径识别控制系统(下)4.2电源管理模块设计电源是一个系统正常工作的基础,电源模块为系统其他各个模块提供所需要的能源保证,因此电源模块的设计至关重要。
模型车系统中接受供电的部分包括:传感器模块、单片机模块、驱动电机模块、转动电机模块以及其它的外围辅助模块等。
设计中,除了需要考虑电压范围和电流容量等基本参数外,还要在电源转换效率、噪声、干扰和电路简单等方面进行优化。
可靠的电源方案是整个硬件电路稳定可靠运行的基础。
全部硬件电路的电源由7.2V,2A/h的可充电镍镉电池提供。
由于电路中的不同电路模块所需要的工作电流容量各不相同,因此电源模块应该包含多个稳压电路,将充电电池电压转换成各个模块所需要的电压。
本系统主要用到了以下几个不同的电压,如表4.1所示。
电源模块由若干相互独立的稳压电源电路组成。
在本系统中,除了电机驱动模块的电源是直接取自电池外,其余各模块的工作电压都需要经电源管理芯片来实现。
5V电源的实现是通过电源管理芯片TPS7350来实现的。
TPS7350是一款低压稳压芯片,能提供5V的固定电压输出。
TPS7350低压差稳压芯片克服了早期稳压芯片的缺点,而且还增加了如节电待机模式和供电管理等功能。
与其它的稳压芯片一样,TPS7350需要外接一个输出电容来保持输出的稳定性。
出于稳定性考虑,需要在稳压输出端和地之间接一个10uF低等效电阻的电容器。
除非该等效电阻小于1.2欧姆,否则引入的陶瓷电容或薄膜电容器会使输出的电压不稳定。
在很小或根本就没有旁路电容的情况下,输出电容可以减少到4.7uF,所提第四章系统硬件设计供的等效电阻维持在0.7到2.5欧姆。
因为电容的等效电阻很小,有必要串联一个0.5~1欧姆的电阻,并且限制该电阻不超过1.5欧姆。
表4.1 系统所用到的电压图4.2是6V电压生成电路。
该电路与5V实现电路最大的区别就是在图2.2使用了两个二极管D202和D203来提高TPS7350的地电位,实现6V电压输出。
图4.2 TPS7350(6V)工作原理图第二届全国大学生智能汽车竞赛技术报告在上图中,注意到TPS7350有一特殊的输出引脚,该引脚为复位(RESET)。
TPS7350的复位引脚(RESET)作用是:控制输入端电压,以调节输出端电压,当输出电压高于4.65V时,复位输出端RESET为高电平。
当输出电压低于4.65V 时,RESET输出低电平。
当输出电压又变为高于4.65V时,RESET在保持200ms 的低电平后,变为高电平。
另外,CCD传感器还用到了12V电压,所以还要用MAX734来实现12V 的电压输出。
如图4.3所示,通过电感L301和电容C301、C302 网络的7.2V的电源电压,在经过电源管理芯片MAX734后,输出+12V的稳定电压。
SHDH为闭锁引脚,低电平有效。
SS为软启动引脚,在SS和地之间的电容提供了软启动和短路保护的功能。
CC为电容补偿输入,构成补偿反馈环。
VOUT为输出引脚,固定的+12V电压输出,V+为电压输入引脚,将通过滤波后的电源电压引入该引脚。
图4.3 MAX734工作原理图4.3视频分离电路LM1881视频分离芯片LM1881外围电路如图4.4所示,1脚为复合同步输出第四章系统硬件设计(COMPOSITE SYNC OUTPUT)端口,将该端口的信号作为行同步的标志,当该端口有信号输出时,表示采集到一行数据,将它的输出作为行同步信号,连接到单片机的IRQ端口,在IRQ中断中对采集到的视频信号进行处理。
2脚为视频信号的输入端,该端口接收CCD传感器采集到的视频信号。
3脚为垂直同步输出(VERTICAL SYNC OUTPUT)引脚,该引脚的信号作为场同步信号,当该引脚有信号输出时,表示采集到一新场,将它连接到H端口。
图4.4 LM1881外围电路4.4直流电机驱动电路用MC33886电机驱动H桥芯片作为电机的驱动芯片,通过S12输出的PWM 信号来控制电机。
如图4.5所示。
VPWR为电源电压7.2V,当D1接低电平,D2接高电平时,电机驱动芯片MC33886开始作用。
IN1和IN2是该芯片的两个输入引脚,OUT1和OUT2是芯片的输出引脚(各有两个,可同时控制2个电机的运转,因模型车只有一个电机,所以可以将它的两个OUT1和两个OUT2并在一起,增大芯片的带负载能力),它们随着输入PWM信号的占空比的不同,输出的电压不同,从某种意义上说,MC33886就是一款将占空比转换为电压的芯片。
第二届全国大学生智能汽车竞赛技术报告在本系统中,引入了可接跳线的插孔,可以方便地对MC33886的各个引脚进行控制。
因为当MC33886正常工作时,需要将使能端D1和D2分别接地和高电平。
所以,除了用单片机的输出引脚对D1和D2 进行控制外,可以使用跳线将D1和D2直接与地和电源相连。
而且,从图中还可以看到,当用跳线将J4相连后,输出端OUT2的经过发光二极管后可以触发二极管的亮灭,方便对当前芯片输出情况的监控。
图4.5 MC33886工作原理图另外,为了更快的减速,本队考虑了利用电机的倒转进行减速的过程,方法是:MC33886的23通道输出作为直流电机的一端输入,而45通道输出作为直流电机另一端的输入,这样,直流电机就会根据两个输入端的差值来运转,即可实现正转和倒转。
当智能车需要急刹车的时候,可以适当的进行倒转,来达到快速减速的过程。
不过,这个过程也对电机和MC33886有一定的损耗,所第四章系统硬件设计以利用的时候应十分谨慎。
4.5转速测量电路为了使得模型车能够平稳地沿着赛道运行,除了控制前轮转向外,还需要控制小车的车速,使模型车在急转弯时速度不至于过快而冲出赛道,同时也使小车在直线段时以较快的速度行驶。
所以要时刻把握当前小车的速度,并根据小车所处的位置来实时调整小车的速度。
通过速度检测,可以消除或降低电池电压、电机传动摩擦力、道路摩擦力等的影响,使得小车在赛道上运行得更精确。
本系统采用频率-电压转换芯片LM2907结合带齿槽结构的圆盘来实现小车的速度检测。
即将具有齿槽结构的圆盘固定在后轮驱动电机输出轴上,采用直射式红外传感器读取齿槽圆盘转动脉冲。
将该脉冲信号输入频率-电压转换芯片,可得出相应于输入脉冲的电压值。
然后将该电压信号输入MC9S12DG128芯片的A/D端口,得出当前转速的数字量。
将该数字量于期望的转速相比较,来调整小车的速度。
LM2907单片集成频率-电压转换芯片由比较器、充电泵、高增益运算放大器组成,能将频率信号转换成电压信号[2]。
为了获得最佳性能,必须仔细选择合适的电阻R1和合适的电容C1。
定时电容还为电荷泵提供内部补偿,为了使元器件取得准确的转换结果,其值应大于100uF,太小的电容会在R1上产生误差电流,特别是低温条件下更应该如此。
LM2907的外围电路如图4.6所示。
第二届全国大学生智能汽车竞赛技术报告图4.6 LM2907工作原理图需要注意的是,必须抬高11引脚(参考电压端)的电压,否则不能获得跟随输入频率的输出电压。
因此, 系统通过分压电阻网络抬高11脚电平。
如图所示,通过R2=50k 和R3=30k 将11脚电平提高到1.875V 。
其实,只要将该脚的电平值提高到一定的数值,就可实现跟随输入频率的输出电压[18]。
引脚3的输出电流是内部固定的,因此V O /R1值必须小于或等于此固定值。
于是有:m a x ma x 1S S I V R ≥ 公式4.1其中max S V 是满刻度输出电压,max S I 为150uA 。
但是如果1R 太大,将会影响3脚的输出阻抗,从而使频率-电压转换的线性度变差。
其次,还要考虑输出纹波电压,以及1R 和2C 的影响。
引脚3的纹波电压RIPPLE V 可用下式计算:11(1)222C C C C IN R IP P LE V V F C C V C I ⨯⨯=⨯⨯- 公式4.2第四章 系统硬件设计1R 的选择与纹波无关。
但是响应时间,即输出V OUT 稳定在一个新值上需要的时间会随着2C 的值增加而增加,因此必须在纹波、响应时间和线性度之间仔细地进行折衷选择。
最后,最大输入频率由CC V ,1C 和2I 共同决定:21M AX C C I F C V =⨯ 公式4.31C 和2C 的选择: 11fullscaleC C fullscale V C R V F =⨯⨯ 公式4.4将系统所能忍受的纹波电压输入上面的纹波函数公式4.2,即可得2C 。
在测试过程中,系统检测到无论输入频率增加到多大,其输出最大电压为约为V V O 62.3=而固定在小车后轮转轴上的圆盘齿槽数为20个(即小车车轮没转动一圈,透射式光电传感器能检测到20个脉冲信号),所以当小车以占空比为1时全速运行,其有最大的输出频率Fmax ,经检验,Fmax=600Hz 。
k uA VR 1.2415062.31=≥方案一:选择R1为100k ,将R1=100k 带入公式4.4,可得3.62112.1()1005600C nf ==⨯⨯设系统能忍受的速度偏差为0.05m/s ,因为车轮的直径为51mm ,则将速度偏差转换为相应的频率值为0.05134()0.051 3.14F H z =⨯=将该频率转换为电压值为110.024()C C V F V R C V =⨯⨯⨯=纹波电压为0.024V ,由(4.2)式可知,最大的纹波电压发生在频率最小的时刻(即输入频率为0的时刻),将R IP P LE V =0.024V 带入公式4.2,可得第二届全国大学生智能汽车竞赛技术报告12 1.26()2C C RIPPLE V C C uf V ⨯==⨯因此,系统选择C1为10nf ,C2为1uf ,R1为100k 。
其所对应的频率-电压表如表4.2所示:表4.2频率-电压转换表第四章 系统硬件设计由该频率-电压对应表拟合的频率-电压转换曲线如图4.7所示图4.7 频率-电压转换曲线方案二:系统选择R1为51k ,将R1=51k 带入公式4.4,可得3.62123.6()515600C nf ==⨯⨯在此系统选择1C 为33nf .设系统能忍受的速度偏差为0.05m/s 。
0.05134()0.051 3.14F H z =⨯=将该频率转换为电压值为V C R V F V CC 036.011=⨯⨯⨯=纹波电压为0.036V 。
由公式4.2可知,最大的纹波发生在输入频率最小的时刻(即输入频率为0的时刻)。
将R IP P LE V =0.036V 代入公式4.2,可得12 2.5()2C C RIPPLE V C C uf V ⨯==⨯在此系统选择1R 为51k ,1C 我33nf ,2C 选择2.5uF 。