基于面陣光學傳感器的自尋跡平臺研發

南京師范大學電氣與自動化工程學院 張方舟

基于面陣光學傳感器的自尋跡平臺研發

南京師范大學電氣與自動化工程學院 張方舟

無人控制平臺是在一個以汽車為模型的自尋跡平臺和直流電機基礎上，配以CPU及外圍電路共同構成的智能平臺，其優點在于能夠根據路況而改變和自動實現轉彎等功能。基于此，本文研究了基于CF0350B面陣攝像頭模塊識別智能小車的設計與開發，分別進行了攝像頭傳感器信號采集處理模塊設計，主板及電機驅動模塊設計，控制算法的編制及執行和調試、伺服電機控制設計與安裝，通過系統硬件平臺搭建和軟件設計，采用CF0350B面陣傳感器作為平臺的循跡模塊來識別白色路面，采集信號并將信號轉換為能被單片機識別的數字信號，完成了基本功能和系統調試，測試結果表明系統具有良好的避障成功率和控制精度。

單片機；面陣攝像頭模塊；硬件平臺；自動循跡；自動控制技術

0 引言

本文研究的控制對象是前輪轉向、后輪由直流電機驅動的自尋跡平臺。若要取得更精確的控制效果，需要更短的反應時間，來提高平臺的敏捷性。當伺服電機工作時平臺的運行軌跡與MCU所計算的路徑并不完全相同，因此需要對平臺的機械控制進行優化。

我們選擇了NXP公司的MK60FX512VLQ15單片機作為平臺的主控芯片，其采集AD時的轉化能力在高速運算情況下有所欠缺，所以我們采用硬件二值化的設計，將CF0350B輸出的灰度圖像經二值化處理得到只有黑白兩色的圖像以方便單片機進行處理。在電機驅動方面，我們根據自尋跡平臺所使用的電機的特點，采用了N溝道MOSFET LR7843和專用柵極驅動芯片IR2104組成的驅動電路，驅動能力極強。并使用多種輔助調參手段簡化調參步驟，比如使用OLED屏以及五向開關進行操作。

隨著利用自動化控制研究的進步以及單片機的廣泛運用，圖像識別技術得到了長足的發展。本文將介紹關于基于CF0350B模塊，同時應用OLED和五向開關等來完善人機交互界面，來實現自尋跡平臺設計的方案。

1 CF0350B CCD傳感器

1.1 主要應用背景

在本領域內使用較多的是一種CMOS圖像傳感器模塊，該模塊支持連續和隔行兩種掃描方式，有VGA和QVGA兩種圖像格式，最高像素和幀速率均能夠滿足自尋跡平臺所要求的條件。在自尋跡平臺的設計過程中，我們考慮需要解決的問題可以歸納為以下兩點：

（1）不同光線條件下對平臺的影響。環境光線對平臺所使用的傳感器的輸出信號有極大的影響。因此同一控制變量（曝光時間長短、鏡頭光圈大小）難以適應各種不同的復雜情況，因此要對它們進行適時調節；

（2）對各種干擾信號進行校正。由于光線，雜點，遠處圖像不清晰等因素干擾，圖像效果會不理想。所以，在軟件上進行處理，排除干擾因素，對賽道進行有效的識別。由于攝像頭自身的特性，采集到的圖像會產生梯形式變形和桶形式變形，使得得到的圖像失真，不利于處理。因此我們還要對采集到的圖像進行一系列的校正，使得到的圖像能正確的反應賽道情況。

1.2 實際應用方案

CF0350B面陣光學傳感器陣列的分辨率非常符合自尋跡平臺的要求，是隔行掃描，采集VSYN，其輸出分辨率為640*240。在QVGA格式下工作時，輸出分辨率為320*120。該分辨率下非常適合采集路徑信息，數據容量有限，也保持了圖像的完整。

光電二極管采集到光線時上，產生光電流，通過積分電路進行積分。積分后的輸出電壓與該點的光強和積分時間成正比。因此為了適應不同的使用環境，光電二極管的積分時間需要為可變的。

自尋跡平臺所使用的傳感器探測距離遠，其所采集到的信息豐富度足夠自尋跡平臺識別到前方環境中所有的元素信息，然后轉變為模擬信號，并進行模數轉換得到數字信號，送到單片機中加工處理。處理完成后通過軟件算法對圖像信號進行處理以控制平臺的左右電機以及伺服電機來進行轉向，指導行車速度和執行轉彎等動作，并對前方道路做出預測判斷。

2 硬件模塊——主板及驅動板原理設計

我們主要設計電源管理模塊、道路信息采集與方向控制模塊、速度控制與測速模塊。通過實驗的一系列對比，最終選擇出了一系列可供使用的穩壓芯片用于自尋跡平臺進行穩壓，供電主體選擇7.2V，在其他模塊供電會采用穩壓芯片降低到5.0V或3.3V供相應的模塊使用。

在驅動上選擇了N-MOS管驅動，NMOS導通需要GS有一個正壓，導通時，必須通過自舉電容來獲取GS的正壓，PMOS導通GS需要一個負壓，即G端電壓要小于S端電壓，這樣IC實現起來就很方便了。但是PMOS導通壓降大，效率低，PMOS的同態電阻比NMOS大，輸入電壓低，而且還有成本問題，價格低廉且替換種類較多，因而驅動中往往選擇N-MOS管。

經過對比終選擇NMOS驅動電路。所選MOS管最大內阻僅為3.3mΩ，其電流量大，加減速性能好，使用貼片型同樣也可以使驅動電路很簡潔。由于流過電機的電流相對較大，在繪制驅動電路PCB時，通過大電流的線路要盡量短粗，并且盡量避免經過過孔，如果要經過過孔的話要把過孔做大一些（＞1mm）并且在焊盤上做一圈小的過孔，在焊接時用焊錫填滿，否則可能會燒斷。

3 機械結構

實際調試中自尋跡平臺時常出現的問題主要有輪胎抓地力不足，前輪大角遲緩的問題，經分析大多與輪胎安裝角度有關，涉及到一個非常重要的轉向輪位置角度定位問題，叫做“前輪定位”。前輪定位的主要目的在于提高車模的轉向控制的靈敏性和提高車模的抓地力，主要包括：主銷后傾、主銷內傾和前輪前束。根據輪胎摩擦程度的實際情況及自尋跡平臺各個部分的布局合理設想了幾種平臺搭建方式來進一步優化整車重心，防止在過彎時平臺會發生抖動或者甩尾的情況。在經過很多次嘗試后調整到了一個保證我們的平臺性能相對穩定的高度。

圖1

因為自尋跡平臺既需要合理的中心分布以及優良的轉向性能，我們對伺服電機安裝結構進行了一定調整：自尋跡平臺的轉向是通過伺服電機帶動左右橫拉桿實現，伺服電機的功率和轉速等參數都是固定的，要想加快轉向機構的響應速度，所能處理的就是左右橫拉桿的長度。根據杠桿原理，將與伺服電機連接的加長舵機臂以獲得更長的力臂，再將轉向傳動桿連接在加長的輸出盤的末端，在伺服電機相同的轉動角度下，可以取得更明顯的轉向效果，其響應速度獲得了極大的提升。結合伺服電機重心，構件安裝等問題最終結合伺服電機重心，構件安裝等問題最終結合伺服電機重心，構件安裝等問題最終使用了立式安裝。

4 軟件編程體系

完善的軟件控制系統是自尋跡平臺穩定運行的核心。通過使用數字式攝像頭采集賽道信息，并對采集的圖像進行矯正處理，以獲取準確的道路信息。通過分析采集到的圖像數據，對自尋跡平臺的轉向和速度進行控制，使用經典PID控制算法，并結合實際情況不斷完善修改，實現對攝像頭智能車的精確控制。

圖2 程序框架示意圖

對我們的自尋跡平臺來說程序編寫需要注意的問題主要有兩條：

其一為速度控制，速度選用閉環控制方式。通過閉環反饋使系統的精確度提高，響應時間縮短，控制穩定性高。而開環控制沒有反饋環節，穩定性、精確度不高。為了達到好的速度控制效果，速度要選用閉環方式。而使用PID控制算法能夠很好的控制小車的運行速度，并且在運行過程中也非常穩定。

圖3 閉環的P I D控制示意圖

其二則為轉向控制，提前判斷道路，需要自尋跡平臺具有更遠的視野范圍，而視野范圍越長，計算中線時越可能受到賽道周圍或其他信號的干擾而使自尋跡平臺運行出錯，所以在控制舵機時要通過軟件消除。當計算出新的中線信息時，要與上次計算值進行比較，防止運行時出現較大錯誤。轉向控制根據視野范圍不同參數不同，需要根據自尋跡平臺運行表現做相應的調整，遠端的參數影響入彎的時機，但也影響自尋跡平臺運行在直道和彎道時的穩定性，近端的參數影響過彎的路線，這些參數需要經過反復調試才能得到較完美的參數。

5 實用性檢驗

自尋跡平臺制作結束后，我們對平臺的實用性進行了測試，我們先對整個平臺的的硬件電路進行了檢查，確認各模塊功能正常后在測試場地內進行自尋跡平臺的避障測試。為了保證測試的效果，我們進行了7次避障測試，測試結果如下表格所示。

經過測試我們的自尋跡平臺運行完成的成功率達到了100%，避障成功率達到了71.4%，達到了我們的預期目標，這也表明了我們所設計的自尋跡平臺的實用性極高。

表1 小車運行情況表

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[3]趙敏超．智能尋跡運貨小自尋跡平臺型的研究[J]．科技向導,2010(27)：74-75．

[4]隋金雪,楊莉,張巖．“飛思卡爾”杯—智能汽車設計與實例教程[M]．北京：電子工業出版社,2014．

[5]閆琪,王江．智能車設計—“飛思卡爾杯”從入門到精通[M]．北京：北京航空航天大學出版社,2014．

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