基于MC9S12XS128單片機(jī)的多功能智能小車系統(tǒng)設(shè)計(jì)

經(jīng)過分析和驗(yàn)證后發(fā)現(xiàn)，對(duì)于智能車而言，由于行駛路徑具有一定的連續(xù)性，并不需要逐行采集圖像，間隔若干行采集就可較好地獲取路徑信息。那么在圖像采集的同時(shí)就可以進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理和優(yōu)化，這種方法的優(yōu)勢(shì)在于：把圖像處理嵌入到圖像采集的過程中，有效解決了單片機(jī)處理圖像信號(hào)能力不足的缺陷。

3.2 轉(zhuǎn)向舵機(jī)的PID控制算法

系統(tǒng)通過把測(cè)得的路面函數(shù)與已知函數(shù)進(jìn)行對(duì)比，判斷出前方道路的類型。因此根據(jù)黑線位置動(dòng)態(tài)改變PID參數(shù)，就得到了較好的控制效果。

為了提高智能小車在直道或者小彎道的前進(jìn)速度，系統(tǒng)采用了與大彎道不同的控制算法：利用圖像中路面兩側(cè)的面積比控制舵機(jī)的轉(zhuǎn)向角。這種算法的優(yōu)勢(shì)在于：由于圖像信息是數(shù)字矩陣，單片機(jī)可以非常迅速的完成面積的計(jì)算，利用面積比作為參量控制小車轉(zhuǎn)向角，縮短了數(shù)據(jù)處理時(shí)間，提高了行駛速度。

3.3 驅(qū)動(dòng)電機(jī)的PID控制算法

對(duì)于速度控制，采用了增量式PID控制算法，基本思想是直道加速，彎道減速。經(jīng)過反復(fù)調(diào)試，將每場(chǎng)圖像得到的黑線位置與速度PID參考速度值構(gòu)成二次曲線關(guān)系。在實(shí)際測(cè)試中，小車直道和彎道相互過渡時(shí)加減速比較靈敏，與舵機(jī)轉(zhuǎn)向控制配合得較好。

4 系統(tǒng)調(diào)試

作為整個(gè)智能小車系統(tǒng)的核心，圖像采集模塊必須經(jīng)過嚴(yán)格的測(cè)試以確保其可靠性。智能小車完成行進(jìn)后，通過串口調(diào)試工具提取出儲(chǔ)存的路面數(shù)字圖像信息，如圖5所示。

此外，攝像頭的安裝位置也直接影響著小車的性能，為了能更好的掌握前方路徑信息，以便讓單片機(jī)提前做好控制量的計(jì)算，應(yīng)盡量讓攝像頭看得更遠(yuǎn)。采用隔行處理數(shù)據(jù)和直道獨(dú)立優(yōu)化的算法極大提高了單片機(jī)的處理能力，每行圖像采集點(diǎn)增加到120個(gè)，成功地增大了CMOS攝像頭采集圖像的視野寬度。在綜合考慮了道路反光的影響后，適當(dāng)增加了視場(chǎng)長(zhǎng)度(視場(chǎng)最遠(yuǎn)處和最近處的距離)，達(dá)到1.40 m，最遠(yuǎn)前瞻達(dá)到1.60 m，足以覆蓋各種路面類型。智能車系統(tǒng)的整體實(shí)現(xiàn)如圖6所示。

5 結(jié)束語

文中介紹了CMOS攝像頭智能小車的總體設(shè)計(jì)方案，從系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計(jì)，硬件設(shè)計(jì)，軟件設(shè)計(jì)和系統(tǒng)調(diào)試4個(gè)部分詳細(xì)介紹了智能小車的設(shè)計(jì)方案和一些創(chuàng)新之處。經(jīng)過測(cè)試，該系統(tǒng)能夠做到高效、準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)地采集圖像，具備良好的抗干擾能力，能夠有效的為小車的決策系統(tǒng)提供較為準(zhǔn)確的輸入，可以在復(fù)雜的路徑上自主、快速行進(jìn)。同時(shí)也為將來的廉價(jià)導(dǎo)航系統(tǒng)提供了軟硬件架構(gòu)的解決方案。

未來，通過研究帶有網(wǎng)絡(luò)聯(lián)接的多傳感器、多處理器的綜合導(dǎo)航系統(tǒng)，可以為自動(dòng)駕駛、智能導(dǎo)航、搶險(xiǎn)救災(zāi)提供更加豐富的解決方案，使智能汽車在生活中得到更廣泛的應(yīng)用。