基于CMOS的智能小车视觉系统的设计
基于CMOS摄像头的智能小车导航控制
关 键 词 ： 像 头 ； 频信 号 ； 摄 视 图像 处 理
中 图分 类 号 ： ２ ３ ＴＰ ７
文 献 标 识 码 ： Ｂ
文章编 号 ：６ ２ ５ ５ ２ １ ０ — １ ４ ０ １ ７ — ４ Ｘ（ ０ ０）６ ０ ８ — ２
设计智 能小车 ， 能根据路 面设定 的轨迹 快速行驶 ， 中的 其 路径识别模块 ， 是智能小车控制系统的关键模块之一 。 路径识 别模块将路况 的信息输送 给控 制模 块 ，通过软件处 理获取道
图 ２ 视 频 信 号 采集 流 程 图
在实验过程中 ， 利用 单片机 串 口把 图像信 息传到 Ｐ Ｃ机 用 串 口调试助手显示 出来 ， 为此可 以更加直观进行 分析 和 比较。
图 １ 单片机采集图像系统框图
车道检测 系统 ， 以处理这样 的单 幅灰度 图像 。 可 假设道路是水 平地面 ， 并且有连续或点化 的车道标志线 。由于黑 色道路 和白
样， 采集信 号用期得到 了尽 量的缩短 ， 同时也不影响控制要 但 求（ 视频信号采集流程 如 图 ２ 。 ）
１ 摄像 头的 工作 方式
智能小车 行驶的路 面 ， 由黑 色路面 、 是 白色轨迹线 构成 ， 路面情况 简单 ， 不需要 高分辨率的路 面图像。因而降低图像分 辨率 ， 能减少 图像存储 占用 的空间 ， 加快 像处 理速度 ， 且 而 仍有 足够的信 息来控制智能小车 的行驶 。另 由于智能小车 的
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图 像 信 息
图 ４ 左 弯道图像信息
到轨迹线 ， 其算 法流程图如 图 ５ 。
３２ 道 路 曲率 的计 算 ＿
３ 图像信 息 的 处理
基于cmos摄像头的自动循迹小车设计
第32卷第1期2020年3月宁波工程学院学报JOURNAL OF NINGBO UNIVERSITY OF TECHNOLOGYVol.32No.1Mar.2020DOI：10.3969/j.issn.1008-7109.2020.01.005基于CMOS摄像头的自动循迹小车设计陈张景宣，王峰，姚晓磊，何金宝（宁波工程学院电子与信息工程学院！浙江宁波315211）摘要：针对目前自动循迹小车在运行过程中需要特定轨道#无法自动判别实时现场环境的问题#提出了一种基于CMOS摄像头的自动循迹小车设计方案。
自动循迹小车以CMOS摄像头为图像检测装置，实时捕获并提取背景图像的特征，根据获取图像的特征计算循迹小车的转向角度，同时采用PID控制理论算法完成循迹小车的转向控制$循迹小车的车速控制采用增量式PID的速度控制算法$结果表明，基于CMOS摄像头的自动循迹小车在功能上能够完成多种路径下的自动行驶，为智能驾驶技术提供了有效的借鉴$关键词：自动循迹；CMOS摄像头；图像采集；图像识别中图分类号：TP23文献标识码：A文章编号：1008-7109（2020）01-0026-06Design of Automatic Tracking Car Based on CMOS CameraCHEN ZHANG Jingxuan,WANG Feng,YAO Xiaolei,HE Jinbao*(School of Electronics and Information Engineering,Ningbo University of Technology,Ningbo,Zhejiang,315211,China)Abstracts:In view of the problem that the current automatic trailing trolley,failing to distinguish automatically the real-time field environment,needs a specific track in the running process,a design scheme based on CMOS camera is proposed.With CMOS camera as the image detection device, the automatic trailing trolley captures and extracts the characteristics of the background image in the real-time,calculates the steering angle of the trace car according to the characteristics of the acquired image,and uses the PID control theory algorithm to complete the steering control of the trailingO trolley.O TheO speedO controlO ofO theO trace-followingO trolleyO adoptsO theO speedO controlO algorithmO ofO incrementalO PID.O TheO resultsO showO thatO theO automaticO trailingO trolleyO basedO onO CMOSO cameraO canO completeO theO automaticO drivingO underO aO varietyO ofO pathsO inO termsO ofO function,O whichO providesO anO effectiveO referenceO forO intelligentO drivingO technology.Keywords:automatic tracking,CMOS camera,image acquisition,image recognition0引言随着人工智能技术和物流产业的快速发展，具有自动行驶功能的小车越来越多的出现在人们的视野中。
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SMOS传感器的自主循迹智能小车系统设计
摘要“飞思卡尔”智能车是机电一体化的典型产物，其专业知识涉及控制、模式识别、传感技术、汽车电子、电气、计算机、机械等诸多学科。
在整个智能车控制系统中，如何准确地识别道路及实时地对智能车的速度和方向进行控制是整个控制系统的关键。
本文详细介绍了一种利用CMOS摄像头作为传感器获取路径信息，并能够自动寻迹行驶的智能车的制作过程。
本次制作的智能车采用比赛统一的车模，利用Freescale的16单片机MC9S12DG128作为控制器，对CMOS摄像头采集回来的图像进行分析，提取出黑线路径，并配合转向和速度的控制算法，使智能车能够自动寻迹行驶。
本文首先对智能车的硬件进行设计，达到了低重心、大前瞻、高稳定性的目标。
其次对系统的软件部分进行设计，利用动态阈值法分割处理采集到的图像，得到赛道信息，从而得到智能车的偏航角和偏航距离。
综合偏航角和偏航距离两个控制量对舵机进行控制，实现了入弯走内道，S弯直线冲过的目标，大大提高了智能车的弯道运行速度。
用光电编码盘检测智能车的运行速度，再根据赛道信息给定智能车的运行速度，运用增量式PID算法调节驱动电机转速，实现了电机的快速响应。
整个系统涉及车模机械结构调整、传感器电路设计及信号处理、控制算法和策略优化等多个方面。
经过大量测试，最终确定了现有的系统结构和各项控制参数。
关键字：智能车；图像传感器；阈值分割；路径识别；Abstract"Freescale" intelligent vehicle is the typical electromechanical product, its professional knowledge involved in control, pattern recognition, sensing technology, automobile electronics, electrical, computer, machinery and so on many subjects. Throughout the intelligent vehicle control system, how to accurately identify road and real-time intelligent vehicle to control the speed and direction of the whole control system is the key. This paper introduces a kind of using CMOS cameras as sensor getting information, and can automatic path of intelligent vehicle driving tracing the production process.The production of intelligent vehicle USES the game models, use the unity of MC9S12XS128 Freescale microcontroller as controller, 16 of CMOS cameras acquisition back analysis is used to extract image, and work with black path to and speed control algorithm, make intelligent driving car can automatic tracing.In this paper, first, the hardware design of intelligent vehicle, reached a low center of gravity, large prospectie, high stability target. Secondly the software of the system design, the dynamic of segmentation threshold value method to collect images, processing circuit information, and thus get get intelligent car of yaw Angle and yaw distance. Comprehensive yaw Angle and yaw distance two control volume on steering gear control, realize the NaDao turn-in walk straight overshoot, S bending the target, greatly improving the smart car corners speed. Using photoelectric coding dish the running speed of intelligent vehicle detection circuit information given, then according to the running speed of intelligent vehicle incremental, using PID algorithm adjusting drive motor speed, and realize the fast response of the motor.The whole systems involve the mechanical structure adjustment, sensor draw circuit design and signal processing, control algorithm and the strategy optimization, etc. After plenty of testing, final existing system structure and various control parameters.Keywords：smart car; image sensor; threshold segmentation; road identification目录1 引言 (1)1.1课题背景 (1)1.2智能车辆的产生与发展 (1)1.2.1 国外概况 (2)1.2.2 国内概况 (3)1.3 智能小车设计思路 (3)1.3.1 控制系统 (4)1.3.2 电源系统 (4)1.3.3 整车布局 (5)1.4 本文主要内容 (6)2 硬件设计 (7)2.1 摄像头的选型及安装方案设计 (7)2.1.1 摄像头的选型 (7)2.1.2 传感器的供电电路 (10)2.1.3 视频处理模块 (11)2.1.4 传感器安装方案设计 (12)2.2 模型车机械设计 (12)2.2.1 车体布局 (13)2.2.2 传感器支架的设计安装 (13)2.2.3 主板安装 (13)2.2.4 车模参数调整 (14)2.3 电路设计 (15)2.3.1 电源模块 (15)2.3.2 时钟模块 (16)2.3.3 最小系统板模块 (17)2.3.4 串口模块 (18)2.3.5 测速模块 (18)2.3.6 电机驱动模块 (19)2.3.7 抗干扰处理 (19)2.4 本章小结 (20)3 软件设计 (21)3.1 视频信号采集 (21)3.1.1 摄像头的工作原理 (21)3.1.2 采样分析 (23)3.1.3 采样时序 (24)3.1.4 中断分析 (25)3.2 路径识别与自动阈值 (26)3.3 软件抗干扰处理 (28)3.4 偏航算法 (29)3.4.1 摄像头测量距离标定 (29)3.4.2 舵机的控制方法 (30)3.4.3 偏航距离的计算 (31)3.4.4 偏航角的计算 (32)3.4.5 舵机的控制 (33)3.5 电机的速度控制 (36)3.5.1 电机的开环响应特性 (36)3.5.2 速度PID算法 (37)3.6 本章小结 (38)4 智能车的开发及调试 (38)4.1 开发工具机调试过程 (38)4.1.1 编译环境 (38)4.1.2 下载调试 (39)4.1.3 无线调试模块 (40)4.2 单片机的资源分配 (41)4.3 代码设计简介 (41)4.4 车模机械结构参数 (42)4.4.1 车模参数 (42)4.4.2 电路板参数 (42)4.5 本章小结 (43)5 总结与展望 (43)致谢 (45)参考文献： (46)附录 (47)1 引言1.1课题背景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。
基于CMOS图像传感器的视觉导航智能小车设计
基于CMOS图像传感器的视觉导航小车设计摘要89C51单片机是一款八位单片机，他的易用性和多功能性受到了广大使用者的好评。
这里介绍的是如何用89C51单片机来实现兰州理工大学的毕业设计，该设计是结合科研项目而确定的设计类课题。
本系统以设计题目的要求为目的，采用89C51单片机为控制核心，利用超声波传感器检测道路上的障碍，控制电动小汽车的自动避障，快慢速行驶，以及自动停车，并可以自动记录时间、里程和速度，自动寻迹和寻光功能。
整个系统的电路结构简单，可靠性能高。
实验测试结果满足要求，本文着重介绍了该系统的硬件设计方法及测试结果分析。
采用的技术主要有：(1)通过编程来控制小车的速度；(2)传感器的有效应用；(3)CMOS图像传感器关键词：80C51单片机、光电检测器、PWM调速、电动小车An intelligence electricity motive small carbased on CMOS image sensrAbstract89C51 is a 8 bit single chip computer. Its easily using and multi-function suffer large users. This article introduces the LUT graduation design with the 89C51 single chip computer. This design combines with scientific research object. This system regards the request of the topic, adopting 89C51 for controlling core, super sonic sensor for test the hinder. It can run in a high and a low speed or stop automatically. It also can record the time, distance and the speed or searching light and mark automatically the electric circuit construction of whole system is simple, the function is dependable. Experiment test result satisfy the request, this text emphasizes introduced the hardware system designs and the result analyze.The adoption of technique as:(1)Reduce the speed by program the engine；(2)Efficient application of the sensor;(3)CMOS image sensor.Keywords:89C51 MCU, light electricity detector, PWM speed adjusting, Electricity motive small car目录一、系统设计要求................................................ - 1 -1.1 任务.................................................... - 1 -1.2设计相关要求............................................. - 1 -1.2.1 基本要求........................................... - 1 -1.2.2 主要技术指标....................................... - 1 -二、系统方案论证与选择.......................................... - 1 -2.1 系统基本方案............................................ - 2 -2.2系统各模块的最终方案..................................... - 7 -三、系统的硬件设计与实现........................................ - 8 -3.1系统硬件的基本组成部分................................... - 8 -3.2主要单元电路的设计....................................... - 9 -3.2.1电源电路........................................... - 9 -3.2.2控制电路.......................................... - 10 -3.2.3循迹探测电路...................................... - 13 -3.2.4边缘检测电路...................................... - 17 -3.2.5电机驱动电路...................................... - 19 -3.2.6 PWM调速.......................................... - 20 -3.2.7舵机控制电路........................... 错误!未定义书签。
基于CMOS的智能小车视觉系统的设计
基于CMOS的智能小车视觉系统的设计摘要：本文主要介绍了基于CMOS数字图像摄像机在智能小车项目中构建视觉系统的应用。
首先介绍了智能小车视觉监控系统的硬件构成。
再叙述了视觉图像监控软件系统，该软件系统从功能上主要分成六个模块，整个软件系统通过六个模块协调工作，共同完成任务。
实验表明，本文所叙述方案设计的有效性和正确性，并具备一定参考和实用价值。
关键词：CMOS；视觉监控系统；障碍物识别1 前言智能小车，是一个集环境感知、规划决策，自动行驶等功能于一体的综合系统。
智能小车对环境的感知能力要求智能小车具有环境感知传感器，随着机器视觉理论的发展以及视觉系统本身具有的优势，视觉传感器己是最重要的选择。
智能小车视觉系统的总任务是环境感知。
视觉感知是利用图像输入系统加上图像处理分析系统来完成的。
而其最主要和最基本的功能就是视频图像的检测识别和预警，即确定智能小车所观察各种复杂环境中是否出现障碍物，并对其安全行驶起到辅助作用。
本文主要针对自主开发的智能小车，选用新型高集成度的硬件设备，配合以VC++模块化程序设计的软件系统进行视觉系统的开发。
2 智能小车视觉系统硬件的构成2.1 智能小车视觉系统硬件设计思想智能小车的视觉系统是要为智能小车开发具有类似人类视觉能力。
智能小车视觉系统是模仿人类的视觉系统进行搭建。
是以计算机为中心，由视觉传感器、图像采集卡等构成。
2.2 硬件选用根据智能小车的自身特点，要求其视觉系统平台的搭建满足体积小、重量轻、功耗小、高适应性、成像速度快、可靠传输性强、性价比高等特点。
经过综合考虑本实验选用MVC1000SA数字摄像机，并同时选配LM12JCM的光学镜头。
MVC1000SA 数字摄像机是由CMOS数字图像传感器芯片、芯片外围电路及集成的显示控制器的图像采集卡构成。
通过Gigabit Ethernet数字接口，连接于计算机的千兆网卡和计算机进行数据的通信。
2.3 其他配件智能小车动力采用36V直流充电电瓶，MVC1000SA数字图像摄像机使用12V直流供电。
基于图像识别的智能小车系统设计
第1章绪论1.1课题背景目前，在企业生产技术不断提高、对自动化技术要求不断加深的环境下，智能车辆以及在智能车辆基础上开发出来的产品已成为自动化物流运输、柔性生产组织等系统的关键设备。
世界上许多国家都在积极进行智能车辆的研究和开发设计。
智能车辆也叫无人车辆，是一个集环境感知、规划决策和多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统。
它具有道路障碍自动识别、自动报警、自动制动、自动保持安全距离、车速和巡航控制等功能。
智能车辆的主要特点是在复杂的道路情况下，能自动地操纵和驾驶车辆绕开障碍物并沿着预定的道路（轨迹）行进。
智能车辆在原有车辆系统的基础上增加了一些智能化技术设备：1）计算机处理系统，主要完成对来自摄像机所获取的图像的预处理、增强、分析、识别等工作。
2）摄像机，用来获得道路图像信息。
3）传感器设备，车速传感器用来获得当前车速，障碍物传感器用来获得前方、侧方、后方障碍物等信息。
智能车辆作为移动机器人的一个重要分支正得到越来越多的关注。
1.2国内外发展现状及趋势智能化作为现代社会的新产物，是以后的发展方向，他可以按照预先设定的模式在一个特定的环境里自动的运作，无需人为管理，便可以完成预期所要达到的或是更高的目标。
同遥控小车不同，遥控小车需要人为控制转向、启停和进退，比较先进的遥控车还能控制其速度，而智能小车，则可以通过计算机编程来实现其对行驶方向、启停以及速度的控制，无需人工干预，是一个集环境感知、规划决策，自动行驶等功能于一体的综合系统，它集中地运用了计算机、传感、信息、通信、导航、人工智能及自动控制等技术，是典型的高新技术综合体。
国外智能车辆的研究历史较长。
它的发展历程大体可以分成三个阶段：第一阶段20世纪50年代是智能车辆研究的初始阶段。
1954年美国Barrett Electronics公司研究开发了世界上第一台自主引导车系统AGVS （Automated Guided Vehicle System）。
基于COMS摄像头的智能循迹车系统设计
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图 ５智能车 Ｐ Ｉ Ｄ控制 的阶跃响应
２ ０ １ ５年 ６月 下
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１一
参 考文 献
［ １ ］ 卓睛 。 黄 开胜。 邵贝贝． 学做智能车： 挑战 “ 飞思卡尔”杯 ［ Ｍ ］ ． 北京： 北京航 空航天 大学出版 社， ２ ０ ０ ７ ． ［ ２ ］ 李 国桂． 基于 Ｃ Ｍ Ｏ Ｓ摄像头的智能车路径跟踪系统设计 ［ Ｊ ］ 现 代电子技术， ２ ０ １ １ ， ３ ４ （ １ ８ ） ： １ ２ — １ ４ ． ［ ３ ］ 刘鸣 ， 张翰林 ， 隆 昌宇． 基于 Ｃ Ｍ Ｏ Ｓ传感器 的智 能车赛道 自 动 寻迹 系统 ［ Ｊ ］ ． 光机 电信息， ２ ０ １ ０ ，２ ７ （ １ ０ ） ： ５ ９ － ６ ２ ． ‘ ［ ４ ］ 孙备 ， 王烁． 王勇． 基于 Ｃ Ｍ Ｏ Ｓ摄像头 的寻迹智 能样 车的研 究与实现 ［ Ｊ ］ ． 机 械制造， ２ ０ １ ３ 。 ５ １ （ ５ ８ ３ ） ： ３ ２ － ３ ４ ． ［ ５ ］ 李旭东 ， 廖 中浩． 基于 Ｃ Ｍ Ｏ Ｓ摄像头的智能车控制系统设计 及 实现 ［ Ｊ ］ ． 吉林 大学学报， ２ ０ １ ３ ， ３ １ （ ４ ） ： ４ １ ４ － ４ １ ８ ． ［ ６ ］ 于少东 ， 黄丹平， 田建平． 基于 Ｋ ｉ ｎ ｅ ｔ ｉ Ｓ Ｋ ６ ０的智能车控制 系统设 计［ Ｊ ］ ． 四川理工学院学报， ２ ０ １ ４ 。 ２ ７ （ ５ ） ： ３ ７ — ４ ２ ． ［ ７ ］ 李鹏勃． 基于Ａ Ｒ Ｍ的智能车控制系统开发研究 ［ Ｄ ］ ． 兰州： 兰 州理 工大 学 ， ２ ０ １ ３ ． ［ ８ ］ 晏小刚． 基 于电磁 技术 的智 ｆ ￣ ｇ ｄ ， 车运行控制的研究 ［ Ｊ ］ ． 中山大学研 究生学刊， ２ ０ １ ３ ， ３ ４ （ ３ ） ： ７ － ９ ． 作 者简介 ： 朱慕涵 （ １ ９ ９ ４ 一） ． 男， 江苏科技大学 电气与信息工程学院本 科在读 ， 研究领域为 ：检测与智 能控制 。
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。
基于视觉感知的自动小车跟踪系统设计与实现
基于视觉感知的自动小车跟踪系统设计与实现1. 系统概述基于视觉感知的自动小车跟踪系统旨在通过摄像头采集到的实时图像识别和分析，实现对目标小车的跟踪和追踪控制。
该系统主要包括图像采集模块、目标检测与识别模块、路径规划与控制模块等。
2. 图像采集模块图像采集模块负责从摄像头中获取实时图像数据。
可以使用USB摄像头或者专用的图像采集设备，并通过相关的软件库进行图像数据的采集与处理。
在设计过程中，应选用合适的设备和算法来保证图像质量和实时性。
3. 目标检测与识别模块目标检测与识别模块是核心模块之一，用于对图像中的小车进行识别和定位。
常用的目标检测算法包括基于特征的方法（如Haar特征、HOG特征）和基于深度学习的方法（如卷积神经网络）。
根据实际需求和系统性能，选择合适的算法进行目标检测与识别。
4. 路径规划与控制模块路径规划与控制模块负责根据目标小车的位置信息，通过调节小车的转向和速度，实现对目标小车的跟踪和追踪控制。
常用的路径规划算法包括PID控制、模糊控制和自适应控制等。
根据系统要求和实际情况，选择合适的算法进行路径规划与控制。
5. 系统集成与优化在完成各个模块的设计与实现后，需要将其进行集成并进行系统优化。
集成时要确保模块之间的数据传输和信息交互正常可靠，优化则是对系统整体效果进行调试和改善。
通过实际测试和参数调整，提高系统的稳定性、准确性和实时性。
6. 系统应用拓展基于视觉感知的自动小车跟踪系统可以应用于许多领域，如智能仓储系统、无人驾驶等。
在具体应用中，可以根据实际需求进行功能拓展和性能优化，例如增加目标识别的分类数量、增强图像处理的实时性等。
7. 系统应用前景基于视觉感知的自动小车跟踪系统具有广阔的应用前景。
随着人工智能和计算机视觉技术的不断发展，这种系统将在物流仓储、智能交通、工业自动化等领域得到更为广泛的应用。
总结：基于视觉感知的自动小车跟踪系统设计与实现涉及图像采集、目标检测与识别、路径规划与控制以及系统集成与优化等多个模块。
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CMOS图像传感器的智能车设计与实现的开题报告
基于CMOS图像传感器的智能车设计与实现的开题报告1. 研究背景CMOS图像传感器是一种非常普遍的图像采集设备，它具有集成度高、功耗低、响应速度快等特点。
在智能车设计中，CMOS图像传感器可以用于车辆视觉系统的实现，实现智能驾驶和避障等功能。
本文将基于CMOS图像传感器，设计一种智能车，通过对图像采集和处理实现车辆的智能控制和驾驶。
具体包括以下内容：2. 研究内容（1）CMOS图像传感器的特性和原理研究。
通过对CMOS图像传感器的特性和原理进行深入研究，掌握CMOS图像传感器的工作原理、基本结构和特点。
（2）智能车驾驶控制算法研究。
通过对车辆驾驶控制的原理和算法进行研究，探索一种基于CMOS图像传感器的智能车驾驶控制算法。
（3）智能车系统设计和实现。
基于以上研究成果，设计一种基于CMOS图像传感器的智能车系统，并进行系统实现和测试。
包括图像采集系统、处理系统和控制系统等部分。
3. 研究意义和价值本文的研究成果将为智能车的设计和实现提供参考和借鉴，具有实际意义和应用价值。
（1）探索新型智能车驾驶控制算法，实现智能化驾驶。
（2）研究CMOS图像传感器的特性和原理，对图像采集和处理技术有所了解。
（3）设计实现一种基于CMOS图像传感器的智能车系统，为智能车技术研究提供实践基础。
4. 研究方法和技术路线本文将采用实验研究方法，具体技术路线包括：（1）了解CMOS图像传感器的特性和原理，寻找适合的传感器型号。
（2）研究车辆驾驶控制算法和图像处理技术，探索基于CMOS图像传感器的智能车驾驶控制算法。
（3）基于研究成果设计智能车系统，并实现系统测试，对系统性能进行评估。
5. 预期成果本文的预期成果包括：（1）对CMOS图像传感器的特性和原理进行研究，了解CMOS图像传感器的工作原理和特点。
（2）研究新型智能车驾驶控制算法，并完成基于CMOS图像传感器的智能车驾驶控制系统设计和实现。
（3）实现智能车系统测试，并对测试结果进行分析和评估，展示智能车的性能和可靠性。
基于 CMOS 数字摄像头检测路径的智能小车设计
基于CMOS数字摄像头检测路径的智能小车设计毛堃1，樊月珍1，钱桦1，刘桂林1（1．北京林业大学工学院，北京100083）摘 要： 以Freescale公司的MC9S12DG128作为系统的核心控制处理器，通过CMOS数字摄像头获取前方赛道信息，采用二值化法提取赛道黑线，通过采用特殊的算法来判断赛道的大致变化趋势，从而实现小车提前转向，并根据路况的不同而为小车分配以不同的速度。
实验结果表明，小车能够稳定地自动寻线。
关键词：单片机，CMOS数字摄像头，图像采集，速度，斜率文献标识码：A 中图分类号：TP302Design of Auto Route Identified Vehicle Model Based on CMOSMao Kun1 ，Fan Yue-zhen1 ，Qian Hua1 ，Liu Gui-lin1（1．Institute of Technology, Beijing Forestry University, Beijing 100083, China）Abstract: Freescale MC9S12DG128 processor was used on an Auto Route Identified Vehicle Model. The vehicle model obtains the track image through a CMOS digital camera. It uses binarization method to get black line. Smart car analyzes the road conditions ahead through a specific algorithm so that it can easily adjust its velocity according to different conditions. The experimental results show that the method was reasonable.Keywords: Freescale MCU, CMOS digital camera, image acquisition, velocity, slope0 前言“飞思卡尔杯”全国大学生智能汽车竞赛是由教育部批准并委托自动化专业教学指导分委会主办，飞思卡尔公司协办，面向全国大学生的重要赛事。
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
视觉导引智能寻迹小车系统设计
毕业设计（论文）题目视觉导引智能寻迹小车系统设计如需要源代码或者其他资料可以联系我（1163776101@ OR m201570436@）姓名学号所在学院机械工程学院专业班级指导教师日期年月日智能车作为现代社会的新产物，以及它的安全、节能、环保、智能化和信息化越来越受到人们的关注，在智能车的基础上开发出来的产品已经成为自动化物流运输、柔性生产组织等系统的关键设备。
本设计是一种基于单片机控制的简易智能寻迹小车系统，对智能车自主行驶的决策以及算法也进行了相应的研究。
本论文主要从总体方案设计、硬件和软件设计。
硬件方面以Cortex-m3为控制核心，使用STM32F103RBT6单片机，辅助模块包括电源模块、驱动模块，图像采集模块以及为了调试方便而采用的辅助调试模块。
软件设计方面重点介绍了寻迹小车如何解决轨道检测和线路跟随问题。
单片机将CMOS摄像头对路面黑色轨迹进行检测的信号，通过一定的算法分析，通过调整PWM占空比控制小车左右两轮的速度以实现转向，从而使小车能够沿着黑色轨迹自动行驶，到达自动寻迹的目的。
关键字：智能车，图像处理，STM32As the new product of modern society, intelligent vehicle, and its safety, energy saving, environmental protection, intelligence and information technology, is paid more and more attention，The product has become the key equipment of the automation logistics transportation, the flexible production organization and so on. This design is a simple intelligent tracing car system based on microcontroller control, and the autonomous driving decision and algorithm of the intelligent vehicle are also studied.This paper mainly from the overall scheme design ,hardware and software design. Hardware to Cortex-M3 as the control core, use stm32F103RBT6 microcontroller, auxiliary module including power supply module, a driving module, image acquisition module and to facilitate the debugging and the auxiliary debug modul . The design of the software focuses on how to solve the track detection and line following problem. SCM CMOS camera on the road to detect the black trajectory of the signal, through a certain algorithm analysis.By adjusting the duty ratio of PWM to control the speed of the car around two wheels to achieve the steering, so that the car can automatically travel along the black track, reaching the purpose of automatic tracing.Keywords: smart car, image processing, stm32目录1 绪论......................................... 错误！未定义书签。
基于CCD摄像头的智能小车系统的研制
图6
系统控制流程图
3. 1 图像信息采集与处理 1) 图像采集 在图像采集的过程中, A / D 的采样频率是很重要的, 其高低直接影响赛道信息的可靠性 , 从而 影响小车的控 [ 4] 制 。本系统采用的 SPCE061A 单片机的时钟频率最高 能达到 49 M H z, 从而 A/ D 时钟频率能达到 24 M H z, 这样 一行最多可采样 90 多个点 , 完全满足了系统的要求。鉴 于系统对图像分辨率的要求和对数据处理的速度, 我们对
图5
SPCE061A 与 89S52 连接电路
3 智能车系统算法设计
整 个 系 统 控 制 流 程 如 图 6 所 示。设 计 中 单 片 机 SPCE061A 工作在最高允许频率 49. 152 MHz, 能满足图像处 理中高速运算的需要。具体过程为: CCD 摄像头依靠其前瞻 性得到一副任意弯曲的白色路径画面, 对图像画面 A/ D 采样 后进行二值化处理, 然后提取出白线中心, 得到一组白线中心 坐标值, 选取图像最近和最远两个白点中心的坐标值, 再根据 小车预设轴线中心可计算得到小车的偏差方向值和偏离程度 值; 通过实时采样, 可以实现智能小车的智能识别与动态跟 踪。在实际情况中, 小车无需严格按照白色路径走, 利用双比 例 P 控制的方法实现实时调整小车的转角以及利用模糊与比 例微分控制相结合的方法实时调整车速。
SPCE061A 的 A / D 口对输 出的视频信 号进行采集 , 并 由 SPCE061A 对此图像数据进行二值化处理, 图像滤波, 导引 线的提取等路径信息处理 , 由此 SPCE061A 将 CCD 所获得 的一场路径画面转换成一张存有路径信息的二维坐标图。
1 系统总体设计
系统总体框图如图 1 所示。该系统以凌阳 SPCE061A 单片机为核心结合 M CU89S52 的双结构。由 CCD 摄像头 扫描输出路径视频信号 , 在行、 场同步信号的时间基准下由
基于cmos对红色信标灯识别的智能小车设计
传感器和驱动模块的初始化，在初始化各个参数的同时开启外部 中断，外部中断是为了捕获OV7725摄像头模块的VSYNC引脚信号 （帧同步信号），程序中可以根据VSYNC上升沿来判断一帧图像 数据传输的完成。当图像采集完后，需要同步进行一列的图像处理 来检测识别目标物，如果检测到了目标物则需要估算出目标物的位 置来时刻判断目标物的方位。将计算出的位置信息反馈给单片机， 单片机给驱动模块发送指令控制和调整智能小车运行的速度和方 向。单片机的程序设计主要是通过C语言在MDK环境下完成的，图 像处理流程如图5所示。 4.1 图像处理
例如对灰度序列811259220110211374如果按大小顺序排列其结果为748192102113125201其中间位置上的灰度值为102则该灰度序列的中值即为10242目标物的位置计算由于小车运动时会因目标物图像的景深和无法获得目标物实际尺寸问题导致行进偏离轨道因此需要算出视野中目标物的中心坐标位置得到图像视野中目标物体的准确位置和方向
图3 L298N驱动电路 3.4 TFT-LCD显示模块
TFT-LCD（罗丽平，贠向南，金基用，TFT-LCD生产及发展概 况：现代显示，2012）是一种常用的真彩色显示屏，系统选用分辨 率为320*240的LCD显示屏来实时显示经过单片机图像处理后的结 果，可以实时观察智能小车识别的情况，在智能小车发生行驶异常 时，可以直接通过彩色屏幕上的图像处理结果来分析原因。
图2 摄像头电路 3.2 图像传感器
图像传感器采用OV7725作为智能车的“眼睛”，实验选取的 OV7725模块自身具有FIFO存储器来进行数据缓存，CMOS摄像头（倪 景华，黄其煜，CMOS图像传感器及其发展趋势：光机电信息，2008； 饶睿坚，来新泉，李玉山，CMOS图像传感芯片的成像技术：微电子 学，2001）以扫描的方式采集图像上的像素点，并通过感光传感器将采 集到的像素点的灰度值转换成一一对应的电压值，并以视频信号的方 式输出，信号电压的波动反应了图像灰度变化。采用带FIFO摄像头可 减少对CPU的占耗，较快从FIFO中获取已存好的图像。实验中OV7725 输出RGB565格式和QVGA模式，其分辨率为320*240的彩色图像。采用 QVGA模式输出是在不进行压缩的情况下，尽量减少图像数据，保证了
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基于CMOS的智能小车视觉系统的设计
摘要：本文主要介绍了基于CMOS数字图像摄像机在智能小车项目中构建视觉系统的应用。
首先介绍了智能小车视觉监控系统的硬件构成。
再叙述了视觉图像监控软件系统，该软件系统从功能上主要分成六个模块，整个软件系统通过六个模块协调工作，共同完成任务。
实验表明，本文所叙述方案设计的有效性和正确性，并具备一定参考和实用价值。
关键词：CMOS；视觉监控系统；障碍物识别
中图分类号：S611文献标识码：A 文章编号：
1 前言
智能小车，是一个集环境感知、规划决策，自动行驶等功能于一体的综合系统。
智能小车对环境的感知能力要求智能小车具有环境感知传感器，随着机器视觉理论的发展以及视觉系统本身具有的优势，视觉传感器己是最重要的选择。
智能小车视觉系统的总任务是环境感知。
视觉感知是利用图像输入系统加上图像处理分析系统来完成的。
而其最主要和最基本的功能就是视频图像的检测识别和预警，即确定
智能小车所观察各种复杂环境中是否出现障碍物，并对其安全行驶起到辅助作用。
本文主要针对自主开发的智能小车，选用新型高集成度的硬件设备，配合以VC++模块化程序设计的软件系统进行视觉系统的开发。
2 智能小车视觉系统硬件的构成
2.1 智能小车视觉系统硬件设计思想
智能小车的视觉系统是要为智能小车开发具有类似人类视觉能力。
智能小车视觉系统是模仿人类的视觉系统进行搭建。
是以计算机为中心，由视觉传感器、图像采集卡等构成。
2.2 硬件选用
根据智能小车的自身特点，要求其视觉系统平台的搭建满足体积小、重量轻、功耗小、高适应性、成像速度快、可靠传输性强、性价比高等特点。
经过综合考虑本实验选用MVC1000SA数字摄像机，并同时选配LM12JCM的光学镜头。
MVC1000SA 数字摄像机是由CMOS数字图像传感器芯片、芯片外围电路及集成的显示控制器的图像采集卡构成。
通过Gigabit Ethernet数字接口，连接于计算机的千兆网卡和计算机进行数据的通信。
2.3 其他配件
智能小车动力采用36V直流充电电瓶，MVC1000SA数字图像摄像机使用12V直流供电。
因此需要设计专门的摄像机供电电源。
在要求输出电压是固定标准值，且技术要求不是很高的稳压电源时，可选择三端固定输出电压式集成稳压器，本次设计选择W78XX系列集成稳压器得到正电压的输出。
7812，7824．是常用的固定正输出电压的集成稳压器，输出电压分别为+24V和＋12V，最大输出电流为1A。
它内部含有限流保护、过热保护和过压保护电路，采用噪声低、温度漂移小的基准电压源，工作稳定可靠。
3智能小车视觉系统软件设计
3.1 图像处理颜色空间模型的建立
由摄像机获取智能小车前方目标图像，因彩色图像能够反映更多的空间信息,本系统采用HSI颜色空间模型进行图像分析与识别，但由于COMS摄像机采集的图像是RGB格式，所以需要把RGB模型转换为HSI颜色模型，然后再进行相关的图像处理。
缩短其响应时间，更有利于对智能小车的实时控制。
两者转换公式如下：
3.2 软件设计的主要功能模块
智能小车视觉系统，主要完成对小车行进时摄像机所拍摄到实时图像的进行采集、实时显示、图像avi存储及对视
野内是否有障碍物出现的进行分析判断，对判断出现的障碍物图像信息进行图片形式存储以备后续的图像分析使用。
并将判断结果传送到智能小车控制总系统中，配合智能小车上安装的红外线测距传感器、超声波测距传感器等多种传感器进行信息分析处理，并依据对其处理结果对下位机发出指令，控制智能小车电机驱动器等执行装置，共同完成智能小车的避障。
（1）实时采集显示模块：
智能小车图像实时采集在硬件上是通过摄像机完成的，将安装在智能小车前端摄像机所拍摄到周围环境的图像传
输显示到视觉监控软件平台上。
在小车行驶过程中，这些图像实时的反映了智能小车和周围环境的关系。
本模块主要功能为打开设备，检查设备是否正常连接；打开图像实时采集，在软件显示屏上显示实时图像；可设置显示帧率；关闭实时显示，关闭设备，退出程序。
（2）障碍物判断存图模块：
本模块运行时打开判断采集模式；可设置全屏模式障碍物识别；可设置区域模式障碍物识别；可设置判定障碍物的参数；可设置存图路径及存图格式。
本实验中根据智能小车运行的特点：无固定场景，无指定路线等。
本文提出了在非固定场景复杂背景下选用适用于彩色分割的HSI颜色模型，利用了受周围整体环境影响较小，但对视野内障碍物变化较
明显的H分量对障碍物进行判断预警，提高了对视野内障碍物判断的实时性。
（3）通信预警模块：
智能小车视觉监控软件与上位机组态软件共用一台处理器，故处理器的性能将受到很大的制约。
当障碍物判断模块判断出障碍物出现时进行存图。
此时激发预警模块，将存图的数目显示在监控软件工作状态栏内。
同时把信息写入可控日志中。
上位机通过定时扫描读取日志，获取信息，完成软件间的通讯。
（4）A VI图像录制模块：
试验中录制的A VI文件中的数据流只包含视频流。
通过设置默认对实时捕捉的频率为每秒15帧。
通过录制视频对话框，及视频文件保存对话框进行视频保存设置。
保存模块采用MPEG-4基于对象的压缩解码技术进行智能小车运动过程视频信息的保存。
（5）工作状态显示模块：
在整个系统运行过程中需要随时显示采集状态以及所连接设备的状态等，这样可以使用户只需通过屏幕就可以了解系统状态，而不需要再分散注意力再去关注其它因素。
本模块显示使用摄像机的硬件信息；显示采集显示状态；判断存图状态；显示当前存图数量。
（6）显示图像管理模块：
显示图像管理模块主要完成的是显示参数的设置。
主要完成白平衡调节；图像采集参数调节；图像显示比例调节。
3.3 软件界面设计分布
实验软件系统采用基于MFC文档的模块化程序设计。
采用VC++来进行图像编程的主要原因是，VC++在程序运行的效率、内存使用的可控性和编程的灵活性上具有优势。
图像处理需要进行大量的图像数据运算，经常使用复杂、费时的算法，因此图像处理程序的运行效率非常重要。
VC++代码被编译成汇编语言，可以直接在处理器上运行，效率很高。
图1 软件界面
4 结论
本文对智能小车视觉系统进行了硬件方面和软件方面
进行设计，由此可以得出如下结论：
1) 运用MVC1000SA-GE30摄像机，利用其低能耗、高速处理能力且安装操作简单方便。
2) 提出了在非固定场景复杂背景下选用适用于彩色分
割的HSI颜色模型，利用变化较明显的H分量对障碍物进行判断预警，提高了对视野内障碍物识别的实时性。
3) 视觉监控软件系统基于Window，操作简便，界面友好。
参考文献：
[1]张广军.机器视觉[M].北京.科学出版社，2005.
[2]桑卡（美）.图像处理、分析[M].北京.清华大学出版社，2009.
作者：林静(1982-)硕士
注：文章内所有公式及图表请用PDF形式查看。