攝像頭智能循跡小車設(shè)計與實(shí)現(xiàn)

閆 熙，韓 媞，高 波，李東旭，楊 杰

(大連東軟信息學(xué)院 遼寧 大連 116000)

隨著智能交通系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用，智能車的系統(tǒng)控制也逐步成為一項新興技術(shù)，該領(lǐng)域涵蓋了控制、模式識別、傳感技術(shù)、電子、電氣、計算機(jī)、機(jī)械等多個學(xué)科。本方案采用攝像頭作為信號采集的傳感器，根據(jù)攝像頭采集的圖像進(jìn)行精密計算，確定速度參考和舵機(jī)轉(zhuǎn)向參考。攝像頭組的智能車對于道路信息預(yù)測能力強(qiáng)，而且攝像頭對道路的探測精細(xì)，視角范圍大，因此受到眾多智能車設(shè)計者的歡迎。但攝像頭圖像受周圍光線的影響大；算法運(yùn)算量大，算法復(fù)雜，需要占用較多的MCU資源，因此其中圖像識別算法的設(shè)計成為系統(tǒng)設(shè)計的關(guān)鍵步驟[1]。

1 系統(tǒng)設(shè)計

智能車系統(tǒng)由核心處理器KINETIS60、路徑檢測模塊、起跑線檢測模塊、車速檢測模塊、電源模塊，無線數(shù)據(jù)傳輸模塊、電機(jī)驅(qū)動模塊、舵機(jī)驅(qū)動模塊組成[2]。其中攝像頭組的路徑檢測模塊由OV7620攝像頭實(shí)現(xiàn)。

車速檢測模塊由編碼器構(gòu)成，實(shí)現(xiàn)速度的實(shí)時采集。電機(jī)驅(qū)動模塊由八片IRF3205構(gòu)成H橋來實(shí)現(xiàn)。電源模塊由三塊LM2940組成。舵機(jī)使用S-D5連接至PWM引腳，起跑線檢測模塊由兩個TCRT5000以及一個LM339組成。無線數(shù)據(jù)傳輸通過NRF24L01進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。

智能車由路徑傳感器采集得到前方道路的圖像，從中提取出有用信息，判斷所處的跑道類型（直道，大彎道，S彎道），確定小車的舵機(jī)轉(zhuǎn)向及車速。從而通過電機(jī)和舵機(jī)驅(qū)動小車流暢地在跑道上行進(jìn)。系統(tǒng)框圖如圖1所示。

圖1 總體結(jié)構(gòu)框圖Fig. 1 Macro-diagram of the system

2 軟件算法總體設(shè)計

本方案中，以IAR 為開發(fā)工具，系統(tǒng)軟件設(shè)計包括以下幾個方面：系統(tǒng)初始化、視頻圖像信號采集、小車的方向（舵機(jī)）控制和速度（電機(jī)）控制[3-4]。系統(tǒng)軟件流程圖如圖2所示。

圖2 主程序流程圖Fig. 2 Flow chart of discrimination flow chart of main function

3 圖像采集

OV7620是CMOS彩色／黑白圖像傳感器。它支持連續(xù)和隔行兩種掃描方式，VGA與QVGA兩種圖像格式；最高像素為664×492；數(shù)據(jù)格式包括YUV、YCrCb、RGB3種，能夠滿足一般圖像采集系統(tǒng)的要求。

由于芯片處理能力不足以達(dá)到PC的運(yùn)算能力，因此本方案采用了黑白攝像頭，由于受片內(nèi)總線頻率的限制，每行能夠采集到的點(diǎn)數(shù)有限而且圖像質(zhì)量很差，并且會占用CPU大部分的時間，所以我們采用了K60自帶的DMA進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，實(shí)踐證明，DMA能夠采集到絕大多數(shù)的點(diǎn)，并且圖像質(zhì)量很好。

為了更好的檢測黑線中心位置，要保證單行上有足夠的點(diǎn)，為了提高處理速度，可適當(dāng)降低采樣行數(shù)，綜合了以上條件，最終決定采用100行信息進(jìn)行方向判斷，每幅圖像大小限定為180×100。

4 圖像識別

攝像頭智能車系統(tǒng)是否能辨識正確的方向的關(guān)鍵就是其中的圖像識別算法的設(shè)計，在本算法中根據(jù)采集來的圖像，首先進(jìn)行圖像二值化，然后再對二值化后的圖像進(jìn)行去噪處理，得到只含有賽道黑線的圖像，再對圖像進(jìn)行圖像識別，根據(jù)設(shè)定的閾值進(jìn)行方向識別，得到的結(jié)果送至舵機(jī)控制模塊進(jìn)行舵機(jī)的方向控制。基于圖像識別算法的路徑識別流程圖如圖3所示。

4.1 黑線提取

二值化是一種廣泛使用的圖像分割技術(shù)，它利用了圖像中要提取的目標(biāo)物與其背景在灰度特性上的差異，把原圖像變?yōu)閮H用兩個灰度值表示的圖像目標(biāo)物和背景的二值圖像,考慮到所采集的圖像目標(biāo)物（黑色中心線）與背景（白色跑道）的灰度值差異比較明顯，采用固定閾值法進(jìn)行圖像的二值化。二值化的實(shí)現(xiàn)是由下面的公式來實(shí)現(xiàn)：

式中g(shù)(x,y)為二值化結(jié)果；T為閾值，f(x,y)為原圖像的灰度值。

圖3 圖像識別算法流程圖Fig. 3 Flow chart of image recognition

本方案采用固定的閾值進(jìn)行圖像二值化，因為單片機(jī)沒有足夠的時間進(jìn)行動態(tài)閾值計算。因此要確定一個合理的算法來確定一個固定閾值[7-8]，小車在不同光照條件下的圖像閾值不同，因此小車每一次啟動時計算一次固定閾值,如圖4所示。

圖4 原始圖像及二值化結(jié)果Fig. 4 Original image and binarization results

4.2 舵機(jī)及電機(jī)控制算法

提取出圖像的中心線以后，需要根據(jù)中心線的位置，來判斷賽道的類型，區(qū)分直道、S型彎道和左轉(zhuǎn)彎和右轉(zhuǎn)彎。利用攝像頭識別道路在識別性能方面具有優(yōu)勢，相對于光電和電磁傳感器，可以有較遠(yuǎn)的前瞻距離，賽道信息不是根據(jù)單行數(shù)據(jù)來判斷，而是根據(jù)每幅圖像的多行信息來判斷。根據(jù)前述，每幅圖像采用80行的信息進(jìn)行判斷。

根據(jù)二值化圖像的結(jié)果，以圖像重心為界，分別計算邊界左右側(cè)白點(diǎn)數(shù)目和(式2、式3)，然后對左右側(cè)白點(diǎn)數(shù)和leftSum，rightSum做差，然后對差值除以行數(shù)，得到賽道偏移量(式4)，根據(jù)偏移量centerAVG大小，centerAVG的大小基本上可以判斷當(dāng)前賽道情況，根據(jù)賽道情況，對centerAVG乘以不同的系數(shù)k(式5)，得到舵機(jī)值（式6），然后進(jìn)行方向控制。

5 結(jié) 論

文中提出一種基于攝像頭的智能循跡車的設(shè)計及實(shí)現(xiàn)方法，處理簡單，占用MCU資源少，執(zhí)行效率高。文中提到的算法在具有本文特征的其他賽道上也可以使用。通過多次實(shí)踐，算法正確識別率達(dá)93%以上，在實(shí)際的大學(xué)智能車競賽中被多次采用，并取得優(yōu)異成績。但攝像頭的高度和角度還需要進(jìn)一步的試驗、調(diào)整以得到更好的圖像采集效果，算法仍需進(jìn)一步優(yōu)化，以提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

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