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光电智能车检测设计

时间:2016-11-28来源: 作者: 点击: 161次

罗英昆 吕波漾

(德州学院机电工程系,山东德州,253023)

     要:本设计以“第十一届全国大学生‘恩智浦’杯智能汽车竞赛”为背景,提出了一种利用线性CCD扫描赛道引导小车行驶的方案。本文介绍了这一方案的基本思想以及线性CCD检测所依据的物理原理,并根据方案实际制作了小车。实践证明该方案是可行的。

关键词:光电智能车;线性CCD

Abstract: the design is based on the background of "Eleventh National University" NXP 'cup of smart car competition ", proposes the use of a linear CCD scanning track guided vehicle driving scheme. This paper introduces the basic idea of this scheme and the physical principle of linear CCD detection, and makes the car according to the actual project. Practice proves that the scheme is feasible.

Key words: photoelectric intelligent vehicle; linear CCD

0 引言

    智能车竞赛分为光电组、摄像头组和电磁组,其中摄像头组使用面阵CCD采集赛道图像信息识别路径,电磁组主要是电通电导线产生的电磁场探测路径,光电组在以前使用激光识别路径的条件下改用线性CCD极大的提高了采集的准确性和全面性。本文则展示使用3个CCD对赛道进行信息采集。使用软件让小车对赛道元素的判断更加准确,将光线的影响减到最低。

1 设计原理

曝光控制原理实际就是发送一次启动和移位时序,从图1可看出每128时钟序列的前18个周期是内部复位(internal reset),这18个周期不仅不曝光,还会将每个像素积分器电容放电,将积分电压清零,18个周期后的便开始积分。中断程序就是根据曝光时间在合适的曝光点输出一个内部复位序列。下一个定时时间到达时会进行数据采样,采集到数据对应的曝光时间就是输出内部复位到下次采样的时间。而上一次采样到本次输出内部复位信号之间的曝光将在本次曝光时清除,数据没有读取(不进行AD转换)。

 

图1 TSL1401的时序图

2 如何提取赛道黑线    

2.1中线提取方案

    从图2可看出,黑线特征非常明显,可以采用找凹槽算法准确的提取黑线位置。单行黑线提取算法如下,该算法之前是用于面阵摄像头的,由于线性CCD相当于面阵摄像头的一行,因此该算法同样适用于线性CCD。该算法原出处是第二届智能车冠军上海交大参赛队,实践证明该算法提取黑线准确可靠,适应性强。

 

图2 CCD采集图像

 

2.2 黑线提取算法

    由于黑色赛道和白色底板之间的色差较大,直接反映在图像数据中就是大于一个黑白色阙值。通过实验可以基本上确定该阙值的大小根据现场光线的变化影响会有略微的变化,但是该阙值基本上位于两个定值之间。因此可以通过判断相邻数据点的差是否大于该阙值,作为边沿提取算法的依据和主要参数。该算法的主要过程为:从最左边第一个有效数据点开始依次向右进行,当第X+3点的值大于第X点的数据值时,则此时X+1便可认为 是黑线的边缘。如此便可以识别赛道的左右边线,进而提取出中线位置,如图3所示。

 

3 黑线提取算法

3 赛道元素处理

    特殊赛道的类型包括:不对称坡道、障碍等。常见的特殊赛道有十字路、小S弯,大S弯等。特殊赛道元素一旦处理不好,就极有可能无法正常跑完全程,可见特殊赛道图像识别和处理的重要性。

3.1 直道识别

直道的识别相对比较简单。直道的特征一般是三个CCD处理(赛道右边线减去左边线)之后得到的赛道宽度值,在一定的范围内时则认为是直道,当最远的CCD判别条件不符合时则跳出直道条件。

3.2 十字路识别 

使用最远的CCD来判别十字,当最远的CCD处于十字路时其左右两边都检测不到黑线并且CCD采集的电压值都大于在黑色赛道上采集的电压值。此时使用第三个(前瞻距离最近的)CCD来进行路径识别当第二个(主跑的)CCD检测到黑线时则退出十字路元素。

3.3 小S弯识别

S识别可以通过几个不同前瞻的CCD来判断。通过不同CCD对应的偏差趋势可以识别出小S。

3.4 坡道识别

首先3个CCD都有左右边线即不存在丢线情况并且3个CCD的中线都位于一定的范围内,此时第二个(主跑的)CCD赛道宽度突然变宽即右边线-左边线大于一定值,则认为是坡道元素。

3.5 障碍识别

   在最远的CCD有左右边线情况下,第二个CCD的赛道边线数值突然变化,若左边线增大则认为是障碍在左边,若右边线减小则认为障碍在右边。此时设置一标志位分别处理不同的情况,当赛道宽度大于一固定数值时则退出障碍元素。

3.6 停车线识别

使用ST188进行停车线识别,安装在小车的头部左右两边各一个(赛后发现使用3个效果更佳)。查阅ST188(如图4)的资料如下:     

 

 

4 ST188实物示意图

一、特点

1.采用高发射功率红外光电二极管和高灵敏度光电晶体管组成;

2.检测距离可调整范围大,4-13mm可用;

3.采用非接触检测方式。

二、极限参数

    极限参数Ta=25℃)如表一所示:

 

 

 

 

 

 

 

1 ST188极限参数

项目

编号

数值

单位

输入

正向电流

IF

50

mA

反向电压

Vr

6

V

耗散功率

P

75

mW

输出

集-射电压

Vceo

25

V

射-集电压

Veco

6

V

集电极功耗

Pc

50

mW

工作温度

Topr

-20——+65

储存温度

Tstg

-30——+75

 

 

三、ST188工作原理

    ST188工作原理如图5所示:

 

5 ST188工作原理图

    使用3个ST188检测停车线时,会有以下多种情况并分别作出处理:

1.两边的ST188同时都检测到停车线,此时让小车停车。

2.只有中间一个ST188检测到停车线,让小车停车,因为此时小车已经处于赛道之外违反了比赛规则,让小车停车可以避免小车到处乱撞。

3.左右两边任意一边和中间的ST188同时检测到停车线,此时让小车停车。

4.其余情况均不停车。

4 车模的整体构型及CCD的安装位置  

    第十一届全国大学生恩智浦智能车大赛规定光电组使用C型车模即一舵机两电机的车模构型车模整体要考虑重心低、结构稳定,又要考虑到光线对CCD的影响。经过考虑之后我们采用图6的车模构型。

 

6 车模构型图

 

5 总结

在充分查阅资料、理论分析的基础上,对光电智能汽车的机械结构、硬件电路和控制软件分别进行了设计。在机械结构方面,综合考虑到系统的稳定性与简便性,并通过反复实践确定了CCD传感器的数量和位置,采用单杆支架,保证传感器在运动中的采集稳定性。在软件方面,利用组委会推荐的开发工具编写调试程序,经过团队成员不断讨论、改进,终于设计出一套通用、稳定的程序,实现了根据路况调整车速与转向,并在最短时间内跑完全程。经过反复测试、校赛与省赛的检验,证明了该设计方案的可靠、稳定与高效。

主要参考文献:

[1]卓晴,黄开胜,邵贝贝.学做智能车[M].北京:北京航空航天大学出版社,2007.

[2]邵贝贝.单片机嵌入式应用的在线开发方法[M].第1版.北京:清华大学出版社,2004.

[3]童诗白,华成英.模拟电子技术基础[M].北京:高等教育出版社,2000.

[4]余志生.汽车理论[M].北京:机械工业出版社,2006.

[5]胡寿松.自动控制原理[M].第4 .北京:科学出版社,2001.

[6]胡世林,韩致信,崔继强.机械制造与自动化[J].2015(4):123-125.

[7]竞赛组秘书处.路径检测设计参考方案[EB/OL].http://www.smartcar.au.tsinghua.edu.cn,2015.12.

          

 

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