飛思卡爾攝像頭循跡智能車硬件部分設計

趙富琦 袁超 李飛

摘要： 這個課題介紹的是一種C型車系統，是飛思卡爾大賽指定的一種車型。該系統以K60為核心，通過OV7620攝像頭采集賽道信息傳輸到單片機進行數據處理，驅動部分則采用MOSET管搭建的電路。在不同的路況條件下，通過上述的系統致使舵機轉動控制方向等，從而完成智能循跡促使智能車在整個賽道的正常行駛。人機交互也是一個很重要的模塊。便于調試以及改進系統，也能更好的掌握整個車智能車的各種參數情況。經過各種測試以及實驗確定該系統可行。該模塊是通過藍牙傳輸完成的。

關鍵詞： 飛思卡爾;循跡;藍牙傳輸;K60

中圖分類號： TP273??? 文獻標識碼： A??? 文章編號： 1672-9129（2018）09-0106-01

Abstract：? This topic introduces a C-type vehicle system， which is designated by Freescale Grand Prix. The system takes K60 as the core， collects track information through OV7620 camera and transmits it to MCU for data processing， and the drive part uses MOSET circuit. Under different road conditions， the above system causes the steering gear to rotate and control the direction， so as to complete the intelligent tracking to promote the normal operation of the intelligent vehicle in the entire track. Human computer interaction is also a very important module. It is easy to debug and improve the system， and it can better grasp all kinds of parameters of the whole car smart car. After various tests and experiments， it is confirmed that the system is feasible. The module is completed through Bluetooth transmission.

Keywords： Freescale Carle;tracking;Bluetooth transmission;K60

1 引言

伴隨著科學與技術的不斷發展，智能系統的應用越加廣泛，而智能車系統更是被人們倍加關注。智能車系統依靠人工智能，有著比常規車系統更加優越的性質，尤其是安全行車方面更是令人期待。因此，智能車系統的發展前景以及應用越加廣泛，而這一全新的概念也必將成為未來汽車產業的主流。

2 方案分析與模型設計

2.1 課題設計思路。本課題簡單說明了飛思卡爾智能車循跡硬件部分的設計，智能車MK60DN512VLQ10為核心芯片，通過和其他模塊的合作運行，最終實現智能車系統穩定可行。

飛思卡爾攝像頭組只能趁循跡在獲取賽道信息方面我們采用的攝像頭是OV7620，它是一種數字攝像頭，相對于模擬攝像頭來說更加簡單。攝像頭采集賽道信息之后傳輸到核心處理模塊，處理模塊以MK60DN512VLQ10單片機為核心。在單片機根據不同的賽道情況進行處理之后由電機驅動實現智能行駛。整個智能車主要包含：輸入模塊;核心處理模塊;輸出模塊;電源模塊等。

2.2模型設計。根據上節我們所介紹的基本模塊，我們得到了模型設計的主體。如下圖所示：

3 硬件電路設計

3.1 整體硬件構架。在整體的硬件設計下，不僅要保證電路的穩定，而且要在這個前提下盡量的精簡電路。我們的硬件系統的主要部分為K60最小單片機系統模塊、圖像處理系統模塊、電機驅動系統模塊以及其他接口模塊。我們在設計時，電路的簡潔是一方面，減少電路元件的使用數量等是另一方面。這些都是為了減輕重量，同時也為了安裝的簡便。最后在詳細的分析之后，再進行合理的布局。在電源部分我們采用獨立的電源給各個模塊供電，這樣可以最大程度的減少各模塊之間的相互影響和干擾。比如驅動模塊電路的電流會比較大，對整個系統的影響也就比較大，所以我們用一個隔離電路進行了隔離處理，以減少影響。

3.2 核心模塊。在攝像頭采集到的視頻信號中包含了各種信號。處理方法是分離各種信號得到其邏輯關系。

小車高速行駛在直道上時，當車道變化時，車的轉角和速度也要做出相應變化，例如由直道轉入彎道時，原則是曲率越小，變化角度越小，速度變化也就越小;曲率越大，則正好相反。

小車也有可能遇到多種復雜的路面情況，比如大小S彎等，在處理模塊判斷出具體路況的基礎上，同時算法上也要根據情況做出改變，這樣才能更快速更平穩通過賽道。不同的控制信號是通過不同的檢測再根據不同的位置給出的，同時由小車轉過一定的角度來控制各種方向。

總之，小車可以根據攝像頭對不同賽道信息的采集情況，經過處理后，給出相應的輸出信號。3.3 電源模塊。各種基礎模塊的的運行還需要高效穩定的電源給予供電。本論文電源模塊主要包含三個部分，即3.3V、5V和6V供電。

3.4 輸入模塊。目前可以買到的攝像頭主要是CCD和COS兩種攝像頭。前者具備較高的對比度，優點是動態特性雖然比較好。但是需要在12V電壓下才能工作，所以比較耗電;而COS耗電相對來說就小的多，只需要5V電源供電。我們選擇OV7620就是根據以上分析得出的最終結果，其內置10位雙通道A/D轉換器，具備自動白平衡和自動增益的特點，更能對亮度、對比度、飽和度進行調節，更加適應智能車在行駛時對信息采集的要求。同時使用數字攝像頭可以通過SCCB協議對攝像頭進行優化，并且可以通過K60的DMA功能實現端口寄存器到圖像數組的快速傳輸而且不占用CPU資源。所以我們毅然選擇了OV7620攝像頭。

3.5 輸出模塊。電路的驅動部分在今天的技術下無疑有很多方法可以實現，比如使用專用電機驅動芯片和使用MOSET搭建H橋。傳統的使用芯片方案優點是使用方便，穩定性能好，具有內置過壓、過流保護。而H橋則具有高電流負載能力、低阻抗的優點。所以我們采用第二種方法方法來驅動電機。

4 調試與改進

驅動模塊對齒輪的傳動機構的要求是比較大的，安裝的位置若是不恰當，則會大大增加電機驅動部分差速器的負載，從而進一步影響智能車的速度和性能。在調整過程中我們主要遵循以下原則：每兩個傳動齒輪的軸始終保持平行，之間的間隙要保證在一定的大小，不能過松也不能過緊，那么怎么才能判斷齒輪松緊真好呢？我們是通過聽聲音判斷的。聲音刺耳則間隙過大，沉悶而遲滯則說明間隙過小。

控制系統中最重要的是環境參數的確定，在環境參數的確定方面采用傳感器采集的數據，歸一化時需要進行轉換，在設計智能車的時候進行了多次調整。還通過調整各模塊的精確位置，使得傳感器采集變量作為歸一化的標準。這樣就可以更好的適應各種環境的變化。

重心的調整也很重要，因為這樣可以讓小車在彎道行駛的更加穩定、高速。調整的要點是整體的布局和重心的高低。其中在高度方面可以在底盤的調整和各種模塊的調整，在保證小車順利運行的情況下，盡量降低底盤，這樣可以在整體上降低重心位置;整體布局方面的原則是均勻、對稱。

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