智能车的设计

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  •     摘要:为了综合利用控制、模式识别、传感器技术、汽车电子、电气、计算机、机械等专业领域知识,设计实现了一个基于PID控制算法,CCD检测系统,并采用HC9SDGl28单片机作为主控芯片的智能车系统。该系统使用Codewarrior IDE集成开发环境作为程序设计的基本软件平台,能利用摄像头自动识别路况,进行图像处理,进而调整方向沿预定轨道前行,具有很强的可靠性、稳定性、快速性、扩展性。
    关键词:PID;自动识别;图像处理;智能车

    0 引言
        轮式小车是智能小车机械结构的主体部分,由车身、轮子、速度传感器、转动轴等结构部件构成。还包括提供动力的驱动器,采集环境信息的摄像头等模块,综合实现收集小车的自身状态信息或外部环境信息,并对传感器的数据进行分析、融合,动态调整小车的运动状态,实现在一定条件下的自主寻迹行驶。
        本智能车采用PID控制算法,使用CCD线型摄像头作为黑色引导线的检测设备,经LM393比较后供单片机进行数据采集,图像识别,从而可以进行路径识别。电机驱动采用的是PC33886,使用直射型光电传感器来测量速度,并将相关信息显示在LCD液晶显示屏上,并采用4个按钮按键进行参数设定,为现场调试提供了友好的人机交互界面。

    1 系统框架设计
        整个车模系统可以分为三大部分:环境图像采集部分、电机和舵机驱动部分、中央数据处理部分,且采用16位微控器MC9S12DGl28B作为核心控制单元,系统框图如图1所示。

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        智能车的动力部分使用的是常见的小型永磁式直流电机。这种电动机的驱动电路非常成熟,既有分离元件组成的驱动器,也有一体化的功率集成驱动芯片可供选用。
        智能汽车最重要的部件,也就是智能汽车的大脑——中央处理系统。它不仅负责将环境图像采集部分送来的图像数据进行处理,还要将这些信息转化成为电机的驱动控制信号,使整车按照预定的规则前行,这就要求该系统具有庞大的数据处理能力。

    2 路面检测模块
    2.1 路面检测方案比较及可行性分析
        环境图像采集部分可以采用阵列红外探头和CCD或CMOS图像传感器来实现,前者的特点是价格低廉、电路简单、应用方便,缺点是性能有限,对复杂环境的适应能力较弱,效果较差。而CCD或COMS图像传感器(摄像头)就能弥补阵列红外探头的各种缺点。
        为了能快速采集图像数据并且兼顾开发的难易程度,在此次设计中将采用输出标准TV视频信号的黑白监控摄像头。这种摄像头可以配合行、场同步信号分离电路和单片机自身的A/D转换电路,可以将图像方便地采集进来,从而回避数字型摄像头复杂的总线协议和数据处理过程。

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