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        基于7725攝像頭下智能汽車無人駕駛的彎道丟線補線設計與實現(xiàn)

        2016-11-14 01:33:29范春平黃麗貞陳梓浩
        現(xiàn)代計算機 2016年28期
        關鍵詞:限幅無人駕駛斜率

        范春平,黃麗貞,陳梓浩

        (南昌航空大學信息工程學院,南昌 330063)

        基于7725攝像頭下智能汽車無人駕駛的彎道丟線補線設計與實現(xiàn)

        范春平,黃麗貞,陳梓浩

        (南昌航空大學信息工程學院,南昌330063)

        為實現(xiàn)智能汽車在自主駕駛下能快速穩(wěn)定的通過各種彎道,設計一種適用于各種彎道處丟線布線的算法,由于攝像頭視角的原因?qū)е轮悄芷囋谕ㄟ^彎道時,總有一邊的道路信息丟失,并且攝像頭成像有一定的畸變,所以對于無人駕駛的智能汽車來說,對彎道丟線部分進行相應的還原是十分有必要的,實驗表明改設計提高智能汽車在彎道出穩(wěn)定性、快速性。

        智能汽車;無人駕駛;攝像頭

        0 引言

        這些年來,汽車智能化已經(jīng)是一種趨勢,無人駕駛技術將慢慢成熟,然而在設計智能汽車自主行駛時,不得不克服攝像頭等傳感器的缺點,由軟件算法設計去解決這些盲區(qū)。智能汽車在直線行駛是,視野比較廣也比較遠,圖像處理起來比較簡單,路徑識別起來比較方便,但是當智能汽車進入彎道后,攝像頭采集的圖像只能看到一半的道路信息,我們設計了一種根據(jù)一邊的道路信息還原另一邊的道路信息,效果比較理想。

        1 系統(tǒng)原理以及硬件介紹

        為了使智能車能在高速下行駛,我們采用的飛思卡爾32位微處理器MDK60作為核心處理器,OV7725攝像頭作為主要傳感器進行道路信息的采集,該攝像頭由硬件二值化,可編程控制攝像頭的閾值,以及圖像的像素大小,本設計每幅圖像采用60行,80列數(shù)據(jù),總共4800個像素點,圖像畫質(zhì)比較清新,且在高速運行下,畫面能不失真。改攝像頭采集的原始彎道圖像,左彎如圖1所示,右彎如圖2所示。

        系統(tǒng)總體設計如圖3所示。

        圖3 系統(tǒng)總統(tǒng)設計

        2 軟件算法設計

        本設計采用的彎道的補線策略是通過采集回來另一邊有線的斜率來補線的,例如當進入左彎時,左邊一側圖像無效,我們可以通過右邊有線部分來補出一條中線,核心C語言代碼如下:

        ①剛入彎的情況,從兩邊有線到只有一邊有線的情況

        if(flag_black_left[i]==1);右邊丟線

        center[i]=center[i+1]+(black_left[i]-black_left[i+1]);中心等于上次中心加上邊沿的斜率

        if(center[i]>79);限幅處理

        center[i]=79;

        else;左邊丟線

        center[i]=center[i+1]-(black_right[i+1]-black_right[i]);中心等于上次的中心減去邊沿的斜率

        if(center[i]<0)限幅處理

        center[i]=0;}

        圖4 原始圖像 

        圖5 補線效果

        原始圖像如圖4所示,程序補線后圖像如圖5所示。

        ②入彎后整幅圖像只有一邊的圖像,邊沿斜率補線需要確定第一個中心位置,這個中心位置的確認都后面的每個中心位置都有關系。

        if(flag_black_left[i]==1)

        if(i==60);最近的一行是右邊丟線

        center[i]=black_left[i]+(80-black_left[i])/2

        else

        center[i]=center[i+1]+(black_left[i]-black_left[i+1]);

        if(center[i]>79);限幅處理

        center[i]=79;

        else

        if(i==60);最近一行是左邊丟線

        center[i]=black_right[i]-(80-black_right[i])/2

        else

        center[i]=center[i+1]-(black_right[i+1]-black_right[i]);

        if(center[i]<0);限幅處理center[i]=0;

        原始圖像如圖6所示,補線效果如圖7所示。

        圖6 原始圖像

        圖7 補線效果圖

        3 結語

        通過多次實驗表明,運用上述的補線思想在基于攝像頭下的智能汽車中取得了良好的效果,智能汽車在入彎,出彎均表現(xiàn)轉向十分靈敏,從而整體提高了智能車自主運行的速度,在實際生活中,用這種方法可以很好地還原出真實賽道的元素信息。算法簡便,實時性強,滿足了智能車實時,安全、穩(wěn)定、快速的要求具有廣闊的應用前景,是當前無人駕駛汽車引領技術的主流方向。

        [1]卓晴,黃開勝,邵貝貝等.學做智能車 ——挑戰(zhàn)“飛思卡爾 ”杯[M].北京:北京航空航天大學出版社,2007.

        [2]邵貝貝.單片機嵌入式應用的在線開發(fā)方法[M].北京:清華大學出版社,2004.

        [3]井上誠喜等著.C語言實用數(shù)字圖像處理[M].白玉林譯.北京:科學出版社,2003

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        [5]林辛凡,李紅志,黃穎.清華大學三角洲隊技術報告[R],2006.

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        [9]吳斌華,黃衛(wèi)華,程磊,楊明.基于路徑識別的智能車系統(tǒng)設計.電子技術應用,2007,3.

        Smart Car;Unmanned;Camera

        Design and Implement of the Line Loss in the Curve of Intelligent Car Based on the 7725 Camera

        FAN Chun-ping,HUANG Li-zhen,CHEN Zi-hao
        (School of Information Engineering,Nanchang Hangkong University,Nanchang 330063)

        For the implement of intelligent vehicle in autonomous driving fast through various curves,designs a suitable to bend all lose the line routing algorithm,due to the camera angle lead to smart cars in through the corner,there is always one of the road information loss and camera imaging have some distortion,so for unmanned intelligent vehicle,on the corners lost line part of corresponding reduction is very necessary.Experimental results show that the design improves the intelligent vehicle in cornering stability,rapidity.

        1007-1423(2016)28-0046-03

        10.3969/j.issn.1007-1423.2016.28.013

        范春平(1994-),在讀本科,研究方向為嵌入式、單片機、傳感器技術陳梓浩(1994-),在讀本科,研究方向為嵌入式、單片機、傳感器技術

        2016-08-30

        2016-09-30

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