基于摄像头的AD黑线提取算法

　　图5 AD采样图

　　图6 硬件采样图

　　可以看到它的黑线非常明显，效果很好。

　　但是这种方法也存在着它的很多局限性：

　　首先，它对环境的要求很苛刻，不能有缝，不能有反光。由于缝的颜色明显易于周围的颜色，因此在图像上它就表现为一条黑线。其次由于反光的作用使得反光区域光线异常强烈。反光区在图像上也是一片黑，使得白变黑。

　　其次，它对横向的分辨能力很弱。使得它对起始道的区分非常困难。比如起始道在图像上往往会把中间的黑道变成白道，使得起始道的辨别以及黑线的提取困难。

　　最后，对于十字交叉道，由于一行全是黑线，电压无跳变，因此在图像上它是一条白线，使得赛道出现断点。出现黑变白。更糟糕的情况是稍微斜看十字叉时，它会出现起始道的特征。使得赛车乱停机。

　　上述的黑变白以及白变黑的出现，很大程度上抵消了它所带来的方便性，软件必须对于采到的黑线加以认真判别它是否是真的黑线，这就涉及到许多方面的滤波。再则，由于单片机读取的仅仅是0-1信号，丢失了每个点的之间细微的黑白程度，这给滤波也带来极大的难处。为了正确提取黑线它涉及到本文所提到过的所有滤波方式，包括线宽设置，黑线的连续性等等。

　　但是它带来的最大困难还是起始道的判别问题。起始道的干扰不仅来自十字交叉线，而且还来自一般赛道，因为很有可能在赛道的两侧由于光线反射的不均衡导致电压的跳变，使得在黑线的旁边隔着一段白斑出现几段的黑线，很容易误认起始道，最终导致起始道根本无法识别。

　　基于以上的分析，最后我们还是选用了AD的第三种方法，它简单，实用，效果很理想。

　　它的流程图以及程序代码如下：

　　图7 流程图