鐘誠怡 張慧敏 李鑫 胡欣宇

摘 要：文中以自動報(bào)警營救演示系統(tǒng)為主題，模擬現(xiàn)實(shí)生活中人員遇害需要救援時(shí)能及時(shí)地進(jìn)行檢測定位并實(shí)施救援的場景。信標(biāo)燈內(nèi)部為紅色可見光或紅外不可見光，而智能小車以K60為核心控制板，通過攝像頭采集圖像并進(jìn)行二值化處理，再使用橫行三點(diǎn)判別法和均值計(jì)算法進(jìn)行信標(biāo)燈光斑的識別及光斑中心坐標(biāo)的計(jì)算，對圖像進(jìn)行降噪，將圖像處理結(jié)果轉(zhuǎn)化為車輛的方向參數(shù)。使用K60核心板的FTM0模塊，輸出4路PWM占空比值，用于開環(huán)驅(qū)動4個(gè)電機(jī)正反轉(zhuǎn)向和轉(zhuǎn)速大小。

關(guān)鍵詞：人員搜救;信標(biāo)燈;K60核心板;橫行三點(diǎn)判別法;均值計(jì)算法;圖像降噪處理

中圖分類號：TP333.3文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：2095-1302（2020）05-00-03

0 引 言

現(xiàn)如今，隨著人們生活水平的提高和科技的智能化，人們越來越追求精神層次的享受。文獻(xiàn)[1-3]提出現(xiàn)階段智能車的研究發(fā)展以及控制系統(tǒng)，這些研究推動了智能車領(lǐng)域的推廣和應(yīng)用，對社會發(fā)展和人們安全做出很重要的貢獻(xiàn)，人們越來越熱衷于旅游，但人員傷亡也很大比例上升，而本文針對這一現(xiàn)象提出相應(yīng)的智能車救援系統(tǒng)。該智能車對于野外或海上活動遇險(xiǎn)人員可以進(jìn)行準(zhǔn)確定位，方便救援人員迅速有效地進(jìn)行人員搜救，減少人員意外死亡數(shù)。本文利用信標(biāo)燈進(jìn)行模擬測試，信標(biāo)燈周圍有磁感應(yīng)線圈，通電后會隨機(jī)亮燈，與此同時(shí)智能車通過識別信標(biāo)燈進(jìn)行定位，在車模底盤安裝一個(gè)永磁鐵作為標(biāo)簽，當(dāng)車?？拷艠?biāo)燈時(shí)，永磁鐵會與磁感應(yīng)線圈產(chǎn)生感應(yīng)，信標(biāo)燈熄滅。至此，則認(rèn)為成功救援一人。

本系統(tǒng)模擬過程如下：模擬野外遇險(xiǎn)并進(jìn)行營救，設(shè)計(jì)模擬遇險(xiǎn)人員為6個(gè)信標(biāo)燈，模擬救援隊(duì)員自動識別的智能車，信標(biāo)燈隨機(jī)點(diǎn)亮，以此模擬有一個(gè)遇險(xiǎn)人員，且該遇險(xiǎn)人員已發(fā)出警報(bào)，智能車從發(fā)車區(qū)出發(fā)，自動識別被點(diǎn)亮的信標(biāo)燈，靠近信標(biāo)燈致使信標(biāo)燈熄滅時(shí)，則救援成功。此時(shí)解除該警報(bào)，再隨機(jī)亮起另一個(gè)信標(biāo)燈，循環(huán)以上過程，直到6個(gè)遇險(xiǎn)人員全部救援成功，則模擬完成整個(gè)人員搜救過程[4]。智能車的車模采用“恩智浦”杯信標(biāo)組的H車模，即使用麥克納姆輪實(shí)現(xiàn)平移、轉(zhuǎn)彎。模擬場景如圖1所示。

1 整車系統(tǒng)邏輯設(shè)計(jì)

整車的設(shè)計(jì)從攝像頭開始，攝像頭采集圖像，即原始灰度圖像，通過灰度圖像的二值化處理，進(jìn)行光斑的像素和顯示屏像素的比對，判斷是否為信標(biāo)燈，以避免雜光的干擾，通過橫行三點(diǎn)判別法和均值法識別信標(biāo)燈并獲取光斑的中心坐標(biāo)，同時(shí)進(jìn)行降噪處理，避免信標(biāo)燈閃爍的干擾。然后，將光斑坐標(biāo)轉(zhuǎn)換成為車輛方向參數(shù)，以控制麥輪車模的運(yùn)動，并對運(yùn)動方向進(jìn)行修正，選取路徑?jīng)_向信標(biāo)燈，車盤上安裝的永磁鐵與信標(biāo)燈周圍的磁感應(yīng)線圈反應(yīng)而滅燈，此時(shí)車模原地旋轉(zhuǎn)等待下一個(gè)信標(biāo)燈亮起。具體操作流程如圖2所示。

2 MT9V032攝像頭采集圖像及處理

圖像處理是整個(gè)小車設(shè)計(jì)的核心，MT9V032攝像頭采集到的原始圖像為灰度圖像。文獻(xiàn)[5]提出通過智能車進(jìn)行信標(biāo)燈塔追蹤檢測方法，對攝像頭圖像進(jìn)行二值化處理，灰度圖像經(jīng)過二值化處理后，可提取出信標(biāo)燈。飛卡信標(biāo)燈的特征是對外發(fā)送固定頻率的紅色可見光和紅外不可見光，該信標(biāo)燈的亮度遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于環(huán)境光線。因而通常需要設(shè)置一個(gè)二值化閾值，將灰度高于閾值的像素點(diǎn)判斷為“白點(diǎn)”，即將二值化后的灰度人為設(shè)置為灰度最大值255;將灰度低于閾值的像素點(diǎn)判斷為“黑點(diǎn)”，即將二值化后的灰度人為設(shè)置為灰度最小值0。經(jīng)過二值化處理后的圖像中，白色區(qū)域即信標(biāo)燈的光斑或干擾光線，黑色區(qū)域即周圍環(huán)境。將二值化后的圖像首先發(fā)送到車的TFT顯示屏上，便于調(diào)車使用。二值化后顯示屏中所顯示的圖像如圖3所示。

2.1 橫行三點(diǎn)判別法

采集到原始灰度圖像總共有120行，其中信標(biāo)燈光斑共占20～30行。每行從左向右，將3個(gè)連續(xù)的像素點(diǎn)分別與二值化閾值相比較，對其進(jìn)行二值化處理，如果處理結(jié)果是每行都至少有連續(xù)的3個(gè)亮點(diǎn)，則說明該行存在光斑，進(jìn)而光斑是一個(gè)n×3的長方形矩陣，符合該矩陣特征的亮斑，就認(rèn)為是要尋找的信標(biāo)燈。三點(diǎn)判別光斑模型如圖4所示。

2.2 均值計(jì)算法

文獻(xiàn)[6]提出通過利用信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的N次三邊質(zhì)心加權(quán)法進(jìn)行移動節(jié)點(diǎn)的實(shí)時(shí)定位，本文通過對該方法稍作處理，以準(zhǔn)確識別信標(biāo)燈的位置。

為了較為準(zhǔn)確地識別到信標(biāo)燈光斑及其位置，需要在上述橫行三點(diǎn)判別法的基礎(chǔ)上，對各行光斑像素點(diǎn)的橫縱坐標(biāo)分別進(jìn)行均值計(jì)算。

以行為例說明：每行從左往右數(shù)，由j=0像素點(diǎn)起，右數(shù)3個(gè)亮點(diǎn)的橫坐標(biāo)相加再除以3，求得第1組中值 ;同理由j=1起，右數(shù)3個(gè)亮點(diǎn)的橫坐標(biāo)相加再除以3，求得第2組中值。依次計(jì)算若干組中值，將這若干組中值累加求和，然后除以其總組數(shù)，計(jì)算結(jié)果就是信標(biāo)燈光斑中心橫坐標(biāo)MIDX，這樣就完成了均值計(jì)算。模型圖如圖5所示。

2.3 降噪并進(jìn)行車輛方向參數(shù)轉(zhuǎn)換

文獻(xiàn)[7-10]提出一系列方法對圖像邊緣進(jìn)行降噪處理，保護(hù)圖像細(xì)節(jié)的方法，例如：去除椒鹽噪聲、SAR圖像降噪、各向異性擴(kuò)散的圖像降噪以及偏微分方程的圖像降噪，這些方法對于保護(hù)圖像細(xì)節(jié)有很好的效果。文獻(xiàn)[11]提出根據(jù)小波系數(shù)的局部統(tǒng)計(jì)量選取閾值和相關(guān)參數(shù)方法的SAR圖像斑點(diǎn)降噪。本文根據(jù)這些方法的綜合考慮，避免信標(biāo)燈閃爍造成的干擾，當(dāng)圖像處理結(jié)果為光斑中心橫坐標(biāo)在坐標(biāo)原點(diǎn)，此時(shí)初步判定為“無燈”，進(jìn)而設(shè)立“信標(biāo)燈光斑出現(xiàn)次數(shù)計(jì)數(shù)標(biāo)志位”自增，只有當(dāng)該計(jì)數(shù)標(biāo)志位不小于5時(shí)，才判定為“無燈”。

光斑中心橫坐標(biāo)已求出，用這個(gè)橫縱坐標(biāo)值與方向計(jì)算基準(zhǔn)常量相減，可求出一個(gè)初步的偏差值。為避免此偏差值過小，導(dǎo)致車子無明顯反應(yīng)，或者偏差值過大，導(dǎo)致車子反應(yīng)劇烈甚至“超調(diào)”，進(jìn)而乘以一個(gè)修正比例參數(shù)。由此，適當(dāng)調(diào)整修正比例參數(shù)，則可得到合適的車輛方向修正參數(shù)。

3 控制車輛運(yùn)動方向

由于麥輪車模4個(gè)麥輪既控制車輛運(yùn)動速度，又控制車輛運(yùn)行方向，因此要把車輛方向修正參數(shù)加到車子前進(jìn)函數(shù)的4個(gè)電機(jī)控制PWM參數(shù)上。

文獻(xiàn)[12]提出通過DSP產(chǎn)生的可變占空比PWM波來實(shí)現(xiàn)對噴頭溫度PID控制的方法。文獻(xiàn)[13]提出利用PID算法處理得到PWM控制參數(shù)，由單片機(jī)PWM單元輸出PWM控制信號的方法。

本文通過對PWM參數(shù)的控制，車輛方向得到有效的調(diào)整，在車子識別到信標(biāo)燈并向著信標(biāo)燈運(yùn)動過程中，當(dāng)光斑位于圖像右半部分時(shí)（光斑中心橫坐標(biāo)存在右偏差），求得的車輛方向修正參數(shù)小于0，左側(cè)兩輪加速正向運(yùn)動，右側(cè)兩輪減速向前運(yùn)動。車子一邊朝向信標(biāo)燈運(yùn)動，一邊逐步縮小右偏差，直至車子方向朝向正中（偏差縮小為0），然后車子筆直地沖向信標(biāo)燈[14-17]。當(dāng)光斑位于圖像左半部分時(shí)（光斑中心橫坐標(biāo)存在左偏差），同理可以消除左偏差。

4 結(jié) 語

本文介紹自行設(shè)計(jì)的基于K60核心板的遇險(xiǎn)人員報(bào)警和救援人員通過智能車進(jìn)行搜救的智能車設(shè)計(jì)思路，從攝像頭獲取圖像到智能車檢測到并滅掉信標(biāo)燈，該過程需要對圖像進(jìn)行處理、控制算法、電機(jī)驅(qū)動等多方面的結(jié)合，而圖像處理更是整個(gè)體系的基礎(chǔ)和核心，對圖像的處理從灰度圖像到二值化圖像，再從橫行三點(diǎn)判別和均值判別到通過圖像處理結(jié)果轉(zhuǎn)換為車輛運(yùn)動方向控制參數(shù)，整個(gè)過程中，圖像處理技術(shù)起到了重大作用。在算法方面，使用C語言編程，通過IAR Embedded Workbench 8.30進(jìn)行代碼調(diào)試，得到一套完整的自主搜救智能車的設(shè)計(jì)流程。

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