基于线性CCD图像识别智能小车的设计与开发
基于线性CCD循迹的智能车系统设计
２
心距变化 率＋ ＫＡ× 二 ＿， 其 中ｖ为小车当前速度，
尺
参考文献
［ １ 】 邹淑彩 ． 刷卡 式无人车在物料搬运 系统 中
的应用 … ．航 空精密制造技术 ， ２ ０ １ ４ ． ［ ２ ］郭佳 ，刘晓玉 ，昊冰 ，付 晓薇 ．一种光 照
ＫＩ ＝ ０ ． ０ ９ ５ 。 占空 比在 ２ Ｏ ％ 的 情 况 下 ， 智 能 车 能 以 ２米 ／ 秒 的速 度 完 成 赛 道 。
移量转换成脉冲 或数 字量进 行输出，编码器 每 确的将 １ ２ ８个线性点 中间部分存在障碍物 的部
当赛道左 右边沿都 出现在线性 ＣＣ Ｄ采集 的图像中 ，即智能车行驶在直道上 ，直接通过 计算得到左右边沿 中间点作为赛道 中心线 。当 赛道左边 沿或右边 沿未能 出现在线性 ＣＣ Ｄ采 集的图像 中，即智能车处于弯道上 ，使用设置 好的赛道值分别对左、右边沿做加 、减运算得 到赛道中心线。当赛道左边沿和右边沿都未能
死。 确 定 要 给 的 转 角 公 式 为 Ｇ ｉ ｖ ｉ ｎ ｇ ａ ｎ ｇ ｌ ｅ
＝
减 速依赖于速度 闭环返 回的速度脉冲值的可靠 在 的少 数高电平置换成为低 电平，保证智能车 度和精确 度，因此为 了提高检测精 度选用精度 准确地扫 描到正确的图像。之后找出灰度值与
较 高的欧姆龙 ５ ０ ０线光 电编码器。编码器安装
面 ，采用 ｓ ｉ ｍ ｕ ｌ ｉ ｎ ｋ 建模 ，这样 的仿真模 型可以
找到 Ｐ Ｉ Ｄ参数 Ｋ Ｐ、 Ｋ Ｉ 、 ＫＤ 的变 化 ，避 免 了 “ 黑
箱 ”调试参数的弊端 ，方便地 实现 、验证 和改 舵机控制采用 Ｐ Ｄ控制 ，增加 响应的快速 性及稳定 性，舵机 Ｐ ＷＭ 输 出占空 比＝ ＫＰ ｘ偏 心距 ＋ Ｋ Ｄｘ偏心距变化率 。通过对智能车系统 进行建模 ，将向心加速度的影响分量加入 ，最
基于线性CCD的智能小车控制系统设计
度 ；电路 板检测 并根 据 电位器判 断舵 机转 动角度 ，然 后控 制
舵机 转动到 目标角度或 保持在 目标角度 。 ｌ － ４ 速度测 量模块 。采 用欧姆 龙 编码器 ，其输 出轴 的齿
轮 同小车 的 电机齿 轮连在 一起 ，也就是 编码 器 的转速 同小 车
环境下较快 地行驶 。
１ ． ５ 电机驱动模 块 。采 用 ＭＯ Ｓ 管 双 电机 驱动 ，增 加总线 驱 动芯 片 ７ ４ Ｌ Ｖ Ｃ ２ ４ ５ ，提 高信号 驱动 能力 ，同时隔离 ＭＯ Ｓ 管 和 单 片机 ，保 护 单 片机 芯 片 ，防止 Ｍ Ｏ Ｓ 损 坏 后将 电池 电 压 直 接输入 到单 片机 ，进 而烧 坏单 片机 控制 引脚 。通 过单 片 机 输 出 的 四组 Ｐ ＷＭ控制 信 号 ，便 可 实现 对直 流 电动 机 的正 反
Ｓ ＹＳ Ｐ Ｒ Ａ ＣＴＩ ＣＥ
◆唐
摘 要 ：系￣ ｖ Ｘ ＭＣ９ Ｓ １ ２ ＸＳ １ ２ ８ 单 片机 为控 制核 心 ，通过 线性 ＣＣ Ｄ采集路 面信 息。利 用 固定 阈值 的 思想 以及 跟踪 引线的 黑线边缘提 取 法处理 图像 ，结合 非线性 的位置 式Ｐ Ｄ算 法、增量 式的Ｐ Ｉ Ｄ算法 实现 对方 向和速度 的控制 。经 实验验证 ，该 系统能够排 除干扰信 息 ，稳 定地 沿着黑 色引导线行驶 。 关 键词 ：线 ｝ ￣ Ｃ Ｃ Ｄ；智能 车 ；单 片机 ；Ｐ Ｉ Ｄ 算 法
速 地行驶 ，成为软件 系统设 计的关键 。
｛ Ｉ
『
ｎ
单片机
Ｕ
电机驱动
ｎ
ｆ 舵机驱动
图１ 硬 件 系 统 组 成
基于线性CCD的智能循迹小车设计
节点应用遥 内嵌支持 LIN 协议的增强型 SCI 模块及 SPI 模块袁4 通道 16 位计数器袁出色的低功耗特性袁带有中断唤醒功能的 I/O袁实现唤醒休眠 系统的功能曰拥有 8 通道 PWM袁易于实现电机控制遥 作为专业的汽车电 子控制芯片袁能够更加适应智能控制遥 2.2 线性 CCD 图像信息采集处理模块
咱责任编辑院庞修平暂
渊上接第 40 页冤表示所属袁如院廿剽劐卦 蒯匮蒯仨 剽匮劂劂剀匮刭仨赜匮刂劁.爸爸的朋友在 讲遥 第三格旧译予格袁基本用法是表示间接客体袁如院亓 剽匮劂劂剀匮刭仨赜匮刂仞 蒯匮蒯刂 赜劂刈. 我给爸爸讲述着所有的事遥 第四格旧译补格袁基本用法是直 接客体袁如院亓 剌仞匾剌仞 蒯匮蒯劐. 我爱爸爸遥 第五格旧译造格尧工具格袁基本 用法是表示工具尧方法袁也表被动句的行为主体遥 如院噩剡刳卦匮 亻刳劁匮刂劁劂伛 蒯匮蒯剜刿. 此书正被爸爸读着遥 第六格袁旧译前置格袁与 剜 等前置词连用袁 表言语思维的内容等义袁 如院亓 剽匮劂劂剀匮刭仨赜匮仞 匾剽匮劁劐 剜 蒯匮蒯刂. 我给弟弟 讲爸爸遥
SKP=1000;
KI=120;
KD=250;
}
else
//减速 PID 参数
{
SKP=800;
KI=100;
KD=200;
}
car_speed =25000+SKP*ek0+KI* (ek0-ek1) + KD * (ek0-2*ek1+
ek2);
if(car_speed > 25000)
car_speed=25000;
舵机主要用来控制单片机的 PWM 模块袁通过调节脉冲的宽度和 周期来控制舵机和电机的工作遥 通过输入占空比一定的脉冲袁内部电 机将转过一个固定的角度袁所以要让舵机转到某一个位置袁只需要改 变脉冲的占空比就可以实现舵机在一定角度内的任意转动遥 2.4 电机驱动和转速控制模块
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）。
基于图像处理的车型识别系统设计与实现
03
车型识别算法设计
算法流程设计
图像预处理
对输入的车辆图像进行去噪、增 强等预处理操作，以提高后续特 征提取和分类的准确性。
特征选择与提取
从预处理后的图像中选择和提取 能够有效表征车型的特征，如形 状、纹理、颜色等。
分类器设计与训练
基于提取的特征设计合适的分类 器，并使用大量样本数据进行训 练，以实现对不同车型的准确识 别。
要点二
图像特征提取方法
常见的图像特征提取方法包括颜色直方图、纹理分析、边 缘检测、角点检测等。其中，颜色直方图用于描述图像中 颜色的分布情况；纹理分析用于提取图像中的纹理特征； 边缘检测用于检测图像中的边缘信息；角点检测则用于提 取图像中的角点特征。这些方法可以单独使用，也可以组 合使用以提取更丰富的图像特征。
模块化设计
系统划分为图像预处理、特征提取、车型识别等模块，各模块之间 相互独立，便于开发和维护。
可扩展性
系统架构具有良好的可扩展性，可以方便地添加新的车型识别算法 或优化现有算法。
功能模块实现
图像预处理
对采集的图像进行去噪、增强、缩放等预处理操作，以提高后续 处理的准确性和效率。
特征提取
采用深度学习算法提取图像中的车型特征，包括车辆形状、纹理 、颜色等。
和准确率。
结合深度学 习技术
虽然本文所提出的车型识别系统已经具有较高的实时 性，但在一些对实时性要求更高的场景中，仍需要进 一步优化算法和提高计算效率。
THANKS
感谢观看
图像处理技术在车型识别中的应用
图像处理技术作为车型识别的重要手段，通过对车辆图像进行预处理、特征提 取和分类识别等步骤，能够实现对车辆类型的自动识别。
国内外研究现状
基于图像识别的智能小车系统设计-毕业论文
---文档均为word文档，下载后可直接编辑使用亦可打印---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BarrettElectronics 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。
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基于线性CCD图像识别智能小车的设计与开发
目前，具有自动驾驶功能的智能车越来越引起人们的重视。
智能车装备了各种传感器来采集路况信息，通过计算机的控制可以实现自适应巡航，并且又快又稳、安全可靠。
智能车不仅能在危险、有毒、有害的环境里工作，而且能通过计算机的控制实现安全驾驶，能大幅度降低车祸的发生率。
智能车的设计关键是路况信息的采集，传统的方案多采用红外光电传感器，此方案不仅噪声较大，而且与主控CPU的连接电路复杂，传输速率慢。
本文研究的智能小车系统选用了TSL1401CL线性CCD图像采集模块，该模块采用串行通信方式与主控CPU连接，不仅电路简单、性能稳定，而且采集速率快。
通过实验测试，本文设计的智能车能根据采集到的图像分析前方路径及障碍而实现智能驾驶，具有极强的实用价值和市场前景。
1 系统设计思想
经过调研与分析，我们采用了MC9S12XS128单片机、TSL1401CL线性CCD图像采集模块、稳压芯片以及液晶OLED等外围器件设计与开发出这套智能小车系统。
MC9S12XS128高速单片机为Freescale公司新推出的16位高性能高速单片机，其接口丰富、功耗低、信息处理能力强大，能对小车前方路径及障碍进行及时分析，处理迅速、性能稳定。
为了提高路面图像采集的速度与质量，我们选用了TSL1401CL线性CCD图像传感器。
TSL1401CL 具有功耗小、性能稳定、灵敏度高、响应速度快等优点，其工作过程是先将路况光学信号转换为模拟电流，模拟电流放大后再进行A/D转换变成数字信号，最后通过串口送至主控CPU。
智能小车的CPU根据CCD采集到的信息进行分析和处理，从而实现系统的自动控制与障碍处理、路径探测。
在软件设计中我们采用了先进的PID（比例、积分、微分）算法，其运算参数可以根据过程的动态特性及时整定。
通过PID算法，模糊PID算法来实现智能车的转向、控速等精确自动控制，另外还有很好的避障功能，实现了全智能的安全控制。
2 系统硬件设计
本项目采用模块化设计与开发，主要有CCD采集模块、电源模块、电机驱动模块、车速。