智能車的設計

摘要：為了綜合利用控制、模式識別、傳感器技術、汽車電子、電氣、計算機、機械等專業領域知識，設計實現了一個基于PID控制算法，CCD檢測系統，并采用HC9SDGl28單片機作為主控芯片的智能車系統。該系統使用Codewarrior IDE集成開發環境作為程序設計的基本軟件平臺，能利用攝像頭自動識別路況，進行圖像處理，進而調整方向沿預定軌道前行，具有很強的可靠性、穩定性、快速性、擴展性。
關鍵詞：PID；自動識別；圖像處理；智能車

0 引言
輪式小車是智能小車機械結構的主體部分，由車身、輪子、速度傳感器、轉動軸等結構部件構成。還包括提供動力的驅動器，采集環境信息的攝像頭等模塊，綜合實現收集小車的自身狀態信息或外部環境信息，并對傳感器的數據進行分析、融合，動態調整小車的運動狀態，實現在一定條件下的自主尋跡行駛。
本智能車采用PID控制算法，使用CCD線型攝像頭作為黑色引導線的檢測設備，經LM393比較后供單片機進行數據采集，圖像識別，從而可以進行路徑識別。電機驅動采用的是PC33886，使用直射型光電傳感器來測量速度，并將相關信息顯示在LCD液晶顯示屏上，并采用4個按鈕按鍵進行參數設定，為現場調試提供了友好的人機交互界面。

1 系統框架設計
整個車模系統可以分為三大部分：環境圖像采集部分、電機和舵機驅動部分、中央數據處理部分，且采用16位微控器MC9S12DGl28B作為核心控制單元，系統框圖如圖1所示。


智能車的動力部分使用的是常見的小型永磁式直流電機。這種電動機的驅動電路非常成熟，既有分離元件組成的驅動器，也有一體化的功率集成驅動芯片可供選用。
智能汽車最重要的部件，也就是智能汽車的大腦——中央處理系統。它不僅負責將環境圖像采集部分送來的圖像數據進行處理，還要將這些信息轉化成為電機的驅動控制信號，使整車按照預定的規則前行，這就要求該系統具有龐大的數據處理能力。

2 路面檢測模塊
2．1 路面檢測方案比較及可行性分析
環境圖像采集部分可以采用陣列紅外探頭和CCD或CMOS圖像傳感器來實現，前者的特點是價格低廉、電路簡單、應用方便，缺點是性能有限，對復雜環境的適應能力較弱，效果較差。而CCD或COMS圖像傳感器(攝像頭)就能彌補陣列紅外探頭的各種缺點。
為了能快速采集圖像數據并且兼顧開發的難易程度，在此次設計中將采用輸出標準TV視頻信號的黑白監控攝像頭。這種攝像頭可以配合行、場同步信號分離電路和單片機自身的A／D轉換電路，可以將圖像方便地采集進來，從而回避數字型攝像頭復雜的總線協議和數據處理過程。
2．2 硬件設計
LM1881視頻同步信號分離芯片可以從攝像頭信號中提取信號的時序信息，LM1881的同步分離電路如圖2所示。


引腳2為視頻信號輸入端，攝像頭信號即由此輸入LM1881，引腳3為場同步信號輸出端，當攝像頭信號的場同步脈沖到來時，該端將變為低電平，一般維持 230μs，然后重新變回高電平，引腳7為奇一偶場同步信號輸出端，當攝像頭信號處于奇場時，該端為高電平，當處于偶場時，為低電平。奇一偶場的交替處與場同步信號的下降沿同步，也就是和場同步脈沖后的上升沿同步。