【正文】 電機驅(qū)動模塊設計 ................................................................................................. 8 OLED 顯示屏 ........................................................................................................... 9 3 尋跡小車軟件設計 ......................................................................................................... 11 STM32 主控制器程序模塊 ................................................................................... 11 攝像頭傳感器采集圖像模塊 ............................................................................... 12 控制直流電機速度和方向模塊 ........................................................................... 12 OLED 顯示程序模塊 ............................................................................................. 13 系統(tǒng)軟件保護模塊 ............................................................................................... 13 4 模塊整合與調(diào)試 ............................................................................................................. 14 5 總結(jié)和展望 ..................................................................................................................... 17 參考文獻 ............................................................................................................................. 18 致 謝 ................................................................................................................................. 20 1 1 緒論 論文研究背景與意義 論文 主要 內(nèi)容 鑒于目前比較成熟的智能尋跡小車 大多采 用 紅外傳感器 實現(xiàn) 尋跡 ， 論文提出了一種 基于圖象識別 的 智能 尋跡方案， 采用攝像頭對道路圖象信息進行采集，利用 STM32處理器完成軌跡識別與小車行進控制。 圖像處理與圖像識別 在研究圖像時，首先要對獲得的圖像信息進行預處理（前處理）以濾去干擾、噪聲，作幾何、彩色校正等，以提供一個滿足要求的圖像。故圖像識別是在上述分割后的每個部分中，找出它的形狀及紋理特征，以便對圖像進行分類，并對整個圖像做結(jié)構(gòu)上的分析。然而豐富的賽道信息造成數(shù)據(jù)采集量大，處理時間長等問題，并且攝像頭易受光線和賽道背景顏色 的干擾。 圖 7805 線性穩(wěn)壓芯片應用電路 從電路中可以看出，線性穩(wěn)壓電源的外圍電路相對簡單，節(jié)省 PCB 板空間。從 STM32F103ZET6 的指令的吞吐 量和存儲空間上看，此款芯片很適合做為 該 系統(tǒng)的主控芯片。 L298N 是 SGS 公司的產(chǎn)品，內(nèi)部包含 4 通道邏輯驅(qū)動電路。這樣同樣的顯示， OLED 效果要來得好一些。這里使用的是 4 線串行（ SPI）方式， 4 先串口模式使用的信號線有如下幾條： CS ： OLED 片選信號。 11 3 尋跡小車 軟件設計 該 系統(tǒng)是由 主控制芯片的一套程序來完成，但是還是采用了模塊化設計方法， 該系統(tǒng)的軟件也是按模塊來劃分編寫的，系統(tǒng)的主要模塊可以劃分為： 1） STM32 主控制器程序模塊； 2）攝像頭傳感器采集圖像模塊； 3）控制直流電機速度和方向模塊； 4） OLED 顯示程序模塊； STM32 主控制器程序模塊 STM32 主控制器先調(diào)用 STM32 固件庫中啟動代碼和初始化函數(shù)完成的對其自身的初始化，完成初始化之后，對圖像傳感器采集的模擬數(shù)據(jù)經(jīng)行處理，處理后再調(diào)用PID 算法子程序模塊，算出要輸出的控制量大小，最后形成電機驅(qū)動的控制命令來控制電機的轉(zhuǎn)動 ，如圖 所示 。 2） 電源模塊開始是直接給 L298 模塊供電，這樣這個 L298 模塊就不受電源開關(guān)控制了，發(fā)現(xiàn)這個問題后就馬上對電源開關(guān)電路進行改進， 使得電源開關(guān)對整個作品的模塊電源起控制作用。 10) 小車在前進過程中總是搖擺前進，雖然能完成 基本尋跡效果，但是 不穩(wěn)定，所以在程序中將中心點的坐標范圍適當縮小，這樣小車可以 比較穩(wěn)定的前進。借此機會，我謹向王懷興老師致以深深的謝意。 同時也感謝參與我論文評審和答辯的各位老師，他們給了我一個審視自己幾年來學習成果的機會，讓我明確了今后的發(fā)展方向，給了我一筆無價的人生財富。 16 圖 41 圖像識別尋跡小車的硬件平臺 17 5 總結(jié)和展望 該 論文 研究了基于嵌入式的圖像識別尋跡小車，并對電源模塊、圖像傳感器檢測模塊 、 主控板模塊、直流電機驅(qū)動模塊、圖像顯示模塊等經(jīng)行了研究，主要完成了以下工作： 1）介紹了 OV7620 攝像頭的兩種采集圖像的方法，最終得到了適合 該 系統(tǒng)的圖像采集方法； 2）驗證了兩種尋跡方案、電源模塊供電方案以及大功率電機驅(qū)動電路，最終確定出 該 系統(tǒng)的實現(xiàn)效果的最佳方案； 3） 詳細地介紹了系統(tǒng)控制器的軟硬件設計方法，并完成了所有模塊的硬件制作和軟件設計； 4）完成了初步的軟硬件整合和調(diào)試，達 到了預期的初步效果。 4）上電調(diào)試小車直流電機驅(qū)動模塊時，需要確定車輪前、后、左、右方向的電平控制 ，開始按照推斷的電平值來測試，發(fā)現(xiàn)完全不對，只有把小車放在帶有黑線軌跡的路面，根據(jù)小車的實際轉(zhuǎn)動方向來確定 電平值，最后小車的前進方向達到了預期效果。 圖 攝像頭傳感器采集圖像 流程圖 控制直流電機速度和方向模塊 主控板對于攝像頭反饋回來 的圖像信號進行處理，二值化處理后可以得到路徑返回來的數(shù)據(jù)值，加上 PID 算法子程序模塊后，判斷不同的數(shù)據(jù)值實現(xiàn)電機加減速，在平穩(wěn)的速度下實現(xiàn)方向的改變，在這個過程中，同時也要兼顧圖像的不斷采集，這樣才能實時控制小車不斷前進 ，如圖 所示 。 DC ：命令 /數(shù)據(jù)標志（ 0，讀寫命令； 1，讀寫數(shù)據(jù)）。 該系統(tǒng) 10 中 使用的是 OLED 顯示模塊，該模塊有以下特點： 1）模塊有單色和雙色兩種可選，單色為純白色，而雙色則為黃藍雙色。 圖 L298 搭建的直流電機驅(qū)動電路 L298 搭建 的 電機驅(qū)動電路 驅(qū)動 電流能力強， 穩(wěn)定性好 ， 該 系統(tǒng)對功率 要求不高，它可以滿足系統(tǒng)要求，而且使用方便， 該 系統(tǒng)選取了 L298 驅(qū)動電路作為電機的驅(qū)動電路。 圖 STM32 主控板時鐘電路 圖 STM32 復位電路 圖 STM32 JTAG 仿真接口電路 圖 為 STM32F103ZET6 的是 時 鐘 電 路 ， OSC 為高速時鐘，為STM32F103ZET6 內(nèi)核和外部設備提供工作時鐘。 電壓源的負載很輕，主要給 OLED 顯示模塊供電，選用 低噪聲、低壓差的 線性穩(wěn)壓芯片 ，電路如圖 所示。 針對上述兩種尋跡方案， 該論文 選擇攝像頭傳感器尋跡，所采用的 CMOS 攝像頭是一種以 CMOS 感光器件為主的高分辨率、低功耗圖像傳感器，為了減少硬件系統(tǒng)開銷，選用數(shù)據(jù)量較少的黑白攝像頭也可滿足要求。下圖是圖像處理（圖 ）和圖像識別（圖 ）的示意圖： 圖 圖像處理示意圖 圖 圖像識別示意圖 4 2 尋跡小車 硬件設計 系統(tǒng)組成 系統(tǒng)組成 如圖 所示： 圖 系統(tǒng)組成圖 該論文 設計的系統(tǒng)主要包括以下五個部分：電源模塊、圖像傳感器檢測模塊，主控板模塊、直流電機驅(qū)動模塊、圖像顯示模塊。對于圖像處理來說 ，輸入是圖像，輸出 3 （即經(jīng)過處理后的結(jié)果）也是圖像。 同時利用 OLED 顯示屏對采集到的圖像畫面實時顯示，方便調(diào)試和校對。 該作品摒棄 了傳統(tǒng)的紅外光電管傳感器尋跡 方法 ， 采用價廉物美的 CMOS 傳感器來實現(xiàn)圖像尋跡，用 CortexM3 內(nèi)核的 STM32 做主控芯片， 采用 PID 算法，更加智能精確的控制小車電機轉(zhuǎn)速和方向 ，實現(xiàn)了性能穩(wěn)定并且識別率高的智能尋跡小車。日本的牙疼機器人 Haakon，可以通過眨眼睛、流口水來表達疼痛的表情，可以作為牙科學生的演練工具，檢測學生的技能水平；通 過研發(fā)實現(xiàn)的還有手術(shù)機器人（ “ 達芬奇 ” 機器人系統(tǒng)）和殘疾人機器人助手 “ My Spoon” 等等。 例如海洋開發(fā)、空間探測、地質(zhì)勘探、醫(yī)療保健、娛樂服務等行業(yè)均提出了自動化的要求。 1987 年又在美國召開了智能控制的首屆國際學術(shù)會議，標志著智能控制作為一個新的學科分支得到承認。 進入 21 世紀 ， 隨著計算機技術(shù)的迅猛發(fā)展和相關(guān)理論的不斷完善 ， 數(shù)字圖像處理技術(shù)在許多應用領(lǐng)域受到廣泛重視并取得了重大的開拓性成就。其中代表性的成果是 70 年代末 MIT 的 Marr 提出的視覺計算理論 ， 這個理論成為計算機視覺領(lǐng)域其后十多年的主導思想。 數(shù)字圖像處理技術(shù)取得的另一個巨大成就是在醫(yī)學上。圖表整潔，布局合理，文字注釋必須使用工程字書寫，不準用徒手畫 3）畢業(yè)論文須用 A4 單面打印