飞思卡尔之摄像头型设计

智能汽车—— 摄像头型设计 智能汽车设计——摄像头型设计 机械设计—摄像头的选择 CMOS图像传感器功耗小，一般只需5V电压即可工作，甚至有3.3V型号，相较与TTL动辄12V的输入需求相比，CMOS传感器的电源与系统大多数芯片和控制电路相兼容，无需额外升压电路，无形中简化了电路，提高了可靠性。 （2） CMOS图像传感器由于体积，所以可以将感光阵列与信号处理电路集成在一起。比如AD，时序信号分离电路等。这样最大的优点就算是CMOS摄像头一般可以直接输出并行数字信号与时序信号，无需额外AD转换和专门的时序分离电路。由于集成了信号处理电路，CMOS摄像头还可以通过I2C/SCCB总线进行参数设置，如调整亮度，对比度，图像开窗等等。 机械设计 此外，摄像头所架的高度一定要适宜。架得过高会导致小车的视野过大，看到的黑线变得太细，还会导致智能车的重心太高，使智能车快速过弯时容易翻车；架得太低又会影响前瞻，带来反光的问题，影响采样。合适的高度要既满足小车的重心要求，又保证前瞻距离。 安装摄像头的底座和支杆应使用刚度大、质量轻的材料，以防晃动。 车模调整模块 主销后倾角 主销后倾角值设定在1到3 度，即垫片数为前1后3 主销内倾角 在调整时可以近似调整为0~3度左右，不宜太大。 车轮外倾角 外倾角调整为0°即可，并且要与前轮前束匹配。 前轮前束 通过调整轮的拉杆成内八字（前端小后端大 ）。 舵机模块 比赛车模的转向是通过舵机带动左右横拉杆实现。舵机的转动速度和功率是一定，要想加快转向机构的响应速度，唯一的办法就是优化舵机的安装位置及其力矩延长杆的长度。由于功率是速度与力矩乘积的函数，过分追求速度，必然要损失力矩，力矩太小也会造成转向迟钝，因此设计时就要综合考虑转向机构响应速度与舵机力矩之间的关系，通过优化得到一个最佳的转向效果。 硬件设计 HCS12控制核心 电源管理单元 路径识别单元 电源管理单元 摄像头方案的电源管理单元就显得复杂得多。根据系统各部分正常工作的需要，各模块的电压值可分为2.5 V, 5 V, 6.5 V, 7.2 V, 12 V五个挡，主要包含以下五个方面： 电源管理单元 （1）采用稳压管芯片LM2576将电源电压稳压到5 V后，给单片机系统电路、车速检测的转角编码器电路供电，且为后面的升压降压做准备； （2）经过一个二极管降至6.5 V左右后供给转向伺服电机； （3）直接给直流驱动电机、驱动芯片MC33886电路供电； （4）采用升压芯片B0512S将5 V电压升压到12 V后，给摄像头供电； （5）采用稳压芯片LT1764将5 V电压稳压到2.5 V后，作为单片机A/D模块参考电压。 电源管理单元 由于稳压芯片LM2576的额定输出电流较小，故采用两片LM2576分别对单片机电路、车速检测电路供电，以保证系统正常运行。 其电源分配图如图所示。 电源分配图 路径识别单元 路径识别单元是智能车控制系统的输入采集单元，其优劣直接影响智能车的快速性和稳定性。在摄像头方案中，其前瞻距离及检测到的赛道信息是红外线光电管方案远不能比拟的，但其软、硬件设计也较红外线光电管方案难。 路径识别单元 要能有效地采样摄像头视频信号，首先要处理好的技术问题就是能提取出摄像头信号中的行同步脉冲、消隐脉冲和场同步脉冲。否则，单片机将无法识别所接收到的视频信号处在哪一场，也无法识别是在该场中的场消隐区还是视频信号区，更无法识别是在视频信号区的第几行。 路径识别单元 就是给单片机配以合适的外围芯片，此芯片要能够自己提取出摄像头信号的行同步脉冲、消隐脉冲和场同步脉冲，以供单片机控制之用。 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。其硬件连接图如图所示。 路径识别单元 摄像头采样电路图 路径识别单元 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）。 BTS7960电机驱动芯片 BTS7960是一款针对电机驱动应用的完全集成的大电流半桥芯片。它是NovalithICTM系列的成员之一，它的一个封装中集成了一个P通道场效应管在上桥臂和一个N通道场效应管在下桥臂以及一个控制集成电路。由于上桥臂采用的是P通道开关，对于电荷泵的需求也就不复存在了，因此电磁干扰减至了最小。由于集成在内驱动集成电路具有逻辑电平输入，与微控制器的连接变得非常简单，且该驱动集成电路还具有电流检测诊断、转换率调整、死区时间生成以及过热、过压、欠压、过流和短路保护。 BTS7960在较小的电路板空间占用的情况下为大电流保护的PWM电机驱动提供了一种成本优化的解决方案。 BTS7960电机驱动芯片 软件设计 在摄像头方案智能车控制系统的软件设计中，程序的主流程是：通过外部中断采集程序对摄像头的视频信号进行采集，主程序在两次外部中断的间隙中完成对数据进行处理及计算并给出控制量，采样周期为20 ms。其中，主程序主要完成的任务是：单片机初始化和黑线提取算法；图像滤波算法；舵机控制算法及驱动电机控制算法。 软件设计 摄像头方案具体主程序流程图如图所示。 摄像头方案具体主程序流程图 软件设计 初始化算法 图像采集算法 黑线提取算法 图像滤波算法 控制策略及控制算法 初始化算法 1．锁相环的设置 2．脉冲宽度调制（PWM）初始化 3．定时中断及输入捕捉通道的初始化 4．A/D转换模块初始化 5．外部中端（IRQ）的初始化 1．锁相环的设置 通过设置锁相环，可以改变单片机的时钟频率。在MC9S12单片机中，靠锁相环产生的时钟频率由下面的公式得到： 式中，OSCCLK是外部晶体振荡时钟频率，一般为8 MHz或16 MHz；SYNR是时钟合成寄存器；REFDV是时钟分频寄存器。 2．脉冲宽度调制（PWM）初始化 PWM是用于舵机和驱动电机的控制，在MC9S12单片机中，其初始化主要包括以下六大步骤：禁止PWM；选择时钟；选择极性；选择对齐模式；对占空比和周期编程；使能PWM通道。 3．定时中断及输入捕捉通道的初始化 定时中断及输入捕捉通道主要用于产生周期中断以进行速度采集，其初始化工作主要包括：设定预分频系数；定时器溢出中断使能；定时器使能。其中断函数主要包括：清标志位；用户自己的代码。 4．A/D转换模块初始化 A/D转换模块主要用于视频信号的采集，将模拟的视频电压信号转换成对应的数值，以便于后面的黑线提取算法实现。 5．外部中端（IRQ）的初始化 IRQ主要用于捕捉视频信号的行同步信号，产生外部中断以进行图像采集。 图像采集算法 图像信号采集作为整个控制算法的基础，具有举足轻重的地位，同时也是智能车软件设计的一个技术难点。其设计得好坏与否，直接关系到智能车的整体性能。 图像采集算法 通常，摄像头产品说明书上会给出有效像素和分辨率，分辨率即为每场信号中真正为视频信号的行的数目。但产品说明书上通常不会具体介绍视频信号行的持续时间、它们在每场信号中的位置、行消隐脉冲的持续时间等参数，而这些参数又关系到图像采样的有效实现。因此需要设计软、硬件实际测量一下这些参数。以下给出上海交通大学代表队通过实验测出的1/3 OmniVision CMOS摄像头时序参数以供参考，如表7.2所示。 图像采集算法 考虑到实际赛道只是在白色KT板上布置黑色引导线，路径识别只需大致提取出黑色引导线即可，不必每行采集。因此，我们可以采用隔行采集思想来压缩图像的数据。 实践证明，智能车控制系统的图像传感系统在单一方向上只要有40像素的分辨能力就足够用了。故我们只需对这288 行视频信号中的某些行进行采样就可以了。 图像采集算法 假设每场采样40行图像数据，为了方便软件程序的编写，可以均匀地采样288行视频信号中的40行，即每隔7个有效行采集一行。例如采样其中的第7行、第14行、第21行、…、第273行、第280行，即采样该场信号的第29行、第36行、第43行、…、第295行、第302行（每场开始的前22行视频为场消隐信号）。 图像采集算法 图7.5中，数据转存由于是在CMOS摄像头安装时旋转90°后使用的，故在图像采集后应将其还原，以方便后面的图像处理。具体是通过设置VideoLine[i]和VideoImage[i][j]两个数组来实现的。 控制策略及控制算法 1．赛道参数的计算 2．转向控制 3．速度控制 1．赛道参数的计算 影响赛车速度成绩的一个重要因素就是对弯道和直道的提前识别判断，从而实现安全过弯，快速过直道、S弯道，以提高比赛成绩。而摄像头方案在这方面有天然的优势：相对于光电管传感器，可以获得较远的路径信息；不仅可以得到单行的黑线信息，还可以同时获得多行的黑线信息。经过图像处理算法后，得到的信息是关于前瞻范围内的黑线的具体位置，它一般是一个二维数组linepos[i][j]。现在就是要从这个二维数组中提取出智能车前方的路径信息，以便于后面转向和速度的控制。 1．赛道参数的计算 （1）偏差的计算 （2）曲率的计算 2．转向控制 转向控制采用了分段比例和前馈补偿相结合的控制方法。 （1）分段比例控制 （2）前馈补偿控制 （1）分段比例控制 因为小车处于弯道和直道的转向模型不同，若采用统一的比例系数设置，那么该系数过大会导致小车振荡，过小会导致最大控制量偏小，小车转向不足，过弯时易冲出赛道。使用分段比例控制既方便又可以解决以上两种问题。 （2）前馈补偿控制 由于CMOS方案不像光电管方案，它存在图像失真的情况，越远地方的图像失真越厉害，而对于计算offset偏差量来说，越远的路径信息越有参考价值，故其比重也相对较大。这样，就导致小车转向微调时的效果往往不太如人意。 鉴于此，在小车前述的分段比例控制基础上又加入了前馈补偿控制进行微调。 3．速度控制 （1）模糊控制设定速度 （2）PID控制调整速度 （1）模糊控制设定速度 1）模糊输入、输出量的选取 2）隶属函数的确定 3）模糊规则库的建立 4）模糊推理及解模糊化 （2） PID控制调整速度 速度调整要求对智能车的速度的调整既要快速，又要准确，而且不能频繁波动。故采用PID控制算法不失为一种简单而有效的策略。