摄像头黑线识别算法和赛车行驶控制策略
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但是对于比赛来说，赛道是在白色底板上铺设黑色引导线，因此它的干扰信息会少很多。所以对于比赛的黑线检测来说40 行已经太多了：只要在单行上有足够多的信息点，较少的行数就可以实现对黑线的检测;在综合了实践比对之后，最终方案决定采用10 行的信息来判断前方是直道还是弯道。
本文引用地址：https://www.eepw.com.cn/article/95519.htm前面主要简单介绍了单板摄像头的信号特点，以及用于控制算法处理的原始图像信息。并且进一步通过实验决定了最终黑线提取算法所需要采用的图像信息行数;接下来将详细分析和研究黑线提取算法以及通过该算法来进行速度和转向控制。
单行黑线提取算法
前面提到了摄像头图像信息的特点，接下来将结合比赛赛道的图像特点来提出相应的黑线提取算法-边沿检测算法。由于比赛赛道是在白色底板上铺设黑色引导线，因此干扰比较小，黑线提取较为容易。很自然的就想到了图像处理算法中较为简单的边界提取算法。由于黑色赛道和白色底板之间的色差较大，直接反映在图像数据中就是大于一个黑白色阀值。通过实验可以基本上确定该阀值的大小，根据现场光线的变化影响会有略微的变化。但是该阀值基本上介于22-30 之间。因为可以通过判断相邻数据点的差是否大于该阀值，作为边沿提取算法的依据和主要参数。
该算法的主要过程为：
1， 从最左端的第一个有效数据点(12)开始依次向右进行
阀值判断：由于实际中黑白赛道边沿可能会有模糊偏差，导致阀值并不是简单的介于相邻的两个点之间，很可能要相隔两个点(参考图2)。因此：
2，第line 为原点，判断和line+3 的差是否大于阀值，如果是则将line+3 记为i，从i 开始判断在接下来的从i+3 到该行最末一个点之间的差值是否大于阀值，如果大于则将line+i/2+2 的坐标赋值给黑线中心位置(参考图4)。
图4 单行黑线提取算法
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