摄像头智车讲稿.ppt

倘若采用第一种方法，则无需配以外部芯片，在硬件上就可以较为简便。然而，此方法在智能车控制系统的设计中存在两大局限性。 其一，S12的A/D转换时间还不够短，在不超频的情况下，该单片机的A/D转换时间最短为7 μs，而行同步脉冲一般只有4.7 μs左右的持续时间，大多数消隐脉冲更只有3.5 μs的持续时间，持续时间都小于7 μs，所以A/D转换很有可能漏检行同步脉冲或消隐脉冲。一旦漏检一两个脉冲，就会使摄像头视频采样的效果大打折扣。 其二，在智能车控制系统中，S12除负责摄像头视频采样方面的处理之外，还要负责黑色引导线的提取、方向速度控制等方面的处理，但毕竟MC9S12DG128 的处理能力还是有限的，若采用此方法，会使得在视频采样上花费较多的S12处理资源，这样摄像头视频采样本身的效率较低。此外，黑色引导线的提取、方向速度控制等方面的设计也会局限于所剩余的单片机处理资源。 倘若采用第二种方法，则需要配以专门的外围芯片。虽然硬件上相对要繁琐一些，但在资源的合理配置上则大大提高。目前，LM1881视频同步信号分离芯片就是一款合适的芯片，它提取摄像头信号的行同步脉冲、消隐脉冲和场同步脉冲，并将它们转换成数字式电平直接输给单片机的I/O口作为控制信号。其硬件连接图如图7.3所示。 系统框图 摄像头视频信号端接LM1881的视频信号输入端，同时也接入S12的一个A/D转换器口（选用PAD1）。 LM1881的行同步信号端（引脚1）接入S12的一个外部中断IRQ口。 LM1881的奇-偶场同步信号输出端接S12的普通I/O口即可（选用PORTM0）。 关于赛道检测方式 赛道路径几何特点 由直线和圆弧组成； 赛道路径检测内容 确定路径中心位置； 确定路径方向； 确定路径曲率；　 需要在赛道垂直方向上 3－5点便可确定道路参数； 赛道路径检测方法 摄像头检测道路效果图: 摄像头获取的道路图 某行图片的灰度值扫描 ◆摄像头接线 视频采样效果 基于面阵ＣＣＤ赛道参数检测方法 使用面阵ＣＣＤ检测路径参数的优点： 分辨率高： 识别路径参数多：中心位置、方向、曲率； 占用ＣＰＵ端口资源少： ＡＤ转换； 一路中断输入； 一路ＩＯ口输入； 通过算法减少外部环境影响； 用摄像头的缺点 CCD相对昂贵； 占用RAM比较多； 道路检测速率受到限制； 50Hz 检测有一定的延时（1/50）秒； 附注电路较多：12V, LM1881等； 基于CCD路径检测方法难点及解决方法 12 of18 采集速率； 图像的分辨率 : 水平高，垂直低； 存储空间； DG128 8KRAM 处理速度； 图像采集，处理，控制等等； 电源电压； 12V工作电源 表2.1 常见1/3 OmniVision CMOS摄像头的时序参数 CCD摄像头视频信号 * 摄像头寻迹智能车 图像采集与数据处理 智能车道路识别寻迹方案 摄像头寻迹智能车结构组成 摄像头寻迹智能车功能模块 图像采集传感器简介 模拟图像采集传感器 数字图像采集传感器OV7620 智能车系统总体结构组成 赛道信息的识别是车辆控制的基础，为了提高行驶稳定性和优化行车线路，很多设计都把重点放在了使传感器感知更远距离、获取更多信息上。现有赛道路径检测识别方案大体有三种：电磁寻迹方案,光电寻迹方案,摄像头寻迹方案。 电磁传感器循迹方案 电磁模型车采用电磁感应线圈来判别跑道上的电磁引导线(导线电流100mA，频率20KHz)。路径识别模块由若干个电感组成通过电磁传感器检测的磁场的大小来判断车的行进角度进行赛道预测并输出电压给MC9S12XS128采集处理,控制小车各模块工作。 光电传感器循迹方案 光电模型车采用“线型检测阵列”寻线方法，将多个光电管成直线排列在智能车前端，采用巡回检测方式来寻找黑色导引线。利用单片机完成对光电管检测信号的分析处理并实现电机和舵机控制脉冲的产生。 图像传感器循迹方案 摄像头模型车采用图像传感器直接“观测” 赛道，进行信息识别寻迹，其“面型检测阵列”远多于“线型检测阵列”所能检测的信息，利用单片机进行视频信号采样处理，可有效识别出导引线的位置，区分各种道路类型并提供足够远的预判距离。 电磁寻迹模型小车 光电寻迹模型小车 摄像头寻迹模型小车 光电寻迹与图像寻迹检测方案的比较 1．电路相对设计复杂 2．检测信息更新速度慢 3．软件处理数据较多 ? 1．检测前瞻距离远 2．检测范围宽 3．检测道路参数多 4．占用MCU端口资源少 摄像头 传感器方案 1．道路参数检测精度较低 2．检测前瞻距离较短 3．耗电量大 4．占用MCU端口资源较多 5．容易受到外界光线影响 1．电路设计相对简单 2．