司開波 黃 健 呂林濤

(西京學院信息工程學院，陜西西安 710123)

1 引 言

在智能車設計中，通常要實現(xiàn)自動循跡功能，因此人們研究了多種方法。文獻[1]采用光電傳感器TCRT5000，以STC12C5A60S2為控制核心，實現(xiàn)了對黑白線的自動循跡。文獻[2]采用新型數(shù)字式電感傳感器LDC1000實現(xiàn)了對細鐵絲構成的跑道的自動循跡。

文獻[1]采用的方法，也是常用的一種循跡方法。采用光電傳感器，根據(jù)白線反射光強，黑線反射光弱的原理識別黑白線，達到自動巡線的功能。但該方法對黑線的寬度和當前光照強度有要求，如果當前自然光照強度大，很難識別黑白線；如果黑線寬度較細，也較難識別；如果是彎道，由于角度變化，識別也比較困難。而本文提出的CCD線陣傳感器，包含128個光電二極管的線性陣列，構成128個像素，每個像素的光敏面積是3 524.3μm2，像素之間的間隔是8μm。每個像素點具有256(8bit)級灰度輸出。相比于單個或多個光電傳感器TCRT5000，輸出精度更高，采集的信息點更多，采集范圍更寬。因此，實現(xiàn)的自動循跡功能更強。

2 系統(tǒng)設計

2.1 線性CCD工作原理

該傳感器是包含128個光電二極管的線陣，光電二極管在光的照射下產(chǎn)生光電流。如圖1所示構成了光電二極管積分電路，二極管上累積的電荷量與光強度和光照時間成正比。當開關S1在1上時，積分電容上流過的電流和光電流相等，對光電流進行積分。當S1切換到2時，釋放積分電容上累積的電荷。S2采樣輸出，當S2切換到1上時，使得采樣電容電壓等于運放輸出電壓，切換到3時，輸出電壓，在2時，其它光電二極管輸出電壓[3-5]。CCD內(nèi)部有移位寄存器和邏輯控制器，可依次輸出128個像素點的電壓。

圖1 光電二極管積分原理圖Fig.1 Photodiode Integration Principle Diagram

2.2 系統(tǒng)設計框圖

系統(tǒng)設計框圖如圖2所示，主控采用高性能微處理器STM32F103ZET6，主頻72MHz，具有豐富的資源和I/O接口。采用3.3V供電，CCD線陣首先采集黑線的信息，通過A/D接口送給主控STM32，主控對數(shù)據(jù)進行處理，用中值算法尋找黑線中心位置，并與小車中心點位置比較。當車身偏左時，控制小車右轉；當車身偏右時，控制小車左轉；當正在黑線的正上方時，小車直行。電機驅動采用TB6612，用編碼器測速，用速度PID控制PWM波輸出，使得小車行進穩(wěn)定、可靠。并增加藍牙串口模塊，可將小車行進的相關數(shù)據(jù)發(fā)送給上位機，便于調(diào)試。

圖2 系統(tǒng)框圖Fig.2 System block diagram

3 硬件電路設計

3.1 CCD硬件電路設計

CCD與STM32的連接圖如圖3所示。STM32的PA4引腳控制數(shù)據(jù)的起始位，PA2提供讀寫的時鐘信號，PA3作為模擬A/D輸入引腳，可連續(xù)讀取128個像素點的輸出電壓，作為軟件處理中的原始數(shù)據(jù)[4-7]。

圖3 CCD與STM32連接圖Fig.3 Connection Chart of CCD and STM32

3.2 TB6612電機驅動電路設計

TB6612電機驅動電路圖如圖4所示，TB6612適合驅動小型直流電機，可同時驅動2路直流電機，峰值電流可達到2A，相比于L298具有體積小、性能高等優(yōu)點。圖中PF13，PF14，PC6控制1路電機，PF13，PF14控制電機的轉向，PC6輸出PWM波，控制電機的轉速。對應的輸出為OUT1和OUT2。PF15，PG0，PC7控制另外1路電機，PF15，PG0控制電機的轉向，PC7輸出PWM波，控制電機的轉速。對應的輸出為OUT3和OUT4。VM為電機驅動所需電壓，要高于6V，設計中采用7V[8]。VCC為芯片工作電壓，是5V。

圖4 TB6612電機驅動硬件原理圖Fig.4 Hardware schematic diagram of TB6612 motor drive

對電機測速時，采用編碼器，每旋轉1圈，輸出390個脈沖，將其接入STM32F103ZET6的定時器2，測量每秒鐘脈沖的個數(shù)實現(xiàn)測速。

3.3 串口藍牙電路設計

圖5 藍牙接口電路設計Fig.5 Bluetooth interface circuit design

串口藍牙電路圖如圖5所示，圖中藍牙連接到STM32F103ZET6的串口2上，要實現(xiàn)藍牙通信，必須是一對。上位機的連接方法與圖5所示相同。通信之前，首先用串口調(diào)試助手對2個藍牙模塊進行設置，設置好后2個藍牙模塊會自動配對。通過串口2的PD5(RXD)和PD6(TXD)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的收發(fā)?？蓪CD數(shù)據(jù)，電機測速數(shù)據(jù)等發(fā)送給上位機，方便調(diào)試。

4 軟件編程

4.1 軟件流程圖

在KEIL MDK5.0下用C語言編程，軟件流程圖如圖6所示。

圖6 軟件流程圖Fig.6 Software flow chart

軟件編程時，首先對定時器、串口等進行初始化，然后通過A/D循環(huán)采集128個像素點的數(shù)據(jù)。通過顏色識別找到黑線的2個邊緣，記下此時像素點的位置I和J(I

K=I+(J-I)/2

(1)

PWM+=Kp[e(k)-e(k-1)]+Ki×e(k)

+Kd[e(k)-2e(k-1)+e(k-2)]

(2)

式中：Kp——比例系數(shù)；Ki——積分系數(shù)；Kd——微分系數(shù)；e(k)——當前位置誤差；e(k-1)——上一次位置誤差；PWM——脈沖寬度。

4.2 關鍵代碼

以下是找到黑線并計算中心代碼,該段代碼在定時器Timer1中每隔100ms調(diào)用一次。對小車的控制采用動態(tài)閾值智能控制方法，當?shù)竭_閾值范圍內(nèi)，控制小車直行，否則控制小車左轉或者右轉，按流程圖所示進行。這樣可以避免小車左右搖擺，這樣就能在幾秒內(nèi)將小車調(diào)整到中心位置。

void Find_CCD_Zhongzhi(void)

{static u8 i,j,Left,Right,Last_CCD_Zhongzhi;static u16 value1_max,value1_min;value1_max=ADV[0];//動態(tài)閾值算法，讀取最大和最小值

for(i=5;i<123;i++)//兩邊各去掉5個點

{if(value1_max<=ADV[i])

value1_max=ADV[i];}

value1_min=ADV[0];//最小值

for(i=5;i<123;i++)

{if(value1_min>=ADV[i])

value1_min=ADV[i];}

CCD_Yuzhi=(value1_max+value1_min)/2;//計算出本次中線提取的閾值

for(i = 5;i<118; i++)//尋找左邊跳變沿

{if(ADV[i]>CCD_Yuzhi&&ADV[i+1]>CCD_Yuzhi&&ADV[i+2]>CCD_Yuzhi&&ADV[i+3]

{Left=i;

break;}

}

for(j = 118;j>5; j--)//尋找右邊跳變沿

{if(ADV[j]CCD_Yuzhi&&ADV[j+4]>CCD_Yuzhi&&ADV[j+5]>CCD_Yuzhi)

{Right=j;

break;}

}

CCD_Zhongzhi=(Right+Left)/2;//計算中線位置if(myabs1(CCD_Zhongzhi-Last_CCD_Zhongzhi)>70)//計算中線的偏差，如果太大

CCD_Zhongzhi=Last_CCD_Zhongzhi;//則取上一次的值

Last_CCD_Zhongzhi=CCD_Zhongzhi;//保存上一次的偏差

}

5 測試結果處理

設計并調(diào)試好硬件電路和軟件程序后，就可以進行測試了。測試時，首先對鏡頭進行調(diào)焦，調(diào)焦如式(3)或式(4)所示

f=v×D/V

(3)

f=h×D/H

(4)

式中：f——鏡頭的焦距長度；v——拍攝對象成像后的縱向尺寸；V——拍攝對象實際的縱向尺寸；D——鏡頭和拍攝對象之間的距離；h——拍攝對象成像后的橫向尺寸；H——拍攝對象實際的橫向尺寸。

測試時，所選用的鏡頭的成像區(qū)域為8.128mm×0.063 5mm，焦距可調(diào)。

測試時跑道如圖7所示。相距最遠的2條黑線的外邊沿間距是25cm，即橫向尺寸H為25cm。鏡頭與目標距離D為80cm，鏡頭焦距f為6mm，經(jīng)過式(4)計算，可得到成像后的橫向尺寸h如式(5)所示

h=f×H/D=6mm×25cm/80cm=1.875mm

圖7 測試用跑道示意圖Fig.7 Test Runway

而鏡頭的成像區(qū)域為8.128mm×0.0635mm，橫向長度為8.128mm，對應128個像素點，則1.875mm對應像素點是29.5，接近于30個。

通過藍牙發(fā)送數(shù)據(jù)給上位機，可以得到如圖8所示的測試數(shù)據(jù)。

圖8 測試數(shù)據(jù)1Fig.8 Test data 1

圖8顯示了經(jīng)過軟件處理后的數(shù)據(jù)，最小值是18，最大值是86，中間值是52，并顯示了灰度圖和二值化圖。

圖9顯示了當焦距為8mm時測量數(shù)據(jù)，鏡頭與目標距離D為30cm時測得的數(shù)據(jù)。從圖中可得到最小值是20，最大值是127，中間值是73，并顯示了灰度圖和二值化圖。

在實際測量中，由于環(huán)境亮度有所不同，測量值會有所不同.因為像素的亮度與曝光時間(積分時間)和環(huán)境亮度成正比，所以當光線比較暗時，增加曝光時間；當光線比較亮時，減少曝光時間。曝光時間可用軟件調(diào)整。

圖9 測試數(shù)據(jù)2Fig.9 Test data 2

對圖9所示數(shù)據(jù)提高曝光時間，焦距保持8mm，鏡頭與目標距離D不變，仍為30cm。得到測試數(shù)據(jù)如圖10所示。

圖10 測試數(shù)據(jù)3Fig.10 Test data 3

從圖中可以看到，增大曝光時間后，最大值、最小值、中間值明顯增大，中間值變?yōu)?35。因此，當光線較暗時，可增加曝光時間，增強識別能力。

6 結束語

文中仔細研究了CCD識別顏色的基本工作原理。設計了硬件電路，在MDK下編寫了C程序，采用中值算法得到了黑線的中線位置，通過PID算法控制了小車的行駛，實現(xiàn)了用攝像頭循跡，為智能小車的自動循跡提供了一種新方法。測試結果表明：該方法相比于普通光電傳感器，具有性能可靠、穩(wěn)定、速度快等優(yōu)點。