淺談基于機(jī)器視覺和姿態(tài)檢測的循跡智能車

摘要：當(dāng)前電子信息技術(shù)越來越多的應(yīng)用于汽車工業(yè)。本文將闡述從使用道路檢測傳感器循跡電動(dòng)汽車的方案，包括檢測動(dòng)態(tài)物體姿態(tài)的測量方法、循跡智能車整體結(jié)構(gòu)以及設(shè)計(jì)與循跡智能車軟件系統(tǒng)、優(yōu)化控制系統(tǒng)和道路識別系統(tǒng)等方面。

關(guān)鍵詞：循跡智能車;機(jī)器視覺;姿態(tài)檢測

中國分類號：U467 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

1 檢測動(dòng)態(tài)物體姿態(tài)的測量方法

當(dāng)前，檢查動(dòng)態(tài)物體姿態(tài)的測量方法有2種：一種是利用檢查動(dòng)態(tài)物體的姿態(tài)傳感器完成對被測智能車的各時(shí)刻的姿態(tài)測量，安裝姿態(tài)測量傳感器在被測動(dòng)態(tài)物體內(nèi)，也叫內(nèi)側(cè)法;另一種是利用外在設(shè)備檢測被測智能車的各種實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，被稱為外側(cè)法或光學(xué)測量法。

內(nèi)側(cè)法可以分為基于慣性測量單元、GPS導(dǎo)航系統(tǒng)以及太陽方位傳感器等多種測量方法。慣性測量法是沒有依靠外界信號，采用慣性測量單元陀螺儀或加速度計(jì)等工具，來確定動(dòng)態(tài)循跡智能車姿態(tài)參數(shù)的測量方法。這種方法優(yōu)點(diǎn)是實(shí)時(shí)性比較高，缺點(diǎn)是由于轉(zhuǎn)動(dòng)部件裝有陀螺儀，導(dǎo)致它的準(zhǔn)備時(shí)長偏長，而且抗過載能力不夠、造價(jià)偏高且體積偏大等。由于近年來，電子技術(shù)在我國取得了長足的進(jìn)步，很多電子設(shè)備越來越小。因此，本次實(shí)驗(yàn)以主中央微控單元：STM32F103ZET6芯片作為核心主控。

GPS導(dǎo)航系統(tǒng)測量也是常用于運(yùn)動(dòng)物體的方法，具有可以縮減體積、便于攜帶、提高精度及價(jià)格低廉等特點(diǎn)。但是，它也存在缺點(diǎn)，室內(nèi)不能使用它測量，只能用于室外，測量次數(shù)和頻率偏低，GPS的信號對測試結(jié)果影響較大等缺點(diǎn)。所以，這種測量方法不適于與本次循跡智能車測試。

太陽方位傳感器也是一種測量運(yùn)動(dòng)物體的方法，這種方法已經(jīng)適用于彈箭飛行的姿態(tài)參數(shù)測試中，并且取得了很好的效果。但其不足是受到自然條件影響很大，而且安裝繁瑣，應(yīng)用局限很大，只能用于旋轉(zhuǎn)軸穩(wěn)定的旋轉(zhuǎn)體，因此本次實(shí)驗(yàn)同樣不適用這種方法。

2 循跡智能車整體結(jié)構(gòu)與設(shè)計(jì)與循跡智能車軟件系統(tǒng)

2.1 智能車整體結(jié)構(gòu)與設(shè)計(jì)

循跡智能車車體是以底盤組裝基礎(chǔ)，采用前輪轉(zhuǎn)向結(jié)構(gòu)和后輪驅(qū)動(dòng)的結(jié)構(gòu)。本次實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)循跡智能車行駛在水平的KT板賽道上，仰俯角在合理范圍內(nèi)，在賽道有一段平穩(wěn)過渡，所以本次實(shí)驗(yàn)需要將前輪支撐架稍微墊高，并且需要將底盤和后輪軸適當(dāng)增大。這樣做可以降低循跡智能車整體高度，從而降低重心提升循跡智能車運(yùn)行時(shí)候的穩(wěn)定性‘1]。根據(jù)賽道情況把前輪調(diào)整了大約5。的主銷后傾角，2。的前束角和內(nèi)傾角。這樣的設(shè)計(jì)有利于提高循跡智能車的平穩(wěn)性能。

2.2 傳感器的位置分布與安裝

本次實(shí)驗(yàn)需要在攝像頭底座安裝舵機(jī)來控制攝像頭的俯仰角，攝像頭的俯仰角決定了照射距離和范圍，所以攝像頭的俯仰角在本次實(shí)驗(yàn)中很重要。并且需要把CCD攝像頭設(shè)定選取在合適的位置，這樣就能擴(kuò)大采集橫向路面信息角度范圍，更有利于實(shí)現(xiàn)。

2.3 循跡智能車軟件系統(tǒng)

軟件是底層驅(qū)動(dòng)，硬件為抽象層，上層運(yùn)用算法函數(shù)、中層運(yùn)用服務(wù)函數(shù)，結(jié)合適調(diào)試用人機(jī)相互處理組成。這種軟件結(jié)構(gòu)有利于傳承技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步，已得到了良好的驗(yàn)證（圖1）。

3 道路識別系統(tǒng)

3.1 道路識別系統(tǒng)和機(jī)器視覺系統(tǒng)

由于攝像頭幀率可以達(dá)到很高，這就要求執(zhí)行效率較高才能夠處理。如圖2所示為識別系統(tǒng)的黑白圖片展示。

測試賽道標(biāo)識線（黑膠帶）貼在白色賽道板兩側(cè)，識別白色的區(qū)域，就可以區(qū)分出賽道。計(jì)算出道路行駛路徑后，運(yùn)用單目測距算法，還可以初步確定彎道和循跡智能車的距離與賽道彎道的轉(zhuǎn)彎直徑。

3.2 循跡智能車道路識別

通過多次的循跡智能車實(shí)驗(yàn)，還有相互對比實(shí)驗(yàn)結(jié)構(gòu)以及現(xiàn)場狀況，找出了引導(dǎo)線的特點(diǎn)。把其特點(diǎn)整理為數(shù)學(xué)模型，再比對特點(diǎn)信息，可以決定當(dāng)前的策略應(yīng)該適用哪一種速度和轉(zhuǎn)彎的轉(zhuǎn)向決定。而且循跡智能車的賽道設(shè)有起跑線和終點(diǎn)線，循跡智能車可以根據(jù)圖像識別系統(tǒng)自動(dòng)倒計(jì)時(shí)發(fā)車和停車。

3.3 循跡智能車姿態(tài)控制和閉環(huán)控制

可根據(jù)循跡智能車道路識別功能提取到的結(jié)果判斷道路的類型，并通過根據(jù)目前循跡智能車運(yùn)行狀態(tài)和以前的運(yùn)行狀態(tài)，從而決定出應(yīng)該的控制策略，然后再結(jié)合STM32F103ZET6芯片系統(tǒng)處理器生成速度和轉(zhuǎn)彎角度的預(yù)期數(shù)值[2]。

4 優(yōu)化控制系統(tǒng)

循跡智能車行駛過程中，攝像頭可以獲取道路信息，通過圖像處理系統(tǒng)和道路識別系統(tǒng)、循跡智能車控制路途規(guī)劃和生成策略、傳感器反饋行駛信息優(yōu)化修正以及合理輸出控制等階段。因此控制系統(tǒng)對于循跡智能車這個(gè)實(shí)驗(yàn)來說非常重要，要優(yōu)化控制系統(tǒng)，以便于循跡智能車實(shí)驗(yàn)的成功。

4.1 循跡智能車對于賽道的識別以及優(yōu)化控制

常見的循跡智能車道路類型有十字交叉賽道、大小S賽道、筆直賽道及大彎道等。如果定義大S賽道作為常規(guī)控制策略，小S賽道的駝機(jī)就是減少它的擺動(dòng)幅度，讓其反應(yīng)變得遲鈍，會(huì)出現(xiàn)近路通過的情況。但是大直道賽道作為加速是很好的時(shí)機(jī)，機(jī)器的PID比例會(huì)減少很多，這樣可以減少循跡智能車高速行駛的時(shí)候車身擺動(dòng)幅度，同時(shí)電機(jī)加速也是比較適合。連續(xù)的循跡智能車轉(zhuǎn)彎或者大直道賽道，可以看更遠(yuǎn)的循跡智能車道路進(jìn)入轉(zhuǎn)彎預(yù)判提前加速，或者提前變換到賽道外側(cè)，有利于通過轉(zhuǎn)彎。

因?yàn)檠E智能車道路引導(dǎo)線是分布在循跡智能車的兩側(cè)，當(dāng)循跡智能車通過類似于十字交叉這種路段的時(shí)候，有可能丟失賽道標(biāo)識，導(dǎo)致失去控制。因此，如果發(fā)現(xiàn)某一段十字交叉賽道，就要提前鎖定道路。因?yàn)槿绻惖雷R別不足或者失敗，循跡智能車就會(huì)失去控制，導(dǎo)致行盲通過賽道，直到可以識別出轉(zhuǎn)彎特點(diǎn)的賽道時(shí)。

4.2 循跡智能車識別仰俯角和上下坡的賽道策略

循跡智能車在上坡路段的時(shí)候，仰角會(huì)發(fā)生很明顯的增加與減少，還有明顯的循跡智能車轉(zhuǎn)動(dòng)角速度。所以循跡智能車在加速或者減速等這些不是存在慣性系的時(shí)候，還是可以進(jìn)行判斷。

循跡智能車在上坡路段的時(shí)候，循跡智能車的攝像頭向上揚(yáng)起，導(dǎo)致循跡智能車的圖像處理系統(tǒng)不能夠識別上坡道。所以，在上坡時(shí)車輛識別系統(tǒng)采用的是近處的識別方式，使循跡智能車速度不變通過上坡。這種上坡賽道的路段和大直道賽道相差不大，可以按照大直道賽道時(shí)候的情況處理。當(dāng)循跡智能車行駛到下坡路段的時(shí)候，相反的需要把下坡速度設(shè)置稍低一些，以免沖出道路。

4.3 循跡智能車防止側(cè)翻

為了在彎道時(shí)能夠穩(wěn)定通過，在實(shí)驗(yàn)時(shí)可適當(dāng)降低速度，并且當(dāng)發(fā)現(xiàn)循跡智能車如果傾斜的時(shí)候，控制循跡智能車降速。5結(jié)束語

在多次循跡智能車的實(shí)驗(yàn)和總結(jié)中，通過對控制的多次優(yōu)化，提高了循跡智能車的運(yùn)行速度、平穩(wěn)性以及控制水平。同時(shí)，在實(shí)驗(yàn)中，賽道摩擦力較大的時(shí)候，循跡智能車過彎速度太快也可能造成循跡智能車的翻車。通過改寫相應(yīng)的控制方法，保證循跡智能車通過彎道時(shí)的平穩(wěn)性和安全性。

【參考文獻(xiàn)】

[1] 王天河，侯建軍.基于機(jī)器視覺和姿態(tài)檢測的循跡智能車[J].兵工自動(dòng)化，2012，31（8）：82-85.

[2] 游江，唐力偉，鄧士杰.機(jī)器視覺空間目標(biāo)姿態(tài)自動(dòng)測量方法研究[J].中國測試，2016，42（11）：107-112.