基于灰度传感器的智能小车避障寻优系统设计与实现_第1页
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第1页共5第1页共5页基于灰度传感器的智能小车避障寻优系统设计与实现一、引言研机构都在开展对智能小车的研究，让智能小车的普及大众和寻迹依靠的主要是红外传感器、距离传感器、灰度传感器等，三种传感器各有优缺。故本文设计了以OV7670作为视频采集终端的智能小车寻迹，能够根据视频采集到的信号作为寻迹的参照，准确避障。二、避障系统设计与实现要实现一个完整的基于摄像头的智能小车寻迹，首先要做的就是将摄像头输出的图像采集到控制器中，然后对采集到的原始图像数据做处理，以获取赛道中央的黑线在图像坐标系中的位置，接着对小车进行转角控制驱动小车转动。由于赛道是白底黑线，所以为达到寻线目的，只需要提取畫面的灰度信息即可，不必提取其他的彩色信息，从而减少控制器的负担。整个软件的流程是：系统初始化——视频图像采集——处理图像（滤波，二值化）——PID控制舵机和机电。（一）硬件设计本文主要参考的硬件设备为博创提供的智能小车，主要的xxxx03MDKFIFOOV7670xxxx03门设计的跑道上通过灰度图像自动识别道路并完成指定路径的行驶。（二）图像数据采集与处理当前在智能小车摄像头采集的数据中，PALNTSC式作为主流制式，PALNTSC制式每秒输出的图像帧数不一样，PAL25NTSC30PALOV6620、sonyCCD、LGCCD、OV5116NTSCOV7670、OV7620、OV7640OV7670PAL30640×480，4：3，同时具有较高的分辨率。当智能小车在寻迹的过程中通过摄像头获得轨道实时视频信息后交给视频信号分理处进行处理，进行视频信号处理的同时分离视频信号获得图片信息，通过分析图片从而判断轨道路面是否是边缘黑线，继而寻迹。由于摄像头获取的数据是视频数据，需要进行视频信号的分离。采用视频信号分离，分离出复合同步信号、复合消弭信号、图像视频信号。（三）边缘数据的滤波以及二值化由于分离出的信号具有较大的噪声，需要对信号进行滤0255，也就是让整个图像呈现出只有黑白的视觉效果。设定一个阈值Value，对于视频信号矩阵中的每一行0，通过进一步滤波或拟合来修正；另一种方法是让该（四）PID舵机转向控制PIDPIDPID例积分微分（PID）1这要求所有的车轮的车轴相交于一点，这一点也称为车轮的转向中心。根据阿克曼转角定律：三、实验本文基于灰度传感器设计基于摄像头的智能小车寻迹，旨在通过灰度传感器获取路面的图像信息进行小车路径的选择，能够达到实时躲避障碍按规定的路径行驶等目的。在提取过程中由于只需要知道路面的灰度信息即可。既减少控制器处理的负担，又提高了控制器处

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