系統(tǒng)概述

　　智能小車系統(tǒng)主要由路徑識別、速度采集、轉(zhuǎn)向控制及車速控制等功能模塊組成,。路徑識別功能采用CMOS攝像頭，將其模擬量的視頻信號進行視頻解碼后,，經(jīng)過二值化處理并轉(zhuǎn)化為18×90pix的圖像數(shù)據(jù)后送入MCU進行處理;轉(zhuǎn)向控制采用基于模糊控制算法進行調(diào)節(jié);而車速控制采用的是經(jīng)典PID算法,，通過對賽道不同形狀的判斷結(jié)果，設(shè)定不同的給定速度,。該系統(tǒng)以50Hz的頻率通過不斷地采集實時路況信息和速度,，實現(xiàn)對整個系統(tǒng)的閉環(huán)控制，如圖1所示。

 　　智能小車的圖像采集與存儲

　　圖像采集模塊設(shè)計

 　　CMOS攝像頭正常供電后,便可輸出原始圖像的信號波形,，它是PAL制式的模擬信號,，包含行同步、行消隱,、場同步,、場消隱等信號如圖2所示。但該形式的信號并不能被CPU直接使用,，需要加入視頻解碼芯片如SAA7111,，它的功能是將攝像頭輸出的模擬信號轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號，同時產(chǎn)生各種同步信號,，CPU利用此同步信號將圖像的數(shù)字信號存儲在一個外部FIFO芯片AL422中,，這便構(gòu)成了基本的路徑檢測模塊，如圖3所示,。

　　圖像數(shù)據(jù)存儲

　　SAA7111是飛利浦公司一款增強型視頻輸入處理器芯片,，常應(yīng)用在嵌入式視頻應(yīng)用的高度集成的電路中。工作時,，模擬視頻圖像從SAA7111的4個輸入端口中的一個端口輸入,，經(jīng)模擬處理后，一路通過緩沖器從模擬輸出端輸出用于監(jiān)視,，另一路經(jīng)A/D后產(chǎn)生數(shù)字色度信號,、亮度信號，分別進行亮度信號處理,、色度信號處理,。亮度信號處理的結(jié)果，一路送到色度信號處理器進行綜合處理,，產(chǎn)生Y,、U、V信號,，經(jīng)格式化后從VPO輸出,，輸出的信號格式有422YUV或CCIR-656(8位)等;另一路進入同步分離器，經(jīng)數(shù)字PLL,，產(chǎn)生相應(yīng)的行,、場同步信號HS、VS及像素時鐘信號LLC和LLC2等信號,，這些信號是實現(xiàn)視頻數(shù)據(jù)采集的依據(jù),。SAA7111輸出的每幀圖像大小可設(shè)為720×286，其數(shù)據(jù)量相對于單片機的處理速度來說是比較大的,，較為理想的圖像大小是18×45,，壓縮后的數(shù)據(jù)量僅為原始圖像的0.394%,。為了使圖像的數(shù)據(jù)得到有效壓縮，可以采用將圖像的數(shù)字信號存入FIFO中,，經(jīng)過一定的分頻處理后便能壓縮圖像大小,，系統(tǒng)所采用的FIFO芯片是AL422B。

      為了實現(xiàn)圖像數(shù)字信號的分頻處理,，可以分為兩種實現(xiàn)方式,，其一是軟件分頻，另一種是硬件分頻,。對于軟件分頻來說,，系統(tǒng)不需要額外的分頻電路，而是單片機利用解碼芯片SAA7111輸出的控制信號,，對讀時鐘進行分頻后再執(zhí)行實際的讀操作,，這種方式的缺點是分頻工作需要占用單片機資源，影響系統(tǒng)的實時性等性能;對于硬件分頻來說,，需要加入專門的分頻處理電路,，在不需要單片機控制的條件下實現(xiàn)圖像的壓縮，從而在根本上減少了單片機處理的數(shù)據(jù)量并縮短讀取圖像的時間,。因此該系統(tǒng)采用了硬件分頻的方式,。

　　圖像去噪與特征提取

　　圖像二值化

　　圖像二值化是數(shù)字圖像處理技術(shù)中的一項基本技術(shù)，該系統(tǒng)中由于賽道是由黑色和白色兩種顏色組成的,，并且背景顏色基本也是白色的,，系統(tǒng)的任務(wù)是識別出黑色的引跑線位置,，由于其圖像的干擾并不是很強,，因此可以采用二值化的技術(shù)作為系統(tǒng)的圖像預(yù)處理。經(jīng)過二值化處理將原來白色的像素點用0表示,，而黑色像素點用1表示,。圖像二值化技術(shù)的關(guān)鍵在于如何選取閾值通常來說，常用的方法包括有全局閾值法,，局部閾值法及動態(tài)閾值法,。由于賽道現(xiàn)場光線是比較均勻，而且賽道周圍的底色基本上都是白色的,，所以在該系統(tǒng)設(shè)計中采用全局閾值法,，可達到算法簡單，執(zhí)行效率高的效果,。

　　二值化閥值選取

　　在對賽道環(huán)境的分析中,，我們可以發(fā)現(xiàn)黑線部分的亮度是相對比較固定的，其波動的范圍非常小,，小于20(亮度值最大為255),，而白色底板的亮度值變化相對較大一些,，但仍能保證其與黑線的亮度值有較大的梯度。因此,，可以采用直方圖統(tǒng)計法來對其閥值進行自動設(shè)定,，具體方法如下。首先存儲一幅原始圖像的所有數(shù)據(jù),，然后對整幅圖像的第一像素點進行統(tǒng)計,，最終把第個亮度值所對應(yīng)的像素點個數(shù)統(tǒng)計出來，結(jié)果將出現(xiàn)一個雙波峰形圖,，如圖4所示,。這將能較直接地比較出亮度值集中的區(qū)域，以兩個波峰的中心位置所在的中點值作為該賽道的二值化閥值,。該算法計算的精度較高,，能夠找到理想的一個閥值點，雖然它執(zhí)行的時間較長,，但是這只是在賽車未起跑前進行的初始化運算,，對賽車起跑后的速度完全沒有影響，因此該方案是可以采用的,。

 　　圖像去噪

　　在車體運動過程中,，圖像經(jīng)過二值化后并不會出現(xiàn)太大的噪聲，只是在局部出現(xiàn)了一小部分的椒鹽噪聲,，其典型圖像如圖5所示,。在該系統(tǒng)設(shè)計中，圖像處理的目的是準確地找到黑線的中心位置,。由于圖像中噪聲的面積非常小,，并且一般出現(xiàn)在離黑線較遠的地方，處理的方法也比較多,，可采用中心坐標遞推法,。


      由于該賽道的黑線細分為每一行的坐標后，相鄰兩行之間的中心坐標值之差是比較小的,，經(jīng)實驗測試得其差一般不會超過5,，具有很好的遞推性。因此可以利用前一行的中心坐標往下遞推來求解,，具體步驟如下,。

　　(1)由于攝像頭近處的黑線拍攝效果較好，不僅黑線的寬度比較大,，而且基本不會出現(xiàn)任何噪聲,，用其作為遞推的基準點是非常好的選擇。由于這是整幅圖像的基準點,，因此對其準確性要求比較高,，在計算第一行的中心坐標值時采用黑線連續(xù)記數(shù)法,即只有連續(xù)讀取到3個或以上“1”時才算有效的黑線,并記錄黑線的塊數(shù),，否則將其清零，最終再查看該行黑線塊數(shù)是否為1,，若不為1則改用第二行圖像數(shù)據(jù)作判斷,，如此遞增直到找到唯一的黑線為止。

 　　(2)以第一次找到的中心坐標為基準,，向上一行搜索分布在其左右兩側(cè)各10個點這個區(qū)間內(nèi)的黑線位置,，然后同樣利用重心法求出在該區(qū)間內(nèi)的黑點中心坐標值，并把它作為這一行的中心坐標基準點,。

 　　(3)按照步驟(2)逐步往上一行遞推,，如果遇到全0的行則停止黑線的搜索。圖5所示的圖像經(jīng)過該算法處理后得到的圖像如圖6所示,，可見此方法能夠有效地消除圖像的噪聲,。