基于線性CCD的智能車路徑識別控制系統(tǒng)

北京聯(lián)合大學(xué)自動化學(xué)院 王夕巖

北京聯(lián)合大學(xué)電子信息技術(shù)實驗實訓(xùn)基地 張翠霞

1 引言

每年一度的全國大學(xué)生智能車競賽吸引越來越多的有志學(xué)子參加。參賽的智能車無論從技術(shù)水平、技術(shù)含量越來越高，而智能交通系統(tǒng)也是智能車的重要構(gòu)成部分,在某種程度上其研究的主要目的在于降低日趨嚴重的交通事故發(fā)生率,提高現(xiàn)有道路交通的效率，緩解能源消耗和環(huán)境污染等問題。因此智能車的自動駕駛的發(fā)展有著廣泛的前景。

2 系統(tǒng)設(shè)計及實現(xiàn)方案

2.1 系統(tǒng)分析

由于光電智能車通過傳感器由128配置在光電二極管的線性陣列。在光電二極管的能量沖擊產(chǎn)生的光電流識別道路信息，以及利用加速度計讀取角度，陀螺儀讀取加速度，然后兩者融合在一起得到濾波后的角度和角速度，然后對電機進行控制，并外加設(shè)計了手持顯示系統(tǒng)實現(xiàn)對智能車運行參數(shù)的分析。

2.2 設(shè)計結(jié)構(gòu)圖

根據(jù)光電車循跡和光電傳感器方案的要求，智能車共包括五個部分：傳感器部分、人機接口部分、MC9S12XS128模塊、執(zhí)行機構(gòu)、電源部分。圖1為本系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖。

圖1 智能車控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

2.3 光電智能車主要電路設(shè)計

2.3.1 線性CCD的設(shè)計

通過調(diào)整曝光時間來適應(yīng)各種環(huán)境，在弱光環(huán)境增大曝光時間，在強光下減小曝光時間。但是曝光時間不能無限增大的，因為增大曝光時間勢必降低采樣率（每秒采樣次數(shù)）采樣率低控制周期就長，智能車反應(yīng)就慢。因此1米的前瞻，3.5m/s的速度情況下，控制周期不得高于20ms（采樣率不得低于50Hz），否則智能車轉(zhuǎn)向機構(gòu)反應(yīng)再快也無法很好跟隨道路而沖出道路?？刂浦芷诓桓哂?0ms就意味著曝光時間不能超過20ms。試驗時，我們將TSL1401線性CCD曝光時間調(diào)整到20ms（采用周期20ms），分別在強光、弱光、燈光不同環(huán)境進行采用，采樣數(shù)據(jù)表明環(huán)境光線較弱時CCD輸出信號較低，以致道路黑線信息不夠明顯，晚上日光燈環(huán)境下輸出信號電壓值更低，幾乎接近0，根本無法辨別道路信息！考慮到智能車運行部分時間會在晚上，因此必須在不降低采樣率的情況下，增大晚上弱光環(huán)境下線性CCD的輸出電壓。要增大輸出電壓，簡單有效的方法就是放大輸出信號，我們可以采用運放來放大AO輸出信號。藍宙電子實踐表明增大運放能非常有效的解決弱光時輸出電壓低問題，在晚上環(huán)境同樣能達到50Hz的采樣率，這是無運放的線性CCD無法達到的。為了能保證輸出電壓在合理范圍（不飽和、不截止、能分辨賽道黑線），需要根據(jù)選定的鏡頭確定運放放大倍數(shù)。選定的藍宙電子線性CCD模塊（鏡頭為無畸變鏡頭）中的運放電路圖如圖2所示。

圖2 CCD模塊運放電路

圖2 中運放放大倍數(shù)A=1+R5/R4，此電路中A=11，也就是對TSL1401的AO信號進行11倍放大。由于增加了運放，白天環(huán)境下的采樣率可以調(diào)節(jié)到更高，甚至可以達到100Hz。增加了運放也會帶來一個問題，就是在全黑的環(huán)境（例如蓋上鏡頭蓋）下線性CCD的輸出已經(jīng)不再接近0V，這里我們稱全黑的環(huán)境對應(yīng)的電壓為暗電壓，藍宙電子設(shè)計的CCD模塊暗電壓是1V左右。其實暗電壓完全不影響上層軟件提取道路黑線，我們可以把這個暗電壓當(dāng)做信號中的直流分量，將采集的每個像素點的電壓減去暗電壓就可以了，該方法已經(jīng)驗證可行，讀者也可以實踐。

2.3.2 曝光時間自適應(yīng)策略

如果道路環(huán)境各個方向的光線均勻一致，我們可以在智能車出發(fā)前根據(jù)環(huán)境光線調(diào)節(jié)

一個合理的曝光時間，以得到合理的輸出，這樣智能車就能采用一個固定的曝光時間跑完全程。但是這是最理想的情況，實際比賽環(huán)境遠沒有假設(shè)的這么理想，實際道路上會有諸多外界光線影響，而且夜晚道路上也可能有燈，因此智能車的前進方向正對光線和背對光線不能采用同一曝光參數(shù)，夜晚電燈下和離燈較遠處也不能采用相同曝光參數(shù)。換句話說要想智能車跑完全程需要適時地、動態(tài)的調(diào)整曝光參數(shù)。

圖3 曝光時間閉環(huán)控制

從圖3可看出，該曝光時間自適應(yīng)策略時間就是一個典型的閉環(huán)控制，控制對象是線性CCD模塊的曝光時間，反饋是線性CCD感應(yīng)到的曝光量。調(diào)節(jié)的目標(biāo)是設(shè)定曝光量?？刂破鞯墓ぷ髟硎菍⒃O(shè)定的曝光量減去實際曝光量，差值即為曝光量的偏差e，曝光量調(diào)節(jié)器用Kp乘以e再加上上次的曝光時間作為新的曝光時間進行曝光，曝光時間調(diào)整后直接影響實際反饋的曝光量。如此反復(fù)進行調(diào)節(jié)就能達到適應(yīng)環(huán)境光的目的。需要大家注意的是實際曝光量并不是某一個像素的曝光量，因為單個像素是無法反應(yīng)環(huán)境光強度的，實際曝光量應(yīng)該是一段時間和一定像素點強度的函數(shù)。藍宙電子的做法是取一次采集到的128個像素電壓的平均值作為曝光量當(dāng)量，設(shè)定的曝光量也就是設(shè)定的128像素點平均電壓。采用該策略后線性CCD采集到電壓值在正常的智能車運行環(huán)境中都能保持在合理范圍內(nèi)。

圖4 曝光控制流程圖

2.3.3 曝光自適應(yīng)程序流程

曝光控制流程如圖4所示，其中主程序20ms執(zhí)行一次，主要完成CCD采樣、計算實際曝光量、計算曝光時間。

采集到的128像素點數(shù)據(jù)如圖5所示，該數(shù)據(jù)保存在Pi xel[128]數(shù)組中，實際曝光量當(dāng)量（128像素平均電壓）保存Pixel Aver ageVol t age全局變量中，曝光時間（單位ms）保存在Int egr at ionTime全局變量中。

圖5 采集128像素點數(shù)據(jù)

曝光控制數(shù)據(jù)采樣如圖6所示，曝光控制中斷程序每1ms執(zhí)行一次，每次中斷將Timer Cnt 20ms計數(shù)器自加，根據(jù)曝光時間Int egr at ionTime計算曝光點int egr ation_piont（取值范圍2～20），如果曝光點等于當(dāng)前計數(shù)器則開始曝光，當(dāng)Timer Cnt 20ms等于20時，重置Timer Cnt 20ms，同時置位Timer Fl ag20ms標(biāo)志位，通知主程序20ms程序執(zhí)行。曝光控制原理實際就是發(fā)送一次啟動和移位時序，從TSL1401的時序圖可看出每128時鐘序列的前18個周期是內(nèi)部復(fù)位（internal r eset），這18個周期不僅不曝光，還會將每個像素積分器電容放電，將積分電壓清零，18個周期后的便開始積分。中斷程序就是根據(jù)曝光時間在合適的曝光點輸出一個內(nèi)部復(fù)位序列。下一個20ms到達時會進行數(shù)據(jù)采樣，采集到數(shù)據(jù)對應(yīng)的曝光時間就是輸出內(nèi)部復(fù)位到下次采樣的時間。而上一次20ms采樣到本次輸出內(nèi)部復(fù)位信號之間的曝光將在本次曝光時清除，數(shù)據(jù)沒有讀?。ú贿M行AD轉(zhuǎn)換）。

圖6 曝光控制數(shù)據(jù)采樣

從圖6可看出，黑線特征非常明顯，可以采用找凹槽算法準(zhǔn)確的提取黑線位置。單行黑線提取算法如下，該算法之前是用于面陣攝像頭的，由于線性CCD相當(dāng)于面陣攝像頭的一行，因此該算法同樣適用于線性CCD。

3 機械系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

3.1 車體機械建模

本次選用的車模采用了韓國愛得美公司生產(chǎn)的Mat iz系列1:10模型車。

3.1線性CCD的安裝線性CCD作為外設(shè)進行數(shù)據(jù)的采集需要將其單獨引出來，放置于頂部外端。這樣便于安裝和拆卸。

3.2 PCB主板固定

考慮到模型車的重心的高度和位置，主板放在模型的的前半部分，主板重心。

3.3 測速電路模塊的安裝

測速模塊才用增量式編碼器，增量式編碼器的安裝于車的最后部分。

3.4 差速的調(diào)節(jié)

差距決定了轉(zhuǎn)彎時的性能，差速調(diào)節(jié)時應(yīng)該不能太松和太緊，而且要避免和電機齒輪的間隙。

3.5 加速度計與陀螺儀的安裝

考慮到陀螺儀安裝要求，陀螺儀安裝必須水平。

4 主要算法及實現(xiàn)

在設(shè)計和編寫控制算法軟件之前，請先確認自己的控制方案，根據(jù)自己的理解進行裁剪和修改控制方案。同一個控制算法在軟件實現(xiàn)的時候由于采取的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不同，實現(xiàn)的C語言的代碼也各有差異。具體算法請見圖7所示。

圖7 主要算法控制方案

5 開發(fā)調(diào)試過程及主要參數(shù)

開發(fā)工具：

采用了USB接口的HCS12BDM下載工具，是支持Fr eescal eMC9S12系列16位單片機的BDM調(diào)試工具。

軟件上采用的是CodeWar r ior f or HCS12,經(jīng)過源程序的編寫，連接，通過BDM下載至MC9S12XS128，完成單片機的開發(fā)過程。CodeWar r i or是Met r ower ks公司專門面向Mot or ol a(Fr eescal e)設(shè)計的嵌入式應(yīng)用開發(fā)的軟件工具，包括集成開發(fā)環(huán)境IDE，處理器專家?guī)?，全芯片仿真，可視化參?shù)顯示工具，項目管理器，C交叉編譯器，匯編器，鏈接器以及調(diào)試器，支持在線編程和調(diào)試，給我們的開發(fā)，設(shè)計工作帶來了很大的方便。

6 結(jié)論

本文對基于線性CCD的智能車的自主駕駛技術(shù)進行了論述和研究。同時開發(fā)了一款基于線性CCD智能車的自主識別道路的系統(tǒng)。在機械上通過更好的硬件、結(jié)構(gòu)和調(diào)試。讓車體運行流暢，更加利于控制。在系統(tǒng)上優(yōu)化了穩(wěn)定性，和真實性，為數(shù)據(jù)的采集提供了保證。利用了線性CCD在道路系別以及控制算法。將車體在道路上發(fā)生偏離軌道和速度控制的更加完美。

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