智能車黑線識別算法及控制策略研究

其中，MVn、MVn-1；當(dāng)前和上次操作量；△MVn：當(dāng)前操作量微分；en、en-1、en-2：當(dāng)前，上次，上上次偏差；KP、Ki、Kd的數(shù)值通過實(shí)驗(yàn)得到。
經(jīng)過測試發(fā)現(xiàn)，對于舵機(jī)控制當(dāng)它的積分環(huán)節(jié)ki為O時，小車的表現(xiàn)性能要更好，所以對舵機(jī)采用的是帶非線性的PD算法。
該算法首先需要知道所采集圖像中黑線的轉(zhuǎn)彎斜率(如圖4所示)，圖中直線表示賽道為直道，左右兩邊的線分別表示左轉(zhuǎn)彎和右轉(zhuǎn)彎時攝像頭可能采集到的黑線情形，不同的線表示不同的轉(zhuǎn)彎斜率(slope)，在后面的PD控制中我們將用到此斜率。

采用的是帶有預(yù)判的控制策略(如圖5所示)，具體分為以下幾種情況：
(1)賽道一直為直道時，程序如下：

其中，STEER_CENTER為舵機(jī)轉(zhuǎn)向中心，g_lOldPwm為前一步的PWM輸出，g_sCurE為當(dāng)前的轉(zhuǎn)彎偏差，g_soldE為前一步的轉(zhuǎn)彎偏差。

4 結(jié)論
本文在攝像頭已經(jīng)能夠采集較為準(zhǔn)確圖像的基礎(chǔ)上，提出并研究了黑色指引線的邊緣提取算法，然后在該算法的基礎(chǔ)上決定了舵機(jī)轉(zhuǎn)向的控制策略，通過實(shí)踐證明，采用此種算法和控制策略可以使賽車獲得較快的行駛速度和較為可靠的轉(zhuǎn)向性能。