摄像头循迹智能平衡小车
智能小车循迹原理
智能小车循迹原理
智能小车循迹技术是指通过传感器和控制系统实现小车在特定轨迹上行驶的技术。
循迹技术在无人驾驶、物流运输、工业自动化等领域有着广泛的应用。
下面我们将介绍智能小车循迹原理及其实现方式。
首先，智能小车循迹的原理是基于传感器检测地面轨迹，通过控制系统对小车
进行精确的控制，使其沿着特定轨迹行驶。
常用的循迹传感器包括红外线传感器、光电传感器和摄像头等。
这些传感器能够检测地面上的标志线或者其他特定的标记，从而确定小车需要行驶的路径。
其次，实现智能小车循迹的方式主要包括两种，一种是基于预先编程的路径，
另一种是基于实时检测的路径。
基于预先编程的路径是指在小车行驶之前，通过对地面轨迹进行扫描和记录，然后将路径信息编程到控制系统中，使小车能够按照预先设定的路径行驶。
而基于实时检测的路径则是通过传感器实时检测地面轨迹，然后根据检测到的路径信息对小车进行实时控制，使其能够跟随着地面轨迹行驶。
另外，智能小车循迹技术的实现还需要考虑控制算法和执行器。
控制算法是指
对传感器检测到的路径信息进行处理和分析，然后产生相应的控制指令，控制小车进行行驶。
执行器则是指根据控制指令对小车的驱动系统进行控制，使其按照指令进行行驶。
总的来说，智能小车循迹技术是通过传感器检测地面轨迹，控制系统进行路径
分析和控制指令生成，以及执行器对小车进行实时控制，从而实现小车在特定轨迹上行驶的技术。
这项技术在自动化领域有着广泛的应用前景，可以提高物流运输效率，减少人力成本，同时也为无人驾驶技术的发展提供了重要支持。
随着传感器和控制系统技术的不断进步，相信智能小车循迹技术将会得到更加广泛的应用和发展。
智能循迹小车
智能循迹小车的引言概述智能循迹小车是近年来兴起的一种智能机器人，它能够通过内置的传感器和程序，自动识别和跟踪预定的路径。
这种小车使用了先进的计算机视觉技术和控制算法，能够在各种环境中准确地进行循迹。
智能循迹小车在许多领域中都得到了广泛的应用，包括工业自动化、物流运输、仓储管理等。
本文将对智能循迹小车的原理、技术和应用进行详细阐述。
智能循迹小车的原理和技术1. 传感器技术a. 摄像头传感器：通过摄像头传感器，智能循迹小车可以捕捉环境中的图像，并进行图像处理和识别。
b. 距离传感器：距离传感器可以帮助智能循迹小车感知周围环境中的障碍物，并避免碰撞。
c. 地盘传感器：地盘传感器用于检测小车在路径上的位置和姿态，以便进行准确的定位和导航。
2. 计算机视觉技术a. 特征提取：通过计算机视觉技术，智能循迹小车可以从摄像头捕捉的图像中提取关键特征，例如路径轮廓、颜色等。
b. 物体识别：利用深度学习算法，智能循迹小车可以识别环境中的物体，例如道路标志和交通信号灯，以便做出相应的反应。
c. 路径规划：根据图像处理和物体识别的结果，智能循迹小车可以计算出最优的路径规划，以达到快速而安全地循迹的目的。
3. 控制算法a. PID控制算法：智能循迹小车使用PID控制算法来实现精确的速度和方向控制，以便按照预定的路径进行循迹。
b. 路径校正算法：当智能循迹小车发现偏离路径时，会通过路径校正算法对速度和方向进行调整，以便重新回到预定的路径上。
智能循迹小车的应用1. 工业自动化a. 生产线物料运输：智能循迹小车可以自动将物料从一个地点运输到另一个地点，减少人力成本和提高生产效率。
b. 仓储管理：智能循迹小车可以在仓库中自动识别货物并进行搬运和分拣，提升仓储管理的效率和精确度。
2. 物流运输a. 快递配送：智能循迹小车可以在城市道路上按照预定的路径进行循迹，实现快递的自动配送和准时派送。
b. 高速公路货物运输：智能循迹小车可以在高速公路上准确无误地进行循迹，减少人为驾驶过程中的车祸风险。
循迹小车原理
循迹小车原理
循迹小车是一种能够根据指定轨迹行驶的智能小车，它可以根据预先设计的路
线进行自主行驶，是现代智能科技在机器人领域的一种应用。
循迹小车的原理主要包括传感器感知、控制系统和执行系统三个方面，下面我们将逐一介绍。
首先，循迹小车的传感器感知是其实现自主行驶的关键。
传感器可以获取小车
周围环境的信息，如地面颜色、光线强度等。
通过对这些信息的感知和分析，循迹小车可以确定自己当前的位置和方向，并且判断前方的路况，从而做出相应的行驶决策。
常见的循迹传感器包括红外线传感器、光电传感器等，它们可以有效地感知地面的黑线或者其他指定的标志，从而实现沿着指定轨迹行驶的功能。
其次，循迹小车的控制系统起着至关重要的作用。
控制系统是循迹小车的大脑，它接收传感器传来的信息，进行数据处理和分析，并做出相应的控制指令，以控制小车的行驶方向和速度。
控制系统通常由单片机或者其他嵌入式系统构成，它们能够根据预先设计的算法，实现对小车的精准控制，从而使小车能够按照指定的轨迹行驶。
最后，循迹小车的执行系统是实现控制指令的具体执行者。
执行系统通常包括
电机、轮子等部件，它们能够根据控制系统发出的指令，实现小车的转向、前进、后退等动作。
通过执行系统的协调配合，循迹小车可以按照预先设计的轨迹自主行驶，完成各种任务。
总的来说，循迹小车的原理是基于传感器感知、控制系统和执行系统的协同作用，实现对小车行驶的精准控制。
在实际应用中，循迹小车可以用于仓库自动化、智能导航、无人巡检等领域，为人们的生产和生活带来便利。
随着科技的不断发展，循迹小车的原理和技术也在不断完善和创新，相信它将会有更广泛的应用前景。
智能循迹小车市场分析报告
市场需求：随着科技的发展，智能循迹 小车的应用场景不断拓展，市场需求持 续增长。
03
竞争激烈：智能循迹小车市场竞争激烈， 需要企业不断创新，提高产品质量和品 牌影响力。
技术创新：智能循迹小车的技术不断创 新，提高了产品的性能和功能，为市场 提供了更多的机会。
02
法规政策：政府对智能循迹小车行业的 政策支持，为企业提供了更多的发展机 会。同时，法规政策的变化也会给企业 带来挑战。
市场竞争加剧：随着 市场的扩大，越来越 多的企业进入智能循 迹小车行业，市场竞 争加剧，企业需要不 断创新和优化产品， 提高竞争力。
04
政策支持：政府对智 能循迹小车行业的支 持力度加大，有利于 行业的发展。
01
家庭娱乐：满足家庭娱乐需求，如亲子互动、 家庭聚会等
03
商业应用：应用于商场、超市、酒店等商业场 所，提供导航、导视等服务
智能循迹小车的发展趋 势包括提高识别精度、 降低成本、提高智能化
程度等。
01
家庭娱乐：智能循 迹小车可以作为家 庭娱乐设备，提供 趣味性和互动性。
02
教育领域：智能循 迹小车可以作为教 学工具，帮助学生 学习编程、机器人 等知识。
03
商业应用：智能循 迹小车可以用于商 场、酒店等场所， 提供导航、导览等 服务。
加强知识产 权保护，提 高自主创新 能力
关注市场需 求，开发适 应市场需求 的产品
提高产品质 量，增强市 场竞争力
建立品牌形象：通过广告、
公关等手段，提高品牌知 1
名度和美誉度
提高产品质量：通过技术
创新、工艺改进等手段， 2
提高产品质量和性能
优化产品结构：通过市场
调研，了解消费者需求， 3
智能循迹避障小车设计说明
智能循迹避障小车设计说明智能循迹避障小车是一种基于微控制器控制的智能小车，它能够根据预设程序进行自主行驶、循迹和避障。
下面是对智能循迹避障小车的设计说明：1.硬件设计智能循迹避障小车的硬件设计包括以下组成部分：1.1 微控制器：使用单片机实现小车的控制和决策，采用常见的单片机有STC、ATmega、STM32等。
1.2 传感器：使用光电传感器进行循迹，超声波传感器进行避障。
在循迹方面，一般采用两个光电传感器，安装在小车底部，分别检测黑线和白色地面；在避障方面，一般采用超声波传感器，安装在小车前方，检测前方物体距离。
1.3 驱动电机：小车驱动电机一般采用直流减速电机，通过H桥驱动电路实现正反转控制。
1.4 电源：小车电源采用锂电池或干电池供电。
1.5 其他：小车还需要一些辅助元件，如LED指示灯、蜂鸣器等。
2.软件设计智能循迹避障小车的软件设计包括以下几个方面：2.1 循迹算法：根据光电传感器检测到的黑线和白色地面的信号，判断小车当前位置，控制小车朝着黑线方向运动。
2.2 避障算法：根据超声波传感器检测到的前方距离信息，判断小车前方是否有障碍物，避免碰撞。
2.3 控制逻辑：根据传感器数据计算得出的小车状态，进行控制决策。
比如，避障优先还是循迹优先，小车如何避障等。
2.4 通信协议：如果需要远程控制或传输数据，需要设计相应的通信协议。
3.功能实现基于硬件和软件设计，实现智能循迹避障小车以下功能：3.1 循迹：小车能够自主行驶，按照预设的循迹算法进行路径规划和执行。
3.2 避障：小车能够根据预设的避障算法，自主避开前方障碍物，避免碰撞。
3.3 情境感知：小车能够通过传感器感知环境，根据感知到的信息做出相应的控制决策。
3.4 远程控制：如果需要，可以通过通信模块实现小车的远程控制和数据传输。
循迹避障智能小车设计
循迹避障智能小车设计一、硬件设计1、车体结构智能小车的车体结构通常采用四轮驱动或两轮驱动的方式。
四轮驱动能够提供更好的稳定性和动力，但结构相对复杂；两轮驱动则较为简单，但在稳定性方面可能稍逊一筹。
在选择车体结构时，需要根据实际应用场景和需求进行权衡。
为了保证小车的灵活性和适应性，车架材料一般选择轻质且坚固的铝合金或塑料。
同时，合理设计车轮的布局和尺寸，以确保小车能够在不同的地形上顺利行驶。
2、传感器模块（1）循迹传感器循迹传感器是实现小车循迹功能的关键部件。
常见的循迹传感器有光电传感器和红外传感器。
光电传感器通过检测反射光的强度来判断黑线的位置；红外传感器则利用红外线的反射特性来实现循迹。
在实际应用中，可以根据小车的运行速度和精度要求选择合适的传感器。
为了提高循迹的准确性，通常会在小车的底部安装多个传感器，形成传感器阵列。
通过对传感器信号的综合处理，可以更加精确地判断小车的位置和行驶方向。
（2）避障传感器避障传感器主要用于检测小车前方的障碍物。
常用的避障传感器有超声波传感器、激光传感器和红外测距传感器。
超声波传感器通过发射和接收超声波来测量距离；激光传感器则利用激光的反射来计算距离；红外测距传感器则是根据红外线的传播时间来确定距离。
在选择避障传感器时，需要考虑其测量范围、精度、响应速度等因素。
一般来说，超声波传感器测量范围较大，但精度相对较低；激光传感器精度高，但成本较高；红外测距传感器则介于两者之间。
3、控制模块控制模块是智能小车的核心部分，负责处理传感器数据、控制电机驱动和实现各种逻辑功能。
常见的控制模块有单片机（如 Arduino、STM32 等）和微控制器（如 PIC、AVR 等）。
单片机具有开发简单、资源丰富等优点，适合初学者使用；微控制器则在性能和稳定性方面表现更优，适用于对系统要求较高的场合。
在实际设计中，可以根据需求和个人技术水平选择合适的控制模块。
4、电机驱动模块电机驱动模块用于控制小车的电机运转，实现前进、后退、转弯等动作。
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REPORTING
THANKS
感谢观看
别和跟踪。
优化控制算法
采用PID控制、模糊控制等算法， 提高小车行驶的稳定性和准确性。
完善硬件设计
优化电路设计、电机驱动、电源 管理等硬件模块，提升小车性能。
拓展应用场景
将智能循迹小车应用于仓储物流、 智能家居等领域，验证其实用性
和可靠性。
未来研究方向探讨
多传感器融合技术
研究如何将多种传感器信息进行融合， 提高小车的环境感知能力和适应性。
调试技巧和优化策略
调试技巧
在调试过程中，可以采用分模块调试的方法，逐个验证每个模块的功能是否正常；同时，可以利用串口通信等手 段，实时输出调试信息，帮助定位问题。
优化策略
针对循迹算法的优化，可以采用动态阈值调整的方法，提高轨迹检测的准确性；针对电机控制的优化，可以采用 PID控制算法，提高小车的行驶稳定性和速度控制精度。此外，还可以通过硬件升级、算法改进等手段，进一步 提高智能循迹小车的性能。
深度学习技术应用
探索深度学习在智能循迹小车中的应 用，如通过神经网络实现更复杂的路 径规划和决策。
多车协同控制技术
研究多辆智能循迹小车之间的协同控 制策略，实现更高效、灵活的群体协 作。
智能化与自主化
进一步提升小车的智能化水平，如实 现自主导航、避障、路径规划等功能， 使其更加适应复杂环境。
2023
2023
REPORTING
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2023
目录
• 智能循迹小车概述 • 智能循迹小车硬件设计 • 软件编程与算法实现 • 性能测试与结果分析 • 挑战与解决方案探讨 • 总结与展望
2023
PART 01
智能循迹避障小车设计
智能循迹避障小车设计智能循迹避障小车的核心功能在于能够沿着特定的轨迹行驶，同时能够避开行驶过程中遇到的障碍物。
要实现这两个功能，需要在硬件和软件两个方面进行精心设计。
在硬件方面，首先是小车的车体结构。
通常选用坚固且轻便的材料，以保证小车的稳定性和灵活性。
车轮的选择也很重要，需要具备良好的抓地力和转动性能。
传感器是实现智能循迹避障功能的关键部件。
对于循迹功能，常用的是光电传感器或摄像头。
光电传感器通过检测地面上的反射光来判断轨迹，而摄像头则可以通过图像识别技术获取更精确的轨迹信息。
在避障方面，超声波传感器或红外传感器是常见的选择。
超声波传感器通过发射超声波并接收反射波来测量与障碍物的距离，红外传感器则通过检测障碍物反射的红外线来实现避障功能。
控制模块是小车的大脑，负责处理传感器采集到的数据，并控制电机的运转。
常用的控制芯片有单片机，如 Arduino 或 STM32 等。
电机驱动模块则用于将控制模块输出的信号转换为电机所需的驱动电流，以实现小车的前进、后退、转弯等动作。
电源模块为整个小车系统提供稳定的电力供应。
一般选择可充电的锂电池，其具有较高的能量密度和较长的续航能力。
在软件方面，编写高效可靠的程序是实现智能循迹避障功能的关键。
首先是传感器数据的采集和处理程序。
对于光电传感器或摄像头采集到的轨迹信息，需要进行滤波、放大等处理，以提高数据的准确性和可靠性。
对于超声波传感器或红外传感器采集到的避障数据，需要进行距离计算和障碍物判断。
控制算法是软件的核心部分。
对于循迹功能，常用的算法有 PID 控制算法。
通过不断调整电机的转速和转向，使小车能够准确地沿着轨迹行驶。
对于避障功能，通常采用基于距离的控制策略。
当检测到障碍物距离较近时，及时控制小车转向或停止，以避免碰撞。
电机控制程序负责根据控制算法的输出结果，精确控制电机的运转。
这需要对电机的特性有深入的了解，以实现平稳、快速的运动控制。
为了提高小车的性能和稳定性，还需要进行系统的调试和优化。
智能循迹小车
智能循迹小车随着科技的飞速发展，无人驾驶技术逐渐成为现代交通领域的重要组成部分。
其中，智能循迹小车作为一种先进的无人驾驶车辆，具有广泛的应用前景。
本文将介绍智能循迹小车的基本原理、系统构成、设计方法以及应用场景。
智能循迹小车通过传感器感知周围环境，包括道路标志、其他车辆、行人等信息，再通过控制系统对感知到的信息进行处理和分析，制定出相应的行驶策略，最终控制车辆的行驶。
其中，循迹小车通过特定的传感器识别道路标志，并沿着标志所指示的路径行驶，实现自动循迹。
传感器系统：用于感知周围环境，包括道路标志、其他车辆、行人等信息。
常见的传感器包括激光雷达、摄像头、超声波等。
控制系统：对传感器感知到的信息进行处理和分析，制定出相应的行驶策略，并控制车辆的行驶。
常用的控制系统包括基于规则的控制、模糊控制、神经网络等。
执行机构：根据控制系统的指令，控制车辆的行驶速度、方向等。
常见的执行机构包括电机、舵机等。
电源系统：提供电力支持，保证小车的正常运行。
常用的电源包括锂电池、超级电容器等。
硬件设计：根据需求选择合适的传感器、控制系统、执行机构和电源等硬件设备，并对其进行集成设计，保证各个设备之间的兼容性和稳定性。
软件设计：编写控制系统的程序，实现对车辆的控制。
常用的编程语言包括C++、Python等。
在软件设计中需要考虑如何处理传感器感知到的信息，如何制定行驶策略，以及如何控制执行机构等方面的问题。
调试与优化：通过实验测试小车的性能，发现问题并进行优化。
常见的调试和优化方法包括调整控制系统的参数、更换硬件设备等。
智能循迹小车具有广泛的应用前景，主要包括以下几个方面：交通管理：用于交通巡逻、交通管制等，提高交通管理效率。
应急救援：在灾难现场进行物资运输、人员疏散等任务，提高应急救援效率。
自动驾驶：作为无人驾驶车辆的样机进行研究和发展，推动自动驾驶技术的进步。
教育科研：用于高校和研究机构的科研项目，以及学生的实践和创新项目。
循迹避障智能小车设计
循迹避障智能小车设计一、设计背景随着自动化技术和人工智能的不断发展，智能小车在工业生产、物流运输、家庭服务等领域的应用越来越广泛。
循迹避障智能小车作为其中的一种，能够在预设的轨道上自主行驶，并避开途中的障碍物，具有很高的实用价值。
例如，在工厂的自动化生产线中，它可以完成物料的搬运工作；在家庭中，它可以作为智能清洁机器人，自动清扫房间。
二、硬件设计1、控制器控制器是智能小车的核心部件，负责整个系统的运算和控制。
我们选用了 STM32 系列单片机，它具有高性能、低功耗、丰富的外设接口等优点，能够满足智能小车的控制需求。
2、传感器（1）循迹传感器为了实现小车的循迹功能，我们选用了红外对管传感器。
将多个红外对管传感器安装在小车底部，通过检测地面反射的红外线强度来判断小车是否偏离轨道。
（2）避障传感器超声波传感器是实现避障功能的常用选择。
它通过发射和接收超声波来测量与障碍物之间的距离，当距离小于设定的阈值时，小车会采取相应的避障措施。
3、电机驱动模块电机驱动模块用于控制小车的电机运转。
我们选用了 L298N 电机驱动芯片，它能够提供较大的电流驱动能力，保证小车的动力充足。
4、电源模块电源模块为整个系统提供稳定的电源。
考虑到小车的工作环境和功耗要求，我们选用了可充电锂电池作为电源，并通过降压模块将电压转换为各个模块所需的工作电压。
三、电路设计1、控制器电路STM32 单片机的最小系统电路包括时钟电路、复位电路、电源电路等。
此外，还需要连接外部的下载调试接口，以便对程序进行烧写和调试。
2、传感器电路红外对管传感器和超声波传感器的电路设计相对简单，主要包括信号调理电路和接口电路。
信号调理电路用于将传感器输出的模拟信号转换为数字信号，以便单片机进行处理。
3、电机驱动电路L298N 电机驱动芯片的电路连接需要注意电机的正反转控制和电流限制。
同时，为了提高电路的稳定性，还需要添加滤波电容和续流二极管等元件。
四、软件编程1、编程语言我们使用 C 语言进行编程，它具有语法简洁、可移植性强等优点，适合于单片机的开发。
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摄像头循迹智能平衡小车付国栋，胡健军，王杰（哈尔滨工程大学自动化学院哈尔滨黑龙江 150001）摘要：摄像头循迹智能平衡小车是使用MK60DN512ZVLQ10微处理器和CCD摄像头配合来实现在跑道上的自动循迹，识别黑白线，直道和弯道的加减速行驶。
小车是机械系统与硬件系统配合软件系统实现运行的复杂整体，硬件系统有电源管理模块，最小控制系统模块，图像采集识别处理模块，陀螺仪加速度计角度测量模块，电机驱动模块，编码器测速模块；软件系统包括小车的直立平衡控制，速度与方向的PID控制，角度测量的卡尔曼互补滤波算法，信息（赛道图像，车轮转速）采集程序；机械系统方面，各模块的安装，优化改进也是摄像头循迹智能平衡小车平稳运行的关键部分。
关键词：MK60DN512ZVLQ10微处理器，图像采集识别处理，PID控制，卡尔曼互补滤波Smart balanced car of tracking by cameraFU Guodong, HU Jian jun, WANG Jie（College of Automation, Harbin Engineering University , Harbin, Heilongjiang 150001）Abstract: Smart balanced car of tracking by camera realizes automatic track in runway, recognizes black and white line, acceleration and deceleration of speed by using microprocessor MK60DN512ZVLQ10 and CCD camera. Smart car is a complex system concluding mechanical system, hardware system and software system; the hardware system has power module, minimum control system, the module of gathering, recognizing and processing image, the module of measuring angle by gyroscope and accelerometer, the module of driving motor, the module of measuring speed by encoder; the software system is composed of upright and balanced control’s procedure, speed and direction’s PID control’s procedure, kalmen complementary filtering algorithms, and procedure of gathering information like the runway’s image and the wheel’s speed. And every module’s installation, optimizing and improvement in mechanical system is also a key part that makes smart car move stably.Key words:Microprocessor MK60DN512ZVLQ10, gathering, Recognizing and processing of image, PID control, Kalmen complementary filtering1.引言全国大学生“飞思卡尔”杯智能汽车竞赛是以“立足培养、重在参与、鼓励探索、追求卓越”为宗旨，鼓励创新的一项科技竞赛活动赛。
智能汽车竞赛的赛道路面为宽度不小于45cm的白色面板，赛道两侧边沿有宽为25mm的连续黑线作为引导线。
参赛队员的目标是模型汽车需要按照规则以最短时间完成单圈赛道。
本文结合我们小组参与“飞思卡尔”智能车的竞赛经历，讲述了摄像头循迹的智能平衡小车系统整体设计，制作及实现的整个过程，旨在探索实现小车平稳运行的更加合理稳定的机械结构，硬件电路和算法程序。
2.总体设计MK60DN256ZVLL10微处理器通过采集CCD摄像头的硬件二值化信号，获得小车赛道边缘信息；通过采集陀螺仪加速度计姿态传感器的信号，经过互补滤波后，实时获得小车的倾角；通过光电编码器脉冲计数后，获得小车速度数据。
通过微处理器对赛道图像的处理，对小车速度和方向的PID控制，最后输出PWM波控制直流电机，实现小车的平衡，转向，速度控制和智能循迹。
在调试过程中，通过无线传输模块和上位机，获得小车倾角等状态数据。
3.机械结构智能小车的控制是在合理的机械结构基础上实现的，良好的机械结构才能保证小车系统的稳定性和适应性，对平衡小车，机械要求更高。
因此在设计小车硬件，软件系统之前，应对小车的整体结构有清晰的认识，分析结构特点，结合数学模型改善小车的结构。
3.1车模的调整1)车轮啮合调整。
齿轮传动部分安装位置不恰当，会增大电机的驱动负载，影响小车的速度。
调整原则：两传动齿轮的轴间保持平行，齿轮间的配合间隙要合适，过松容易打坏齿轮，过紧则增大电机的阻力，因此合适的啮合度至关重要，实际测试在70%左右。
2）在赛道中设置有坡道，因此摄像头的安装位置不能过低，过低会造成信息采集的丢失。
安装位置过高，在弯度比较大的赛道，会使小车受的离心力比较大，容易冲出赛道。
调整方法：改变小车的倾角，在45度左右，降低小车的重心，增大小车过弯道时的稳定性。
同时我们采用碳纤板固定在小车的底板上，增大了小车的刚性，使摄像头的安装位置在小车运动过程中不会与小车底板产生相对位移，增加了图像采集信息的准确性。
3.2陀螺仪加速度计的安装陀螺仪使用ENC-01，加速度计使用MMA7361，它们是表贴的元件，固定在同一块电路板上。
将这块带有陀螺仪加速度计的电路板固定在整个小车的质心位置，可以最大程度减小车模运行时前后振动对小车倾角测量的影响。
安装角度传感器电路板上应保持陀螺仪水平安装。
因为在小车在弯道运行时，同时存在转动和平动，陀螺仪安装位置不是水平，转动就会在陀螺仪的Z轴方向产生分量，影响小车的运行速度。
图1 陀螺仪加速度计的安装3.3电池的安装由于是两轮平衡小车，对小车的运行稳定性和转向的灵活性都提出了更高的要求，因此我们尽可能地降低小车的重心，将电池安装在小车的底部。
图2 电池的安装3.4摄像头支架的安装为了最大程度减小摄像头支架安装对小车整体平衡的影响，选用了质地坚硬且重量小的碳素杆作为支架，同时用两个小的碳素杆作为支撑，增加系统的稳定性，以减小车模震动对摄像头的影响。
图3 摄像头支架的安装3.5编码器的安装采用增量式编码器实现对驱动电机转速的检测，通过齿轮传动的方式使编码器测速齿轮与电机轴上的齿轮啮合，来获得小车的运行速度。
图4 编码器的安装4.硬件电路4.1 K60为核心的最小系统板单片机系统板使用K60单片机为了减小空间，将单片机最小系统板直接接到主板电路上。
图5 K60芯片引脚分配4.2.电源稳压电路本系统中电源稳压电路有4路，由锂电池提供的7.2V电压，LM2576-5稳压电路为直流电机供电，另一路5V为测速电路和部分芯片供电，两路5V分开为防止电机驱动电路对图像信号处理电路的影响；3.3V稳压电路为最小系统板，陀螺仪加速度传感器电路供电；B0512 12V升压电路为CCD摄像头供电。
图6 电源稳压电路4.3视频同步分离电路我们的智能车使用黑白CCD摄像头对赛道信息进行采集。
摄像头视频信号中除了包含图像信号之外，还有场同步信号、场消隐信号、行同步信号、行消隐信号等等。
因为，要对频率信号进行处理，就必须通过视频同步分离电路准确地把握各种信号间的逻辑关系。
我们使用LM1881 芯片对视频信号进行同步分离，得到场同步信号与行同步信号。
图7 视频同步分离电路4.4片外AD电路K60 单片机自身具有A/D转换功能，但是受到时钟总线频率的限制，其转换速度很慢。
因此，我们使用TLC5510芯片作为片外A/D，K60单片机通过IO口进行图像数据采集，它提供最大20Msps的采样频率。
使用片外A/D后，受到IO口读取数据的限制，每行图像可以采集到120个有效点，使图像的行分辨率提高了一倍。
图8 片外AD电路4.5电机驱动电路对于电机驱动电路，可有多种选择，像专用电机驱动芯片MC33886、LM298、BTS7960、BTS7971等，在运动过程中需要用H桥的全桥电路才能及时刹车，减速入弯，我们采用芯片BTS7971构成H桥来驱动电机。
下图展示的是一路PWM波控制电机一个电机一个方向转动的驱动电路，通过改变PWM波的占空比和相位来分别控制两轮的正反方向转动。
图9 电机驱动电路4.6陀螺仪加速度计传感器接口电路陀螺仪ENC-03，加速度计MMA7361，均是集成在一块电路板上的，因此我们只需设计它们的接口电路。
图10 陀螺仪加速度计接口电路4.7键盘拨码电路由于不同赛道与车轮之间的摩擦力差别较大，因此需要根据实际情况调整参数。
另外，不同速度下的参数也需要外部输入。
因此我们专门设计了一个液晶调试模块，配合按键便可以对软件参数进行灵活修改.图11 键盘拨码电路4.8测速电路图12 测速电路4.9摄像头我们对CCD摄像头和CMOS摄像头进行了对比。
CMOS摄像头动态图像差，智能车在高速行驶时，图像模糊，不利于黑线的提取。
CCD摄像头虽然工作电压为12V，且相对功率大，但图像对比度高，动态特性好，因此我们选取了CCD摄像头。
5.软件系统设计5.1 图像处理5.1.1图像采集为了提高分辨率，采用片外采AD电路TLC5510电路采集数据，每行可采集230点，这样我们即使将摄像头前瞻提高到1.7m也能精确地提取到黑色引导线，在兼顾道路信息和处理时间的前提下，提取45行进行处理，将摄像头提取到的数据存于二维数组data[i][j]。
5.1.2黑线提取黑线提取实际上是一种图像分割技术。
图像分割指图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的过程，是一种基本的计算机视觉技术。
只有在图像分割的基础上才能对目标进行特征提取和参数测量，使得更高层的图像分析和理解成为可能。
由摄像头得到的图像实际上是一幅灰度图像，可以将图像分为几个区域，区域内部的灰度具有灰度相似性，而在区域边界上一般具有灰度不连续性，因此灰度图像分割一般可分为利用区域内灰度相似性的基于区域的方法和利用区域间灰度不连续性的基于边界的方法，分别称为阈值法和边界法。