智能车设计(CMOS摄像头)
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
数字化摄像头在智能车控制系统中的应用
数字化摄像头在智能车控制系统中的应用摘要基于cmos数字化图像传感器ov7620所制作的摄像头，可用于智能车控制系统的构建。
在分析这类智能车控制系统的工作原理的基础上，提出相应的控制算法，设计并实现智能车控制软件。
关键词摄像头；智能车；控制系统中图分类号：tp273 文献标识码：b 文章编号：1671-489x （2012）33-0054-031 智能车与智能车导航系统随着科学技术的发展和人们对高质量生活的不断追求，众多与人们生活密切相关的智能化控制设备应运而生。
智能汽车是近几年来交通领域研究的一个热点。
人们希望将计算机、传感器、信息通信、人工智能及自动控制等技术应用于汽车制造之中，设计制造一种集环境感知、规划决策、自动驾驶等功能于一体的智能化汽车。
为了促进此项研究的开展，世界著名的制造公司开始与高等院校合作，吸引具有探索与创新精神的大学生参与智能汽车模型的设计与制作，并举行了一系列智能汽车设计竞赛。
2007年11月，美国第三届智能汽车大赛在加州维克托维尔举行。
参赛汽车根据车顶上可旋转的激光器和车两边可转动的摄像机检测路况信息，利用卫星导航为汽车定位，用人工智能系统判断出汽车的位置和去向，用自动化控制系统控制车辆运行的姿态。
车辆在整个运行过程中丝毫不受人为的干涉。
此次竞赛最长行程达到100多千米。
2005年11月，飞思卡尔半导体公司与中国教育部高等学校自动化专业指导分委员会签署双方长期合作协议书，协议书规定从2006年起，飞思卡尔将协办“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车邀请赛。
该竞赛以汽车电子为背景，要求学生组成团队，协同工作，在规范标准的硬软件技术平台上，设计制作出一台以直流电为能源，以单片机为核心控制单元，以摄像头、光电传感器或电磁传感器为道路监测单元，能在规定赛道上快速行驶的智能小车。
时至2012年，该项竞赛已成功举办7届。
智能车能否正常行驶，导航系统是关键，智能车导航系统由路况监测系统、车辆卫星定位系统、行驶路线预设系统等三大部分构成。
飞思卡尔智能车技术报告
第六届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车邀请赛技术报告学校：队伍名称：参赛队员：带队教师：关于技术报告和研究论文使用授权的说明本人完全了解第六届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车邀请赛关保留、使用技术报告和研究论文的规定，即：参赛作品著作权归参赛者本人，比赛组委会和飞思卡尔半导体公司可以在相关主页上收录并公开参赛作品的设计方案、技术报告以及参赛模型车的视频、图像资料，并将相关内容编纂收录在组委会出版论文集中。
参赛队员签名：带队教师签名：日期：摘要随着现代科技的飞速发展，人们对智能化的要求已越来越高，而智能化在汽车相关产业上的应用最典型的例子就是汽车电子行业，汽车的电子化程度则被看作是衡量现代汽车水平的重要标志。
同时，汽车生产商推出越来越智能的汽车，来满足各种各样的市场需求。
本文以第六届全国大学生智能车竞赛为背景，主要介绍了智能车控制系统的机械及硬软件结构和开发流程。
机械硬件方面，采用组委会规定的标准 A 车模，以飞思卡尔半导体公司生产的80管脚16 位单片机MC9S12XS128MAA 为控制核心，其他功能模块进行辅助，包括：摄像头数据采集模块、电源管理模块、电机驱动模块、测速模块以及无线调试模块等，来完成智能车的硬件设计。
软件方面，我们在CodeWarrior IDE 开发环境中进行系统编程，使用增量式PD 算法控制舵机，使用位置式PID 算法控制电机，从而达到控制小车自主行驶的目的。
另外文章对滤波去噪算法，黑线提取算法，起止线识别等也进行了介绍。
关键字：智能车摄像头图像处理简单算法闭环控制无线调试第一章引言飞思卡尔公司作为全球最大的汽车电子半导体供应商，一直致力于为汽车电子系统提供全范围应用的单片机、模拟器件和传感器等器件产品和解决方案。
飞思卡尔公司在汽车电子的半导体器件市场拥有领先的地位并不断赢得客户的认可和信任。
其中在8 位、16 位及32 位汽车微控制器的市场占有率居于全球第一。
飞思卡尔公司生产的S12 是一个非常成功的芯片系列，在全球以及中国范围内被广泛应用于各种汽车电子应用中。
CCD与CMOS摄像头在智能车竞赛中的选择
CCD 与CMOS 摄像头在智能车竞赛中的选择jjldc 九九原创首先，我们通过一篇来自网络的文章，从CCD 和CMOS 技术本身，来了解他们的区别。
文章来自网络： ===================================================== 有鉴于许多网友询问CCD 与CMOS 的主要差别。
我们暂时撇开复杂的技术文字，透过简单的比较来看这两种不同类型，作用相同的影像感光元件不管CCD 或CMOS ，基本上两者都是利用矽感光二极体（photodiode ）进行光与电的转换。
这种转换的原理与各位手上具备“太阳电能”电子计算机的“太阳能电 池”效应相近，光线越强、电力越强；反之，光线越弱、电力也越弱的道理，将光影像转换为电子数字信号。
比较CCD 和CMOS 的结构，ADC 的位置和数量是最大的不同。
简单的说，按我们在上一讲“CCD 感光元件的工作原理（上）”中所提之内容。
CCD 每曝光一次，在快门关闭后进行像素转移处理，将每一行中每一个像素（pixel ）的电荷信号依序传入“缓冲器”中，由底端的线路引导输出至CCD 旁的放大器进行放大，再串联ADC 输出；相对地，CMOS 的设计中每个像素旁就直接连着ADC （放大兼类比数字信号转换器），讯号直接放大并转换成数字信号。
两者优缺点的比较 j j l d c 九九 h t t p ://sh o p 35388432.t a o b a o .c o m由于构造上的基本差异，我们可以表列出两者在性能上的表现之不同。
CCD ，透过每一个像素集合至 CMOS 的制程较简单，没有专属通道的设计，因此必须先行放大再整合各个像素的资料。
整体来说，CCD 与CMOS 两种设计的应用，反应在成像效果上，形成包括ISO 感光度、制造成本、解析度、噪点与耗电量等，不同类型的差异：ISO 感光度差异：由于CMOS 每个像素包含了放大器与A/D 转换电路，过多的额外设备压缩单一像素的感光区域的表面积，因此相同像素下，同样大小之感光器尺寸，CMOS 的感光度会低于CCD 。
第五届智能车CCD总结
摄像头最大能记录3m远处的赛道情况，因此能充分记录赛道特征，赛车不必严格走线，在不出界的条件下，摄像头赛车应按照最优路径行进。
一、摄像头按照光敏元件的不同摄像头可分为CMOS、CCD。
CMOS抗干扰能力较差，响应速度慢，图像动态模糊比较严重，图像噪声较大，而CCD噪声相对较低，动态模糊较轻，图像稳定。
因此我们采用CCD摄像头。
摄像头采用的是我国电视广播系统采用的PAL 制式模拟电视信号, 该信号有以下特点: 每秒25帧隔行扫描;每帧两场, 分奇场和偶场, 先输出的是奇场, 后为偶场; 每帧图像共625行, 其中有效视频行为576 行,奇场和偶场各288行, 23 ~ 311行是奇场视频数据,336~ 624是偶场视频数据。
而一行的黑白信息是根据黑白亮度的不同而反应为电压信号的不同，如下图：行同步消隐信号标志着下一行的开始，在行同步消隐信号的中间为黑白电视信号，白电平比黑电平高，通常根据灰度的不同量化为256个等级。
行与行，场与场之间都有消隐信号，LM1881行场同步分离芯片将消隐信号提取出来触发中断。
二、图像处理赛道上只有黑或白两种颜色，如下图：而每一种灰度量化的数值不同，白色数值高而黑色数值低，因此第一种方法可以用单片机内部的AD转换将模拟信号转化成数字代表不同灰度,此外还可以运用外部的硬件找出电压跳变处为黑线位置，我们称外部AD。
最终我们是想将黑线的位置找出来，既记录赛道黑线的横纵坐标（所在行与列）。
在这一行扫描完毕后处理所得本行黑线位置存入数组中。
1、采样单片机只有8K的存储空间，不可能将一整幅画面全部存下，在列方向希望有竟可能多的点，这样可以保证远处采集到的黑点准确可靠，同时可以提高摄像头的前瞻，更利于小车的速度控制。
在水平方向就可以隔多行采集，由于摄像头看到的画面近大远小，在近处可以隔多行，而远处隔行数应适当减小，可以根据起跑线的宽度（约2.6cm宽）确定约间隔2cm~2.3cm采集一行视屏信号（注意：一场图像采集的实际物理间隔应该尽量相等）。
摄像头组-北京科技大学CCD-技术报告
第七届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车竞赛技术报告学校：北京科技大学队伍名称：北京科技大学摄像头一队参赛队员：刘珂屹舒伯特徐国强带队教师：关于技术报告和研究论文使用授权的说明本人完全了解第七届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车竞赛关保留、使用技术报告和研究论文的规定，即：参赛作品著作权归参赛者本人，比赛组委会和飞思卡尔半导体公司可以在相关主页上收录并公开参赛作品的设计方案、技术报告以及参赛模型车的视频、图像资料，并将相关内容编纂收录在组委会出版论文集中。
参赛队员签名：带队教师签名：日期：摘要本文设计的智能车系统以MK60N512VMD100微控制器为核心控制单元，通过CMOS摄像头检测赛道信息，使用模拟比较器对图像进行硬件二值化，提取黑色引导线，用于赛道识别；通过光电编码器检测模型车的实时速度，使用PID控制算法调节驱动电机的转速和转向舵机的角度，实现了对模型车运动速度和运动方向的闭环控制。
为了提高模型车的速度和稳定性，使用C#、MFC上位机、SD卡模块、键盘模块等调试工具，进行了大量硬件与软件测试。
实验结果表明，该系统设计方案确实可行。
关键字：MK60N512VMD100，CMOS，PID，C#，SD卡AbstractIn this paper we will design a smart car system based on MK60N512VMD100as the micro-controller unit. We use a CMOS image sensor to obtain lane image information. Then convert the original image into the binary image by the analog comparator circuit in order to extract black guide line for track identification. An inferred sensor is used to measure the car`s moving speed. We use PID control method to adjust the rotate speed of driving electromotor and direction of steering electromotor, to achieve the closed-loop control for the speed and direction. In order to increase the speed and the reliability of the car, a great number of the hardware and software tests are carried on and the advantages and disadvantages of the different schemes are compared by using the C#、MFC simulation platform, SD card module and the keyboard module. The results indicate that our design scheme of the smart car system is feasible.Keywords: MK60N512VMD100，CMOS，PID，C#，SD card目录摘要 (III)Abstract......................................................................................................................... I V 目录.. (V)引言 (1)第一章系统总体设计 (2)1.1系统概述 (2)1.2整车布局 (3)第二章机械系统设计及实现 (4)2.1车体机械建模 (4)2.2前轮倾角的调整 (4)2.3底盘高度的调整 (5)2.4编码器的安装 (5)2.5舵机安装结构的调整 (5)2.6舵机转角分析 (6)2.7摄像头的安装 (8)第三章硬件系统设计及实现 (11)3.1硬件设计方案 (11)3.2传感器的选择 (11)3.2.1摄像头 (11)3.2.2编码器 (13)3.3电路设计方案 (14)3.3.1单片机最小系统板 (15)3.3.2电源稳压电路及检测电路 (16)3.3.3图像处理电路 (17)3.3.4电机驱动电路 (18)3.3.5舵机接口电路 (19)3.3.6键盘拨码电路 (19)第四章软件系统设计及实现 (21)4.1赛道中心线提取及优化处理 (21)4.1.1原始图像的特点 (21)4.1.2赛道边沿提取 (22)4.1.3图像校正 (24)4.1.4推算中心 (26)4.1.5路径选择 (27)4.2 PID 控制算法介绍 (28)4.2.1位置式PID (29)4.2.2增量式PID (29)4.2.3 PID参数整定 (30)4.3转向舵机的PID控制算法 (30)4.4驱动电机的PID控制算法 (32)第五章系统开发及调试工具 (34)5.1开发工具 (34)5.2上位机图像显示 (34)5.2.1C#静态上位机 (34)5.2.2 MFC SD卡上位机 (35)5.3SD卡模块 (38)5.3.1SD卡介绍 (38)5.3.2 SPI总线介绍 (38)5.3.3软件实现 (39)5.4键盘模块 (40)第六章模型车的主要技术参数 (41)结论 (42)参考文献 (I)附录：程序源代码 (II)引言随着科学技术的不断发展进步，智能控制的应用越来越广泛，几乎渗透到所有领域。
基于CMOS摄像头的智能车路径跟踪系统设计现代电子技术
龙源期刊网
基于CMOS摄像头的智能车路径跟踪系统设计现代电子技术
作者：李国柱
来源：《现代电子技术》2011年第18期
摘要：设计了一种能自动识别和跟踪路径的智能车系统。
用以MC9S12XS128作为核心控制器，利用COMS图像传感器OV6620作为路径信息采集装置，通过对采集图像进行二值化
处理、去噪操作、边缘检测和断点修补后提取出路径中心信息。
利用最小二乘法对路径中心信息进行直线拟合，根据拟合直线的参数计算舵机控制量。
对舵机采用PD控制算法，根据舵机转向角设定小车的速度，并对小车实行转角和速度的实时控制。
实验证明，该智能车系统能够沿着黑色赛道快速稳定地自动行驶，实现了路径识别与跟踪。
关键词：CMOS 摄像头； MC9S12XS128；智能车；路径识别；路径跟踪
中图分类号：TN919.34; TP242.6 文献标识码：A 文章编号：1004－373X(2011)18－0012－03。
基于语音识别的智能寻迹车的研制
实 时测 量和 反馈控 制 ； 电机 驱 动 电路 ，驱 动 电机稳 定快 速 的运 行 ；通 过 串 口２３２电路 和 无 线通 信 模块 完 成 语 音命 令 的发送 和接 收 功能 。软 件 系统 设计 完成 了各功 能模 块 的算 法 及程 序设 计 ，包括 图像 采 集 及 滤 波 算 法 设 计 、提 取 黑 线及 黑 线 中心 求解 算 法设 计 以 及舵 机 和 电机 的ＰＩＤ算 法 设 计 ，语音识 别软 件的 设计 。
ｔｈｅ ｐｈｏｔｏｅｌｅｃｔｒｉｃ ｅｎｃｏｄｅｒ ｔｅｓｔｉｎｇ ｍｏｄｅｌ ｖｅｈｉｃｌｅ ｓｐｅｅｄ，ａｄｊｕｓｔｓ ｔｈｅ ｓｐｅｅｄ ｏｆ ｔｈｅ ｄｒｉｖｉｎｇ
ｍｏｔｏｒ ｂｙ ＰＩＤ ｃｏｎｔｒｏｌ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ，ａｄｏｐｔｉｎｇ ｔｈｅ ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｓｐｅｅｃｈ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ａｎｄ ｖｏｉｃｅ ｃｏｎｔｒｏｌ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｏｎ ｔｈｅ ｓｍ ａｒｔ ｃａｒ，ｆｉｎａｌｌｙ ｃｏｍｐｌｅｔｉｎｇ
能调试 、赛车状态监控 等方面 ，主要包括ＢＤＭ、拨码开 关 、ＬＥＤ指 示 及 串 Ｉ：１通 讯等 。上 位 机通 过 串 Ｅｌ２３２电路 和 无线通信模块完成语音命令的发送和接收功能 ，是智能小 车的 “听觉系统”。
中 圜科 技信 息 ２０ｉ ４年 笫 ０１期 ·ＣＨＩＮＡ ＳＣＩＥＮＣＥ ＡＮＤ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ Ｊａｎ。２０１４
信息科技
信息 发送 给 单片 机 。同时 ，通 过 无线 传输 模块 收集 语 音命 令 的信 息发 送给 单 片机 。通过 光 电编 码 器构成 的 反馈 渠道 将车 体 的行 驶速 度信 息传 送 给主控 单 片机 。根 据所 取 得的 跑道信息 、语音命令和车体当前的速度信息 ，由主控单片 机做 出决 策 ，并 通 过ＰＷＭ信 号 控制 直 流 电 机和 舵 机 进行 相应动作 ，从而实现车体的转 向控制 、速度控制和语音控 制 。
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7.1
机械设计
倘若正向安装摄像头，尽管水平方向的视野开阔一些， 不至于迷失黑线跑出赛道。但实际采集到的图像是水平 分辨率低，垂直分辨率高，与所需的检测图像要求刚好 相反。 为了保证不漏检黑色引导线，正向安装就需要提高水平 方向的分辨率，这就需要大大提高MC9S12DG128单 片机的A/D采样频率，导致MC9S12DG128超频使用。 单片机超频使用会影响系统稳定性，容易发生程序失稳 的现象。 除此之外，由于正向安装采集到的图像宽度大，长度短， 致使智能车容易看到赛道边缘以及地面，产生较大的干 扰，而且对底端的图像信息丢失也过多，大大影响过弯 速度。
武汉科技大学信息科学与工程学院Leabharlann 7.2.3路径识别单元
图7.3 摄像头采样电路图
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7.2.3
路径识别单元
摄像头视频信号端接LM1881的视频信号输入 端，同时也接入S12的一个A/D转换器口（选 用PAD1）。 LM1881的行同步信号端（引脚1）接入S12的 一个外部中断IRQ口。 LM1881的奇-偶场同步信号输出端接S12的普 通I/O口即可（选用PORTM0）。
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7.1
机械设计
图像采集是智能车设计的一个技术难点。普通图 像传感器通过行扫描方式，将图像信息转换为一 维的视频模拟信号输出。由于S12的A/D转换 器采集速度较低，进行10位A/D转换所需要的 时间为7 μs。这样，采集的图像每行只有8个像 素，图像的水平分辨率很低。倘若在此基础之上 就进行智能车的路径识别，则很可能漏检宽度仅 2.5 cm的黑色引导线，从而导致某些控制决策 因无法获取足够精度的路径信息而失效。但同时， S12每场图像大约可以采集300行左右的图像信 息，故图像的垂直分辨率相对较高。
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7.2
硬件设计
在摄像头方案中，由于车速检测模块、舵机控制 单元及直流驱动电机控制单元同光电管方案相同， 以下对路径识别单元、HCS12控制核心及电源 管理单元做简要介绍。
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7.2 7.2.1
7.2.2 7.2.3
硬件设计 HCS12控制核心
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7.1
机械设计
倘若将CMOS摄像头旋转90°安装，输出的图 像信息也将旋转90°，通过S12的A/D转换器 采集的图像信息，水平分辨率与垂直分辨率会发 生互换，从原来的水平分辨率低、垂直分辨率高 的图像变成水平分辨率高、垂直分辨率低的实际 图像，正好符合道路参数检测模型的要求。 在同样保证90 cm的前瞻下，底端的宽度有22 cm左右，顶端65 cm，可以达到避免地面干扰 的效果。同时底端仅有不到20 cm的图像丢失， 而且摄像头的俯角相对较小，可以克服反光的问 题，这样过弯道的时候会有安全保障。
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7.2.3
路径识别单元
要能有效地采样摄像头视频信号，首先要处理好 的技术问题就是能提取出摄像头信号中的行同步 脉冲、消隐脉冲和场同步脉冲。否则，单片机将 无法识别所接收到的视频信号处在哪一场，也无 法识别是在该场中的场消隐区还是视频信号区， 更无法识别是在视频信号区的第几行。
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7.2.3
路径识别单元
倘若采用第二种方法，则需要配以专门的外围芯 片。虽然硬件上相对要繁琐一些，但在资源的合 理配置上则大大提高。目前，LM1881视频同 步信号分离芯片就是一款合适的芯片，它提取摄 像头信号的行同步脉冲、消隐脉冲和场同步脉冲， 并将它们转换成数字式电平直接输给单片机的 I/O口作为控制信号。其硬件连接图如图7.3所 示。
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第7章 智能汽车设计实践——摄像头型设计
1
7.1
机械设计
2
7.2
硬件设计
3
7.3
软件设计
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7.1
机械设计
同光电管方案比起来，摄像头方案机械设计的不 同主要体现在摄像头传感器的安装上，而舵机及 车速检测单元的安装基本同光电管一样。下面我 们将重点介绍摄像头传感器安装这一问题。 摄像头的作用是检测道路的信息，相当于人的眼 睛，其视野范围和前瞻距离决定了小车的过弯性 能和速度。所以摄像头的安装方式要适当。摄像 头的安装方案有两种：一种是正向安装，另一种 是旋转90°安装。
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7.1
机械设计
此外，摄像头所架的高度一定要适宜。架得过高 会导致小车的视野过大，看到的黑线变得太细， 还会导致智能车的重心太高，使智能车快速过弯 时容易翻车；架得太低又会影响前瞻，带来反光 的问题，影响采样。合适的高度要既满足小车的 重心要求，又保证前瞻距离。 安装摄像头的底座和支杆应使用刚度大、质量轻 的材料，以防晃动。
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7.2.1
HCS12控制核心
具体的对应引脚详见图7.1
图7.1 112引脚封装的MC9S12DG12B单片机引脚图
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7.2.2
电源管理单元
同光电管方案比较，摄像头方案的电源管理单元 就显得复杂得多。根据系统各部分正常工作的需 要，各模块的电压值可分为2.5 V, 5 V, 6.5 V, 7.2 V, 12 V五个挡，主要包含以下五个方面：
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7.3
软件设计
摄像头方案具体主程序流程图如图7.4所示。
图7.4 摄像头方案具体主程序流程图
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7.3 7.3.1
7.3.2 7.3.3 7.3.4 7.3.5
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软件设计 初始化算法
图像采集算法 黑线提取算法 图像滤波算法 控制策略及控制算法
7.3.1
初始化算法
1．锁相环的设置 2．脉冲宽度调制（PWM）初始化 3．定时中断及输入捕捉通道的初始化
4．A/D转换模块初始化
5．外部中端（IRQ）的初始化
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1．锁相环的设置
通过设置锁相环，可以改变单片机的时钟频率。 在MC9S12单片机中，靠锁相环产生的时钟频 率由下面的公式得到：
摄像头传感 器方案
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MCU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
表7.1 两种检测方案的比较
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第7章 智能汽车设计实践——摄像头型设计
图像采集传感器可分为CCD型和CMOS型，其 中CMOS型摄像头工艺简单，价格便宜，对于识 别智能车赛道这样的黑白二值图像能力足够，因 此，我们以下主要以CMOS型摄像头为例，介绍 基于摄像头方案的智能车详细设计。
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7.2.2
电源管理单元
（1）采用稳压管芯片LM2576将电源电压稳压到5 V后， 给单片机系统电路、车速检测的转角编码器电路供电， 且为后面的升压降压做准备； （2）经过一个二极管降至6.5 V左右后供给转向伺服 电机； （3）直接给直流驱动电机、驱动芯片MC33886电路 供电； （4）采用升压芯片B0512S将5 V电压升压到12 V后， 给摄像头供电； （5）采用稳压芯片LT1764将5 V电压稳压到2.5 V后， 作为单片机A/D模块参考电压。
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7.3
软件设计
在摄像头方案智能车控制系统的软件设计中，程 序的主流程是：通过外部中断采集程序对摄像头 的视频信号进行采集，主程序在两次外部中断的 间隙中完成对数据进行处理及计算并给出控制量， 采样周期为20 ms。其中，主程序主要完成的 任务是：单片机初始化和黑线提取算法；图像滤 波算法；舵机控制算法及驱动电机控制算法。
PLLC LK 2 O SC C LK (S Y N R 1) ( R E F D V 1)
(7.1)
电源管理单元 路径识别单元
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7.2.1
HCS12控制核心
HCS12控制核心单元既可以直接采用组委会提 供的MC9S12EVKX电路板，也可以自行购买 MC9S12DG128单片机，然后量身制作适合自 己需要的最小开发系统。
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7.2.1
HCS12控制核心
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7.2.3
路径识别单元
要处理好行同步脉冲和场同步脉冲提取的问题， 有以下两种可供参考的方法。
方法一：直接采用A/D转换进行提取。当摄像头信号为 行同步脉冲、消隐脉冲或场同步脉冲时，摄像头信号 电平就会低于这些脉冲模式之外时的摄像头信号电平。 据此，可设一个信号电平阈值来判断A/D转换采样到的 摄像头信号是否为行同步脉冲、消隐脉冲或场同步脉 冲。 方法二：就是给单片机配以合适的外围芯片，此芯片 要能够自己提取出摄像头信号的行同步脉冲、消隐脉 冲和场同步脉冲，以供单片机控制之用。
在摄像头方案中，其I/O口具体分配如下： PAD1用于摄像头视频信号的输入口； IRQ（PE1引脚）用于摄像头行同步信号的输入捕捉； PM0用于摄像头奇-偶场同步信号的输入口； PT0用于车速检测的输入口； PB口用于显示小车的各种性能参数； PWM0（PP0引脚）与PWM1（PP1引脚）合并用于 伺服舵机的PWM控制信号输出； PWM2（PP2引脚）与PWM3（PP3引脚）合并用于 驱动电机的PWM控制信号输出（电机正转）； PWM4（PP4引脚）与PWM5（PP5引脚）合并用于 驱动电机的PWM控制信号输出（电机反转）。
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7.2.3
路径识别单元