一種基于MC9S12XS128單片機的多功能智能小車設計

　　經(jīng)過分析和驗證后發(fā)現(xiàn)，對于智能車而言，由于行駛路徑具有一定的連續(xù)性，并不需要逐行采集圖像，間隔若干行采集就可較好地獲取路徑信息。那么在圖像采集的同時就可以進行數(shù)據(jù)的處理和優(yōu)化，這種方法的優(yōu)勢在于：把圖像處理嵌入到圖像采集的過程中，有效解決了單片機處理圖像信號能力不足的缺陷。

　　3.2 轉向舵機的PID控制算法

　　系統(tǒng)通過把測得的路面函數(shù)與已知函數(shù)進行對比，判斷出前方道路的類型。因此根據(jù)黑線位置動態(tài)改變PID參數(shù)，就得到了較好的控制效果。

　　為了提高智能小車在直道或者小彎道的前進速度，系統(tǒng)采用了與大彎道不同的控制算法：利用圖像中路面兩側的面積比控制舵機的轉向角。這種算法的優(yōu)勢在于：由于圖像信息是數(shù)字矩陣，單片機可以非常迅速的完成面積的計算，利用面積比作為參量控制小車轉向角，縮短了數(shù)據(jù)處理時間，提高了行駛速度。

　　3.3 驅動電機的PID控制算法

　　對于速度控制，采用了增量式PID控制算法，基本思想是直道加速，彎道減速。經(jīng)過反復調試，將每場圖像得到的黑線位置與速度PID參考速度值構成二次曲線關系。在實際測試中，小車直道和彎道相互過渡時加減速比較靈敏，與舵機轉向控制配合得較好。

　　4 系統(tǒng)調試

　　作為整個智能小車系統(tǒng)的核心，圖像采集模塊必須經(jīng)過嚴格的測試以確保其可靠性。智能小車完成行進后，通過串口調試工具提取出儲存的路面數(shù)字圖像信息，如圖5所示。

　　此外，攝像頭的安裝位置也直接影響著小車的性能，為了能更好的掌握前方路徑信息，以便讓單片機提前做好控制量的計算，應盡量讓攝像頭看得更遠。采用隔行處理數(shù)據(jù)和直道獨立優(yōu)化的算法極大提高了單片機的處理能力，每行圖像采集點增加到120個，成功地增大了CMOS攝像頭采集圖像的視野寬度。在綜合考慮了道路反光的影響后，適當增加了視場長度(視場最遠處和最近處的距離)，達到1.40 m，最遠前瞻達到1.60 m，足以覆蓋各種路面類型。智能車系統(tǒng)的整體實現(xiàn)如圖6所示。

　　5 結束語

　　文中介紹了CMOS攝像頭智能小車的總體設計方案，從系統(tǒng)的架構設計，硬件設計，軟件設計和系統(tǒng)調試4個部分詳細介紹了智能小車的設計方案和一些創(chuàng)新之處。經(jīng)過測試，該系統(tǒng)能夠做到高效、準確、實時地采集圖像，具備良好的抗干擾能力，能夠有效的為小車的決策系統(tǒng)提供較為準確的輸入，可以在復雜的路徑上自主、快速行進。同時也為將來的廉價導航系統(tǒng)提供了軟硬件架構的解決方案。

　　未來，通過研究帶有網(wǎng)絡聯(lián)接的多傳感器、多處理器的綜合導航系統(tǒng)，可以為自動駕駛、智能導航、搶險救災提供更加豐富的解決方案，使智能汽車在生活中得到更廣泛的應用。