基于CMOS的智能小车视觉系统的设计
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
基于cmos摄像头的自动循迹小车设计
第32卷第1期2020年3月宁波工程学院学报JOURNAL OF NINGBO UNIVERSITY OF TECHNOLOGYVol.32No.1Mar.2020DOI：10.3969/j.issn.1008-7109.2020.01.005基于CMOS摄像头的自动循迹小车设计陈张景宣，王峰，姚晓磊，何金宝（宁波工程学院电子与信息工程学院！浙江宁波315211）摘要：针对目前自动循迹小车在运行过程中需要特定轨道#无法自动判别实时现场环境的问题#提出了一种基于CMOS摄像头的自动循迹小车设计方案。
自动循迹小车以CMOS摄像头为图像检测装置，实时捕获并提取背景图像的特征，根据获取图像的特征计算循迹小车的转向角度，同时采用PID控制理论算法完成循迹小车的转向控制$循迹小车的车速控制采用增量式PID的速度控制算法$结果表明，基于CMOS摄像头的自动循迹小车在功能上能够完成多种路径下的自动行驶，为智能驾驶技术提供了有效的借鉴$关键词：自动循迹；CMOS摄像头；图像采集；图像识别中图分类号：TP23文献标识码：A文章编号：1008-7109（2020）01-0026-06Design of Automatic Tracking Car Based on CMOS CameraCHEN ZHANG Jingxuan,WANG Feng,YAO Xiaolei,HE Jinbao*(School of Electronics and Information Engineering,Ningbo University of Technology,Ningbo,Zhejiang,315211,China)Abstracts:In view of the problem that the current automatic trailing trolley,failing to distinguish automatically the real-time field environment,needs a specific track in the running process,a design scheme based on CMOS camera is proposed.With CMOS camera as the image detection device, the automatic trailing trolley captures and extracts the characteristics of the background image in the real-time,calculates the steering angle of the trace car according to the characteristics of the acquired image,and uses the PID control theory algorithm to complete the steering control of the trailingO trolley.O TheO speedO controlO ofO theO trace-followingO trolleyO adoptsO theO speedO controlO algorithmO ofO incrementalO PID.O TheO resultsO showO thatO theO automaticO trailingO trolleyO basedO onO CMOSO cameraO canO completeO theO automaticO drivingO underO aO varietyO ofO pathsO inO termsO ofO function,O whichO providesO anO effectiveO referenceO forO intelligentO drivingO technology.Keywords:automatic tracking,CMOS camera,image acquisition,image recognition0引言随着人工智能技术和物流产业的快速发展，具有自动行驶功能的小车越来越多的出现在人们的视野中。
基于CCD传感器的智能小车控制系统设计
技术 ， 以及汽 车电子 、 电气工 程和机 械等 技术 ． 随着 自动控制技术 、 信 息技 术 和计 算 机 技术 的发展ｌ ｌ ｉ ｇ ｅ ｎ ｔ Ｖ ｅ ｈ ｉ ｃ ｌ ｅ ） 是集 自 动行驶、 环境 感知 、 决策规划、 辅助驾驶等功能于一体 的综合控 制系统 ， 集中应用 了自动控制技术、 现代传感器
Ｔｈｅ ｕ ｓ ｅ ｏ ｆ ＣＣＤ ｓ ｅ ｎｓ ｏｒ ｈａ ｓ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ｈｅ ｔ ｐ ｅ ｒ ｆ ｏ ｍ ａ ｒ ｎ ｃ ｅ ｏ ｆ ｒ ｏ ｕ ｔ ｅ ｒ ｅ ｃ ｏｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ．Ｔｈ ｕｓ ， ｔ ｈ ｅ ｈ ｉ ｇ ｈ－ ｓ ｐ ｅ ｅ ｄ
能小车控制系统的高速度与高精度．
关键词 ： 智能 车 ； ＭＣ ９ Ｓ １ ２ Ｄ Ｇ１ ２ ８单片机 ； Ｃ Ｃ Ｄ传感器 ；路径 识别
中图分类号 ： Ｔ Ｐ ２ １ ２ ． ９ ； Ｔ Ｐ ２ ７ ３ ． ５ 文献标志码 ： Ａ 文章编号 ：１ ０ ０ ６— ４ ７ ２ ９ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ３— ０ ２ ６ ６— ０ ５
Ｊ ｕ ｎ． ２ ０ １ ３
ＤＯ Ｉ ：１ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ６— ４ ７ ２ ９ ． ２ ０ １ ３ ． ０ ３ ． ０ １ ６
基于 Ｃ Ｃ Ｄ传 感器 的智 能小 车控 制 系统 设 计
林建宇
（ 上海 电力学 院 电子 与信 息工程学院 ， 上海 ２ ０ ０ ０ ９ ０ ）
ｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ
ｉ ｎｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｇｅ ｎ ｔ ｖ ｅ ｈ ｉ ｃ ｌ ｅ； ｍｉ ｃ ｒ ｏ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ ｃ ｈ ｉ ｐ Ｍ Ｃ９Ｓ１ ２ ＤＧ１ ２ ８； ＣＣＤ ｓ ｅ ｎｓ ｏ ｒ；ｒ ｏ ｕ ｔ ｅ
基于SMOS传感器的自主循迹智能小车系统设计
摘要“飞思卡尔”智能车是机电一体化的典型产物，其专业知识涉及控制、模式识别、传感技术、汽车电子、电气、计算机、机械等诸多学科。
在整个智能车控制系统中，如何准确地识别道路及实时地对智能车的速度和方向进行控制是整个控制系统的关键。
本文详细介绍了一种利用CMOS摄像头作为传感器获取路径信息，并能够自动寻迹行驶的智能车的制作过程。
本次制作的智能车采用比赛统一的车模，利用Freescale的16单片机MC9S12DG128作为控制器，对CMOS摄像头采集回来的图像进行分析，提取出黑线路径，并配合转向和速度的控制算法，使智能车能够自动寻迹行驶。
本文首先对智能车的硬件进行设计，达到了低重心、大前瞻、高稳定性的目标。
其次对系统的软件部分进行设计，利用动态阈值法分割处理采集到的图像，得到赛道信息，从而得到智能车的偏航角和偏航距离。
综合偏航角和偏航距离两个控制量对舵机进行控制，实现了入弯走内道，S弯直线冲过的目标，大大提高了智能车的弯道运行速度。
用光电编码盘检测智能车的运行速度，再根据赛道信息给定智能车的运行速度，运用增量式PID算法调节驱动电机转速，实现了电机的快速响应。
整个系统涉及车模机械结构调整、传感器电路设计及信号处理、控制算法和策略优化等多个方面。
经过大量测试，最终确定了现有的系统结构和各项控制参数。
关键字：智能车；图像传感器；阈值分割；路径识别；Abstract"Freescale" intelligent vehicle is the typical electromechanical product, its professional knowledge involved in control, pattern recognition, sensing technology, automobile electronics, electrical, computer, machinery and so on many subjects. Throughout the intelligent vehicle control system, how to accurately identify road and real-time intelligent vehicle to control the speed and direction of the whole control system is the key. This paper introduces a kind of using CMOS cameras as sensor getting information, and can automatic path of intelligent vehicle driving tracing the production process.The production of intelligent vehicle USES the game models, use the unity of MC9S12XS128 Freescale microcontroller as controller, 16 of CMOS cameras acquisition back analysis is used to extract image, and work with black path to and speed control algorithm, make intelligent driving car can automatic tracing.In this paper, first, the hardware design of intelligent vehicle, reached a low center of gravity, large prospectie, high stability target. Secondly the software of the system design, the dynamic of segmentation threshold value method to collect images, processing circuit information, and thus get get intelligent car of yaw Angle and yaw distance. Comprehensive yaw Angle and yaw distance two control volume on steering gear control, realize the NaDao turn-in walk straight overshoot, S bending the target, greatly improving the smart car corners speed. Using photoelectric coding dish the running speed of intelligent vehicle detection circuit information given, then according to the running speed of intelligent vehicle incremental, using PID algorithm adjusting drive motor speed, and realize the fast response of the motor.The whole systems involve the mechanical structure adjustment, sensor draw circuit design and signal processing, control algorithm and the strategy optimization, etc. After plenty of testing, final existing system structure and various control parameters.Keywords：smart car; image sensor; threshold segmentation; road identification目录1 引言 (1)1.1课题背景 (1)1.2智能车辆的产生与发展 (1)1.2.1 国外概况 (2)1.2.2 国内概况 (3)1.3 智能小车设计思路 (3)1.3.1 控制系统 (4)1.3.2 电源系统 (4)1.3.3 整车布局 (5)1.4 本文主要内容 (6)2 硬件设计 (7)2.1 摄像头的选型及安装方案设计 (7)2.1.1 摄像头的选型 (7)2.1.2 传感器的供电电路 (10)2.1.3 视频处理模块 (11)2.1.4 传感器安装方案设计 (12)2.2 模型车机械设计 (12)2.2.1 车体布局 (13)2.2.2 传感器支架的设计安装 (13)2.2.3 主板安装 (13)2.2.4 车模参数调整 (14)2.3 电路设计 (15)2.3.1 电源模块 (15)2.3.2 时钟模块 (16)2.3.3 最小系统板模块 (17)2.3.4 串口模块 (18)2.3.5 测速模块 (18)2.3.6 电机驱动模块 (19)2.3.7 抗干扰处理 (19)2.4 本章小结 (20)3 软件设计 (21)3.1 视频信号采集 (21)3.1.1 摄像头的工作原理 (21)3.1.2 采样分析 (23)3.1.3 采样时序 (24)3.1.4 中断分析 (25)3.2 路径识别与自动阈值 (26)3.3 软件抗干扰处理 (28)3.4 偏航算法 (29)3.4.1 摄像头测量距离标定 (29)3.4.2 舵机的控制方法 (30)3.4.3 偏航距离的计算 (31)3.4.4 偏航角的计算 (32)3.4.5 舵机的控制 (33)3.5 电机的速度控制 (36)3.5.1 电机的开环响应特性 (36)3.5.2 速度PID算法 (37)3.6 本章小结 (38)4 智能车的开发及调试 (38)4.1 开发工具机调试过程 (38)4.1.1 编译环境 (38)4.1.2 下载调试 (39)4.1.3 无线调试模块 (40)4.2 单片机的资源分配 (41)4.3 代码设计简介 (41)4.4 车模机械结构参数 (42)4.4.1 车模参数 (42)4.4.2 电路板参数 (42)4.5 本章小结 (43)5 总结与展望 (43)致谢 (45)参考文献： (46)附录 (47)1 引言1.1课题背景车辆与我们的社会生活息息相关，然而当今车辆的智能化发展还不是很迅速，特别是在安全性，智能化，车与路之间交互信息等方面。
基于CMOS图像传感器的视觉导航智能小车设计
基于CMOS图像传感器的视觉导航小车设计摘要89C51单片机是一款八位单片机，他的易用性和多功能性受到了广大使用者的好评。
这里介绍的是如何用89C51单片机来实现兰州理工大学的毕业设计，该设计是结合科研项目而确定的设计类课题。
本系统以设计题目的要求为目的，采用89C51单片机为控制核心，利用超声波传感器检测道路上的障碍，控制电动小汽车的自动避障，快慢速行驶，以及自动停车，并可以自动记录时间、里程和速度，自动寻迹和寻光功能。
整个系统的电路结构简单，可靠性能高。
实验测试结果满足要求，本文着重介绍了该系统的硬件设计方法及测试结果分析。
采用的技术主要有：(1)通过编程来控制小车的速度；(2)传感器的有效应用；(3)CMOS图像传感器关键词：80C51单片机、光电检测器、PWM调速、电动小车An intelligence electricity motive small carbased on CMOS image sensrAbstract89C51 is a 8 bit single chip computer. Its easily using and multi-function suffer large users. This article introduces the LUT graduation design with the 89C51 single chip computer. This design combines with scientific research object. This system regards the request of the topic, adopting 89C51 for controlling core, super sonic sensor for test the hinder. It can run in a high and a low speed or stop automatically. It also can record the time, distance and the speed or searching light and mark automatically the electric circuit construction of whole system is simple, the function is dependable. Experiment test result satisfy the request, this text emphasizes introduced the hardware system designs and the result analyze.The adoption of technique as:(1)Reduce the speed by program the engine；(2)Efficient application of the sensor;(3)CMOS image sensor.Keywords:89C51 MCU, light electricity detector, PWM speed adjusting, Electricity motive small car目录一、系统设计要求................................................ - 1 -1.1 任务.................................................... - 1 -1.2设计相关要求............................................. - 1 -1.2.1 基本要求........................................... - 1 -1.2.2 主要技术指标....................................... - 1 -二、系统方案论证与选择.......................................... - 1 -2.1 系统基本方案............................................ - 2 -2.2系统各模块的最终方案..................................... - 7 -三、系统的硬件设计与实现........................................ - 8 -3.1系统硬件的基本组成部分................................... - 8 -3.2主要单元电路的设计....................................... - 9 -3.2.1电源电路........................................... - 9 -3.2.2控制电路.......................................... - 10 -3.2.3循迹探测电路...................................... - 13 -3.2.4边缘检测电路...................................... - 17 -3.2.5电机驱动电路...................................... - 19 -3.2.6 PWM调速.......................................... - 20 -3.2.7舵机控制电路........................... 错误!未定义书签。
基于CMOS的智能小车视觉系统的设计
基于CMOS的智能小车视觉系统的设计摘要：本文主要介绍了基于CMOS数字图像摄像机在智能小车项目中构建视觉系统的应用。
首先介绍了智能小车视觉监控系统的硬件构成。
再叙述了视觉图像监控软件系统，该软件系统从功能上主要分成六个模块，整个软件系统通过六个模块协调工作，共同完成任务。
实验表明，本文所叙述方案设计的有效性和正确性，并具备一定参考和实用价值。
关键词：CMOS；视觉监控系统；障碍物识别1 前言智能小车，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。
智能小车对环境的感知能力要求智能小车具有环境感知传感器，随着机器视觉理论的发展以及视觉系统本身具有的优势，视觉传感器己是最重要的选择。
智能小车视觉系统的总任务是环境感知。
视觉感知是利用图像输入系统加上图像处理分析系统来完成的。
而其最主要和最基本的功能就是视频图像的检测识别和预警，即确定智能小车所观察各种复杂环境中是否出现障碍物，并对其安全行驶起到辅助作用。
本文主要针对自主开发的智能小车，选用新型高集成度的硬件设备，配合以VC++模块化程序设计的软件系统进行视觉系统的开发。
2 智能小车视觉系统硬件的构成2.1 智能小车视觉系统硬件设计思想智能小车的视觉系统是要为智能小车开发具有类似人类视觉能力。
智能小车视觉系统是模仿人类的视觉系统进行搭建。
是以计算机为中心，由视觉传感器、图像采集卡等构成。
2.2 硬件选用根据智能小车的自身特点，要求其视觉系统平台的搭建满足体积小、重量轻、功耗小、高适应性、成像速度快、可靠传输性强、性价比高等特点。
经过综合考虑本实验选用MVC1000SA数字摄像机，并同时选配LM12JCM的光学镜头。
MVC1000SA 数字摄像机是由CMOS数字图像传感器芯片、芯片外围电路及集成的显示控制器的图像采集卡构成。
通过Gigabit Ethernet数字接口，连接于计算机的千兆网卡和计算机进行数据的通信。
2.3 其他配件智能小车动力采用36V直流充电电瓶，MVC1000SA数字图像摄像机使用12V直流供电。
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COMS摄像头的智能循迹车系统设计
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图 ５智能车 Ｐ Ｉ Ｄ控制 的阶跃响应
２ ０ １ ５年 ６月 下
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１一
参 考文 献
［ １ ］ 卓睛 。 黄 开胜。 邵贝贝． 学做智能车： 挑战 “ 飞思卡尔”杯 ［ Ｍ ］ ． 北京： 北京航 空航天 大学出版 社， ２ ０ ０ ７ ． ［ ２ ］ 李 国桂． 基于 Ｃ Ｍ Ｏ Ｓ摄像头的智能车路径跟踪系统设计 ［ Ｊ ］ 现 代电子技术， ２ ０ １ １ ， ３ ４ （ １ ８ ） ： １ ２ — １ ４ ． ［ ３ ］ 刘鸣 ， 张翰林 ， 隆 昌宇． 基于 Ｃ Ｍ Ｏ Ｓ传感器 的智 能车赛道 自 动 寻迹 系统 ［ Ｊ ］ ． 光机 电信息， ２ ０ １ ０ ，２ ７ （ １ ０ ） ： ５ ９ － ６ ２ ． ‘ ［ ４ ］ 孙备 ， 王烁． 王勇． 基于 Ｃ Ｍ Ｏ Ｓ摄像头 的寻迹智 能样 车的研 究与实现 ［ Ｊ ］ ． 机 械制造， ２ ０ １ ３ 。 ５ １ （ ５ ８ ３ ） ： ３ ２ － ３ ４ ． ［ ５ ］ 李旭东 ， 廖 中浩． 基于 Ｃ Ｍ Ｏ Ｓ摄像头的智能车控制系统设计 及 实现 ［ Ｊ ］ ． 吉林 大学学报， ２ ０ １ ３ ， ３ １ （ ４ ） ： ４ １ ４ － ４ １ ８ ． ［ ６ ］ 于少东 ， 黄丹平， 田建平． 基于 Ｋ ｉ ｎ ｅ ｔ ｉ Ｓ Ｋ ６ ０的智能车控制 系统设 计［ Ｊ ］ ． 四川理工学院学报， ２ ０ １ ４ 。 ２ ７ （ ５ ） ： ３ ７ — ４ ２ ． ［ ７ ］ 李鹏勃． 基于Ａ Ｒ Ｍ的智能车控制系统开发研究 ［ Ｄ ］ ． 兰州： 兰 州理 工大 学 ， ２ ０ １ ３ ． ［ ８ ］ 晏小刚． 基 于电磁 技术 的智 ｆ ￣ ｇ ｄ ， 车运行控制的研究 ［ Ｊ ］ ． 中山大学研 究生学刊， ２ ０ １ ３ ， ３ ４ （ ３ ） ： ７ － ９ ． 作 者简介 ： 朱慕涵 （ １ ９ ９ ４ 一） ． 男， 江苏科技大学 电气与信息工程学院本 科在读 ， 研究领域为 ：检测与智 能控制 。
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基于CMOS的智能小车视觉系统的设计
摘要：本文主要介绍了基于CMOS数字图像摄像机在智能小车项目中构建视觉系统的应用。
首先介绍了智能小车视觉监控系统的硬件构成。
再叙述了视觉图像监控软件系统，该软件系统从功能上主要分成六个模块，整个软件系统通过六个模块协调工作，共同完成任务。
实验表明，本文所叙述方案设计的有效性和正确性，并具备一定参考和实用价值。
关键词：CMOS；视觉监控系统；障碍物识别
中图分类号：S611文献标识码：A 文章编号：
1 前言
智能小车，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。
智能小车对环境的感知能力要求智能小车具有环境感知传感器，随着机器视觉理论的发展以及视觉系统本身具有的优势，视觉传感器己是最重要的选择。
智能小车视觉系统的总任务是环境感知。
视觉感知是利用图像输入系统加上图像处理分析系统来完成的。
而其最主要和最基本的功能就是视频图像的检测识别和预警，即确定
智能小车所观察各种复杂环境中是否出现障碍物，并对其安全行驶起到辅助作用。
本文主要针对自主开发的智能小车，选用新型高集成度的硬件设备，配合以VC++模块化程序设计的软件系统进行视觉系统的开发。
2 智能小车视觉系统硬件的构成
2.1 智能小车视觉系统硬件设计思想
智能小车的视觉系统是要为智能小车开发具有类似人类视觉能力。
智能小车视觉系统是模仿人类的视觉系统进行搭建。
是以计算机为中心，由视觉传感器、图像采集卡等构成。
2.2 硬件选用
根据智能小车的自身特点，要求其视觉系统平台的搭建满足体积小、重量轻、功耗小、高适应性、成像速度快、可靠传输性强、性价比高等特点。
经过综合考虑本实验选用MVC1000SA数字摄像机，并同时选配LM12JCM的光学镜头。
MVC1000SA 数字摄像机是由CMOS数字图像传感器芯片、芯片外围电路及集成的显示控制器的图像采集卡构成。
通过Gigabit Ethernet数字接口，连接于计算机的千兆网卡和计算机进行数据的通信。
2.3 其他配件
智能小车动力采用36V直流充电电瓶，MVC1000SA数字图像摄像机使用12V直流供电。
因此需要设计专门的摄像机供电电源。
在要求输出电压是固定标准值，且技术要求不是很高的稳压电源时，可选择三端固定输出电压式集成稳压器，本次设计选择W78XX系列集成稳压器得到正电压的输出。
7812，7824．是常用的固定正输出电压的集成稳压器，输出电压分别为+24V和＋12V，最大输出电流为1A。
它内部含有限流保护、过热保护和过压保护电路，采用噪声低、温度漂移小的基准电压源，工作稳定可靠。
3智能小车视觉系统软件设计
3.1 图像处理颜色空间模型的建立
由摄像机获取智能小车前方目标图像，因彩色图像能够反映更多的空间信息,本系统采用HSI颜色空间模型进行图像分析与识别，但由于COMS摄像机采集的图像是RGB格式，所以需要把RGB模型转换为HSI颜色模型，然后再进行相关的图像处理。
缩短其响应时间，更有利于对智能小车的实时控制。
两者转换公式如下：
3.2 软件设计的主要功能模块
智能小车视觉系统，主要完成对小车行进时摄像机所拍摄到实时图像的进行采集、实时显示、图像avi存储及对视
野内是否有障碍物出现的进行分析判断，对判断出现的障碍物图像信息进行图片形式存储以备后续的图像分析使用。
并将判断结果传送到智能小车控制总系统中，配合智能小车上安装的红外线测距传感器、超声波测距传感器等多种传感器进行信息分析处理，并依据对其处理结果对下位机发出指令，控制智能小车电机驱动器等执行装置，共同完成智能小车的避障。
（1）实时采集显示模块：
智能小车图像实时采集在硬件上是通过摄像机完成的，将安装在智能小车前端摄像机所拍摄到周围环境的图像传
输显示到视觉监控软件平台上。
在小车行驶过程中，这些图像实时的反映了智能小车和周围环境的关系。
本模块主要功能为打开设备，检查设备是否正常连接；打开图像实时采集，在软件显示屏上显示实时图像；可设置显示帧率；关闭实时显示，关闭设备，退出程序。
（2）障碍物判断存图模块：
本模块运行时打开判断采集模式；可设置全屏模式障碍物识别；可设置区域模式障碍物识别；可设置判定障碍物的参数；可设置存图路径及存图格式。
本实验中根据智能小车运行的特点：无固定场景，无指定路线等。
本文提出了在非固定场景复杂背景下选用适用于彩色分割的HSI颜色模型，利用了受周围整体环境影响较小，但对视野内障碍物变化较
明显的H分量对障碍物进行判断预警，提高了对视野内障碍物判断的实时性。
（3）通信预警模块：
智能小车视觉监控软件与上位机组态软件共用一台处理器，故处理器的性能将受到很大的制约。
当障碍物判断模块判断出障碍物出现时进行存图。
此时激发预警模块，将存图的数目显示在监控软件工作状态栏内。
同时把信息写入可控日志中。
上位机通过定时扫描读取日志，获取信息，完成软件间的通讯。
（4）A VI图像录制模块：
试验中录制的A VI文件中的数据流只包含视频流。
通过设置默认对实时捕捉的频率为每秒15帧。
通过录制视频对话框，及视频文件保存对话框进行视频保存设置。
保存模块采用MPEG-4基于对象的压缩解码技术进行智能小车运动过程视频信息的保存。
（5）工作状态显示模块：
在整个系统运行过程中需要随时显示采集状态以及所连接设备的状态等，这样可以使用户只需通过屏幕就可以了解系统状态，而不需要再分散注意力再去关注其它因素。
本模块显示使用摄像机的硬件信息；显示采集显示状态；判断存图状态；显示当前存图数量。
（6）显示图像管理模块：
显示图像管理模块主要完成的是显示参数的设置。
主要完成白平衡调节；图像采集参数调节；图像显示比例调节。
3.3 软件界面设计分布
实验软件系统采用基于MFC文档的模块化程序设计。
采用VC++来进行图像编程的主要原因是，VC++在程序运行的效率、内存使用的可控性和编程的灵活性上具有优势。
图像处理需要进行大量的图像数据运算，经常使用复杂、费时的算法，因此图像处理程序的运行效率非常重要。
VC++代码被编译成汇编语言，可以直接在处理器上运行，效率很高。
图1 软件界面
4 结论
本文对智能小车视觉系统进行了硬件方面和软件方面
进行设计，由此可以得出如下结论：
1) 运用MVC1000SA-GE30摄像机，利用其低能耗、高速处理能力且安装操作简单方便。
2) 提出了在非固定场景复杂背景下选用适用于彩色分
割的HSI颜色模型，利用变化较明显的H分量对障碍物进行判断预警，提高了对视野内障碍物识别的实时性。
3) 视觉监控软件系统基于Window，操作简便，界面友好。
参考文献：
[1]张广军.机器视觉[M].北京.科学出版社，2005.
[2]桑卡（美）.图像处理、分析[M].北京.清华大学出版社，2009.
作者：林静(1982-)硕士
注：文章内所有公式及图表请用PDF形式查看。