【正文】 了 (前方激光管檢測(cè)到障礙物時(shí)會(huì)在中斷函數(shù)中將入庫(kù)標(biāo)志 ruku參量賦值 1，此時(shí)認(rèn)為即將入庫(kù) ) judge=1。 bj_change_speed(0x02,speedjia[i])。 //即將行進(jìn)方向的動(dòng)力電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)方向的確定 for(i=0。 adjust_ping_shun(c1) } }} 以上程序中有些情況對(duì)調(diào)整量略作修改，這些情況都是經(jīng)過大量實(shí)踐調(diào)試后得到的最佳調(diào)整效果下的值。 if(position3){ c2=position*8。 adjust_straight_ni(c1)。 //位置調(diào)整量大于 0，說明向右偏，故向左平移小車。} //位置偏移量的提取 //當(dāng)提取賽道的有效列的列值相差為 0、 2 5 78個(gè)四種情況下時(shí)，分別對(duì)賽道位置偏移和角度 偏移的提取。} //所提取的有效列重合，舍棄該幅圖像 else if((tempbtempa)==26){// 所提取的賽道有效列彼此相鄰，相距圖像寬度的 1/5倍。position=0。position=0。而提取算法中最 關(guān)鍵的部分在于對(duì)得到的賽道信息判斷及轉(zhuǎn)化為調(diào)整量的程序。columneccailie[i]+4。amp。columnec++){ if(deal[rowec][columnec2]==0amp。 //剛剛脫離賽道下邊緣 while(rowecrow0){deal[rowec][columnec]=0。//在下一行認(rèn)為到了賽道邊緣 ，賦值 1。(deal[rowec+2][columnec]deal[rowec+5][columnec]=10)) //差值方法：當(dāng)該列該行的灰度值比后面兩行的值大 22，而又與 其后第 5行的灰度值之差小于 10，則認(rèn)為該點(diǎn)為即將到賽道邊緣。 //找到賽道后跳出循環(huán)進(jìn)入下一列 rowec=row01。amp。在差值法找到賽道之后采用臨近取點(diǎn)的方法即記錄此列已確認(rèn)的賽道行值，在下列從該行的前 2行開始找，逐一判斷 12 行，若找到則記錄此列行值；若未找到賽道，則繼續(xù)掃描下一列。) { _FEED_COP()。 while(1)。 bj_change_speed(0x01,0x40)。 dir3=0。 adjust()。 //啟動(dòng)小車，直行 while(1) { if(ruku==1){ //如果入庫(kù)則運(yùn)行以下入庫(kù)程序 judge=1。 //開啟總中斷使能 delayx(100)。 //清零中斷標(biāo)志位 TIE = 0x00。 攝像頭采集并提取后將得到一個(gè) 49 100 的圖像矩陣，在該矩陣中，代表賽道的像素被賦值為 1，代表背景的像素則被賦值為 0。雖然沒有取得名次，但是直到比賽結(jié)束之后，我們終于能夠讓小車穩(wěn)定、高效地完成所有功能，這帶來的喜悅遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于遺憾。接下來的日子里他在多方面提供指導(dǎo)，終于讓我們的理論方案得以實(shí)現(xiàn)，但是此時(shí) 時(shí)間已經(jīng)非常緊張了。其實(shí)，從賽后的表現(xiàn)來看，我們組至少有取得二等獎(jiǎng)的實(shí)力，之所以沒能發(fā)揮出來，客觀上的表現(xiàn)是調(diào)試時(shí)間嚴(yán)重不足：我們是在競(jìng)賽之后才將所有程序調(diào)整完善的。 而造成以上兩點(diǎn)的根本原因，則是我們的調(diào)試時(shí)間遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，尤其是入庫(kù)過程的調(diào)試存在種種缺陷，比賽前沒有充足的時(shí)間予以解決。唯獨(dú)入庫(kù)過程很不穩(wěn)定， 小車幾次入庫(kù)都不成功，最終遺憾地退出了比賽。 國(guó)賽賽道總體測(cè)試方案：國(guó)賽賽道是比賽時(shí)實(shí)際使用的賽道，必須在國(guó)賽賽道上進(jìn)行足夠的測(cè)試。 ⑥ 入庫(kù)功能測(cè)試： 測(cè)試小車入庫(kù)的精準(zhǔn)度和穩(wěn)定性。小車的重量增加了很多，而步進(jìn)電機(jī)在轉(zhuǎn)速較快的情況下扭矩會(huì)顯著下降，容易出現(xiàn)帶不動(dòng)小車的情況。確定攝像頭高度之后，使用視頻采集卡觀察攝像頭的視野內(nèi)的賽道，然后的 調(diào)節(jié)攝像頭傾角，使賽道呈現(xiàn)為視場(chǎng)中央的一條直線（ 如圖 6 所示 ），最后用熱熔膠固定攝像頭。原因包括：大三課程比較緊張，能用于競(jìng)賽的時(shí)間有限；實(shí)際過程中遇到的問題很多是方案中沒考慮到的，導(dǎo)致我們先后更改了兩次方案，最后一次更改是在 7月下旬 ，這樣一來，調(diào)試的時(shí)間就幾乎沒有了。 時(shí)間進(jìn)度安排 ： 3 月 5 日 3 月 18 日：購(gòu)買關(guān)鍵組件，根據(jù)組件尺寸規(guī)格，完成機(jī)械結(jié)構(gòu)、電路初步設(shè)計(jì)。 圖 17：小車歪斜調(diào)整過程示意圖 ③ 當(dāng)歪斜和偏軌同時(shí)出現(xiàn)時(shí)，小車 將 先糾正 偏軌，再糾正歪斜。 6） 軌道調(diào)整思路 我們通過分析得到四個(gè)點(diǎn)的行均值與圖像中央水平線之間的差值（反映偏軌情況），也得到四個(gè)點(diǎn)相互之間的行差值（反映歪斜情況），分別建立這種兩差值與偏軌調(diào)整 函數(shù)、歪斜調(diào)整函數(shù)之間的線性關(guān)系。下面簡(jiǎn)要介紹判定方法： 如下圖所示，我們?cè)谝环?01矩陣 中掃描固定的 4列像素，這四列像素的間距是相等的，每一列都由上往下掃描，直到掃描到 “ 1” ，記錄這一點(diǎn)的行值和列值。 4） 幾種主要的濾波方式 我們主要采用了兩種濾波方法，第一種是靜態(tài)濾波和動(dòng)態(tài)濾波。也就是說，在這張圖中可以很好地區(qū)分賽道和背景的灰度閾值，到下一幅圖中就不再適用了。 2） 電機(jī)控制 電機(jī)控制部分相對(duì)簡(jiǎn)單，簡(jiǎn)而言之，就是通過輸入驅(qū)動(dòng)模塊的脈沖頻率控制步進(jìn)電機(jī)轉(zhuǎn)速，用 邏輯電平控制步進(jìn)電機(jī)正反轉(zhuǎn)。 小車行進(jìn) 方案： 根據(jù)小車的機(jī)械結(jié)構(gòu)和賽道要求，我們?cè)O(shè)計(jì)了如下比賽方案：小車采用四個(gè)紅外避障為轉(zhuǎn)向標(biāo)志傳感器，負(fù)責(zé)轉(zhuǎn)彎標(biāo)志的判讀；攝像頭為賽道信息采集器，讀取小車的身形、位置信息。 可以通過調(diào)整輪組加減速度的快慢來調(diào)整小車轉(zhuǎn)向的弧度 圖 4：小車機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)圖 需要注意 的是，上面的設(shè)計(jì)圖只是理論設(shè)計(jì)方案，最終做成的成品與設(shè)計(jì)圖中 仍有較大出入 。 研 究出基于 OV7620 攝像頭的灰度圖像識(shí)別算法，確定小車的偏移、歪斜程度。 “漂移者”隊(duì) 光電設(shè)計(jì)競(jìng)賽國(guó)賽技術(shù)報(bào)告 撰寫人：陳賢、潘欽旭 結(jié)搞日期： 20xx/9/13 技術(shù)報(bào)告各部分 內(nèi)容 題目分析 理論方案 實(shí)物制作與組裝調(diào)試 實(shí)物競(jìng)賽測(cè)試結(jié)果 自我總結(jié) 附件一： 圖像提取結(jié)果樣本 附件二： 程序說明 附件三： 偏軌與歪斜情況測(cè)試數(shù)據(jù)記錄結(jié)果 附件四： 小車保養(yǎng)與存放注意事項(xiàng) 1． 題目分析 在本項(xiàng)目的研究中，參賽成員需要在幾個(gè)月的時(shí)間內(nèi)設(shè)計(jì)出一種能夠滿足賽題需要的，采用“全向輪”作為動(dòng)力輪組的小車系統(tǒng)，全向輪又稱“瑞典輪”，是如下所示的一種輪組： 圖 1：全向輪 這種輪子的特殊之處在于，在輪子的邊緣分布了一組與之垂直的小輪，從而獲得了兩個(gè)自由度，不僅可以像普通兩輪子一樣前后滾動(dòng)，而且可以側(cè)向平移。 學(xué)習(xí)電機(jī)控制方法，根據(jù)全向輪的運(yùn)動(dòng)特點(diǎn)，確定一套基于圖像處理結(jié)果的車位矯正方法。比如：在設(shè)計(jì)中計(jì)劃使用三個(gè)攝像頭，實(shí)際使用的過程中發(fā)現(xiàn)用兩個(gè)攝像頭就足夠了，所以去掉了一個(gè)攝像頭；實(shí)際使用過程中發(fā)現(xiàn)場(chǎng)地平整度很好，減震彈簧和上下底盤的設(shè)計(jì)顯得多余，于是去掉了減震彈簧和小車的上底盤。 四個(gè)紅外避障模塊分別分布于小車的前后左右，小車需要右轉(zhuǎn)時(shí)，在賽道左側(cè)擺放障礙物；需要左轉(zhuǎn)時(shí)，障礙物擺放在賽道右邊；需要由平行轉(zhuǎn)直行時(shí) ，將障礙物擺放于賽道后側(cè)；入庫(kù)標(biāo)志擺放在賽道前側(cè)，小車前方的紅外避障傳感器一旦檢測(cè)到該標(biāo)志，立刻進(jìn)入入庫(kù)程序。 但步進(jìn)電機(jī)啟動(dòng)時(shí)，如果 一開始 就輸入 高頻率 脈沖 的話會(huì)產(chǎn)生失步 現(xiàn)象。要想在整個(gè)賽場(chǎng)上使用這種方法，必須實(shí)施調(diào)整閾值才行。 所謂靜態(tài)濾波，是指得到一幅 01 矩陣之后，對(duì)矩陣中的雜散點(diǎn)進(jìn)行抹除。然后我們根據(jù)掃描到的四個(gè)點(diǎn)的位置，來判斷小車此時(shí)的狀態(tài)是否正常。在調(diào)整函數(shù)中，通過控制脈沖個(gè)數(shù)來控制調(diào)整量，不同的差值對(duì)應(yīng)不同的脈沖個(gè)數(shù)，也就是不同的調(diào)整量。 以上 的①②③ 只是思路的簡(jiǎn)要介紹，調(diào)整部分 具體的細(xì)節(jié)詳見下文的“程序說明 ” 。 3 月 18 日 4 月 1 日：最終確定機(jī)械設(shè)計(jì)圖交付加工，焊接好需要的電路，開始編寫圖像識(shí)別程序以及電機(jī)控制程序。賽后反思后我們認(rèn)為，這是導(dǎo)致我們這次比賽失利的最主要的原因。 安裝 完成后的攝像頭如下圖所示 ： 圖 20：小車攝像頭安裝照片 在 本方案中，尚且采用直流電機(jī)作為小車的動(dòng)力， 省 賽后我們 發(fā)現(xiàn)，直流電機(jī)很難保證左右兩輪的同步性，小車歪斜的情況非常嚴(yán)重。為了減輕小車的重量，我們將原有的雙層板更換為單層板，去掉了 4 組減震彈簧和鋁制支柱，達(dá)到了 比較 理想的效果。 在實(shí)際測(cè)試階段中，前 5 項(xiàng)測(cè)試中遇到了不少問題，但是最終都通過反復(fù)調(diào)試 成功 予以解決。國(guó)賽賽道的情況比省賽賽道更為復(fù)雜：首先，場(chǎng)地不使用光照，而福州多云，一旦云彩遮住了太陽(yáng)，場(chǎng)地就迅速變暗，此時(shí)如果不加濾光片的話，賽道信息很難被提取出來；其次，場(chǎng)地木板發(fā)暗，拼接縫隙比較寬，使用時(shí)間比較長(zhǎng)，木板上已經(jīng)有較多雜點(diǎn)，這就對(duì)采集和濾波函數(shù)有了更大的要求，也是我們?cè)O(shè)計(jì)前面所述 的“動(dòng)態(tài)濾波”程序的直接原因；再次，國(guó)賽場(chǎng)地摩擦力較大，這就要求我們重新試驗(yàn)轉(zhuǎn)向函數(shù)，確定適合國(guó)賽場(chǎng)地的加速曲線和減速曲線。 最終我們?nèi)〉昧艘粋€(gè)“優(yōu)勝獎(jiǎng)”，還因?yàn)樾≤嚜?dú)特的設(shè)計(jì)取得了“最亮風(fēng)格獎(jiǎng)”和“優(yōu)秀理論方案獎(jiǎng)”。 賽后我們修改了小車的入庫(kù)程序，將原有的車庫(kù)前調(diào)整身形過程取消，代之以直接轉(zhuǎn)向入庫(kù)。這真的是非常的遺憾，造成這一現(xiàn)象的原因是多方面的： 主觀方面：我們最大的問題是時(shí)間利用率非常地低下，在所有的參賽組里，我們小組所花費(fèi)的時(shí)間遠(yuǎn)大于其他小組，但是仍然不能盡快地進(jìn)入調(diào)試階段。 在比賽期間，我們還犯了一個(gè)比較嚴(yán)重的錯(cuò)誤：在剛到福州那天，我修改了小車的硬件，結(jié)果不僅燒壞了一個(gè)驅(qū)動(dòng)板，更給之后的調(diào)試工作帶來了巨大的障礙。在這里，我要對(duì)成員潘欽旭同學(xué) 說聲謝謝，在我面臨賽隊(duì)核心成員退出，方案面臨流產(chǎn)的絕望境地時(shí)，是他伸出援手加入進(jìn)來，并且為我們?cè)O(shè)計(jì)出了高效、簡(jiǎn)潔的采集濾波算法，對(duì)于整個(gè)方案最終功能的實(shí)現(xiàn)， 他 可謂勞苦功高。為了保證直觀性，矩陣最好在一張紙上顯示，所以我將最終得到的矩陣樣板附在了下一頁(yè)（因?yàn)榧垙埮虐娲笮∮邢?，樣板中原有?49 行被壓縮成 44 行，去掉了 5 行全部為 0 的部分，還望讀者注意）。 DisableInterrupts。 TFLG1 = 0xff。 re=1。 caiji()。 bj_change_speed(0x00,0x00)。 bj_change_speed(0x03,0x40)。 } judge=1。 } } 算法邏輯說明： 本算法以入庫(kù)為最高優(yōu)先，故在每次循環(huán)中首先判斷是否應(yīng)該入庫(kù)。這種方法在初始確定賽道 無誤的狀況下，很好的屏蔽了賽道兩側(cè)的干擾信息，能將距離賽道 5cm之外的雜物和強(qiáng)反光濾除掉。(deal[rowec+2][columnec]deal[rowec+5][columnec]=10))//amp。} } else{deal[rowec][columnec]=0。 { if((rowecrotemp+6)amp。 rowec++。rowec++。amp。deal[rowec][columnec+4]==0){ deal[rowec][columnec]=0。columnec++){ if(deal[rowec][columnec]==1){ ct1++。這一段算法使得路口處的影響徹底消失，而且進(jìn)一步的屏蔽了反光和雜物的錯(cuò)誤信息干擾。} } if(correct==3){ //當(dāng)采集到 3個(gè)點(diǎn)缺失一個(gè)點(diǎn)時(shí)，首先判斷 4個(gè)點(diǎn)中哪一點(diǎn)缺失，然后根據(jù)確定剩下 3點(diǎn)的列植與行值判斷這 3點(diǎn)是否近似成直線分布，符合賽道為直線的情況。} } if(tiqu[3]==0){ if((tiqu[2]tiqu[1])(tiqu[1]tiqu[0])10||((tiqu[2]tiqu[1])(tiqu[1]tiqu[0])10)){angle=0。 angle=(a1a2)*3。 調(diào)整算法： 通過大量的試驗(yàn)和調(diào)試，我們發(fā)現(xiàn)小車實(shí)際位置和角度的偏移與采集到的圖像中賽道信息的變化是近似成正比的，利用這個(gè)關(guān)系，我們?cè)O(shè)計(jì)了簡(jiǎn)潔、準(zhǔn)確的調(diào)整算