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智能车毕业设计

摘要

“飞思卡尔杯”全国大学生智能汽车邀请赛属教育部主办的全国五大竞赛之一，其专业知识涉及控制、模式识别、传感技术、汽车电子、电气、计算机、机械等诸多学科。

根据大赛的技术要求，设计制作了智能车控制系统。

在整个智能车控制系统中，如何准确地识别道路及实时地对智能车的速度和方向进行控制是整个控制系统的关键。

本文首先对智能车的硬件进行设计，达到了低重心、大前瞻、高稳定性的目标。

其次对系统的软件部分进行设计，利用动态阈值法分割处理采集到的图像，得到赛道信息，从而得到智能车的偏航角和偏航距离。

综合偏航角和偏航距离两个控制量对舵机进行控制，实现了入弯走内道，S弯直线冲过的目标，大大提高了智能车的弯道运行速度。

用光电编码盘检测智能车的运行速度，再根据赛道信息给定智能车的运行速度，运用增量式PID算法调节驱动电机转速，实现了电机的快速响应。

整个系统涉及车模机械结构调整、传感器电路设计及信号处理、控制算法和策略优化等多个方面。

经过大量测试，最终确定了现有的系统结构和各项控制参数。

关键字：

智能车；图像传感器；阈值分割；路径识别；

Abstract

FreescaleCupNationalUndergraduateSmartCarCompetitionissponsoredbytheNationalMinistryofEducation,oneofthefivecontests,theirprofessionalknowledgerelatedtocontrol,patternrecognition,sensortechnology,automotiveelectronics,electrical,computer,machineryandmanyotherdisciplines.Accordingtothetechnicalrequirementsofthecontest,wedesigntheintelligentvehiclecontrolsystem.Intheentirecontrolsystemofthesmartcar,howtoaccuratelyidentifytheroadandreal-timecontrolthespeedanddirectionoftheSmartCaristhekeytothewholecontrolsystem.

Thispaperfirstintroducesthehardwareofthesmartcar,toachievealowcenterofgravity,forward-looking,andhigh-stabilitytarget.Thesecondpartofthesystemissoftwaredesign,theuseofdynamicthresholdsegmentationalgorithmtoprocessimages,gettrackinformation,yawandtheyawangle.Thesteeringgeariscontrolledbytheyawandtheyawangle,whenthroughtheturn,thesmartcargoesinsidetheroad,andwhenthroughSbend,thesmartcarcrossedasagoalline,greatlyimprovingspeedofthesmartcar.Fromthedetectionwithencoderdiskwegetthespeedofthesmartcar,andthenfromthetrackinformation,wesettheexpectedspeedofthesmartcar,theuseofincrementalPIDalgorithmforadjustingdrivemotorspeedtoachievetherapidresponsetothemotor.

Theentiresystemisinvolvedinmechanicalmodelsofstructuraladjustment,thesensorcircuitdesignandsignalprocessing,controlalgorithmsandstrategiesforoptimizingmanyaspects,suchas.Afterextensivetesting,andultimatelydeterminethestructureofthesystemandvariouscontrolparameters.

Keywords：

smartcar;imagesensor;thresholdsegmentation;roadidentification

1绪论

1.1引言

智能车即轮式移动机器人，是一种集环境感知、决策规划、自动行驶等功能于一体的综合智能系统，智能车集中地运用了自动控制、模式识别、传感器技术、汽车电子、电气、计算机、机械等多个学科的知识[1]。

随着控制技术、计算机技术和信息技术的发展，智能车在工业生产和日常生活中已经扮演了非常重要的角色。

近年来，智能车在野外、道路、现代物流及柔性制造系统中都有广泛运用，已成为人工智能领域研究和发展的热点。

目前，智能车领域的研究已经能够在具有一定标记的道路上为司机提供辅助驾驶系统甚至实现无人驾驶，这些智能车的设计通常依靠特定道路标记完成识别，通过推理判断模仿人工驾驶进行操作[2]。

本文所述智能车就是一种自动导引小车,能够在给定的区域内沿着轨迹自动进行行进。

1953年，美国BarrettElectric公司制造了世界上第1台采用埋线电磁感应方式跟踪路径的自动导向车，也被称作“无人驾驶牵引车”（automatedguidedvehicle，简称AGV）。

这些自动导向车主要用于自动化仓贮系统和柔性装配系统的物料运输[3]。

20世纪60年代和70年代初，AGV仍采用这种导向方式。

但是，20世纪70年代中期，具有载货功能的AGV在欧洲得到了应用并被引入到美国。

这些自动导向车主要用于自动化仓储系统和柔性专配系统的物料运输。

在20世纪70年代和80年代初，“智能车”的应用领域扩大而且工作条件也变得多样化，因此，新的导向方式和技术得到了更广泛的研究与开发[4]。

自动导向无轨行走车辆常用蓄电池作为动力源，它是机电一体化的典型[5]。

AGV技术在汽车工业上有着广泛的用途，欧洲和美、日等国的汽车生产工业在80年代就开始大量使用AGV技术，现已成为比较成熟的技术。

智能车有着极为广泛的应用前景[6]。

结合传感器技术和自动驾驶技术可以实现汽车的自适巡航并把车开得开得又快又稳、安全可靠；汽车夜间行驶时，如果装上红外摄像头，就能实现夜晚汽车的安全辅助驾驶；他也可以工作在仓库、码头、工厂或危险、有毒、有害的工作环境里，此外他还能担当起无人值守的巡逻监视、物料的运输、消防灭火等任务。

在普通家庭轿车消费中，智能车的研发也是有价值的，比如雾天能见度差，人工驾驶经常发生碰撞，如果用上这种设备，激光雷达会自动探测前方的障碍物，电脑会控制车辆自动停下来撞车就不会发生了。

1.2智能车邀请赛概况

“飞思卡尔”杯全国大学生智能车大赛是由摩托罗拉旗下飞思卡尔公司赞助并由高等学校自动化专业教学指导委员会负责主办的全国性的赛事，旨在加强大学生的创新意识、团队合作精神和培养学生的创新能力。

此项赛事专业知识涉及控制、模式识别、传感技术、汽车电子、电气、计算机、机械等多个学科，对学生的知识融合和动手能力的培养，以及对高等学校控制及汽车电子学科学术水平的提高，具有良好的推动作用[7]。

1.2.1国外概况

韩国大学生智能模型车竞赛是韩国汉阳大学汽车控制实验室在飞思卡尔半导体公司资助下举办的以HCS12单片机为核心的大学生课外科技竞赛。

组委会将提供一个标准的汽车模型、直流电机和可充电式电池，参赛队伍要制作一个能够自主识别路线的智能车，在专门设计的跑道上自动识别道路行驶，跑完整个赛程用时最短，而且技术报告评分较高的参赛队就是获胜者。

制作智能车，需要参赛队伍学习和应用嵌入式软件开发工具软件Codewarrior和在线开发手段，自行设计和制作可以自动识别路径的方案、电机的驱动电路、模型车的车速传感电路、模型车转向伺服电机的驱动以及微控制器MC685912DP256控制软件的编程等等。

随着赛事的逐年开展，将不仅有助于大学生自主创新能力的提高，对于高校相关学科领域学术水平的提升也有一定帮助，最终将有助于汽车企业的自主创新，得到企业的认可。

这项赛事在韩国的成功可以证明这一点。

2000年智能车比赛首先由韩国汉阳大学承办开展起来，每年全韩国大约有100余支大学生队伍报名并准予参赛，至今已举办5届，得到了众多高校和大学生的欢迎，也逐渐得到了企业界的极大关注。

韩国现代公司自2004年开始免费捐赠了一辆轿车作为赛事的特等奖项。

德国宝马公司也提供了不菲的资助，邀请3名获奖学生到德国宝马公司研究所访问，2005年SUNMOON大学的参赛者获得了这一殊荣[8]。

近年来，飞思卡尔半导体公司参与举办的智能车大赛有了进一步的发展。

2008年12月13日飞思卡尔半导体在马来西亚UITM工程学院举办了首届飞思卡尔智能车大赛。

共有26组，涉及约52工科学生来自10个地方大学参加智能汽车竞赛。

该国竞赛由马来西亚科协举办[9]。

1.2.2国内概况

受教育部高等教育司委托，高等学校自动化专业教学指导委员会负责主办全国大学生智能车竞赛。

该项比赛已列入教育部主办的全国五大竞赛之一。

首届“飞思卡尔”杯全国大学生智能车邀请赛于2006年在清华大学成功举办。

此项赛事，在韩国已举办过多届，其专业知识涉及控制、模式识别、传感技术、汽车电子、电气、计算机、机械等诸多学科，对学生的知识融合和动手能力的培养，对高等学校控制及汽车电子学科学术水平的提高，具有良好的推动作用。

在第一、二届的比赛中参赛选手必须使用大赛组委会统一提供的竞赛车模，以Freescale公司生产的16位微控制器MC9S12DG128作为核心控制单元。

第三届则要求参赛队伍除了X系列的微处理器不用以外，其他8位和16位微控制器可由参赛对自己选择（8位的单片机最多可选两块），这无疑给大家一个更位大的选择余地，此届比赛则准许使用官方推荐的MC9S12XS128双核芯片及以往的8位极16位单核微控核心。

2007年，中国大学生制作的智能车的速度已经打破了韩国智能车比赛连续七届的冠军速度[10]。

该项赛事现已在我国是成功举办三次，规模已经有刚开始的112支队伍增加到了600支队伍，竞争已经相当激烈。

随着飞思卡尔智能汽车大赛的影响力加大，全国各类学校踊跃参加此项赛事，场面也越来越壮观，技术上也越来越成熟，各支队伍在技术上的创新也越来越多，对全国高校学子的各项能力发展起到很大的作用。

1.2.3本届比赛主要规则[11]

1、参赛队伍

（1）每个学校最多可以报四支队伍参加分赛区比赛，如果有两支（不含）以上队伍的学校必须包含有光电和摄像头两个组别的参赛队伍。

（2）分赛区总共遴选出光电组与摄像头组相同数量队伍参加全国总决赛，分赛区参加全国总决赛的数量按照分赛区参赛队伍数量以相同比例确定。

（3）每个学校最多可以有两支队伍参加全国总决赛，而且两支队伍必须属于不同的赛题组。

（4）光电组与摄像头组都设相同数量的奖项。

分赛区设立预赛阶段一等奖、二等奖、三等奖给予获奖证书。

决赛区将设立特等奖、一等奖、二等奖、三等奖，给予获奖证书。

特等奖和一等奖获奖队伍同时获得奖金，二等奖获奖队伍同时获得奖品。

2、参赛微控单元

须采用飞思卡尔半导体公司的8位、16位处理器（单核）作为唯一的微控制器。

3、机械调整时间

（1）预赛比赛分为两轮，两组同时在两个赛道上进行比赛，每支参赛队伍可以在第二轮比赛之前有20分钟的现场调整时间，在此期间，参赛队伍只允许对赛车的硬件（不包括微控制器芯片）进行调整。

（2）晋级决赛的赛车在决赛前有20分钟的调整时间，此期间，参赛队伍只允许对赛车的硬件（不包括微控制器芯片）进行调整。

4、注意事项

（1）在每轮比赛中，选手首先将赛车放置在起跑区域内赛道上，赛车静止两秒钟后自动启动。

（2）一次只跑一圈。

（3）每辆赛车在赛道上跑一圈，以计时起始线为计时点，跑完一圈后赛车需要自动在起始线之后三米的赛道内，如果没有停止在规定的范围内，比赛成绩时间增加1秒。

（4）预赛有两次机会，决赛只有一次机会。

（5）不允许车模设计方案抄袭，同一学校参赛队伍的车模设计的硬软件需要相互之间有明显的不同。

技术评判组将对全部晋级的赛车进行现场技术检查，如有违反器材限制规定的当即取消决赛资格，由后备首名晋级代替。

5、场地变化。

本次比赛为增加比赛的挑战性，对赛道的宽窄进行了调整，增加了相应长度的窄道。

车模在驶入窄道区和驶出窄道区时，赛道上均有标志。

该标志距离窄道区25厘米。

赛车可以根据上述标志判断是否进入或驶离窄道区。

在进入和驶离窄道区有两种标志：

（1）黑色正三角形，位于赛道中心。

边长25厘米。

（2）赛道突起，颜色白色，厚度0.5厘米，宽度3厘米。

标志如图1.1所示。

图1.1进入和驶出窄道区的两种标志

1.3本文设计方案概述

在智能车大赛中，根据赛车使用传感器的不同分为两个组别：

摄像头组和光电组。

本课题选取CMOS摄像头作为路径检测传感器，最终要实现赛车的自动循迹功能。

本文主要对智能车的控制系统和机械机构进行设计，实现了低重心、大前瞻、运行可靠的目标。

最终，智能车运行时直道不震荡、过弯走内道、S弯直线冲过，运行效果良好。

下面将对智能车的整个系统进行概述。

1.3.1控制系统

智能车系统各模块连接如图1.2所示：

CMOS传感器拍摄赛道图像并以PAL制式信号输出到LM1881视频分离芯片提取出行场中断信号，同时把信号给DG128的AD模块，对视频信号进行二值化，二值化后的数据和同步信号同时输入到S12控制核心，进行进一步处理以获得图像信息；通过对射式光电转速传感器检测车速，并采用S12的输入捕捉功能进行脉冲技术计算速度和路程；舵机转向采用赛道斜率和偏航距离两个变量综合控制，实现了直道不震荡、过弯走内道、S弯直线冲过的优异性能；电机转速控制采用PID控制，通过PWM控制驱动电路调整电机的功率；而车速的目标值由限速值和对不同路径的速度控制策略综合控制。

图1.2智能车系统模块连接图

1.3.2电源系统

由于在赛车运行过程中阻力的变化频繁，加速制动剧烈，再加上升压DC-DC吸入电流高频变化，电池负载变化剧烈，输出电压也剧烈变化，且幅度很大，所以在电池端多加了滤波电容。

如图1.3所示。

图1.3智能车的电源系统

1.3.3整车布局

鉴于赛车和赛道的特点，采用低重心紧凑型设计，并架高舵机以提高响应速度。

本着轻质量、低重心的原则，经过将近三个月的时间，比较多套方案，采用了低位主板的布局以降低重心，同时设计了强度高质量轻的CMOS安装架，最终设计的车辆如图1.4所示。

图1.4整车布局

1.3.4智能车相关性能设计思想

智能车作为一个竞技作品，在设计过程中除了考虑赛场上的动力性、操纵稳定性、响应速度等关键指标外，还应充分考虑开发、调试和赛前准备过程可能遇到的种种问题。

在赛车的设计、制造和配套设施上，我们都秉持赛场如战场的准则，在可靠性、后勤保障和换代步骤上都参考军备的设计思想，并在如下几个方面作了细致工作：

1、保障赛车的可靠性：

杜绝功败垂成的悲剧；

2、提高赛车的维护性：

预留备件、拆装方便、传感器重复定位性好；

3、提高赛车和电池的续航能力：

提高调试效率；

4、建立合理的调试和出赛的辅助装备配套机制：

运输、维修工具、备件等；

5、建立赛车调试随车文档：

硬件使用和调整说明、软硬件调试记录、设备负责人；

6、加强设备管理，维护试验环境；

7、建立人才培养机制：

是绝大部分研究成果得到继承，减小研究进度的锯齿效应。

1.4本文主要内容

本文的背景是“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车竞赛，大赛要求实现智能车对道路的自动识别及寻迹。

大赛的赛道是一个白底和黑色中心线的道路。

在整个智能车控制系统中，如何准确地识别道路及实时地对智能车的速度进行控制是整个控制系统的关键。

路径常用的传感器检测器件主要有光电传感器和CCD/CMOS图象传感器。

与光电传感器相比，图像传感器前瞻性更好，能检测到赛道的整体信息。

随着使用传感器种类的增加，各种传感器不断的出现在赛场上，光电组的前瞻性有了较大提高，不过在检测赛道整体信息方面摄像头还是占优势。

总体而言，CCD与CMOS图像传感器比其来，CMOS传感器在功耗方面比CCD节省的多，故采用CMOS摄像头作为路径识别传感器。

本文主要研究智能车竞赛所用的MC9S12DG128B单片机的资源配置和开发方法，设计电路图和相应的系统软件，构建完整的智能小车摄像头导航式控制系统。

目的是为了让智能车以最快的速度，沿导航线走完全部赛道。

研究内容主要有以下几个方面：

首先，介绍了研究背景、比赛规则和设计构思。

阐述了控制系统的资源配置、资源需求与分配和核心处理器的寄存器，MC9S12DG128B单片机寄存器资源。

相比于其它类型的单片机，16位的MC9S12DG128B的功能更加强大，功能引脚较多，能够很好地满足智能车控制系统的需要。

其次，设计了智能车控制系统的硬件电路，包括各个模块的电路设计方案以及相关电路。

采用的方案以MC9S12单片机为核心，包括总体控制系统的设计，各部件需要的供电电源设计，传感器电路设计，速度检测电路的设计等。

然后，阐述了赛车机械结构调整和车体的安装。

车体设计的核心思想是低重心，轻质量，提升赛车的过弯速度和加速性能。

赛车机械结构调整主要是调节车的重心、前轮、后轮、舵机，使智能车在高速行走时，更加稳定。

最后，进行了软件和算法的设计。

根据传感器采集的道路信息，经处理分析之后，控制舵机转角和速度。

并通过增量式PID算法调节驱动电机转速，最后实现智能车快速的完成赛道。

2硬件设计

纵观大赛中的各支队伍，硬件设计是一步很重要的工作[12-18]。

第一届智能车大赛中，车速最高也只有1.8m/s左右，发展到现在车速提高到了3m/s左右，对于智能车的各方面设计都有很高的要求。

而硬件设计的好坏，直接影响到了智能车的极限车速，故要想在智能车大赛上一决高低，硬件设计上要下很大功夫。

2.1摄像头的选型及安装方案设计

摄像头的常见种类分为两种：

CMOS和CCD，两种摄像头各有优劣，选择适合自己硬件电路的传感器很重要。

另外，由于对摄像头的安装会影响到车体的重心，所以对安装支架设计时要考虑这个问题。

2.1.1摄像头的选型

市场上常见的摄像头有CCD和CMOS两类，不管CCD或CMOS，基本上两者都是利用矽感光二极体（photodiode）进行光与电的转换。

这种转换的原理与各位手上具备“太阳电能”电子计算机的“太阳能电池”效应相近，光线越强、电力越强；反之，光线越弱、电力也越弱的道理，将光影像转换为电子数字信号。

比较CCD和CMOS的结构，ADC的位置和数量是最大的不同。

简单的说，CCD每曝光一次，在快门关闭后进行像素转移处理，将每一行中每一个像素（pixel）的电荷信号依序传入“缓冲器”中，由底端的线路引导输出至CCD旁的放大器进行放大，再串联ADC输出；相对地，CMOS的设计中每个像素旁就直接连着ADC（放大兼类比数字信号转换器），讯号直接放大并转换成数字信号。

关于摄像头的选择我们从以下几个方面分析：

1、重量和体积

图2.1CMOS摄像头图2.2CCD摄像头

图2.1是CMOS摄像头，图2.2是CCD摄像头。

很明显，CMOS体积可以做到非常小，而CCD，因为存在复杂的驱动电路，PCB面积至少需要4cm*4cm的空间。

重量上，因为体积和远见数量的区别，CMOS摄像头也优于CCD，大约有30%-50%的重量差别。

这个重量的差异，随摄像头安装的位置的不同而对整个赛车的稳定性有不同的影响。

摄像头安装的位置越高，摄像头重量对赛车重心的影响越高。

好在目前的趋势看来，摄像头的安装高度越来越低，以至于这种重量的区别对赛车重心的影响也随之减小。

另外CMOS摄像头有一种数字式的摄像头，它在重量和体积上和CCD摄像头不相上下，因为其引出了三十多根信号线，实际安装的重量和体积较CCD摄像头还要臃肿，这是个特例。

2、噪声

在图像噪声方面，CCD明显好于CMOS摄像头。

这一点是这两种技术本身先天决定的，CMOS的工艺无法保证几万个感光点的一致性，而CCD因为所有感光点均通过一个电荷-电压转换器，一致性可以得到很好的保障。

图像的噪声，在智能车比赛中，影响不是特别大。

因为拍摄图像只有全白全黑两种，来自传感器的电平轻微跳动，还不至于影响到赛道的识别。

同时在一个设计不良的采集电路中，来自A/D模块的误差，也足以掩盖来自传感器的误差噪声，这一点却没有引起很多人的重视。

因此，我认为图像传感器的噪声不足以影响智能车比赛中对黑线的识别，因此可以在摄像头选型时，作为优先级较低的一个参考标准。

而在其他需要高分辨率图像采集和识别的应用中，两种传感器的图像质量差别，还是需要引起一定的重视的。

3、解析度

针对智能车使用单片机对图像型号进行采集的应用，解析度的高低直接关系到采集的难度。

我们知道，标准的视频信号每秒有50或60场图像，这是固定不变的。

越高的分辨率，包含了越多的行数。

即在20ms的时间内，有更多的行数，以至于每行图像所占用的时间越少。

一个30万像素的摄像头，每一场输出312.5行图像，行周期为64us。

我们希望采集的分辨率越高，就需要在64us的时间内采样更多的点数。

这就需要更快的A/D转换器，例如片外高速视频A/D。

既然单片机的速度远远跟不上视频信号的速度，那么选用越低分辨率的摄像头，图像采集的效果反而越好，因为每行图像有更多的时间留给MCU进行采集。

目前能买到的摄像头中，30万像素的是最佳选择，而130万像素就不适合了。

4、感光度

感光度的差别，在智能车应用中非常重要。

所谓感光度，就是对光线的敏感程度。

感光度越高，其在较低光照条件下能获得越明亮的图像，也直接决定了感光器件拍摄图像的曝光时间长度。

CCD的感光度大约是CMOS的3-10倍，这时在同样的光照条件下，要拍摄同样亮度的图像，CMOS的曝光时间将会是CCD的3-10倍。

随着车速的不断提高，这一点越来越影响到智能车竞赛中摄像头小车的性能。

我们知道，拍照时手不能抖这个道理，抖了画面就糊了。

这个简单的常识在智能车中同样适用。

在高速下，曝光时间越短，所拍摄的画面越清晰，曝光时间越长，拖影越严重，画面越模糊。

根据这个原理，同样光照条件下，CCD在高速运动下拍摄的画面效果应该要比CMOS高一个等级。

这对于目前每秒前进4米的模型车而言，是至关重要的。

5、电能和功耗

影响CCD在嵌入式中应用的一个重要原因，就是供电和功耗。

首先，CCD需要12V供电，对智能车竞赛而言，这就意味着需要额外给CCD设置一个升压电路。

这意味着成本和体积的增加。

还好，越来越多的队伍在智能车电机驱动部分开始采用MOS管驱动的方式，而MOS管栅极电压很多都需要