北京科技大学摄像头组一队智能汽车竞赛技术报告 精品.docx
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北京科技大学摄像头组一队智能汽车竞赛技术报告精品
第八届“飞思卡尔”杯全国大学生
智能汽车竞赛
技术报告
学校：
北京科技大学
队伍名称：
北京科技大学摄像头一队
参赛队员：
周尧
顿海洋
罗林聪
带队教师：
杨珏
马飞
关于技术报告和研究论文使用授权的说明
本人完全了解第八届“飞思卡尔”杯全国大学生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：
摘要
本文设计的智能车系统以MK60N512VMD100微控制器为核心控制单元，通过CMOS摄像头检测赛道信息，使用模拟比较器对图像进行硬件二值化，提取黑色引导线，用于赛道识别；通过光电编码器检测模型车的实时速度，使用PID控制算法调节驱动电机的转速和转向舵机的角度，实现了对模型车运动速度和运动方向的闭环控制。
为了提高模型车的速度和稳定性，使用C#、MFC上位机、SD卡模块、键盘模块等调试工具，进行了大量硬件与软件测试。
实验结果表明，该系统设计方案确实可行。
关键字：
MK60N512VMD100，CMOS，PID，C#，SD卡
Abstract
InthispaperwewilldesignasmartcarsystembasedonMK60N512VMD100asthemicro-controllerunit.WeuseaCMOSimagesensortoobtainlaneimageinformation.Thenconverttheoriginalimageintothebinaryimagebytheanalogcomparatorcircuitinordertoextractblackguidelinefortrackidentification.Aninferredsensorisusedtomeasurethecar`smovingspeed.WeusePIDcontrolmethodtoadjusttherotatespeedofdrivingelectromotoranddirectionofsteeringelectromotor,toachievetheclosed-loopcontrolforthespeedanddirection.Inordertoincreasethespeedandthereliabilityofthecar,agreatnumberofthehardwareandsoftwaretestsarecarriedonandtheadvantagesanddisadvantagesofthedifferentschemesarecomparedbyusingtheC#、MFCsimulationplatform,SDcardmoduleandthekeyboardmodule.Theresultsindicatethatourdesignschemeofthesmartcarsystemisfeasible.
Keywords:
MK60N512VMD100，CMOS，PID，C#，SDcard
引言
随着科学技术的不断发展进步，智能控制的应用越来越广泛，几乎渗透到所有领域。
智能车技术依托于智能控制，前景广阔且发展迅速。
目前，掌握着汽车工业关键技术的发达国家已经开发了许多智能车的实验平台和商品化的车辆辅助驾驶系统。
有研究认为智能汽车作为一种全新的汽车概念和汽车产品，在不久的将来会成为汽车生产和汽车市场的主流产品。
面向大学生的智能汽车竞赛最早始于韩国，在国内，全国大学生“飞思卡尔”杯智能汽车竞赛从2006年开始已经举办了八届，得到了各级领导及各高校师生的高度评价。
大赛为智能车领域培养了大量后备人才，为大学生提供了一个充分展示想象力和创造力的舞台，吸引着越来越多来自不同专业的大学生参与其中。
全国大学生“飞思卡尔”杯智能汽车竞赛包括光电组、摄像头组和电磁组，其中数摄像头组的智能车速度最快，备受关注。
本技术报告主要包括机械系统、硬件系统、软件系统等，详尽地阐述了我们的设计方案，具体表现在硬件电路的创新设计以及控制算法的独特想法。
智能车的制作过程包含着我们的辛勤努力，这份报告凝聚了我们智慧，是我们团队共同努力的成果。
在准备比赛的过程中，我们小组成员涉猎控制、模式识别、传感器技术、汽车电子、电气、计算机、机械等多个学科，几个月来的经历，培养了我们电路设计、软件编程、系统调试等方面的能力，锻炼了我们知识融合、实践动手的能力，对今后的学习工作都有着重大的实际意义。
第一章系统总体设计
1.1系统概述
智能车系统的总体工作模式为：
CMOS图像传感器拍摄赛道图像，输出PAL制式信号，经过信号处理模块进行硬件二值化，采用LM1881进行视频同步分离，二值化图像信号、奇偶场信号、行同步信号输入到MK60N512VMD100微控制器，进行进一步处理获得主要的赛道信息；通过光电编码器来检测车速，并采用MK60N512VMD100的输入捕捉功能进行脉冲计算获得速度和路程；转向舵机采用PD控制；驱动电机采用PID控制，通过PWM控制驱动电路调整电机的功率；而车速的目标值由默认值、运行安全方案和基于图像处理的优化策略进行综合控制。
根据智能车系统的基本要求，我们设计了系统结构图，如图1.1所示。
在满足比赛要求的情况下，力求系统简单高效，因而在设计过程中尽量简化硬件结构，减少因硬件而出现的问题。
图1.1系统结构图
1.2整车布局
今年模型车的整车布局本着轻量化设计，如图2.1.具有以下特点：
（1）架高舵机并直立安装，以提高舵机响应速度；
（2）主板低位放置，降低赛车重心；
（3）采用强度高、质量轻的材料制作摄像头支架；
（4）摄像头后置于模型车的中间部分，减少赛车前方盲区。
图1.2整车布局图
第二章机械系统设计及实现
摄像头组今年采用B车模，前轮驱动后轮转向，因此我们分析后轮转向模型，结合B车模的特点，将我们车的机械部分设计如下：
2.1车模转向模型分析
摄像头组今年采用B车模，前轮驱动后轮转向，所以首先我们分析下后轮转向与前路转向的区别。
下图为小车后轮转向的示意图：
图2.1后轮转向模型
图中为理想状态下的车模向左转弯，其中α、β为转向轮的打角，γ为质心处侧偏角，转向半径为ρ。
理想的转向模型（阿克曼转向模型），是指在轮胎不打滑时，忽略左右两侧轮胎由于受力不均产生的变形，忽略轮胎受重力影响下的变形时车辆的转向建模。
车轮满足转向原理，左右轮的轴线与前轮轴线这三条直线必然交于一点。
在这种理想的模型下，车体的转向半径ρ可以计算得到。
从图中可以看出在质心处小车在转弯时有向外侧侧偏角，如果将质心速度分解平行于车身和垂直于车身的两个分量后，会发现垂直车身的速度分量指向车身外侧，这表明小车在转弯时有向外侧移动的趋势。
图2.2两种转向模型对比
上图为后轮转向汽车与前轮转向汽车在转弯时前后轮路径上的差别。
从图中可以看出，前轮转向的车与后轮转向的车在转向轮打角相同时，站在车本身的角度来看，驱动轮与转向轮的路径完全相同。
但如果把车放在弯道上来看，后轮转向车的转向中心能够与弯道的圆心重合，而前轮转向车的转向中心与后轮的相比远离弯道圆心一个车身的距离，因此前轮转向和后轮转向的车在转弯时的路径有着很大的区别，前轮转向的车能够非常轻松的沿赛道内侧转弯，而后轮转向的车转则需要走一段相对较大的圆弧来转弯，比较不容易切内。
同时由于前轮转向的车转向中心的在车身后侧，后轮转向的车在车身前侧，因此后轮转向也存在一定的滞后性。
下图为我们用MATLAB拟合过后的转向模型。
图2.3MATLAB拟合车身路径示意图
2.2舵机安装
舵机安装方法如图2.5所示
图2.4舵机安装
B车模的配套舵机的型号为S-D5，与去年的摄像头组A车模的S3010相比，在性能上有很大的差别。
因此，我们以往的经验优化设计了舵机的安装方式。
我们的舵机采取如下装法：
舵机直立安装，并靠近转向桥。
舵机直立安装是为了保证舵机在底盘上的质量分布尽量平均。
对于连片的选择，通过试验和理论的分析，我们发现长度较短的连片优点是能够输出更大力矩，但是不足的是反应速度不够快，而对于长的连片优点是反应速度较快，但是输出力矩不足，所以综合考虑舵机的反应特性和输出力矩、转向模型和极限转角以及实际调车过程的现象，我们采用了自行设计了舵机连片，如下图所示：
图2.5舵机连片
在此基础上我们分析了舵机打角与小车转弯直径之间的关系，赋给舵机不同占空比的P波之后测试车的转弯直径，然后分析此转弯模型下的小车特性。
我们对所得数据进行分析处理如下:
图2.6舵机P波与转弯直径关系
图2.7舵机P波与转弯直径倒数关系
我们发现车的舵机打角与转弯直径倒数之间存在较好的线性度，这给我们对舵机进行控制提供了参考。
2.3转向轮的定位
转向轮的定位主要是由主销内倾角，主销后倾角，车轮前束角这三个角决定。
对于主销内倾角，主要作用是产生与转向相反的力矩，让车转完后的回正性增强，同时在转弯时车轮与地面的接触情况会更好。
对于主销后倾角，由于车是后轮转向，它与前轮转向不同，经过分析和实验我们选择了负的后倾角，对车的回正性更好。
转向轮定位如图2.9所示。
图2.8转向轮定位
另外，我们的车模的控制要求整个系统十分精确，所以车模本身存在的间隙就会对车在高速运行的情况下产生很大影响，尤其是转向桥部分。
所以对于轴承与轴的间隙，主销与其配合的零件之间的间隙等，都应该尽量去减少，我们对此进行加薄垫片或垫纸等处理。
2.4车模重心
车模在搭建完之后，测量整个车模的质心分布，目的是保证整个重心在车模轴线上，保证左右转弯的对称性。
同时还应该尽量降低车模重心高度，防止车模行驶时发生侧翻，提高车的极限转弯速度。
对此，我们分析整个车模后，在规则允许范围内，我们适当的降低了底盘的高度，同时注意降低电路板和电池的高度，最大限度的降低重心，增加车运行的稳定性。
2.5编码器的安装
对于我们的车而言，我们采用编码器来采取速度的返回值进行闭环控制，编码器的安装也成了机械的一个任务。
为了保证编码器工作的稳定，能够正确的反应当前电机的转速，我们采用了如图2.10的装法：
2.9编码器安装
这样安装，能够直接反映出电机齿轮的转速，在安装过程中，保证齿轮之间的良好啮合，能够保证编码器的正常工作，是速度的返回值更加稳定。
2.6摄像头的安装
对于整个车来说，摄像头的安装影响到整个车采集信息的准确性。
在摄像头安装过程中，我们在简洁，保证强度的基础上，采用了如图2.11的装法：
2.10摄像头安装
其中的主干采用的是碳纤杆，固定件是我们自行设计的，金属件与碳纤杆能够保证其强度，整个装置外形简洁。
在安装过程中，我们特别注意整个摄像头的位置，保证其采到的图与程序的算法进行配合，尽量保证采到的图能够比较正确反应赛道的信息。
2.7齿轮啮合及差速调整
对于智能车而言，调节电机齿轮啮合以及差速器对于小车的综合机械性能这非常的大的影响。
首先，电机与差速齿轮啮合主要是调整两齿轮的齿间距，合适齿间距能够减少两齿轮的磨损，延长其使用寿命，尤其是对于车模中两种材料不同的齿轮来说。
齿轮传动部分安装不恰当，会增大电机驱动后轮的负载；齿轮配合间隙过松则容易打坏齿轮过紧则会增加传动阻力。
所以我们在电机安装过程中尽量使得传动齿轮轴保持平行，传动部分轻松、流畅，不存在卡壳或迟滞现象。
调整时，对电机赋以恒定的转速，再将固定电机的螺丝松开，用手前后移动电机，同时注意听两齿轮啮合转动时发出的声音，以转动时发出的声音最小且饱满纯净为宜，此时的齿间距认为是最佳。
然后，驱动桥的差速为双差速结构，调整主要是对包括滚珠、差速片、橡胶垫圈，轴承等在内的零件以及差速器轴向的松紧程度进行调节。
由于差速器是完全裸露在外面的，同样容易卷入脏东西而加速磨损，因此也应该定期清理差速器的各个零件减小磨损并更换差速滚珠保证其圆度。
差速轴向的松紧程度对于小车转向的灵敏性有很大影响，过松的差速可能使转向很灵敏出现过度转向，过紧的差速可能使转向很吃力出现转向不足。
评定差速器好坏的方法是给电机恒定转速使其带动后桥转动，用手握住单边轮另一侧轮能够反向转动且车轮的跳动度小，双手握住两轮中间差速齿轮不能够转动。
第三章硬件系统设计及实现
3.1硬件设计方案
我们主要从系统的稳定性、可靠性、高效性、实用性、简洁等方面来考虑硬件的整体设计。
从最初方案设定到最终方案的敲定，我们经历各种讨论与大的改动才有了如下的硬件方案。
可靠性与稳定性是一个系统能够完成预设功能的最大前提。
在原理图与PCB的设计过程中，我们考虑到各个功能模块的电特性以及之间的耦合作用。
对易受干扰的模块做了电磁屏蔽作用，而其他部分则做了相应的接地、滤波、模拟与数字电路的隔离等。
高效与实用性是指本系统的各模块能充分完美的实现相应的功能。
从以下两点可以体现出：
a）视频信号的提取一般有三种方法：
片内AD转化、基于TLC5510的8位并行AD、硬件二值化。
第一种方通过片内AD转换把连续的模拟视频信号转为数字信号存储起来。
第二种方法通过外部AD芯片直接把视频信号转为并行的数字信号，而处理芯片只要通过普通IO来读取存储；前者不需要外部电路但浪费系统时间，对于主频不高的处理芯片会造成很大负担。
而后者虽然精度高但浪费过多的硬件资源。
硬件二值化是通过比较器去捕捉视频信号的跳变沿，这不仅减少了采集时间，也节约硬件资源，还省去了许多存储空间。
b）对于电机驱动，由于B车模电机对驱动性能要求高。
我们设计了由单独的驱动芯片组成驱动器，该驱动器瞬间驱动电流最大可以达到几十安。
简洁是指在满足了可靠、高效的要求后，为了尽量减轻车模的负载，降低模型车的重心位置，应使电路设计尽量简洁，尽量减少元器件使用数量，缩小电路板面积，使电路部分重量轻，易于安装。
在设计完原理图后，注重PCB板的布局，优化电路的走线，整齐排列元器件，最终做到电路板的简洁。
3.2传感器的选择
3.2.1摄像头
对于摄像头的选择，我们主要考虑以下几个参数：
1芯片体积大小
2自动增益
3分辨率
4最小照度
5信噪比
6功耗
7扫描方式
我们分别尝试了CCD摄像头与CMOS摄像头，数字摄像头与模拟摄像头。
最终决定用模拟CMOS的OV5116摄像头。
以下是我们所尝试的几款摄像头。
SONYCCD参数如下：
CCD类型:
1/3Sony960HCCDSensor
尺寸大小:
38mm*38mm和32*32mm
总像素:
PAL:
1020H×596V （61万像） NTSC:
1020H×508V（52万像）
有效像素:
PAL:
976H×582V（57万像） NTSC:
976H×494V（48万像）
信号制式:
PAL/NTSC
分辨率（水平中心）：
720TVL
数字降噪:
2D数字降噪（2DNR）支持0~15的16等级可调节
照度:
0.003LUX
最低照度:
0.01LUX/F1.2
信噪比:
≥48dB
视频输出幅度:
1.0Vp-p/75Ω
自动增益控制:
最高可达到55dB
SONYCCD由12V供电，功耗70mA（12V），发热较大，并且体积大，架在车上重心偏高不利于车子稳定运行，最终放弃使用。
除了SONYCCD摄像头外还尝试了OV7960与MT9VV136。
这两者都支持SCCB通信，可以通过编程调节摄像头的性能参数。
图3.1OV7960原理图
图3.2MT9VV136原理图
虽然这些摄像头性分辨率都高于OV5116,并且OV5116动态性能不如前者，但对于只要能分辨出黑白赛道的智能车竞赛，OV5116就足已满足需求了。
反而其它几款摄像头增加了系统的功耗，所以我们最终选用了OV5116黑白摄像头。
3.2.2陀螺仪
今年比赛规则中新添赛道路障这一元素，我们曾尝试过不对其进行判断直接冲过去，但实验结果是车子在高速运行的时候碰到路障后会飞起，小车在空中图像不稳定导致小车着地姿势不正偏离赛道。
我们选择在车身前方加一陀螺仪进行路障检测与判断，这样在小车碰到路障后程序上可以做相应的处理。
图3.3陀螺仪
3.3电路设计方案
我们智能车控制系统电路由三部分组成：
负责所有控制与驱动的MK60N512VMD100最小系统板、主板、ZLG7290键盘，LCD液晶显示屏。
最小系统板可以插在主板上，组成了信号采集、信号处理、电机控制、舵机控制单元。
为了减小电机驱动电路带来的电磁干扰，我们把控制单元部分和电机驱动部分分开来，排布在主板的两端。
最小系统板引出了控制上所需要的引脚与接口。
主板上包含了完成所有功能的电路模块与接口电路。
有视频信号采集与处理电路、电机驱动电路、舵机驱动电路、电源稳压电路、键盘接口、陀螺仪接口、拨码开关电路。
编码器接口、LCD液晶屏接口。
3.3.1单片机最小系统板
MK60N512VMD100是K60系列MCU。
Kinetis系列微控制器是Cortex-M4系列的内核芯片。
K60内存空间可扩展，从32KB闪存/8KBRAM到1MB闪存/128KBRAM，可选的16KB缓存用于优化总线带宽和闪存执行性能。
图3.4最小系统原理图
最小系统使用K60100PIN封装，为减少电路板空间，板上仅将本系统所用到的引脚引出，包括PWM接口，外部中断接口，若干普通IO接口。
其他部分还包括电源滤波电路、时钟电路、复位电路、串行通讯接口、BDM接口和SPI接口。
用到的接口如下：
电机PWM波输出：
PTC1
电机方向控制：
PTD7
舵机PWM波输出：
PTB1
编码器两相信号输入：
PTB18、PTB19
IRQ输入：
PTB10
O/E场信号输入：
PTB11
摄像头图像信号输入：
PTD5、PTE1
陀螺仪信号输入：
PTE25
键盘输入信号：
PTB2、PTB3、PTB9
拨码开关输入信号；PTD3、PTD4
外部AD接口：
PTC3、PB23、PB21
LCD接口：
PTD6、PTE6、PTE4、PTE2、PTE0
3.3.2电源稳压电路
本系统中电源稳压电路分别需要有+5V，+3.3V供电。
+3.3V主要给单片机及、键盘、拨码开关、LCD供电；+5V为摄像头、摄像头模块、电机驱动模块、编码器模块供电；由于整个系统中+5V电路功耗较大，为了降低电源纹波，我们考虑使用线性稳压电路。
另外，
TPS7350是微功耗低压差线性电源芯片,具有完善的保护电路,包括过流,过压,电压反接保护。
使用这个芯片只需要极少的外围元件就能构成高效稳压电路。
图3.5TPS7350原理图
+3.3V稳压芯片最初选用小封装的TPS79333，但在使用过程中发现TPS79333一过流就极易烧坏。
后来选用低压差大功率的TPS7333。
图3.6TPS7333原理图
3.3.3图像处理电路
我们的智能模型车自动控制系统中使用黑白全电视信号格式CMOS摄像头采集赛道信息。
摄像头视频信号中除了包含图像信号之外，还包括了行同步信号、行消隐信号、场同步信号、场消隐信号以及槽脉冲信号、前均衡脉冲、后均衡脉冲等。
因此，若要对视频信号进行采集，就必须通过视频同步分离电路准确地把握各种信号间的逻辑关系。
我们使用了LM1881芯片对黑白全电视信号进行视频同步分离，得到行同步、场同步信号。
在对硬件二值化的研究中，我们也从数字比较器以及模拟比较器几个方向进行了试探性研究，从图像的稳定性及清晰性等方面进行筛选，最终决定采用模拟电路搭建而成的比较器对图像进行二值化处理。
图3.7比较电路原理图
图3.8LM1881外围电路原理图
3.3.4电机驱动电路
桥式电机驱动电路有双极性与单极性之分，双极性电机驱电路输出的电流交流成分过多，容易造成电机发热并且容易是电机消磁。
所以我们最后设计了直流电动机可逆单极型桥式驱动器，其功率元件由四支N沟道功率MOSFET管组成，额定工作电流可以轻易达到100A以上，大大提高了电动机的工作转矩和转速。
图3.9电机驱动模块原理图
3.3.5保护隔离与电平转换电路
为了避免某些大电流回灌到最小系统而把最小系统烧毁，同时为了能让最小系统输出的电平能符合其它芯片的电压标准，在最小系统信号输出端与芯片输入端之间加入六通道的集成非门74HC14。
图3.1074HC14原理图
3.3.6键盘拨码电路
主板上还包括拨码开关电路和键盘接口，接外接键盘。
图3.11拨码开关、键盘接口原理图
3.3.7LCD液晶显示屏接口
为了能在比赛时及时发现和矫正由于摄像头位子的变动，我们提出使用图像显示工具来显示采集的图像。
我们选择显示工具时一方面要考虑它的像素是否能满足图像的要求，另外一方面还要考虑它的体积大小和功耗。
除此之外我们还重点考虑了驱动它所需要的硬件资源。
经过比较分析我们最终选择了1.8寸TFT支持SPI通信的LCD。
以下是该显示屏的参数：
LCD有14个接口，但有效接口只有9个，分别是2个电源接口、2个背光接口和5个通信接口。
图3.12LCD接口原理图
图3.13LCD显示图
第四章软件系统设计及实现
高效的软件程序是智能车高速平稳自动寻线的基础。
我们设计的智能车系统采用CMOS摄像头进行赛道识别，图像采集及校正处理就成了整个软件的核心内容。
在智能车的转向和速度控制方面，我们使用了鲁棒性很好的经典PID控制算法，配合使用理论计算和实际参数补偿的办法，使智能车能够稳定快速寻线。
4.1赛道中心线提取及优化处理
4.1.1原始图像的特点
在单片机采集图像信号后需要对其进行处理以提取主要的赛道信息，同时，由于交叉道、起点线的存在，光线、杂点、赛道远处图像不清楚的干扰，图像效果会大打折扣。
因此，在软件上必须排除干扰因素，对赛道进行有效识别，并提供尽可能多的赛道信息供决策使用。
在图像信号处理中我们提取的赛道信息主要包括：
赛道两侧边沿点位置、通过校正计算的赛道中心位置，中心点规划面积，赛道变化幅度，赛道类型判别。
由于摄像头自身的特性，图像会产生梯形式变形，这使得摄像头看到的信息不真实。
因此我们利用赛道进行测量，创建函数还原出了真实赛道信息。
原始图像是一个将模拟图像经模拟电路转换得到的二维数据矩阵，矩阵的每一个元素对应一个像素点，图像的第一行对应最远处，大约220cm，图像的最底部一行对应最近处，大约5cm。
远处的图像小，近处的图像大，黑线为梯形状。
单片机通过比较器电路将每一行的黑白跳变点（跳变点按从右到左的顺序）记录下来，保存到两个二维数组里（分别表示上升沿、下降沿）。
通过遍历上升沿和下降沿可以完成赛道边沿的提取。
摄像头采集到几种典型赛道图像如图4.1～图4.4所示。
图4.1起点原始图像
图4.2弯道原始图像
图4.3十字交叉原
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