基于MC9S12XS128單片機的多功能智能小車系統(tǒng)設(shè)計
經(jīng)過分析和驗證后發(fā)現(xiàn),對于智能車而言,由于行駛路徑具有一定的連續(xù)性,并不需要逐行采集圖像,間隔若干行采集就可較好地獲取路徑信息。那么在圖像采集的同時就可以進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理和優(yōu)化,這種方法的優(yōu)勢在于:把圖像處理嵌入到圖像采集的過程中,有效解決了單片機處理圖像信號能力不足的缺陷。
3.2 轉(zhuǎn)向舵機的PID控制算法
系統(tǒng)通過把測得的路面函數(shù)與已知函數(shù)進(jìn)行對比,判斷出前方道路的類型。因此根據(jù)黑線位置動態(tài)改變PID參數(shù),就得到了較好的控制效果。
為了提高智能小車在直道或者小彎道的前進(jìn)速度,系統(tǒng)采用了與大彎道不同的控制算法:利用圖像中路面兩側(cè)的面積比控制舵機的轉(zhuǎn)向角。這種算法的優(yōu)勢在于:由于圖像信息是數(shù)字矩陣,單片機可以非常迅速的完成面積的計算,利用面積比作為參量控制小車轉(zhuǎn)向角,縮短了數(shù)據(jù)處理時間,提高了行駛速度。
3.3 驅(qū)動電機的PID控制算法
對于速度控制,采用了增量式PID控制算法,基本思想是直道加速,彎道減速。經(jīng)過反復(fù)調(diào)試,將每場圖像得到的黑線位置與速度PID參考速度值構(gòu)成二次曲線關(guān)系。在實際測試中,小車直道和彎道相互過渡時加減速比較靈敏,與舵機轉(zhuǎn)向控制配合得較好。
4 系統(tǒng)調(diào)試
作為整個智能小車系統(tǒng)的核心,圖像采集模塊必須經(jīng)過嚴(yán)格的測試以確保其可靠性。智能小車完成行進(jìn)后,通過串口調(diào)試工具提取出儲存的路面數(shù)字圖像信息,如圖5所示。
此外,攝像頭的安裝位置也直接影響著小車的性能,為了能更好的掌握前方路徑信息,以便讓單片機提前做好控制量的計算,應(yīng)盡量讓攝像頭看得更遠(yuǎn)。采用隔行處理數(shù)據(jù)和直道獨立優(yōu)化的算法極大提高了單片機的處理能力,每行圖像采集點增加到120個,成功地增大了CMOS攝像頭采集圖像的視野寬度。在綜合考慮了道路反光的影響后,適當(dāng)增加了視場長度(視場最遠(yuǎn)處和最近處的距離),達(dá)到1.40 m,最遠(yuǎn)前瞻達(dá)到1.60 m,足以覆蓋各種路面類型。智能車系統(tǒng)的整體實現(xiàn)如圖6所示。
5 結(jié)束語
文中介紹了CMOS攝像頭智能小車的總體設(shè)計方案,從系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計,硬件設(shè)計,軟件設(shè)計和系統(tǒng)調(diào)試4個部分詳細(xì)介紹了智能小車的設(shè)計方案和一些創(chuàng)新之處。經(jīng)過測試,該系統(tǒng)能夠做到高效、準(zhǔn)確、實時地采集圖像,具備良好的抗干擾能力,能夠有效的為小車的決策系統(tǒng)提供較為準(zhǔn)確的輸入,可以在復(fù)雜的路徑上自主、快速行進(jìn)。同時也為將來的廉價導(dǎo)航系統(tǒng)提供了軟硬件架構(gòu)的解決方案。
未來,通過研究帶有網(wǎng)絡(luò)聯(lián)接的多傳感器、多處理器的綜合導(dǎo)航系統(tǒng),可以為自動駕駛、智能導(dǎo)航、搶險救災(zāi)提供更加豐富的解決方案,使智能汽車在生活中得到更廣泛的應(yīng)用。
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