一種自循跡小車循跡方案優化系統

陳思，常峰，何光普（樂山師范學院物理與電子工程學院，四川樂山，614000）

一種自循跡小車循跡方案優化系統

陳思，常峰，何光普
（樂山師范學院物理與電子工程學院，四川樂山，614000）

自循跡小車沿不同特征的曲線軌道運行，運行軌跡直接決定了小車能否快捷到達目的地。本文以高清攝像頭捕獲小車運行坐標，再利用LabVIEW根據坐標數組繪制運行軌跡，根據背景差分法對比軌道圖和實際小車運行軌跡圖，實現快速獲得當前曲線特征的軌道對應的PID控制參數。

自循跡小車；LabVIEW；背景差分法；PID

0 引言

自循跡智能小車是融汽車電子技術、傳感器技術、計算機技術、機械技術以及控制和模式識別算法等為一體的現代產物。以智能車為研究對象的各種學科競賽應運而生，研究和探索自循跡小車最優軌跡包含兩個方面，一方面是研究控制算法，另一方面是調試過程中的方法和手段。兩者各有偏重，又互相補充。本文以電磁傳感智能小車為載體，設計了一個幫助研究者調試小車運行參數的系統，為探索最佳路徑提供更好的依據。

1 系統總體設計

以電磁傳感智能小車在一條中心鋪設有引導線的賽道上運行為例，如圖1所示，通過高清攝像頭采集小車運動的多幀圖片，建立數學模型，對小車目標進行軌跡跟蹤，在上位機界面中繪制運動軌跡并與實際賽道進行對比，通過無線模塊由上位機將PID參數值傳輸給下位機實時更新參數，通過PID參數調整實現運動軌跡最優化設置，以利于研究更好地小車循跡方案。

圖1 自循跡小車循跡方案優化系統結構框圖

該系統使用K60單片機為主控芯片的電磁傳感器智能小車組成下位機，采用虛擬儀器技術開發軟件LabVIEW設計上位機，并通過NRF24L01無線模塊實現上位機和下位機的數據通信。

2 PID算法

PID算法是自循跡小車使用的最多的控制算法，控制小車的PWM輸出，一是使小車運行速度穩定，二是使小車快速達到預期速度。在控制小車速度時，PID算法通過讀出被控對象的當前速度值減去預期設定速度值構成偏差值，然后將將偏差值與比例（P）、積分（I）、微分（D）通過線性組合構成控制量進而對PWM輸出進行控制。PID算法又分位置式和增量式，位置式PID的輸出與過去的所有狀態有關，所以小車控制多以位置式為主。公式如下：

如果要運用好這個公式，那么公式中KP、KI、KD必須自己一點一點的調出來，這個過程非常復制和繁瑣，需要多次設置KP、KI、KD值，觀察小車運行狀態，檢測小車運行時間，甚至在某段軌道上反復試驗，以求最佳通過這段軌道的參數。本系統高清攝像頭捕獲的小車軌跡，在上位機上和原始軌道圖像進行重合，提供給研究人員更加直觀的小車狀態。然后上位機通過無線模塊把修訂過的KP、KI、KD值快速回傳給小車更新PID算法參數，研究人員可以快捷的進行下一次試驗，提高了工作效率。

3 背景差分法

背景差分法是當前比較流行的目標檢測方法，是靜止背景下，運動目標識別最直接和最簡單的一種方法[2]，其原理是將當前圖片與背景圖片進行差分，提取并得到目標。

如果當前視頻圖像序列第t幀圖像的坐標為It(x,y)，該坐標的像素灰度值為I(x,y,t)，對應的背景灰度值為B(x,y,t)，那么作差分運算后得到的目標值為M(x,y,t)，此時設定一閥值T，判斷如果M(x,y,t)是當前與背景中灰度值相差較大的點，則記錄下當前坐標It(x,y)并保存到坐標數組里。其示意圖如圖2所示。

圖2 背景差分法示意圖

4 LABVIEW實現

LabVIEW中提供了強大的機器視覺模塊IMAQVision，內含大量視覺開發函數庫。其中NI公司推出的VAS（VisionAcquisitionSoftware）軟件可以直接支持眾多相機。本文使用NI-IMAQdx模塊[3]，首先調用IMAQdxOpenCameraVI打開函數打開相機，獲得相機使用，同時加載攝像頭的配置文件配置攝像頭數據，之后調用SnapVI對賽道進行單幀連續采集，使用完成后調用IMAQdxCloseCameraVI關閉攝像頭。LabVIEW還有一強大的功能就是可以采用MatlabScript節點進行導入并完成Matlab程序的編寫，本系統利用MatlabScript節點將事先編寫好的圖像背景差分算法導入LabVIEW作為運算節點。圖2中目標坐標建立坐標數組時，需要把時間因素考慮進去，這里將坐標作為一個元素，再加上時間元素構成一個二維簇數組。LabVIEW根據這個二維簇數組描繪出完整的小車運行軌跡，為了把小車實際運行軌跡圖與背景軌道圖相比較，只需在LabVIEW中運用兩次“繪制平化像素圖.VI”即可將兩幅圖合并在一副圖中。

5 結語

本文介紹了一種可行的自循跡小車循跡方案優化系統，通過現代電子技術可以幫助研究者達到更加精確的路徑分析和參數設定的目的，使智能循跡小車在循跡過程中的路徑更加形象的展現在研究者面前，有利于更好地探索最佳路徑及控制算法的研究。

[1]朱里紅,王定文.基于模糊PID的電磁循跡小車控制系統[J].兵工自動化,2016(2):44-47.

[2]于成忠,朱駿,袁曉輝.基于背景差法的運動目標檢測[J].東南大學學報(自然科學版),2005(s2):159-161.

A self tracking car tracking optimization system

Chen Si，Chang Feng，He Guangpu
（School of physics and electronic engineering, Leshan Normal University，Leshan Sichuan，614000）

Since the curve track tracking car along different characteristics of the operation, running directly determines the car can quickly reach the destination. In order to capture high-definition camera car running coordinates, then use LabVIEW array according to the coordinate drawing trajectory, according to background difference method to contrast the orbits and the actual car track map, PID control parameters to achieve rapid access to the current curve corresponding to the track.

self tracking car; LabVIEW; background subtraction; PID

常峰（通訊作者）（1980-），男，漢族，碩士，高級實驗師，研究方向：電子測量技術及儀器、自動測試技術及系統集成。

2015年度四川省大學生創新創業訓練計劃項目（項目編號：201510649067）。