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基于摄像头的道路识别及赛车控制算法 杨运海 周祺 吕梁 摘要：本文探讨了摄像头在智能车道路识别中的应用，并提出了一种通用的控 制算法。在准确采集图像的基础上，利用临近有哪些信誉好的足球投注网站法对有效道路信息进行快速 提取，通过分析赛道信息，计算出赛道黑线的走向趋势及赛车当前位置。在充 分考虑当前和过去的赛道信息的基础上，对赛道类型进行判断及分类。在综合 考虑赛道类型，黑线走向及车当前位置，对舵机的转向和电机的速度进行精确 控制。 关键词：图像采集 临近有哪些信誉好的足球投注网站 转向控制，速度控制 1．概述 在飞思卡尔智能车汽车比赛中，路径识别方法主要有两大类，一类是基于红 外光电传感器，令一类是基于摄像头。通常，红外光电传感器安装灵活，原理 简单，可靠性好，不易受环境光干扰，因而得到了广泛应用，但其对前方道路 的预判距离非常有限，不适宜赛车高速行驶。另一类是基于摄像头，与光电传 感器相比，其优点非常明显，能提前获取大量前方道路信息，有利于实现赛车 的最优控制。但其缺点是图像采集要求有高的AD 转换频率，图像处理算法复杂 度高，且容易受环境光的干扰。考虑到摄像头的优点远大于其缺点，因此选择 了摄像头。以下是摄像头的工作流程图： 摄像头 图像采集 image[ROW][COL] 赛道信息提取 Path[ROW] 转向控制 速度控制 angle speed 舵机模块 电机模块 图B- 1 摄像头工作流程 摄像头控制赛车行驶方案有三大模块：图像采集、赛道信息提取、转向和速 度控制。 2．图像采集 考虑到S12 的运算能 ，我们采用了黑白制式、320*240 的CMOS 单板摄像 头。摄像头出来的是模拟信号，每秒有50 场图像，场之间有场消隐信号，行之 间有行消隐信号，经过lm1881 分离后，可得到场同步信号和行同步信号，作为 行中断信号。由于行中断中要采集该行的信号，对时间要求很严格，其中断优 先级应比普通中断的优先级高，因此我们选择IRQ 作为行同步信号输入口，PT0 作为场信号输入口。此外，为保证图像不丢失，我们仅对场信号的下降沿进行 捕捉。 图B-2 摄像头视频信号 按照目前车的刹车时的加速度，我们选定图像拍摄最远处为前方 1 米就足 以对速度做出了控制。考虑到前轮到前方20cm 为摄像头的盲区，故有效拍摄范 围为0.8m，为了保证不丢失起跑线，每2.5cm 至少拍摄一行，故一幅图像至少 采集32 行。为了稳妥起见，我们选择了ROW=45 行。摄像头最前方拍摄的宽度 为80cm，而黑线宽度为2.5cm，故一行至少采集32，为了稳妥起见，一行采集 的点数定为COL=45 个点。 正常情况下，S12 的AD 频率不能超过2M，转化一个点需要14 个周期，如 果不超频，一行将只能采集8 个点 （24M 主频时）。将分频系数设为0，此时AD 频率为 12M。在行采集过程中，我们通过查询方式来判断 AD 是否转换完成， 并对 AD 转换时间进行了记录，发现记录到的时间恰是期间指令 行一次的时 间，这表明，影响一行采集的点数已不是AD 的频率，而是 行指令的时间，因 此采集过程中不需要查询 ATDSTAT0 的标志位，只需要通过 行一定数量的 NOP 空操作指令延时即可。例如采集 47 个点需要时，每个点的时间间隔是 53us/47= 1.125us，对应的指令周期数为 1.125*24=27 。通过反编译知读写等指令 本身有13 个指令周期，故令加14 个NOP 指令即可实现。 由于摄像头的角度关系，拍摄是不均匀的，而是前方疏，近处密。为了 保证采集