苗培梓 楊有為 王德宇 鄧 偉 姜爾赤

（1.東北石油大學 電子科學學院，黑龍江 大慶 163318；2.大慶油田有限責任公司第二采油廠 工程技術大隊，黑龍江 大慶163414）

0 引言

隨著全球信息和科技革命的興起，智能化和信息化廣泛應用于我們的生產生活當中，而對智能汽車的需求和發(fā)展，亦受到眾多國家的重視和支持。 近年來，智能車己經成為世界車輛工程領域研究的熱點和汽車工業(yè)增長的新動力，很多發(fā)達國家都將其納入到各自重點發(fā)展的智能交通系統(tǒng)當中。 我國的智能汽車產業(yè)目前處于起步階段，較發(fā)達國家的發(fā)展水平還很落后，因此，對智能車的研究有助于我們智能汽車工業(yè)的發(fā)展和進步。

本智能車硬件平臺采用MC9S12XS128 微處理器作為系統(tǒng)處理控制器，主要控制轉向舵機和驅動電機，調試平臺采用Code Warrior 軟件。 智能車的制作主要涉及單片機控制電路的設計、攝像頭圖像信號的采集及其處理、控制算法和控制策略優(yōu)化等方面。

1 智能車系統(tǒng)設計

本智能車系統(tǒng)以 MC9S12XS128 單片機為核心控制單元，采用數字攝像頭作為識別道路的傳感器， 通過光電編碼器檢測模型車的速度，使用增量式PID 閉環(huán)控制算法，通過 PWM 波調節(jié)驅動電機的轉速和轉向舵機的角度。我們力求系統(tǒng)的簡單高效，在滿足智能車性能的要求下， 使硬件結構最簡單。

1.1 MC9S12XS128 單片機簡介

MC9S12XS128 是16位單片機， 由16 位中央處理單元、128KB 程序Flash、8KB RAM、8KB 數據Flash 組成片內存儲器。

1.2 攝像頭的選擇

攝像頭根據所傳達的信號， 可分為 CCD 攝像頭和 CMOS 攝像頭。CCD 攝像頭又稱為模擬攝像頭，其采集到的視頻信號是模擬信號，需要經過A/D 模塊進行數模轉換成數字值后再進行處理和使用。 CCD 模擬攝像頭采集動態(tài)圖像效果比較好，采集到的圖像信息比較清晰且穩(wěn)定性好，對比度也相對較高。但需要12V 的工作電壓，對整個系統(tǒng)運行來說過于耗電。

CMOS 攝像頭又稱為數字攝像頭，其內部集成了A/D 模塊，直接輸出數字值可以將采集到的視頻信號直接轉換成數字信號。 CMOS 數字攝像頭硬件電路相對簡單，工作電壓低，體積小，功耗也小，但圖像穩(wěn)定性不好，在動態(tài)圖像的顯示中不如CCD 攝像頭清晰。而在本智能車設計中，由于CMOS 攝像頭已經能滿足設計的性能要求，在考慮效率和功耗的基礎上，選用CMOS 攝像頭系列的OV7620。

1.3 主板電路

主板上裝有組成本系統(tǒng)的主要電路，包括如下部件：攝像頭接口、舵機接口、電機驅動電路、編碼器接口、撥碼開關接口、電源接口、單片機最小系統(tǒng)板插座等。 主板電路圖如圖1 所示：

圖1 主板電路圖

圖2 主板電路原理圖

1.4 主板電路原理圖

智能車主板電路主要有五個模塊：控制處理芯片、舵機驅動模塊、電機驅動模塊、圖像采集模塊、速度采集模塊和電源模塊。主板電路原理圖如圖2 所示：

其中，MC9S12XS128 單片機是系統(tǒng)的核心部分，它負責處理道路圖像數據、行駛速度等反饋信息，通過控制算法得出的控制量來對舵機與驅動電機進行控制。舵機模塊和驅動模塊分別用于實現車模的轉向和驅動；圖像采集模塊由攝像頭和電平轉換電路組成，其功能是獲取前方路徑的圖像數據；速度采集模塊由光電編碼器提供，通過檢測脈沖累積數來求得車模的速度值；電源模塊主要用于為系統(tǒng)其他各個模塊提供所需要的電源。此外還有串口通信，撥碼開關等小模塊，功能是輔助調試和方便參數微調。

2 軟件開發(fā)

當系統(tǒng)的硬件部分都設計定型后，建立在其上的軟件系統(tǒng)便直接決定了系統(tǒng)的后續(xù)使用性能和智能化程度。軟件系統(tǒng)的基本設計思路就是能采集穩(wěn)定圖像且分析處理去噪，然后通過核心芯片的控制系統(tǒng)，做出判斷并發(fā)出指令，根據實際路況和周圍環(huán)境，有效地控制電機驅動和舵機轉向。 軟件開發(fā)主要涉及圖像采集、路徑識別、舵機控制和電機控制等。

2.1 智能車主程序設計思路

智能車軟件系統(tǒng)的開發(fā)， 其實就是能控制智能車在道路上穩(wěn)定、安全、快速地跑完全程，也就是在眾多設計思路中，求解一個最優(yōu)解的問題，就是在最短的時間內跑完整個包含復雜環(huán)境的賽道；采取最優(yōu)的控制算法完成對賽道的識別并作出合理的執(zhí)行措施；并能夠很好地去除噪點且保證智能車運行穩(wěn)定。

2.2 控制算法

經過反復調試和測算，在采集圖像完整、道路信息正確的情況下，我們采用經典的PID 算法對智能車進行閉環(huán)控制。 假定單位反饋e(t)代表理想輸入與實際輸出的誤差，這個誤差信號被送到控制器，控制器處理算出誤差信號的積分值和微分值，并將它們與原誤差信號進行線性組合，得到輸出量U(t)進而控制PWM 模塊，通過PWM 模塊對舵機和電機進行有效控制。PID 控制器由比例單元P、積分單元I 和微分單元D 組成，其反饋輸入e(t)與輸出U(t)的關系為:

U(t)=Kp[e(t)+1/Ti∫e(t)dt+Td*de(t)/dt]

式中積分的上下限分別是0 和t，其中Kp 為比例系數；Ti 為積分時間常數；Td 為微分時間常數。本軟件設計采用增量式PID 算法，PID控制算法是工程實際中應用最為廣泛的調節(jié)器控制規(guī)律，其規(guī)律和特性已眾所熟知，此處就不再贅述。

2.3 中心線的確定

灰度值是指黑白圖像中點的顏色深度， 范圍值從0 到255 變化，白色為255，黑色為0。 我們采用的數字攝像頭OV7620 反饋的圖像信息就是黑白圖像，根據實際環(huán)境的變化，即光線明暗會隨著時間和路況的不同而發(fā)生變化，我們采用動態(tài)閾值的處理辦法，對道路黑白圖像進行二值化處理并去噪，就會得到我們需要的圖像。 處理后的圖像通過液晶屏顯示出來，如圖3 所示：

圖3 道路實況二值化

道路的二值化處理結果的反饋信息， 就是攝像頭的掃描結果，實際上也就是由行和列組成的一系列的數值。智能車的行駛需要一條系統(tǒng)自動識別處理得到的行車線， 其實就是沿著道路的中性線行駛，根據道路圖像的二值化處理結果，需要計算出道路的中心線。 我們采取隔行隔列處理圖像的辦法，實際處理了50 行74 列，假定遇到彎道等復雜路況時，我們只處理30 行。攝像頭采集的黑白圖像離車身最近的一行是第50 行。我們設定智能車的起步線為第50 行的第37 列，即為道路的中間點，以此為基準，當攝像頭掃描第49 行時，以50 行的中心點作為本行的基準點向兩邊掃描，以此類推；當一幅圖像掃描結束，我們記錄這幅圖像最后一行的中心點， 作為下一幅圖像第50 行的中心點，然后再以此為中心點向兩側掃描。如此執(zhí)行中心線提取的任務，會增加圖像信息的準確性，以上一行的中心點作為本行處理掃描的基準點，由于兩行數據的實際距離不大，故兩行的中心點數值偏差不會太大，即使是急彎道的相鄰兩行的中心點數值相差也不會很大，如若數值差別較大，那么就可以認定為是噪點，直接設置此點數據無效。 此外，這樣的處理方式還會大大節(jié)省單片機的運算處理時間，提到處理效率。有了穩(wěn)定且可靠的中心線，智能車就可以沿著中心線行駛了，我們的設計目的也就達到了。

［1］卓晴，黃開勝，邵貝貝.學做智能車[M].北京：北京航空航天大學出版社，2007.