一种智能循迹小车设计方案

　　系统初始化模块

　　系统初始化模块主要完成硬件的初始化工作，包括以下几个方面：

　　(1)锁相环初始化：单片机采用了锁相环技术，即外部时钟频率较低，采用16MHz晶振，从而提高整个系统的电磁兼容能力，而内部通过锁相环将系统时钟改变至80MHz，从而提高片内CPU运行速度。倍频公式如下：

　　锁相环初始化部分需要对相应的寄存器进行设置。

　　(2)脉宽调制(PWM)模块初始化：PWM在本系统中主要用于驱动两个伺服电机，一个是电机，另一个是舵机，通过程序调节波形的周期和占空比实现对伺服电机的控制。调节信号是经路径识别和系统决策后给出的，这样就能实现小车的自动控制。

　　(3)增强型捕捉定时器(ECT)模块初始化：此模块主要用于速度测量，在单位时间内对测速模块送入的脉冲进行捕捉并计数，从而计算小车运行的速度。

　　(4)串口模块初始化：为了便于调试，本系统利用串行通信接口实现数据的传输。串口部分程序主要是初始化各寄存器，其中包括设置波特率、数据格式、接收发送功能使能、设置模式等。

　　图像采集模块

　　为了提高本系统的实时性，视频采集采用外部中断触发的方式采样图像数据。本系统选用OV7620的YUV16位数据制式。YUV16视频信号的场频为60Hz，即一场信号将持续16.67ms，且一般每场摄像头扫描480线。HREF(行同步信号)、VSYNC(场同步信号)为采集控制信号，分别接到单片机的PJ7和PJ6口，设置PJ口，使PJ7能响应上升沿中断;PJ6能响应下降沿中断。采样系统的程序流程图如图8所示。

　　路径识别

　　路径识别的第一步就是要对采样图像进行处理，即根据摄像头传回来的视频信号提取出黑线的位置。常用的黑线提取算法分为二值化算法、直接边缘检测算法和跟踪边缘检测算法。

　　在首行边缘检测正确的前提下，跟踪边缘检测算法具有较强的抗干扰性，能更有效地消除道路外黑色图像的影响，始终跟踪目标引导线。另外，较之前两种算法，跟踪边缘检测算法的时间复杂度更低，效率更高。

　　因此本文选择跟踪边缘检测算法。核心思想就是对每一行从左往右对像素点进行扫描，寻找灰度值突然降低并且其右边几个点的灰度值与其相似的那个点，将这个点作为该行图像中黑线的左边缘，从而完成对道路的识别。

　　PID控制

　　PID控制器以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制的主要技术之一^[6]。对于舵机的闭环控制，本文采用PD控制，其中，P项是在图像中选出一行，计算其中黑线与图像中心位置的偏差，而D项由两种值共同决定，一种是将选定行的黑线位置与上一幅图片中的位置相减，从而反映其变化率;另一种是利用图像中的两行算出黑线与小车的夹角，这个夹角可以反应黑线与小车位置偏差的变化率。对于速度控制，基本思想是直道加速以提高运行速度，弯道减速以增强稳定性。本文采用了增量式PID控制算法，在调试中将每场图像得到的黑线位置偏差与速度PID参考速度值构成二次曲线关系，最终将参数调节至与舵机转向控制配合较好，从而使小车在直道加速行驶，而弯道减速增强稳定性。

　　总结

　　本文以MC9S12XS128单片机为核心，通过CCD摄像头采集道路信息并转化为数字信号传给单片机，摄像头通过行中断和帧中断通知单片机接收数据，单片机分析收到的数据，并经过滤波，二值化等一系列的图像处理过程，提取出道路信息，采用PD方式对舵机转向进行反馈控制。同时通过编码器测速对速度进行PID反馈控制，最终完成了智能车的自主巡线和速度控制功能。

　　实验证明，本文设计的系统适应性强，实时性好，能够准确快速地沿道路循迹运行。

　　参考文献：
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