多功能模塊化智能車設(shè)計

崔璽　侯明　楊玉竹

【摘 要】本車模采用飛思卡爾半導體公司的微控制器MK60N512ZVLQ10 作為核心控制單元，自行設(shè)計可以實現(xiàn)模塊化處理的程序方案，包含的驅(qū)動模塊有車速傳感器模塊、舵機驅(qū)動模塊、電機的驅(qū)動模塊、電源管理模塊、線性CCD模塊、超聲波傳感器模塊。對不同類型的識別傳感器模塊進行自主行駛算法和編程等方面內(nèi)容，最終達到所有模塊程序集中在一個單片機中，并對不同模塊分區(qū)處理，滿足各個模塊任意拆裝都可自動切換程序并直接運行的目的。

【關(guān)鍵詞】智能車；MK60N512ZVLQ10單片機；線性CCD傳感器；CCD算法

0 引言

在過去的智能車時代，激光傳感器作為光電路徑識別的主要傳感器，發(fā)揮著十分重要的作用。但是它有原理復雜，成本高，質(zhì)量大，精度差等缺點，這讓調(diào)試智能車變得十分繁瑣。而線性CCD以其簡單的原理和易操作的優(yōu)點受人歡迎，在光電路徑識別領(lǐng)域起著越來越重要的作用，逐步取代了激光傳感器的主導地位。本車模即采用線性CCD傳感器，通過線性CCD獲取路徑信息，并且將信息傳給單片機，單片機根據(jù)反饋信息控制車模轉(zhuǎn)向和速度，從而使車模安全，迅速的跑完賽道。

1 系統(tǒng)總體設(shè)計

本車模采用32 位微控制器 MK60N512ZVLQ10 作為主控制器用于智能車的設(shè)計。賽車共包括四大模塊：MK60N512ZVLQ10主控模塊、線性CCD模塊、電源模塊、電機驅(qū)動模塊。本車模是多功能模塊化智能車。第一，線性CCD采集像素信號，返回到單片機，單片機根據(jù)CCD返回的信息控制舵機轉(zhuǎn)向并且控制賽車速度，防止賽車沖出賽道，使賽車在賽道上能夠自主行駛，并以最快的速度跑完賽道。第二，超聲波模塊提前檢測前方是否有障礙物，并且及時避開障礙物。

2 硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計

車體相比于往屆參加智能車競賽選手設(shè)計的思路不同，大多數(shù)選手選擇將所有模塊集中設(shè)計制作在一個PCB主板上，而我們的思路相反，在我們的車模中，有獨立的電源主板和驅(qū)動主板，并通過排線與單片機主板相連，這樣的目的是為了方便于檢查故障和調(diào)試智能車。

2.1 線性CCD模塊

線性CCD只能采集一行可視像素，它包含128個線性排列的光電二極管。每個光電二極管都有各自的積分電路，即像素。每個像素采集的圖像灰度值與它所感知的光強和曝光時間成正比。線性CCD通過SI控制信號輸入，CLK作為時鐘輸入，控制像素依次輸出和復位，AO則將像素電壓輸出，完成了像素的采集和輸出。

2.2 超聲波模塊

超聲波模塊主要目的是檢測障礙物。超聲波模塊經(jīng)發(fā)射器發(fā)射出長約6mm，頻率為40KHZ的超聲波信號。此信號被物體反射回來由接收頭接收，接收頭實質(zhì)上是一種壓電效應的換能器。它接收到信號后產(chǎn)生mV級的微弱電壓信號。根據(jù)這一原理，超聲波模塊可以檢測前方是否有障礙并且及時將信號返回，發(fā)給單片機執(zhí)行相應指令。

2.3 電源與電機驅(qū)動板模塊

將電源與電機驅(qū)動模塊獨立出來，制作成電源主板和電機驅(qū)動板，分別與電池和電機相連，電源主板上添加了L6932降壓芯片，輸出3.3V，精度±1%，驅(qū)動板上增加MIC5219電源芯片，為總線驅(qū)動芯片74LVC245提供電源，實現(xiàn)驅(qū)動芯片和單片機電平匹配。

3 線性CCD算法設(shè)計

線性CCD只需要采集一行像素，相對比較簡單。在調(diào)試線性CCD時，需要處理好兩個問題。第一，就是曝光時間的長短。由于像素的輸出值和曝光時間成正比，所以調(diào)節(jié)曝光時間對整個賽車至關(guān)重要。在調(diào)試智能車時，應該盡量減少曝光時間。減少曝光時間可以提高車模的反應能力，縮短采集信號的時間，盡量減少賽車沖出賽道的幾率，同時還可以捕捉高速運動的賽車的清晰圖像，有利于對圖像的處理。在本車模中我們的曝光時間設(shè)定為16ms。第二，就是黑白閾值的選擇。在選擇閾值時，往往需要現(xiàn)場調(diào)試，因為閾值的選擇跟環(huán)境亮度有密切的關(guān)系，所以我們需要根據(jù)環(huán)境亮度動態(tài)調(diào)節(jié)閾值參數(shù)。在調(diào)試時，根據(jù)調(diào)試助手反饋的圖形進行完善，在調(diào)試軟件的同時，還需兼顧去調(diào)整CCD焦距以及CCD距離地面的高度，當曝光時間和閾值參數(shù)確定，并且調(diào)整好鏡頭達到可視效果時，會生成平滑的圖像，如圖1所示。

圖1

CCD作為賽道路徑識別的主要傳感器，在路徑規(guī)劃上起著十分重要的作用。CCD在賽道上的狀態(tài)有：直道處，S彎處和十字交叉處。CCD包含128個像素點，我們的設(shè)計方案是當有三個像素點采集到黑色信號時，就認為賽車到達邊沿。在直道的時候，CCD左右兩側(cè)均能檢測到賽道邊沿。在小彎時，兩側(cè)也會檢測到賽道邊沿，但相對于直道時不太穩(wěn)定。在大彎時，可能會出現(xiàn)只有一側(cè)檢測到賽道邊沿的情況。在十字交叉處，一般是檢測不到賽道邊沿。我們根據(jù)CCD在賽道上可能出現(xiàn)的情況寫了基于CCD的路徑識別算法。通過CCD采集像素值，利用設(shè)定好的閾值，當檢測到黑線時返回給單片機?；谝陨系姆治觯帉懗鲆惶證CD圖像處理的算法分析。

首先檢測左側(cè)邊界，當所檢測到的3個像素點比閾值小，得到左側(cè)邊界值m1，算法如下：其中CaiJi_jin_1[i]為采集到的閾值參數(shù)，YuZhi_jin_1[i]為程序員自己設(shè)定的黑白閾值參數(shù)。其中三個數(shù)值之差相與即為三個像素點的檢測。

if（（CaiJi_jin_1[i]-YuZhi_jin_1[i]<0）&&（CaiJi_jin_1[i-1]-YuZhi_jin_1[i-1]<0）&&（CaiJi_jin_1[i-2]-YuZhi_jin_1[i-2]<0））

{

m1=i；

}

當檢測到左側(cè)邊界后，執(zhí)行以下程序檢測右側(cè)邊界，并計算賽道中心所對應的參數(shù)值mm。程序如下：

if（（CaiJi_jin_1[i]-YuZhi_jin_1[i]<0）&&（CaiJi_jin_1[i+1]-YuZhi_jin_1[i+1]<0）&&（CaiJi_jin_1[i+2]-YuZhi_jin_1[i+2]<0））

{

m2=i；

mm=（m1+m2）/2；

}

當智能車進入十字路段時，令CCD檢測到全白，即令m2>=120，這時檢測不到邊界，智能車便直線行駛。程序如下

以上為我們對CCD算法整體設(shè)計思想概述。調(diào)整好CCD后，將其與舵機通過程序相連接，當CCD檢測到邊界，控制舵機旋轉(zhuǎn)角度，從而實現(xiàn)轉(zhuǎn)彎，這樣就完成了光電線性CCD的設(shè)計制作。

4 結(jié)論

線性CCD通過128個像素點獲取賽道信息，準確及時的將信息反饋給單片機，改善了面陣CCD計算復雜的特點，并且比傳統(tǒng)的激光傳感器更為精確，相對激光傳感器改進較大，在目前智能車領(lǐng)域十分有著巨大的潛力和影響力。

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[責任編輯：田吉捷]