【正文】 導(dǎo)師淵博的學(xué)識(shí)、豐富的經(jīng)驗(yàn)、活躍的思維、嚴(yán)謹(jǐn)求實(shí)的治學(xué)態(tài)度、忘我的工作精神使我受益終身。提高是有限的但提高也是全面的，正是這一次設(shè)計(jì)讓我積累了無(wú)數(shù)實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，使我的頭腦更好的被知識(shí)武裝了起來(lái)，也必然會(huì)讓我在未來(lái)的工作學(xué)習(xí)中表現(xiàn)出更高的應(yīng)變能力，更強(qiáng)的溝通力和理解力。雖然畢業(yè)設(shè)計(jì)內(nèi)容繁多，過(guò)程繁瑣但我的收獲卻更加豐富。對(duì)去噪效果分析：根據(jù)小波去噪的原理，在小車實(shí)際的設(shè)計(jì)過(guò)程中去噪效果滿足要求。下面是補(bǔ)線后的數(shù)據(jù)在直道時(shí)和在彎道時(shí)一場(chǎng)數(shù)據(jù)的情況。sobel39。sobel39。CRevDate = CRevDate39。 %d39。的ASCIICurrentTXTNum = 49。.txt39。% ImageGray = rgb2gray(Image)。% % Image = imread(39。.39。 DataIndex = 1:DataNum。)。 %mod 對(duì)10取余 TXTName = strcat(49,CurrentTXTNum,TXTSuffix)。的ASCIIhold on。.txt39。} 小結(jié) 本章簡(jiǎn)單概述了程序的總體設(shè)計(jì)方案，主要針對(duì)二值化，去噪，以及補(bǔ)線程序設(shè)計(jì)做了比較細(xì)致的設(shè)計(jì)說(shuō)明，經(jīng)測(cè)試驗(yàn)證該軟件設(shè)計(jì)基本滿足要求。 } else //全丟失保持 { Middle[temp_line] = Middle[temp_line+1]。 [temp_line] == (point 1))//右邊丟失 { Middle[temp_line]=(int)((Middle[temp_line+1]+(Rate*([temp_line][temp_line+1]))))。amp。temp_line)//補(bǔ)出來(lái)的線可能會(huì)有0 或是 point 1 { Middle[temp_line] = (int)(([temp_line] + [temp_line]) / 2)。 [temp_line] != (point 1))//正常 {Middle[temp_line] = ([temp_line] + [temp_line]) / 2。amp。temp_line) { if([temp_line] == 0 amp。temp_line = 。temp_line = 0。 } } else if(( == 0) amp。 for(temp_line = (line 2)。temp_line)//近處沒有線的直接補(bǔ)出來(lái) { Middle[temp_line] = Middle[ + 2]。 [temp_line] != (point 1)) { Middle[temp_line] = (int)(([temp_line] + [temp_line]) / 2)。amp。temp_line) { if([temp_line] == 0 amp。temp_line ( + 2)。amp。 }else if([temp_line] != 0 amp。temp_line = 0。amp。 = 22)//近處幾行丟失補(bǔ)出來(lái) { for(temp_j = ( + 3)。temp_i line。amp。amp。 } else if([temp_line] != 0 amp。temp_line = 0。具體選擇可以根據(jù)實(shí)際需要決定，在我們的實(shí)驗(yàn)中選擇的是sym8(光滑的緊支撐雙正交小波)。)。)。,thr)。h39。 init = 2055615866。在MATLAB語(yǔ)句中，SORH=‘s’，則為軟閾值處理,向量X為待處理的信號(hào)。圖44 MATLAB中的4種閥值選取方式對(duì)比可以看出，固定閾值形式（sqtwolog）和啟發(fā)式閾值（heuesure）的去噪更徹底，而由于rigrsure和minimaxi閾值選取規(guī)則較為保守（閾值較?。瑢?dǎo)致只有部分系數(shù)置零噪聲去除不徹底。,lev,39。,39。sym839。 title(39。,lev,39。,39。 sqtwolog 39。sym839。s39。)。)。,39。 xd = wden(x,39。subplot(221), plot(xd), axis([1 2048 10 10])。sln39。rigrsure39。 init = 2055615866。（4）TPTR=‘minimaxi’采用的是一種極大極小原理，它產(chǎn)生一個(gè)最小均方誤差值，而不是無(wú)誤差。對(duì)一個(gè)給定的閾值t，得到他的似然估計(jì)，再將非似然t最小化，就得到了所選的閾值，它是一種軟件閾值估計(jì)器。wname39。)（1）[XD,CXD,LXD] = wden(X,TPTR,SORH,SCAL,N,39。其語(yǔ)法格式為：[XD,CXD,LXD] = wden(X,TPTR,SORH,SCAL,N,39。Noisy signal Signal to noise ratio = 39。Original signal39。 init = 2055615866。MATLAB工具箱提供了函數(shù)wnoise以實(shí)現(xiàn)為檢驗(yàn)小波去噪性能產(chǎn)生測(cè)試噪聲。 //沒行求一次動(dòng)態(tài)閾值 } } 閥值點(diǎn) 個(gè)數(shù) 黑線中心區(qū)域 底板中心區(qū)域50004000300020001000 寬度值圖42 直方圖統(tǒng)計(jì)法 從分割（如圖42所示）的效果來(lái)看，當(dāng)前后景的對(duì)比較為強(qiáng)烈時(shí)，分割效果較好；否則基本無(wú)效。 //每行求一次動(dòng)態(tài)閾值 //Data_Binary(temp_i + 1,threshold)。amp。temp_j++) { /*取值范圍在40250中間*/ if(Data_buffer[temp_i][temp_j] max amp。temp_i++) //每行求一次動(dòng)態(tài)閾值 { max = 110。//動(dòng)態(tài)閾值uchar max。作為本設(shè)計(jì)的賽車系統(tǒng)，控制策略涉及到賽車入彎時(shí)能區(qū)分S彎還是普通的單向彎。 攝像頭的安裝攝像頭的安裝位置應(yīng)合適選取。圖31 智能車結(jié)構(gòu)圖雖然輪胎、驅(qū)動(dòng)電機(jī)、舵機(jī)和電池等車模主要結(jié)構(gòu)不能作改動(dòng)，但是一些機(jī)械結(jié)構(gòu)上的細(xì)節(jié)仍然會(huì)對(duì)小車性能產(chǎn)生影響，為此我們對(duì)這些細(xì)節(jié)進(jìn)行了一定的調(diào)整。然后用合適的算法，如跟蹤邊緣檢測(cè)算法，分析圖像數(shù)據(jù)，提取目標(biāo)指引線。第3章 硬件設(shè)計(jì) 硬件總體方案設(shè)計(jì)為滿足飛思卡爾賽車的設(shè)計(jì)要求，總體硬件思路如下設(shè)計(jì)思路：通過(guò)對(duì)攝像頭采集到的圖像的進(jìn)行處理，然后通過(guò)測(cè)速電機(jī)對(duì)小車的實(shí)時(shí)速度的采集，通過(guò)處理器對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，然后控制小車的運(yùn)動(dòng)方向和速度。但對(duì)于脈沖干擾來(lái)講，特別是脈沖寬度小于濾波器的窗口寬度一半，中值濾波還是很有效的。但對(duì)于脈沖干擾來(lái)講，特別是脈沖寬度小于濾波器的窗口寬度一半，中值濾波還是很有效的。因此，通常的去噪辦法是尋找一個(gè)合適的數(shù)作為閾值（門限），把低于λ的小波函數(shù)（主要由信號(hào)引起），設(shè)為零，而對(duì)于高于的小波函數(shù)（主要由信號(hào)引起），則予以保留或進(jìn)行收縮，從而得到估計(jì)小波系數(shù)，它可理解為基本由信號(hào)引起的，然后對(duì)進(jìn)行重構(gòu)，就可以重構(gòu)原始信號(hào)。其中最常用的就是閾值法去噪，本文主要研究閾值去噪?，F(xiàn)在小波分析已經(jīng)滲透到自然科學(xué)、應(yīng)用科學(xué)、社會(huì)科學(xué)等領(lǐng)域。對(duì)于有緩變的較長(zhǎng)輪廓線物體的圖像，采用方形或圓形窗口為宜，對(duì)于包含尖頂角物體的圖像，適宜用十字形窗口。用數(shù)學(xué)公式表示為: (22)例如：有一個(gè)序列為{0，3，4，0，7}，則中值濾波為重新排序后的序列{0，0，3，4，7}中間的值為3。在一定的條件下，可以克服線性濾波器所帶來(lái)的圖像細(xì)節(jié)模糊，而且對(duì)濾除脈沖干擾及圖像掃描噪聲最為有效。半徑愈大，則圖像模糊程度也愈大。傳統(tǒng)時(shí)域處理方法主要有均值濾波和中值濾波。對(duì)應(yīng)的圖像的去噪處理方法基本上可分為空間域法和變換域法兩大類。而對(duì)于灰度拉伸法，適合處理對(duì)速度要求不高的圖像處理，處理數(shù)據(jù)量大，因此也不予采用。 二值化方案的最終選定在飛思卡爾賽車比賽中，由于要考慮到圖像采集的速度和準(zhǔn)確度。 灰度拉伸一種改進(jìn)的大津法大津法得到了廣泛的應(yīng)用，但有人發(fā)現(xiàn)，大津法致命的缺陷是當(dāng)目標(biāo)物與背景灰度差不明顯時(shí)，會(huì)出現(xiàn)無(wú)法忍受的大塊黑色區(qū)域，甚至?xí)G失整幅圖像的信息。從最小灰度值到最大灰度值遍歷t，當(dāng)t使得值g=w0*(u0u)2+w1*(u1u)2 最大時(shí)t即為分割的最佳閾值。迭代所得的閾值分割的圖象效果良好。這將能較直接地比較出亮度值集中的區(qū)域，以兩個(gè)波峰的中心位置所在的中點(diǎn)值作為該賽道的二值化閥值。比較常用的二值化方法則有：雙峰法、迭代法、大津法和灰度拉伸法等。 攝像頭的選定經(jīng)過(guò)對(duì)比，選擇數(shù)字?jǐn)z像頭不僅可以縮短設(shè)計(jì)周期，而且采集速度準(zhǔn)確快速，所以最終選擇數(shù)字?jǐn)z像頭OV7620。那么像素同步時(shí)間增大了，采點(diǎn)方便。OV7620采用的是NTSC制，每秒30幀，一幀兩場(chǎng)，那么每秒就有60場(chǎng)。由于人眼看到的圖像大于等于24Hz時(shí)人才不會(huì)覺得圖像閃爍，所以PAL制式輸出的圖像是25Hz，即每秒鐘有25幅畫面，說(shuō)的專業(yè)點(diǎn)就是每秒25幀，其中每一幀有625行。在這里我們需要用這個(gè)信號(hào)來(lái)控制采集像素的時(shí)序。在這里我們通過(guò)AD采集來(lái)得到亮度信號(hào)。對(duì)于整個(gè)程序的流程也有很多不同，有采完一場(chǎng)圖像后進(jìn)行處理的，也有采集一行就進(jìn)行處理的。由于CMOS功耗小，較CCD要便宜，而且圖像質(zhì)量滿足要求。CCD也稱電耦合器件，其工作原理是：被攝物體反射光線到攝像頭上，經(jīng)過(guò)鏡頭聚焦到CCD感光芯片上，感光芯片根據(jù)光線的強(qiáng)弱積聚相應(yīng)電荷，經(jīng)周期性放電而產(chǎn)生表示圖像的電信號(hào)。同時(shí)外加小液晶和相應(yīng)按鍵，這樣可以根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)情況來(lái)調(diào)節(jié)相應(yīng)的PID參數(shù)來(lái)適應(yīng)相應(yīng)路況。二值化有多種方式，如何找到一種最優(yōu)的二值化方式。關(guān)鍵是如何選擇。機(jī)器視覺系統(tǒng)是指通過(guò)圖像傳感器（即圖像攝取裝置，分為CMOS攝像頭和CCD攝像頭兩種）將被攝取目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號(hào)，這個(gè)過(guò)程是由AD采樣來(lái)完成的，然后把結(jié)果傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號(hào)；圖像系統(tǒng)對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行各種運(yùn)算來(lái)抽取目標(biāo)的特征，進(jìn)而根據(jù)判別的結(jié)果來(lái)控制現(xiàn)場(chǎng)的設(shè)備動(dòng)作。各參賽隊(duì)完成智能車工程制作及調(diào)試后，于指定日期與地點(diǎn)參加比賽。 智能車有著極為廣泛的應(yīng)用前景。隨著交通需求的增加，這種傳統(tǒng)車輛控制方式的局限性日益明顯，例如安全性低（交通事故）和效率低（交通堵塞）。國(guó)務(wù)院總理溫家寶于 2005 年 10 月做出重要批示，要求優(yōu)先發(fā)展城市公共交通，這是貫徹落實(shí)科學(xué)發(fā)展觀和建設(shè)節(jié)約型社會(huì)的重要舉措。至此出現(xiàn)了智能車的概念。在最近的 1015 年里，各種新型 AGV 被廣泛地應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。20 世紀(jì) 60 年代和 70 年代初，AGV 仍采用這種導(dǎo)向方式。但是，20 世紀(jì) 70 年代中期，具有載貨功能的 AGV 在歐洲得到了應(yīng)用并被引入到美國(guó)。單元式 AGV主要用于短距離的物料運(yùn)輸并與自動(dòng)化程度較高的加工設(shè)備組成柔性生產(chǎn)線，除此以外，AGV 還用于搬運(yùn)體積和重量都很大的物品，尤其是在汽車制造過(guò)程中用多個(gè)載貨平臺(tái)式 AGV 組成移動(dòng)式輸送線，構(gòu)成整車柔性裝配生產(chǎn)線。 應(yīng)用前景城市公共交通是與人民群眾生產(chǎn)生活息息相關(guān)的重要基礎(chǔ)設(shè)施。大容量城市公共交通，如地鐵、輕軌等，其最大優(yōu)點(diǎn)是空間利用率和能源利用率較高。最新調(diào)查表明，95％的交通事故是由人為因素造成，交通堵塞也大都與駕駛員不嚴(yán)格遵守交通規(guī)則有關(guān)。結(jié)合傳感器技術(shù)和自動(dòng)駕駛技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)汽車的自適應(yīng)巡航并把車開得又快又穩(wěn)、安全可靠；汽車夜間行駛時(shí)，如果裝上紅外攝像頭，就能實(shí)現(xiàn)夜晚汽車的安全輔助駕駛；他也可以工作在倉(cāng)庫(kù)、碼頭、工廠或危險(xiǎn)、有毒、有害的工作環(huán)境里，此外他還能擔(dān)當(dāng)起無(wú)人值守的巡邏監(jiān)視、物料的運(yùn)輸、消防滅火等任務(wù)。參賽隊(duì)伍之名次以賽車現(xiàn)場(chǎng)成功完成賽道比賽時(shí)間為主，技術(shù)方案及工程制作質(zhì)量為輔來(lái)決定。在智能車導(dǎo)航技術(shù)方面，機(jī)器視覺技術(shù)由于其能提供豐富的信息、價(jià)格相對(duì)低廉、能與其他傳感器方便的進(jìn)行數(shù)據(jù)融合等特點(diǎn)，成為當(dāng)前有著廣泛應(yīng)用前景的導(dǎo)航技術(shù)之一。2. 對(duì)圖像采集時(shí)，在滿足快速的情況下如何保證圖像的準(zhǔn)確性。4. 如何對(duì)反光處進(jìn)行補(bǔ)線，并進(jìn)行去噪。本章主要論述的是各種方案的對(duì)比以及最終方案的選擇。CMOS攝像頭其實(shí)跟CCD差不多，也是將光轉(zhuǎn)換成電信號(hào)的器件。對(duì)于攝像頭圖像采集，也可以用OV7620數(shù)字?jǐn)z像頭模塊，或者使用高速外部AD進(jìn)行采集。 模擬攝像頭在采集圖像之前，我們首先要知道攝像頭輸出信號(hào)的特性。復(fù)合同步信號(hào)：用于控制電視機(jī)的電子槍對(duì)電子的偏轉(zhuǎn)。復(fù)合消隱信號(hào)：在圖像換行和換場(chǎng)時(shí)電子槍回