【正文】 計(jì)過程中程序的編寫風(fēng)格比較好時，整個系統(tǒng)編程的工作效率的兩個方法就是培養(yǎng)良好的編程風(fēng)格與習(xí)慣，同時良好的編程風(fēng)格與習(xí)慣也是使軟件便于維護(hù)的基礎(chǔ)。從中學(xué)到了很多實(shí)用的東西，特別是對軟件設(shè)計(jì)的所需要的那些過程有了更深的的認(rèn)識。起始坐標(biāo)不同會使轉(zhuǎn)動邊界線時的角度不同，路線也會受一定影響，從而影響時間。條件允許情況下可以對其影響程度進(jìn)行測量，繪圖及相應(yīng)的數(shù)據(jù)計(jì)算與理論分析 測試結(jié)果誤差分析每次通過測試的時間和路徑不盡相同，小車時間存在誤差較大。 系統(tǒng)測試的結(jié)果由題目可知，此作品主要測試條件為時間。通過實(shí)驗(yàn)我們得到這種方法一般要經(jīng)過2，3次就可收斂，不會占用單片機(jī)太多的時間。(1)選擇T0={Tk|k=0}為 (411)其中Zmax，Zmin分別為圖像中的最大和最小灰度值。進(jìn)入中斷奇偶場引腳電平是否變化NY等待消隱區(qū)是否結(jié)束N采集數(shù)據(jù) 點(diǎn)計(jì)數(shù)++N點(diǎn)計(jì)數(shù)值為50NY行計(jì)數(shù)++行計(jì)數(shù)值為15Y退出中斷 圖像采集流程圖 動態(tài)閾值法介紹綜合上面算法的優(yōu)缺點(diǎn)，我們選取得是閾值法的改進(jìn)算法，動態(tài)閾值法，具體算法介紹如下： 在迭代算法中需要對每副圖像分別求其灰度平均值，如公式49,410。 跑道圖像以及旋轉(zhuǎn)90度后的賽道圖像。 開始 輸入量模糊化 模糊規(guī)則推理 反模糊化 PID參數(shù)自整定 控制被控對象 結(jié)束 返回 模糊PID算法流程圖對于舵機(jī)的控制方案和上述方法類似，所不同的是，由于對舵機(jī)轉(zhuǎn)角的檢測很困難，很難得出反饋量，因此對舵機(jī)的轉(zhuǎn)角采用的是開環(huán)模糊PID控制，在此不再贅述。[7] ③反模糊化 由模糊規(guī)則得到的是模糊量，不能直接控制被控對象，還需要將其反模糊化，由一個確定的值去控制被控對象。 將e和ec定義如下： (43) (44)式中kl，k2為e和ec的變換比例因子，設(shè)e和ec的實(shí)際變化范圍分別為[em，em]和[ecm，ecm]，經(jīng)變換和量化后的模糊變量分別為E和EC，根據(jù)車速的控制精度要求，將E和EC的論域定義為： E,EC={6,5,4,3,2,1,0,l,2,3,4,5,6}其模糊子集為：E,EC={NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB} 上式子集中元素分別代表負(fù)大、負(fù)中、負(fù)小、零、正小、正中、正大。 ，模糊控制系統(tǒng)是設(shè)計(jì)員利用自然語言表達(dá)出來的規(guī)則，更加的人性化，此算法更接近于人的的思維方法和推理習(xí)慣，因此，便于現(xiàn)場操作人員的理解和使用，便于人機(jī)對話，以得到更有效的控制規(guī)律。 ②模糊控制介紹 模糊控制實(shí)質(zhì)上是一種人性化的控制策略，其要求用計(jì)算機(jī)去按照操作人員的思想來控制小車的運(yùn)行，這樣可以很好的避開了對復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型的處理，而是著力于對操作員想要的控制問題進(jìn)行研究，使控制問題能夠跟好的實(shí)現(xiàn)，使成功的幾率更方便，總結(jié)出知識，從中提煉出控制規(guī)則，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜系統(tǒng)的控制。對于十字交叉道路，可以按是直道處理，避免橫線的干擾。 H橋內(nèi)部電路。內(nèi)涵兩個H的高電壓大電流全橋式驅(qū)動器，能夠?qū)崿F(xiàn)對直流電動機(jī)和步進(jìn)電機(jī)和步進(jìn)電機(jī)的驅(qū)動，繼電器線圈等感性負(fù)載；采用標(biāo)準(zhǔn)邏輯電平信號控制：具有兩個智能控制端，在輸入信號合理的情況下允許或者禁止期間工作有一個邏輯電源輸入端，使內(nèi)部邏輯電路部分工作在低電壓下模式下；可以外接檢測電阻，將變化量反饋給控制電路，使用L298芯片驅(qū)動電機(jī)，該芯片可以驅(qū)動一臺兩相步進(jìn)電機(jī)或者四相步進(jìn)電機(jī)，也可以驅(qū)動兩臺直流電機(jī)。L298作為小車電機(jī)驅(qū)動芯片，驅(qū)動能力很強(qiáng)，廣泛被智能小車控制作用，硬件簡單，操作性極強(qiáng)，而且價(jià)格也適合，非常適合初學(xué)者來應(yīng)用，在該課題中，小車的驅(qū)動主要依靠該模塊來實(shí)現(xiàn)，攝像頭采集的信息通過CPU的處理，從而調(diào)節(jié)小車的運(yùn)行情況，是該課題的主要模塊。并在此基礎(chǔ)上選擇了最佳的硬件電路和器件，后面將分成各個模塊加以介紹。但是面陣CMOS攝像頭的延時比較大（20ms），因此對信息的采集和處理有一定的約束。 CMOS攝像頭小車方案三：基于面陣CMOS傳感器的控制基于黑白面陣CMOS攝像頭傳感器的路徑檢測方法具有以上兩種方案的所有優(yōu)點(diǎn)，同時面陣CMOS攝像頭輸出的復(fù)合視頻信號，采集到的信息將是前方整個一副圖像。而且這樣還可以提高轉(zhuǎn)彎的最高速度。基于反射式紅外傳感器的光電傳感器陣列的路徑檢測方法具有較高的可靠性與穩(wěn)定性，信息更新速度快且易于單片機(jī)處理。但一般的認(rèn)識是：在不受外部因素影響的情況下、能夠感知前方的距離越遠(yuǎn)，行駛的效率越高。我們選擇直流電機(jī)，利用L298集成芯片組成驅(qū)動電路可產(chǎn)生PWM脈沖。缺點(diǎn)：不易于精確調(diào)節(jié)和準(zhǔn)確定位。另外小車車體中加載9V可充電電池（環(huán)保且可持續(xù)利用），分別給小車驅(qū)動和M3處理器等模塊供電。方案三，使用圓形車體。缺點(diǎn)：功耗大，靈敏度低。ARM雖然在性能上優(yōu)于另外兩個方案，但其價(jià)格高。方案三，采用ARM7，ARM7底層驅(qū)動很復(fù)雜，平時用的也不是很多。51單片機(jī)價(jià)格便宜，應(yīng)用廣泛，但是功能單一，但其運(yùn)算速度低，RAM、ROM空間小，如果系統(tǒng)需要增加語音播報(bào)功能，還需外接語音芯片，實(shí)現(xiàn)較為復(fù)雜；另外51 單片機(jī)需要仿真器來實(shí)現(xiàn)軟硬件調(diào)試，較為煩瑣。像素時鐘與主時鐘同頻，在一幀圖像開始輸出時幀有效信號由低電平變?yōu)楦唠娖?，一幀輸出結(jié)束時由高電平變?yōu)榈碗娖?；而行有效信號則在一行數(shù)據(jù)輸出有效時由低電平變?yōu)楦唠娖?，一行?shù)據(jù)輸出完成后由高電平變?yōu)榈碗娖健?. 該芯片具有標(biāo)準(zhǔn)的SCCB接口，并且兼容IC接口。（4）光敏單元的不均勻性光敏單元的不均勻性是CMOS圖像傳感器的弱項(xiàng)，因?yàn)樗墓饷魡卧幌馛CD那樣嚴(yán)格的在同一硅片上用同樣的制造工藝嚴(yán)格制造，因此遠(yuǎn)不如CCD的光敏單元的一致性好，但是它內(nèi)部集成單元多，處理能力強(qiáng)能夠彌補(bǔ)這個缺陷。（2）輸出特性CMOS圖像傳感器的突出優(yōu)點(diǎn)在于輸出特性，它可以部分輸出任意區(qū)域范圍內(nèi)的圖像。如采用超導(dǎo)技術(shù)則可使單機(jī)功率比普通電機(jī)提高十幾倍以上。因此電刷的接觸損耗和發(fā)熱相當(dāng)大，磨損也快。當(dāng)轉(zhuǎn)軸帶動圓筒形銅質(zhì)電樞旋轉(zhuǎn)時，樞軸向兩端即感生電動勢，其方向是固定不變的。是一種電樞導(dǎo)電部分始終工作于單一極性磁場中的直流電機(jī)。為了調(diào)試的方便還要有人機(jī)交互模塊。要達(dá)到一定的實(shí)時性，首先控制器的處理速度要快，只有控制器的處理速度達(dá)到一定的速度了，才能相應(yīng)的使小車的行駛速度快，實(shí)現(xiàn)一個穩(wěn)定的實(shí)時系統(tǒng)。另外，在軟件設(shè)計(jì)中，本課題采用實(shí)時采集路況信息方法和實(shí)時控制智能小車的速度，最終達(dá)到實(shí)現(xiàn)整個系統(tǒng)的閉環(huán)控制，使小車可以自主的按照路面信息快速行駛。本文所研究的智能車是一個比較好的智能模型，通過攝像頭循跡來獲得路面的信息，通過處理后從而來引導(dǎo)小車的運(yùn)行，達(dá)到一定的智能化。然而這種智能化原型車研發(fā)，其整個過程得益于一些交叉學(xué)科的相關(guān)領(lǐng)域知識，如機(jī)器人技術(shù)、人工智能、自動控制、電子通訊、信號處理技術(shù)等，從中得到許多新觀點(diǎn)，新方法。該系統(tǒng)能夠很好地滿足智能車對路徑識別性能和抗干擾能力的要求，穩(wěn)定誤差小，調(diào)節(jié)相應(yīng)時間比較快，具有較好的動態(tài)性能和良好的穩(wěn)定性。
本論文首先設(shè)計(jì)了智能車的硬件結(jié)構(gòu)，硬件方面以Cortexm3為控制核心，另外其他輔助模塊包括：電源模塊，圖像傳感模塊，速度控制模塊以及其他功能模塊進(jìn)行輔助，從而來完成智能車的硬件設(shè)計(jì)。主要參考資料： [1]陳啟軍. 嵌入式系統(tǒng)及其應(yīng)用:基于CortexM3內(nèi)核和STM32F103系列微控制器的系統(tǒng)設(shè)計(jì)與開發(fā). [M].北京: 同濟(jì)大學(xué)出版社,2008.[2]譚浩強(qiáng). C語言程序設(shè)計(jì). [M].北京: 清華大學(xué)出版社,2010.[3]曾星星. 基于攝像頭的路徑識別智能車控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].湖北汽車工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào),2008(6): P7680.進(jìn)度安排：第一階段：1～4周通過資料、網(wǎng)絡(luò)、導(dǎo)師了解本設(shè)計(jì)所需要的知識、資料、相關(guān)軟件及設(shè)計(jì)思路方案；第二階段：5～8周請教老師查閱資料按要求并由實(shí)際情況逐漸得出設(shè)計(jì)方案及方法；第三階段：9～11周根據(jù)方案在老師的指導(dǎo)下完成相關(guān)的軟硬件設(shè)計(jì)；第四階段：12～13周撰寫論文（分初稿、定稿、審合、打印論文）；第五階段：14周進(jìn)行優(yōu)化調(diào)試達(dá)到目標(biāo)并進(jìn)行論文答辯?；疽螅和ㄟ^對本課程的設(shè)計(jì)，能夠利用OV7670實(shí)現(xiàn)黑白線信息采集；并且能夠達(dá)到一定的抗干擾效果；能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時采集外界環(huán)境信息的效果。本文主要討論了智能車系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案，并且對智能車自主行駛的決策以及控制，算法也進(jìn)行了相應(yīng)的研究。在該系統(tǒng)中，由CMOS攝像頭來實(shí)現(xiàn)路徑識別，通過對小車的閉環(huán)控制，使小車能按照給定的黑色引導(dǎo)線平穩(wěn)地循跡。現(xiàn)在，國際上很多的研究機(jī)構(gòu)已經(jīng)開始關(guān)注智能交通系統(tǒng)(ITS)方面的研究工作了，并且也取得了很大的成果，已經(jīng)研發(fā)出了一些智能化的原型車輛，并且進(jìn)行了相應(yīng)的測試。此外，智能汽車在高速公路，山地，野外，現(xiàn)代物流業(yè)，現(xiàn)在制造系統(tǒng)及柔性制造系統(tǒng)中都有廣泛運(yùn)用，該研究已成為人工智能領(lǐng)域的一個非常重要的熱點(diǎn)之一。 系統(tǒng)模型框圖該系統(tǒng)通過面陣CMOS攝像頭來實(shí)現(xiàn)路徑識別功能，將CMOS攝像頭采集過來的視頻信號二值化后送入微處理器進(jìn)行處理，根據(jù)路面信息來決定智能小車的行駛方向；而車速控制采用的是PID算法。 首先要實(shí)現(xiàn)對路面信息采集和實(shí)時監(jiān)測，并且要達(dá)到一定的抗干擾能力，從而給控制器STM32提供一個很好的決策依據(jù)。還有就是電源管理部分，對于該智能小車中的不同的模塊，需要不同級別的電壓情況，需要采取一些措施來合理的分配電源的電壓，供給不同的應(yīng)用模塊，是小車正常的行駛。 該實(shí)驗(yàn)課題，我用的是單級直流電機(jī)。當(dāng)兩個環(huán)形勵磁線圈通直流電時，電機(jī)氣隙的整個圓周上將產(chǎn)生單一極性的磁場。電壓只有幾伏或十幾伏，而電流可達(dá)幾百安，幾千安，甚至上萬安。轉(zhuǎn)速受旋轉(zhuǎn)體機(jī)械強(qiáng)度的限制，氣隙磁通密度則受鐵磁飽和限制，都不能過高。結(jié)果與CCD相機(jī)一樣損失了光電轉(zhuǎn)換的線性，正因?yàn)榇隧?xiàng)，它也受限于灰度的測量。（3）光譜響應(yīng)光譜響應(yīng)受半導(dǎo)體材料限制，同種硅材料的光譜響應(yīng)基本一致，與CC