專(zhuān)利名稱(chēng)：一種用于賽道的攝像頭智能循跡車(chē)模的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種車(chē)模，特別涉及ー種用于賽道的攝像頭智能循跡車(chē)摸。
背景技術(shù)：
智能循跡車(chē)模按照傳感器來(lái)分一般可分為光電、攝像頭和電磁(需要專(zhuān)門(mén)布線(xiàn))循跡車(chē)摸。車(chē)模通過(guò)感應(yīng)由賽道中心電線(xiàn)產(chǎn)生的交變磁場(chǎng)進(jìn)行路徑檢測(cè)的屬于電磁傳感器方式；車(chē)模通過(guò)采集賽道圖像(ー維、ニ維)或者連續(xù)掃描賽道反射點(diǎn)的方式進(jìn)行進(jìn)行路徑檢測(cè)的屬于攝像頭方式；車(chē)模通過(guò)采集賽道上少數(shù)孤立點(diǎn)反射亮度進(jìn)行路徑檢測(cè)的屬于光電傳感器方式。
對(duì)于攝像頭循跡車(chē)模，可以分為供能系統(tǒng)，信號(hào)采集系統(tǒng)，中央處理系統(tǒng)，執(zhí)行系統(tǒng)。其中供能系統(tǒng)為其他系統(tǒng)供電；信號(hào)采集系統(tǒng)通過(guò)攝像頭采集圖像信息，并傳輸?shù)街醒胩幚硐到y(tǒng)；中央處理系統(tǒng)對(duì)圖像信息進(jìn)行處理，一般通過(guò)ー個(gè)固定的閾值，將灰度圖像轉(zhuǎn)化成ニ值化的圖像，并對(duì)ニ值化圖像進(jìn)行處理，計(jì)算出期望的車(chē)速和方向，控制馬達(dá)的轉(zhuǎn)速和舵機(jī)的轉(zhuǎn)角；執(zhí)行系統(tǒng)包括車(chē)輪、舵機(jī)和驅(qū)動(dòng)馬達(dá)，舵機(jī)控制前輪轉(zhuǎn)角，驅(qū)動(dòng)馬達(dá)控制后輪轉(zhuǎn)速。對(duì)于現(xiàn)有的攝像頭循跡車(chē)模，存在以下問(wèn)題I、使用固定前瞻，即對(duì)每幅圖像取同一行的數(shù)據(jù)來(lái)計(jì)算偏移量，控制電機(jī)和舵機(jī)，沒(méi)有充分發(fā)揮攝像頭采集信息量大的優(yōu)點(diǎn)，對(duì)于不同曲率的彎道適應(yīng)性差。2、整幅圖像采用ー個(gè)固定的閾值進(jìn)行ニ值化，在遠(yuǎn)處容易出現(xiàn)邊界模糊從而影響賽道信息提取。3、對(duì)于清晰的圖像處理起來(lái)可靠性比較高，但是一旦圖像邊緣出現(xiàn)模糊，丟線(xiàn)的情況就容易誤判斷，導(dǎo)致車(chē)子亂跑出線(xiàn)的情況，對(duì)于遠(yuǎn)處失真嚴(yán)重的地方不能很好的處理。4、采用傳統(tǒng)的PID控制，通過(guò)對(duì)ー個(gè)設(shè)備調(diào)試ー套PID參數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)舵機(jī)和電機(jī)的控制，這種方法太過(guò)籠統(tǒng)，且參數(shù)選定調(diào)節(jié)非常困難，沒(méi)有仔細(xì)的分析模型就套用了公式，控制冗余。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種改進(jìn)的用于賽道的攝像頭智能循跡車(chē)摸。本發(fā)明的目的是通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的一種用于賽道的攝像頭智能循跡車(chē)模，包括供能系統(tǒng)，信號(hào)采集系統(tǒng)，中央處理系統(tǒng)，執(zhí)行系統(tǒng)；其中供能系統(tǒng)為其他系統(tǒng)供電；信號(hào)采集系統(tǒng)通過(guò)攝像頭采集圖像信息，并傳輸?shù)街醒胩幚硐到y(tǒng)；中央處理系統(tǒng)對(duì)圖像信息進(jìn)行處理，通過(guò)偏移量即車(chē)中軸線(xiàn)與賽道中軸線(xiàn)之間的距離控制馬達(dá)的轉(zhuǎn)速和舵機(jī)的轉(zhuǎn)角，進(jìn)而控制車(chē)的速度和方向；執(zhí)行系統(tǒng)包括車(chē)輪、舵機(jī)和驅(qū)動(dòng)馬達(dá)，舵機(jī)控制前輪轉(zhuǎn)角，驅(qū)動(dòng)馬達(dá)控制后輪轉(zhuǎn)速；所述的中央處理系統(tǒng)包括以下處理步驟一、對(duì)從信號(hào)采集系統(tǒng)收集的灰度圖像ニ值化；
ニ、對(duì)ニ值化后的圖像進(jìn)行邊線(xiàn)提?。蝗?、根據(jù)提取的邊線(xiàn)進(jìn)行賽道類(lèi)型識(shí)別，并確定車(chē)模前進(jìn)的方向(I)首先比較車(chē)寬和整幅圖像中賽道左右最內(nèi)邊緣之間的寬度，如果賽道左右內(nèi)邊緣之間的寬度比車(chē)寬大則可以直線(xiàn)通過(guò)，選擇賽道左右內(nèi)邊緣中點(diǎn)和車(chē)模中心的連線(xiàn)作為車(chē)模前進(jìn)的最佳方向；(2)如果不能直線(xiàn)通過(guò)，進(jìn)行最優(yōu)路徑選擇，從圖像最遠(yuǎn)處的一行向近處搜索在一行中通過(guò)賽道邊界計(jì)算賽道中心坐標(biāo)，對(duì)賽道中心坐標(biāo)和車(chē)模中心的連線(xiàn)向兩邊補(bǔ)償車(chē)模寬度，如果補(bǔ)償后的區(qū)域超過(guò)了賽道的邊界，則搜索下一行，從而從遠(yuǎn)及近找到第一個(gè)滿(mǎn)足車(chē)模可以通過(guò)而不超過(guò)邊界的行，這一行賽道中心坐標(biāo)和車(chē)模中心的連線(xiàn)即為車(chē)模前進(jìn)的最佳方向；
四、通過(guò)計(jì)算車(chē)模前進(jìn)最佳方向和車(chē)模實(shí)際前進(jìn)方向之間的夾角，控制舵機(jī)實(shí)現(xiàn)對(duì)方向的控制；五、通過(guò)偏移量得到車(chē)模的期望速度，控制驅(qū)動(dòng)馬達(dá)實(shí)現(xiàn)對(duì)速度的控制。有益效果本發(fā)明提供了一種改進(jìn)的用于賽道的攝像頭智能循跡車(chē)模，能夠充分利用整幅圖像的信息進(jìn)行賽道提取，克服圖像模糊失真的問(wèn)題，實(shí)時(shí)確定車(chē)模的最佳前進(jìn)方向，從而使車(chē)模實(shí)現(xiàn)智能循跡。


圖I為實(shí)施例中的單片機(jī)的處理流程圖；圖2為實(shí)施例中單片機(jī)對(duì)每一幅圖像信息執(zhí)行的處理過(guò)程流程圖；圖3為車(chē)ネ旲的最優(yōu)路徑選擇不意圖。
具體實(shí)施例方式下面結(jié)合附圖，具體說(shuō)明本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式。本實(shí)施例的車(chē)模可以分為供能系統(tǒng)，信號(hào)采集系統(tǒng)，中央處理系統(tǒng)，執(zhí)行系統(tǒng)。(I)供能系統(tǒng)本小車(chē)采用7. 2V/2000mAh可充電Ni-Cd電池作為電源，通過(guò)升壓穩(wěn)壓電路給單片機(jī)、舵機(jī)、攝像頭等供電，其中攝像頭是12V，單片機(jī)為5V，舵機(jī)為電源電壓-O. 7V。(2)信號(hào)采集處理系統(tǒng)本小車(chē)采用自動(dòng)調(diào)光索尼CXD攝像頭采集圖像信息，取46行134列的圖像數(shù)組。此外，本車(chē)模還在同時(shí)在后輪軸上安裝了編碼器，進(jìn)行速度采集。(3)中央處理系統(tǒng)本小車(chē)處理器采用飛思卡爾MC9S12XS12816位單片機(jī)，對(duì)圖像信息進(jìn)行處理，通過(guò)偏移量來(lái)控制馬達(dá)的轉(zhuǎn)速和舵機(jī)的轉(zhuǎn)角，進(jìn)而控制車(chē)的速度和方向。(4)執(zhí)行系統(tǒng)本小車(chē)的執(zhí)行系統(tǒng)為FUTABA S3010舵機(jī)，RS-380-ST3545驅(qū)動(dòng)馬達(dá)，舵機(jī)控制前輪轉(zhuǎn)角，采用臥式安裝方式，驅(qū)動(dòng)馬達(dá)控制后輪轉(zhuǎn)速。附圖I是實(shí)施例中單片機(jī)的處理流程圖。
單片機(jī)首先執(zhí)行初始化，然后通過(guò)撥碼開(kāi)關(guān)獲取控制數(shù)據(jù)，例如車(chē)模的最大最小速度、剎車(chē)系數(shù)等，然后控制發(fā)車(chē)。在小車(chē)行駛的過(guò)程中，單片機(jī)實(shí)時(shí)對(duì)圖像信息進(jìn)行處理，攝像頭大約每17ms傳輸一幅圖像信息。單片機(jī)對(duì)于每一幅圖像信息執(zhí)行 的處理過(guò)程如附圖2所示。具體處理過(guò)程為—、對(duì)從信號(hào)采集系統(tǒng)收集的灰度圖像ニ值化；傳統(tǒng)的ニ值化圖像的方法通常是對(duì)整幅圖像采取ー個(gè)固定的閾值。本實(shí)施例中采取的方法為捜索出每行圖像灰度值的最大值和最小值，為每一行設(shè)置ー個(gè)閾值，該閾值為(最大值_(最大值-最小值)/3)，對(duì)于整幅圖像，得到一個(gè)由每一行的閾值構(gòu)成的數(shù)組，該數(shù)組隨著每一幅圖像的輸入而不斷更新。該方法的優(yōu)點(diǎn)是不管賽道的光線(xiàn)怎么變化，只要黒白之間有差距，那么就能找到ー個(gè)合適的閾值使賽道和邊線(xiàn)區(qū)分開(kāi)來(lái)。設(shè)置好閾值后，對(duì)于灰度值大于閾值的取1，對(duì)灰度值小于閾值的取O。之前的灰度圖像的存儲(chǔ)方式為按字存，O和I代表的就是O和I這兩個(gè)數(shù)字，占ー個(gè)字，ー個(gè)字可以存八位，每個(gè)I存成00000001。ニ值化之后得到的數(shù)據(jù)只有O和I兩種，因此改為把O和I都按照位來(lái)存，從而把存儲(chǔ)空間減少到原來(lái)的八分之一。ニ、邊線(xiàn)提取對(duì)于ニ值化后的圖像，從最近的一行開(kāi)始，由近及遠(yuǎn)執(zhí)行(I)從該行中間開(kāi)始分別向左右兩邊搜索，當(dāng)出現(xiàn)ー個(gè)I之后跟著兩個(gè)O的情形(此處的ニ值化圖像中，I代表白色，O代表黒色)，則將第一個(gè)O的左邊記為邊界坐標(biāo)；如果第一行未出現(xiàn)ー個(gè)I之后跟著兩個(gè)O的情形，繼續(xù)處理下一行直到找到有效的第一行；(2)在找到有效的第一行之后，后面的行開(kāi)始搜索的點(diǎn)為上一行邊界點(diǎn)向中心線(xiàn)移動(dòng)5個(gè)點(diǎn)處；由于賽道在相鄰的行中是連續(xù)的，所以通過(guò)這樣設(shè)置可以提高捜索的效率；(3)當(dāng)某一行中出現(xiàn)未找到邊界的情形，通過(guò)前六行的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行估值；這樣就可以將圖像中一些丟失的模糊的點(diǎn)補(bǔ)充出來(lái)。三、根據(jù)提取的邊線(xiàn)進(jìn)行賽道類(lèi)型識(shí)別(I)首先比較車(chē)寬和整幅圖像中賽道左右最內(nèi)邊緣之間的寬度，如果賽道左右內(nèi)邊緣之間的寬度比車(chē)寬大則可以直線(xiàn)通過(guò)，選擇賽道左右內(nèi)邊緣中點(diǎn)和車(chē)模中心的連線(xiàn)作為車(chē)模前進(jìn)的最佳方向；在可以直線(xiàn)通過(guò)的情形下，繼續(xù)判斷賽道類(lèi)型為小S或直道，如果偏移量即車(chē)中軸線(xiàn)與賽道中軸線(xiàn)之間的距離不斷變化則為小S賽道，否則是直道，在小s賽道上車(chē)要減速；(2)如果不能直線(xiàn)通過(guò)，進(jìn)行最優(yōu)路徑選擇，從圖像最遠(yuǎn)處的一行向近處搜索在一行中通過(guò)賽道邊界計(jì)算賽道中心坐標(biāo)，對(duì)賽道中心坐標(biāo)和車(chē)模中心的連線(xiàn)向兩邊補(bǔ)償車(chē)模寬度，如果補(bǔ)償后的區(qū)域超過(guò)了賽道的邊界，則搜索下一行，從而從遠(yuǎn)及近找到第一個(gè)滿(mǎn)足車(chē)?？梢酝ㄟ^(guò)而不超過(guò)邊界的行，這一行賽道中心坐標(biāo)和車(chē)模中心的連線(xiàn)即為車(chē)模前進(jìn)的最佳方向。如附圖3所示，S為車(chē)模中心，A、B分別為不同的兩行中的賽道中心坐標(biāo)。對(duì)于BS連線(xiàn)向兩邊補(bǔ)償車(chē)模寬度，補(bǔ)償后的區(qū)域沒(méi)有超過(guò)賽道的邊界；而AS連線(xiàn)向兩邊補(bǔ)償車(chē)模寬度，補(bǔ)償后的區(qū)域則已經(jīng)超過(guò)了賽道的邊界。四、通過(guò)計(jì)算車(chē)模前進(jìn)最佳方向和車(chē)模實(shí)際前進(jìn)方向之間的夾角，實(shí)現(xiàn)對(duì)方向的控制；
五、通過(guò)偏移量即車(chē)中軸線(xiàn)與賽道中軸線(xiàn)之間的距離得到車(chē)模的期望速度，控制驅(qū)動(dòng)馬達(dá)實(shí)現(xiàn)對(duì)速度的控制。通過(guò)安裝在后輪軸上編碼器可以返回車(chē)模的實(shí)際速度，從而實(shí)現(xiàn)ro閉環(huán)控制期望速度=偏移量X (最小速度-最大速度)/A+最大速度，其中A為偏移量絕對(duì)值的變化范圍。在對(duì)舵機(jī)和驅(qū)動(dòng)馬達(dá)進(jìn)行控制的時(shí)候，傳統(tǒng)的PID控制通過(guò)對(duì)ー個(gè)設(shè)備調(diào)試ー套PID參數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)舵機(jī)和電機(jī)的控制，這種方法太過(guò)籠統(tǒng)，且參數(shù)選定調(diào)節(jié)非常困難。本實(shí)施例將偏移量分成不同區(qū)間，速度也分成不同區(qū)間，對(duì)于每個(gè)偏移量區(qū)間和速度區(qū)間的組合， 調(diào)試ー個(gè)合適的PID值。使用此方法，可以極大的改善車(chē)模的性能。本發(fā)明不僅限于以上實(shí)施例，凡是利用本發(fā)明的設(shè)計(jì)思路，做ー些簡(jiǎn)單變化的設(shè)計(jì)，都應(yīng)計(jì)入本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。
權(quán)利要求
1.一種用于賽道的攝像頭智能循跡車(chē)模，包括供能系統(tǒng)，信號(hào)采集系統(tǒng)，中央處理系統(tǒng)，執(zhí)行系統(tǒng)；其中供能系統(tǒng)為其他系統(tǒng)供電；信號(hào)采集系統(tǒng)通過(guò)攝像頭采集圖像信息，并傳輸?shù)街醒胩幚硐到y(tǒng)；中央處理系統(tǒng)對(duì)圖像信息進(jìn)行處理，通過(guò)偏移量即車(chē)中軸線(xiàn)與賽道中軸線(xiàn)之間的距離控制馬達(dá)的轉(zhuǎn)速和舵機(jī)的轉(zhuǎn)角，進(jìn)而控制車(chē)的速度和方向；執(zhí)行系統(tǒng)包括車(chē)輪、舵機(jī)和驅(qū)動(dòng)馬達(dá)，舵機(jī)控制前輪轉(zhuǎn)角，驅(qū)動(dòng)馬達(dá)控制后輪轉(zhuǎn)速；其特征在于，所述的中央處理系統(tǒng)包括以下處理步驟 一、對(duì)從信號(hào)采集系統(tǒng)收集的灰度圖像二值化； 二、對(duì)二值化后的圖像進(jìn)行邊線(xiàn)提取； 三、根據(jù)提取的邊線(xiàn)進(jìn)行賽道類(lèi)型識(shí)別，并確定車(chē)模前進(jìn)的方向 (1)首先比較車(chē)寬和整幅圖像中賽道左右最內(nèi)邊緣之間的寬度，如果賽道左右內(nèi)邊緣之間的寬度比車(chē)寬大則可以直線(xiàn)通過(guò)，選擇賽道左右內(nèi)邊緣中點(diǎn)和車(chē)模中心的連線(xiàn)作為車(chē)模前進(jìn)的最佳方向； (2)如果不能直線(xiàn)通過(guò)，進(jìn)行最優(yōu)路徑選擇，從圖像最遠(yuǎn)處的一行向近處搜索在一行中通過(guò)賽道邊界計(jì)算賽道中心坐標(biāo)，對(duì)賽道中心坐標(biāo)和車(chē)模中心的連線(xiàn)向兩邊補(bǔ)償車(chē)模寬度，如果補(bǔ)償后的區(qū)域超過(guò)了賽道的邊界，則搜索下一行，從而從遠(yuǎn)及近找到第一個(gè)滿(mǎn)足車(chē)?？梢酝ㄟ^(guò)而不超過(guò)邊界的行，這一行賽道中心坐標(biāo)和車(chē)模中心的連線(xiàn)即為車(chē)模前進(jìn)的最佳方向； 四、通過(guò)計(jì)算車(chē)模前進(jìn)最佳方向和車(chē)模實(shí)際前進(jìn)方向之間的夾角，控制舵機(jī)實(shí)現(xiàn)對(duì)方向的控制； 五、通過(guò)偏移量得到車(chē)模的期望速度，控制驅(qū)動(dòng)馬達(dá)實(shí)現(xiàn)對(duì)速度的控制。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的一種用于賽道的攝像頭智能循跡車(chē)模，其特征在于，對(duì)灰度圖像二值化時(shí)，搜索出每行圖像灰度值的最大值和最小值，為每一行設(shè)置一個(gè)閾值，該閾值為(最大值_(最大值-最小值)/3)，對(duì)于整幅圖像，得到一個(gè)由每一行的閾值構(gòu)成的數(shù)組，該數(shù)組隨著每一幅圖像的輸入而不斷更新。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的一種用于賽道的攝像頭智能循跡車(chē)模，其特征在于，對(duì)灰度圖像二值化時(shí)，設(shè)置好閾值后，對(duì)于灰度值大于閾值的取1，對(duì)灰度值小于閾值的取O，把灰度圖像改為按照位來(lái)存。
4.根據(jù)權(quán)利要求I所述的一種用于賽道的攝像頭智能循跡車(chē)模，其特征在于，邊線(xiàn)提取的方法為，對(duì)于二值化后的圖像，從最近的一行開(kāi)始，由近及遠(yuǎn)執(zhí)行 (1)從該行中間開(kāi)始分別向左右兩邊搜索，當(dāng)出現(xiàn)一個(gè)I之后跟著兩個(gè)O的情形，則將第一個(gè)O的左邊記為邊界坐標(biāo)；如果第一行未出現(xiàn)一個(gè)I之后跟著兩個(gè)O的情形，繼續(xù)處理下一行直到找到有效的第一行；此處的二值化圖像中，I代表白色，O代表黑色； (2)在找到有效的第一行之后，后面的行開(kāi)始搜索的點(diǎn)為上一行邊界點(diǎn)向中心線(xiàn)移動(dòng)5個(gè)點(diǎn)處。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種用于賽道的攝像頭智能循跡車(chē)模，其特征在于，當(dāng)某一行中出現(xiàn)未找到邊界的情形，通過(guò)前六行的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行估值；這樣就可以將圖像中一些丟失的模糊的點(diǎn)補(bǔ)充出來(lái)。
6.根據(jù)權(quán)利要求I所述的一種用于賽道的攝像頭智能循跡車(chē)模，其特征在于，在步驟五中，通過(guò)偏移量得到車(chē)模的期望速度，期望速度=偏移量X (最小速度-最大速度)/A+最大速度，其中A為偏移量絕對(duì)值的變化范圍。
7.根據(jù)權(quán)利要求I所述的一種用于賽道的攝像頭智能循跡車(chē)模，其特征在于，在對(duì)舵機(jī)和驅(qū)動(dòng)馬達(dá)進(jìn)行控制的時(shí)候，將偏移量分成不同區(qū)間，速度也分成不同區(qū)間，對(duì)于每個(gè)偏移量區(qū)間和速度區(qū)間的組合，調(diào)試一個(gè)合適的PID值。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種用于賽道的攝像頭智能循跡車(chē)模，包括供能系統(tǒng)，信號(hào)采集系統(tǒng)，中央處理系統(tǒng)，執(zhí)行系統(tǒng)；所述的中央處理系統(tǒng)包括以下處理步驟一、對(duì)從信號(hào)采集系統(tǒng)收集的灰度圖像二值化；二、對(duì)二值化后的圖像進(jìn)行邊線(xiàn)提取；三、根據(jù)提取的邊線(xiàn)進(jìn)行賽道類(lèi)型識(shí)別，并確定車(chē)模前進(jìn)的方向；四、通過(guò)計(jì)算車(chē)模前進(jìn)最佳方向和車(chē)模實(shí)際前進(jìn)方向之間的夾角，控制舵機(jī)實(shí)現(xiàn)對(duì)方向的控制；五、通過(guò)偏移量即車(chē)中軸線(xiàn)與賽道中軸線(xiàn)之間的距離得到車(chē)模的期望速度，控制驅(qū)動(dòng)馬達(dá)實(shí)現(xiàn)對(duì)速度的控制。本發(fā)明充分利用整幅圖像的信息進(jìn)行賽道提取，克服圖像模糊失真的問(wèn)題，實(shí)時(shí)確定車(chē)模的最佳前進(jìn)方向，從而使車(chē)模實(shí)現(xiàn)智能循跡。
文檔編號(hào)G05D1/02GK102662402SQ201210182070
公開(kāi)日2012年9月12日 申請(qǐng)日期2012年6月5日 優(yōu)先權(quán)日2012年6月5日
發(fā)明者井泓楊萍, 關(guān)正, 葉剛, 楊龍, 王守寬, 鐘鳴, 陳杰浩, 馬辰 申請(qǐng)人:北京理工大學(xué)