第二届全国大学生飞思卡尔杯智能汽车竞赛.doc

第二届全国大学生“飞思卡尔”杯智能汽车竞赛 摄像头智能车技术报告 学 校：清华大学 队伍名称：清华大学2队 参赛队员：张万君 贺凡波 刘诚哲 指导教师：于庆广  关于技术报告和研究论文使用授权的说明 本人完全了解第二届全国大学生“飞思卡尔”杯智能汽车竞赛关保留、使用技术报告和研究论文的规定，即：参赛作品著作权归参赛者本人，比赛组委会和飞思卡尔半导体公司可以在相关主页上收录并公开参赛作品的设计方案、技术报告以及参赛模型车的视频、图像资料，并将相关内容编纂收录在组委会出版论文集中。 参赛队员签名： 带队教师签名： 日 期： 目 录 第1章 引言 1 1.1 路径信息的采集 2 1.2 对采集到的数据进行分析 2 1.2.1 引导线的识别 2 1.2.2 获取赛道信息 3 1.3 智能车控制决策 3 1.4 智能车执行单元 3 第2章 智能车硬件设计方案 5 2.1 硬件方案设计概述 5 2.1.1 CMOS图像传感器 6 2.1.2 速度传感器 6 2.1.3 主电机及舵机驱动 6 2.1.4 人机界面 6 2.1.5 电源模块 6 2.2 主电机的驱动 6 2.2.1 基于H桥芯片MC33886的主电机驱动方案 6 2.2.2 电机驱动电路 8 2.3 速度传感器 8 2.4 摄像头 9 2.5 基于LM1881的视频同步信号分离电路 10 2.6 人机界面 10 2.7 电源系统 11 2.8 总装配方案 12 第3章 软件设计方案 15 3.1 图像采集与道路识别 15 3.2 控制策略 15 3.2.1 速度控制策略 15 3.2.2 方向控制策略 16 第4章 调试工具开发 17 4.1 图像采集与道路识别的调试工具 17 4.2 控制策略的调试工具 17 第5章 结语 18 5.1 问题与思考 18 5.2 不足与改进 18 参考文献 I 引言 全国大学生智能汽车比赛是经全国高等教育司研究，委托高等学校自动化专业教学指导分委会主办的，旨在培养创新精神、协作精神，提高工程实践能力的科技活动。 比赛要求在组委会提供统一智能车竞赛车模、单片机HCS12开发板、开发软件Code Warrior和在线调试工具的基础上制作一个能够自主识别路线的智能车，它将在专门设计的跑道上自动识别道路行驶。中心目标是不违反大赛规则的情况下以最短时间完成单圈赛道。 本文主要对车模整体设计思路，硬件与软件设计及车模的装配调试过程作简要的说明。 由于韩国举办这样的比赛已有多年历史，所以其原来的比赛模式成为了本次智能车竞赛的主要参考对象。车模竞赛的赛道是一个具有特定几何尺寸约束、磨擦系数及光学特性的白底面板，其中心贴有对可见光及不可见光均有较强吸收特性的黑色条带，宽度为2.5cm。智能 车通过实时对自身运动速度及方向等进行调整来“沿”赛道运动。运动策略的制定主要是依靠对传感器得到的道路及行驶信息进行采集、分析、决策、执行四个步骤来进行的。 图1.1 赛道与车模 路径信息的采集 对道路信息采集方式主要可以分为：（1）用摄像头完成对道路的拍摄后把图像信息传入处理系统。（2）用光电传感器把不同位置的道路情况（对光反射率不同的引导线）转化为数字量或模拟量传入处理系统。采集信息的快慢及准确程度直接决定了后续工作能否顺利进行。所以道路信息采集工作的核心是找到一种相对高分辨率、高速度的数据采集方法为分析工作及时提供准确的数据。此外，根据需要还可以对车体的运动情况进行监测，如加装速度传感器、加速度传感器等，用以获得车体运动的相关信息。 对采集到的数据进行分析 数据输入到单片机中后，将根据采集的方法不同来对其进行运算，以得到小车与赛道的相对位置关系及相对运动关系，如果考虑道路信息的历史记录或利用摄像机的话也可以得到道路弯直，曲率等更进一步的信息。分析是上层控制算法的基础，根据摄像头安装位置（高度，俯仰角，对焦距），获得的图像质量是不一样的。分析的目的是从综合考虑了上述因素安装的摄像头拍摄图像中获取尽可能多的有用信息。 引导线的识别 摄像头的输出信号为PAL制式的模拟信号。视野中，赛道偏白，像素返回电平较高；引导线偏黑，像素返回电平较低。连接每场图像中电平较低的点，即可获得引导线信息。 但在非理想的调试环境下，单片机获得的图像质量较差，多数情况下会引入干扰，造成车模无法正确实别引导线而跑飞。针对所遇到的几种情况，我们做了如下处理： 赛道外黑色物体干扰：由于引导线是连续、封闭的黑线，故当视野中出现跳变的黑点，则判断发生错误； 赛道上阴影的干扰：由于引导线是宽度固定的黑线，故当视野