基于图像识别的寻迹小车设计(7)

1、分类号 密级 编号 本科毕业论文(设计) 题目 基于图像识别的寻迹小车设计 系 别 物理与电子信息学院 专 业 名 称 电子信息科学与技术 年 级 2009级 学 生 姓 名 王 强 学 号 0950720053 指 导 教 师 王怀兴 二一三年四月论文原创性说明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的争辩工作及取得的争辩成果。尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，该论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的争辩成果。对该论文的争辩做出贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人担当。学位论文作者签名：日期: 年 月 日文献综述1 概述1.1

2、数字图像处理技术数字图像处理技术使20世纪60年月随着计算机技术和VLSY Very Large Scale Integration的进展而产生、进展和不断成熟起来的一个新兴技术领域，它在理论上和实际应用中都取得了很大的成就。早期图像处理的目的是改善图像质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像。常用的图像处理方法有图像增加、复原、编码、压缩等。首次获得成功应用的是美国喷气推动试验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片进行图像处理，如几何校正、灰度变换、去除噪声等，并考虑了太阳位置和月球环境的影响。随

3、后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为简单的图像处理，获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，为人类登月创举奠定了基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。在以后的宇航空间技术探测争辩中，数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。数字图像处理技术取得的另一个巨大成就是在医学上。1972年英国EMI公司工程师Housfield创造了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的CT（Computer Tomography）。CT的基本方法是依据人的头部截面的投影，经计算机处理来重建截面图像，成为图像重建。1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置，获得了人体各个部位鲜亮清楚的断层

4、图像。1979年，这项无损伤诊断技术被授予诺贝尔奖，以表彰它对人类做出的划时代贡献。从20世纪70年月中期开头，随着计算机技术和人工智能、思维科学争辩的快速进展数字图像处理技术向更高、更深层次进展。人们已开头争辩如何用计算机系统解释图像，类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为图像理解或计算机视觉。很多国家，特殊是发达国家投入更多的人力、物力到这项争辩，取得了不少重要的争辩成果。其中代表性的成果是70年月末MIT的Marr提出的视觉计算理论，这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。20世纪80年月末期，人们开头将其应用于地理信息系统，争辩海图的自动读入、自动生成方法。数字图像处理技术的应

5、用领域不断拓展。数字图像处理技术的大进展是从20世纪90年月初开头的。自1986年以来，小波理论与变换方法快速进展，它克服了傅立叶分析不能用于局部分析等方面的不足之处，被认为是调和分析半个世纪以来工作之结晶。Mallet在1988年有效地将小波分析应用于图像分解和重构。小波分析被认为是信号与图像分析在数学方法上的重大突破。随后数字图像处理技术迅猛进展，到目前为止，图像处理在图像通讯、办公自动化系统、地理信息系统、医疗设备、卫星照片传输及分析和工业自动化领域的应用越来越多。进入21世纪，随着计算机技术的迅猛进展和相关理论的不断完善，数字图像处理技术在很多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成

6、就。属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等。该技术成为一门引人注目、前景远大的新型学科。1.2 智能把握技术随着人工智能和计算机技术的进展，已经有可能把自动把握和人工智能以及系统科学中一些有关学科分支（如系统工程、系统学、运筹学、信息论）结合起来，建立一种适用于简单系统的把握理论和技术。智能把握正是在这种条件下产生的。它是自动把握技术的最新进展阶段，也是用计算机模拟人类智能进行把握的争辩领域。1965年，傅京孙首先提出把人工智能的启发式推理规章用于学习把握系统。1985年，在美国首次召开了智能把握学术争辩会。1987年又在美国召开了智能把握

7、的首届国际学术会议，标志着智能把握作为一个新的学科分支得到承认。智能把握具有交叉学科和定量与定性相结合的分析方法和特点。 一个系统假如具有感知环境、不断获得信息以减小不确定性和方案、产生以及执行把握行为的力量，即称为智能把握系统。 智能把握技术是在向人脑学习的过程中不断进展起来的，人脑是一个超级智能把握系统，具有实时推理、决策、学习和记忆等功能，能适应各种简单的把握环境。智能把握与传统的或常规的把握有亲密的关系，不是相互排斥的。常规把握往往包含在智能把握之中，智能把握也利用常规把握的方法来解决“低级”的把握问题，力图扩充常规把握方法并建立一系列新的理论与方法来解决更具有挑战性的简单把握问题。智

8、能把握已在很多工业、军事领域得到广泛应用，它们比人类能更好的提高劳动生产率和产品质量，制造出更多的社会财宝。近年来，随着人类活动领域的不断扩大，智能把握技术的应用领域正从制造业向非制造业进展。例如海洋开发、空间探测、地质勘探、医疗保健、消遣服务等行业均提出了自动化的要求。它们所属的行业与制造业不同，这些行业的工作环境存在着不确定性和非结构化，对智能把握化产品的性能要求更高。不但需要它们具有对外感知力量、自主规划力量，而且要求其具有行走功能。它们在社会各个领域的实际应用主要有以下几个方面：1）海洋开发：世界各国在海洋的石油开采多用到水下机器人，例如美国的 AUSS和法国的 EPAVLARD，水下

9、机器人分为有缆和无缆两大类，它们主要应用于海底勘查、海底管道和电缆的敷设、救捞作业和大坝的检查。2）空间探测：生存空间的竞争始终是各国竞相追赶的目标，人们不再把目光局限于我们的地球，并开头进行太空竞技，追寻更多的可用资源。3）地质勘探：地质勘探用到的机器人主要体现在采掘和地下管道的检修两方面。目前日本、美国和德国等国已研制出在石油和自然气等地下管道检修的地下机器人，主要完成行走、传感器定位、通信以及遥控等。4）医疗保健：医用机器人主要用于医疗环境模拟、精确手术、无自理力量的人群等。日本的牙疼机器人 Haakon，可以通过刺眼睛、流口水来表达苦痛的表情，可以作为牙科同学的演练工具，检测同学的技能

10、水平；通过研发实现的还有手术机器人（“达芬奇”机器人系统）和残疾人机器人助手“My Spoon”等等。5）消遣服务：服务类机器人为人类生活质量的提高带来了巨大影响，对人们的生活、工作都起到了不行估量的作用。在中国，服务机器人已应用于各种社会场合。例如北京奥运会曾经使用过的福娃机器人以及上海世博会使用过的海宝机器人，它们不但能够进行迎宾服务、语言服务、照相服务、导航服务，还能够进行才艺表演、协作引领参观等等。可以预见，在将来各式各样先进的智能化产品将会应用在人类生活的各个领域，必将成为人类亲热的伙伴和良好的助手。在智能车辆的争辩和驾驶任务的自主完成等方面也将借助于智能小车的自主行驶功能，这将为人

11、类的社会进步带来深远的意义，例如降低车辆燃油的消耗量、切实提高道路规划的利用率，尤其对道路交通平安的改进将提出新的解决途径。1.3 总结华中科技高校的图像识别与人工智能争辩全部一个争辩方向为智能把握理论、系统及应用，其中有一项争辩内容是智能机器人与运动把握，基于视觉伺服的微装配机械手协调把握、高精度电机把握等成果说明白图像信息处理和智能把握相结合的争辩方向是现代科学技术进展的重点。该论文基于现在图像处理与图像识别的技术，结合现在的智能把握，旨在争辩基于图像识别的寻迹小车，这个作品将作为争辩工业级寻迹产品的雏形，可以适用于工厂厂房中的寻迹小车、公交线路的无人驾驶车等。该作品摒弃了传统的红外光电管

12、传感器寻迹方法，接受价廉物美的CMOS传感器来实现图像寻迹，用Cortex-M3内核的STM32做主控芯片，接受PID算法，更加智能精确的把握小车电机转速和方向，实现了性能稳定并且识别率高的智能寻迹小车。参考文献：1 林立，张俊亮，曹旭东.单片机原理及应用. 电子工业出版社，2011年7月2 陈渝.嵌入式系统原理及应用开发M.北京:机械工业出版社，2008年2月，1-7.3 王子辉，叶云岳.基于CMOS传感器的智能寻迹小车图像识别技术争辩J.传感技术学报 ，2009 年22月，4:4844884 王栋.基于ARM 的智能探测小车的设计与实现D.苏州高校硕士论文.2010年.5 董宗祥.基于AR

13、M的自寻迹机器人小车的研发D.东华高校硕士论文.2010年.6 邵贝贝.单片机嵌入式应用的在线开发方法M.北京:清华高校出版社, 2004年.7 叶云岳，陆凯元.直线电机的 PID 把握与模糊把握J.电子技术学报.2009年，16(3):11-158 张铮，王艳平，薛桂香.数字图像处理与机器视觉Visual C+与Mat lab实现.人民邮电出版社，2010年4月1.9 韩晓军.数字图像处理技术与应用.电子工业出版社，2009年7月.10 杨红，李生明，袁明月.智能寻迹消防小车设计J.清远职业技术学院学报，2011年12月.11 王伟,陈慧,刁增祥,等.基于光电导航无人驾驶电动汽车自动寻迹把握

14、系统争辩J.汽车工程，2008,30(2):137-140.12 徐健.嵌入式小车寻迹把握系统J.装备制造技术，2012年，5:53-54.13甄红涛，齐晓慧.智能车参数自校正方向模糊把握器的设计J.自动化仪表，2010年，31(9):51-59.14黄伟，吴青，马育林，等基于视觉导航的智能小车调速把握器设计J.武汉理工高校学报: 自然科学版，2010年，32(6):103-106,135.15 汪海燕, 李娟娟, 张敬华. 自适应模糊 PID 把握的直流电机及仿真J. 微电机，2003年，36(4):14-17.16 吴凤和.基于计算机视觉测量技术的图像轮廓提取方法争辩J. 计量学报, 20

15、07年， 28(1):18-20.摘 要：传统智能寻迹小车主要接受红外光电管实现路面轨迹识别，具有使用寿命短，视野范围不宽，易受地面颜色、平整度等因素影响而导致轨迹识别不精确等缺点。论文提出了一种基于图象识别的智能寻迹方案，接受摄像头对道路图象信息进行采集，利用STM32处理器对采集信息进行处理，完成轨迹识别与小车行进把握。方案选择CMOS黑白摄像头，增加了小车前瞻距离，丰富了道路信息采集，提高了寻迹精度。在系统设计中接受PID经典把握算法，实现了对直流电机的速度和方向的精确把握，使小车寻迹精确、运行稳定。最终对论文内容进行了总结，对寻迹小车将来的争辩和进展进行了展望，对工业寻迹小车的实现提出

16、了相关建设性意见。关键词：智能寻迹小车，OV7620，图像识别，Cortex-M3Abstract：Traditional intelligent tracing car mainly adopts infrared photocell sensor to realize the recognition of road track, but sampling points are less, and measurement results are influenced by factors such as ground color, smoothness, so path identifica

17、tion is not accurate. Paper puts forward a tracing scheme based on image recognition, it improved the car forward distance, greatly enriched the way to collect information. In order to reduce the cost of hardware system, we choose CMOS black and white camera specially, the cameras image information

18、data quantity is less, low power consumption. And PID algorithm was adopted to realize the accurate control of DC motor speed and direction, make intelligent tracing car more stable. Finally, the thesis summarizes the contents, and I put forward some constructive Suggestions about realization of tra

19、cing the car industry and made a prospect for the future research and development.Key words: intelligent tracing car，OV7620，image recognition，Cortex-M3目 录1 绪论11.1 论文内容概述11.2 OV7620摄像头采集图像思路11.3 图像处理与图像识别22 寻迹小车硬件设计42.1 系统组成42.2 寻迹方案的设计42.3 电源设计52.4 主控模块设计62.5 电机驱动模块设计82.6 OLED显示屏93 寻迹小车软件设计113.1 STM

20、32主把握器程序模块113.2 摄像头传感器采集图像模块123.3 把握直流电机速度和方向模块123.4 OLED显示程序模块133.5 系统软件爱护模块134 模块整合与调试145 总结和展望17参考文献18致 谢20欢迎下载1 绪论1.1论文争辩背景与意义1.4 论文主要内容鉴于目前比较成熟的智能寻迹小车大多接受红外传感器实现寻迹，论文提出了一种基于图象识别的智能寻迹方案，接受摄像头对道路图象信息进行采集，利用STM32处理器完成轨迹识别与小车行进把握。在系统设计中接受PID经典把握算法，实现了对小车速度和方向的精确把握。同时利用OLED显示屏对采集到的图像画面实时显示，便利调试和校对。论

21、文主要内容包括：1）OV7620摄像头采集图像思路；2）图像处理与图像识别的介绍；3）STM32微处理的应用软硬件平台的搭建：接受Altium Designer绘制PCB版图，为STM32搭建最小硬件系统，利用RVMDK V4.2以及STM32固件库完成STM32的软件开发；4）寻迹方案的设计：红外传感器和CMOS传感器优劣势对比；5）电源设计方案：设计的系统中使用到了多个不同电压值的电源，所以选取一种合理的电源稳压方案；6）大功率电机驱动电路：选取一种合理的直流电机驱动电路；7）OLED显示屏：实时显示摄像头采集的画面。1.3 OV7620摄像头采集图像思路采集图像思路：方案一：使用for循

22、环延时采集 1）需要采集图像时，开场中断2）场中断到来，开启行中断，关场中断3）行中断里用for 循环延时采集像素，可以在行中断里添加标志位，部分行不采集，即可跨行采集4）行中断次数等于图像行数时即可关闭行中断，标志图像采集完毕这种方法最简洁，但采集图像最不稳定，经常消灭消隐区全为0等问题。方案二：使用场中断和行中断，结合for循环延时采集1）需要采集图像时，开场中断2）场中断来了，开行中断3）行中断来了就结合for循环延时采集，假如先过滤部分行不采集，则设置一个静态变量，每次行中断来了都自加1，依据值来选择采集或不采集某些行4） 每个奇偶场标志触发后，就把摄像头输出的值读取到内存数组里。当触

23、发n次（n=图像列数目）后就停止采集5）行中断次数等于一幅图像的行数，或者等待下一个场中断来临就结束图像采集，关闭行中断和场中断这种方法不需要使用PCLK，使用简洁便利，不过延时值需要设置合适，不然要不就采集到消隐区，要不就只采集图像的左边部分。通过对以上两种方案的理论分析和试验对比，最终确定用方案二来实现OV7620摄像头图像采集。1.2 图像处理与图像识别在争辩图像时，首先要对获得的图像信息进行预处理（前处理）以滤去干扰、噪声，作几何、彩色校正等，以供应一个满足要求的图像。图像处理包括图像编码，图像增加、图像压缩、图像复原、图像分割等。对于图像处理来说，输入是图像，输出（即经过处理后的结果

24、）也是图像。图像处理主要用来解决两个问题：一是推断图像中有无需要的信息；二是确定这些信息是什么。图像识别，简洁地说，就是要把一种争辩对象，依据其某些特征进行识别并分类。可以认为，对数字图像进行区分分类其实质就是对图像进行模式识别。图像识别就是对处理后的图像进行分类，确定类别名称，它可以在分割的基础上选择需要提取的特征，并对某些参数进行测量，再提取这些特征，然后依据测量结果做出分类。为了更好地识别图像，还要对整个图像做结构上的分析，对图像进行描述，以便对图像的主要信息做一个好的解释，并通过很多对象相互间的结构关系对图像加深理解，以便更好挂念和识别。故图像识别是在上述分割后的每个部分中，找出它的外

25、形及纹理特征，以便对图像进行分类，并对整个图像做结构上的分析。因而对图像识别环节来说，输入是图像（经过上述处理后的图像），输出是类别和图像的结构分析，而结构分析的结果则是对图像做描述，以获得对图像的重要信息的解释。下图是图像处理（图1.3-1）和图像识别（图1.3-2）的示意图：图1.3-1 图像处理示意图 图1.3-2 图像识别示意图2 寻迹小车硬件设计2.1 系统组成系统组成如图2.1-1所示：图2.1-1 系统组成图该论文设计的系统主要包括以下五个部分：电源模块、图像传感器检测模块，主控板模块、直流电机驱动模块、图像显示模块。2.2 寻迹方案的设计智能寻迹小车的检测外部信息一般接受红外传

26、感器和摄像头传感器。目前较通用的是红外光电管，它依据光电管发出的红外光对地面不同颜色产生强度不同的放射信号特征，由安装在车前方510厘米处的一横列光电管对前方道路的颜色进行采样分析，从而识别路径。为保证检测精度，光电管必需安装在距地面较近的区域，这使得光电管传感器不能供应充分的前瞻距离，从而影响了小车在高速运行时的过弯力量；同时间电管是反射式红外传感器，测量的结果受地面的颜色、平整度等各种因素的影响；另外，每个光电传感器只能获得一个数据点信息，获得路径的信息太少。摄像头传感器方案的优势在于具有较大的前瞻距离，这有利于赛车在行进中预知路径状况，从而实现高速过弯和抄近道。另外，面阵式摄像头接受行扫

27、描模式，一副图像可采集多达上千个数据点，因此赛道信息大大丰富。然而丰富的赛道信息造成数据采集量大，处理时间长等问题，并且摄像头易受光线和赛道背景颜色的干扰。上述两种方案中，红外光电管的成本比摄像头的价格低，但是该论文是为了争辩一款工业级产品，假如接受红外光电管寻迹，必需要用大量的红外传感器，其价格也不比摄像头低，且其性能没有摄像头优，就这两种方案的性价比来说，摄像头的性价比更高一些。针对上述两种寻迹方案，该论文选择摄像头传感器寻迹，所接受的CMOS摄像头是一种以CMOS感光器件为主的高辨别率、低功耗图像传感器，为了削减硬件系统开销，选用数据量较少的黑白摄像头也可满足要求。2.3 电源设计该系统

28、接受两块3.7V 1200mAh的铅酸电池做为系统的电源，接法为两串，形成一个7.4V 2400mAh的直流电源。由于系统中存在着多种微把握器，所以需要5V和3.3V的电压源。这两个电压源用7.4V直流电源通过稳压模块获得。该系统接受比较常用的电源稳压芯片，即线性稳压芯片，另一种为开关稳压。如图2.3-1所示是其稳压电路。图2.3-1 7805线性稳压芯片应用电路从电路中可以看出，线性稳压电源的外围电路相对简洁，节省PCB板空间。线性稳压芯片的输出纹波系数一般比较小，在该系统中5V的电压源负载比较重，对电压纹波也不是很敏感，所以7.4V到5V的稳压模块接受线性电源稳压芯片。3.3V电压源的负载

29、很轻，主要给OLED显示模块供电，选用低噪声、低压差的线性稳压芯片ASM1117-3.3，电路如图2.3-2所示。图2.3-2 系统中3.3V电源稳压电路通过上电测试，在7805线性稳压电路的输入端输入8V电压，输出端输出5.01V电压，在ASM1117M-3.3稳压芯片的输入端输入5V电压，输出3.27V电压，这两个电源满足该系统设计要求。2.4 主控模块设计主控模块接受意法半导体的STM32F103ZET6芯片搭建的一个硬件平台。STM32F103ZET6是一款ARM 32位的Cortex-M3内核的微处理器，512K字节的闪存程序存储器，高达64K字节的SRAM，最高时钟频率为72MHz

30、，三个12位模数转换器，多达21通道，支持12通道的DMA ，多达13个通信接口其中有5个USART,多达112个通用IO口。由于该系统涉及到了一些数字信号处理，使用专用的DSP芯片成本会很高，而且开发难度也很大。所以接受了一种折中的芯片选型方案，选择了一款高性价比的嵌入式微处理器做主控板。从STM32F103ZET6的指令的吞吐量和存储空间上看，此款芯片很适合做为该系统的主控芯片。通其丰富的外部设备，如ADC为陀螺仪的输出模拟信号的AD转换供应了便利，5个USART为各模块和主控电路之间的通信供应了便利的接口。图2.4-1 STM32主控板时钟电路图2.4-2 STM32复位电路 图2.4-

31、3 STM32 JTAG仿真接口电路图2.4-1为STM32F103ZET6的是时钟电路，OSC为高速时钟，为STM32F103ZET6内核和外部设备供应工作时钟。OSC32为一个低频晶振，为STM32F103ZET6供应实时时钟。图2.4-2为STM32F103ZET6的复位电路，接受积分型复位电路积，复位为低电平有效，此电路具有上电复位和按键复位的功能。图2.4-3为STM32的JTAG仿真接口电路，在一个简单系统中，软件调试往往很花费时间，假如系统上留有JTAG接口，可以通过JTAG对系统进行在线调试，可以让程序单步执行，从而可以查看程序的运行路径，很简洁定位软件中的规律错误，提高开发效

32、率。通过上电测试，通过JTAG向STM32主控芯片下载了流水灯程序，按下复位键，流水灯可以正常运行，JTAG可以在线调试，说明该主控板可以正常使用。2.5 电机驱动模块设计通过近一段时间的争辩，直流有刷电机的正反转驱动电路常用的有L298搭建的直流电机驱动电路。L298N是SGS公司的产品，内部包含4通道规律驱动电路。是一种二相和四相电机的专用驱动器，即内含二个H桥的高电压大电流双全桥式驱动器，如图2.5-1，接收标准TTL规律电平信号，可驱动46V、2A以下的电机。图2.5-1 L298搭建的直流电机驱动电路L298搭建的电机驱动电路驱动电流力量强，稳定性好，该系统对功率要求不高，它可以满足

33、系统要求，而且使用便利，该系统选取了L298驱动电路作为电机的驱动电路。通过上电测试，下载STM32芯片把握直流电机正反转的程序，该直流电机可以正常实现正反转，说明该L298电机驱动模块可以正常使用。2.6 OLED显示屏OLED，即有机发光二极管（Organic Light-Emitting Diode ），又称为有机电激光显示（Organic Electroluminesence Display，OELD ）。OLED 由于同时具备自发光，不需背光源、对比度高、 厚度薄、视角广、反应速度快、可用于挠曲性面板、使用温度范围广、构造及制程较简洁等优 异之特性，被认为是下一代的平面显示器新兴应用

34、技术。模块原理图如图2.6-1所示。图2.6-1 OLED模块原理图LCD 都需要背光，而OLED不需要，由于它是自发光的。这样同样的显示，OLED 效果要来得好一些。OLED的尺寸难以大型化，但是辨别率确可以做到很高。该系统中使用的是OLED 显示模块，该模块有以下特点： 1）模块有单色和双色两种可选，单色为纯白色，而双色则为黄蓝双色。 2）尺寸小，显示尺寸为0.96寸，而模块的尺寸仅为 27mm*26mm大小。 3）高辨别率，该模块的辨别率为 128*64。 4）多种接口方式，该模块供应了总共 5 种接口包括：6800、8080 两种并行接口方式、3 线或 4 线的穿行SPI 接口方式，I

35、IC接口方式（只需要2根线就可以把握 OLED 了）。5）不需要高压，直接接3.3V 就可以工作了。该系统使用的OLED模块的把握器是SSD1306，它支持2种方式与OLED模块连接，一种是8080的并口方式，另外一种是4线SPI方式。这里使用的是4线串行（SPI）方式，4 先串口模式使用的信号线有如下几条：CS ：OLED 片选信号。RST(RES) ：硬复位OLED 。DC ：命令/数据标志（0，读写命令；1，读写数据）。SCLK：串行时钟线。在4 线串行模式下，D0 信号线作为串行时钟线 SCLK。SDIN：串行数据线。在4 线串行模式下，D1 信号线作为串行数据线 SDIN。通过上电测

36、试，下载STM32把握OLED显示屏显示中英文字符的程序，OLED屏成功显示出中英文字符，证明该OLED显示屏可以正常显示。3 寻迹小车软件设计该系统是由主把握芯片的一套程序来完成，但是还是接受了模块化设计方法，该系统的软件也是按模块来划分编写的，系统的主要模块可以划分为：1）STM32主把握器程序模块；2）摄像头传感器采集图像模块；3）把握直流电机速度和方向模块；4）OLED显示程序模块；3.1 STM32主把握器程序模块STM32主把握器先调用STM32固件库中启动代码和初始化函数完成的对其自身的初始化，完成初始化之后，对图像传感器采集的模拟数据经行处理，处理后再调用PID算法子程序模块，

37、算出要输出的把握量大小，最终形成电机驱动的把握命令来把握电机的转动，如图3.1-1所示。图3.1-1 STM32主把握器程序流程图3.2 摄像头传感器采集图像模块摄像头传感器采集图像信息，使用场中断和行中断，结合for循环延时采集图像，每三行采集一次数据，将采集到的数据存储在图像读取数组中，将模拟数据和预先设置的阀值相比较，大于阀值的为0，小于阀值的为1，数据进行二值化后存储在图像处理存储数组中，依据图像信息实现路径识别了，如图3.2-1所示。图3.2-1 摄像头传感器采集图像流程图3.3 把握直流电机速度和方向模块主控板对于摄像头反馈回来的图像信号进行处理，二值化处理后可以得到路径返回来的数

38、据值，加上PID算法子程序模块后，推断不同的数据值实现电机加减速，在平稳的速度下实现方向的转变，在这个过程中，同时也要兼顾图像的不断采集，这样才能实时把握小车不断前进，如图3.3-1所示。图3.3-1 把握直流电机速度和方向流程图3.4 OLED显示程序模块开头由主控芯片对OLED显示屏进行初始化，同时处理二值化后得到的路径二值化数据，再调用OLED显示屏的显示图像的函数，将图像数据显示在OLED屏上，这样可以实时显示路径状况，便利调试。3.5 系统软件爱护模块在由单片机构成的微型计算机系统中，由于单片机的工作经常会受到来自外界电磁场的干扰，造成程序规律错误，而陷入死循环，程序的正常运行被打断

39、，由单片机把握的系统无法连续工作，会造成整个系统的陷入停滞状态，发生不行预料的后果，所以出于对单片机运行状态进行实时监测的考虑，便产生了一种特地用于监测单片机程序运行状态的芯片，俗称"看门狗"(watch dog)。为了保证系统稳定牢靠的运行，该系统中引入看门狗技术，由于存在多个分立的单片机模块，所以每个单片机和微处理器都依据自己主循环时间的长度设置看门狗时间，当单片机不受控的时候会自动复位，增加了系统的平安性。4 模块整合与调试完成全部的模块的软硬件设计后，在图4-1所示的硬件平台完成整体的调试工作，调试工作的难点在于对图像信息的处理和识别上，需要通过试验的方法来确定二值

40、化的阀值，只有通过调试才能来不断的优化把握参数，提高图像识别的寻迹小车稳定度。 在调试过程中也遇到了不少问题，并对其一一解决，主要为以下几点：1）摄像头开头安装在车头，与地面成90度角，后来在调试过程中，发觉这样减小了前瞻距离，主控芯片对于路径的采集信息面减小，接着就对其位置经行调整，与地面成肯定倾斜角度，使得小车更加稳定前进。2）电源模块开头是直接给L298模块供电，这样这个L298模块就不受电源开关把握了，发觉这个问题后就马上对电源开关电路进行改进，使得电源开关对整个作品的模块电源起把握作用。3）为了使全部的模块线路都是不行见的，在设计的时候就选择用一块万用板把全部线路焊接都接上，等上电后

41、发觉根本达不到效果，后来检测主控板的电压，始终是1.7V，依据这个断定万用板上确定存在短路，经过一番检测后，的确发觉有几处电路存在短路，还有的地方有断路现象，修正后发觉这一套系统工作正常。4）上电调试小车直流电机驱动模块时，需要确定车轮前、后、左、右方向的电平把握，开头依据推断的电平值来测试，发觉完全不对，只有把小车放在带有黑线轨迹的路面，依据小车的实际转动方始终确定电平值，最终小车的前进方向达到了预期效果。5）将小车的各个模块都连接在一起后，想看看摄像头采集的画面能不能正常显示在显示屏上，在摄像头下面放一张白纸，上电后发觉图像显示不正常，都是黑白很杂乱的画面，处处都是黑白点，开头始终怀疑是程

42、序在摄像头采集图像这块有问题，查了一些相关技术文档资料，发觉写的没什么问题，这时就怀疑电源供电有问题，果真一测试电源电压，明显电压过低，导致主控板以及各个模块都不能正常工作，所以画面不能正常显示，换了新电池后画面就显示的比较清楚了。6）把整个小车硬件系统搭建完成后，放在实际路面测试，发觉小车没有依据预定轨迹前进，OLED显示屏显示的画面中黑白分明不明显，缘由是程序中图像处理的二值化阀值设置不是很好，导致黑白图像不明显，重新设置后，画面黑白对比明显，小车可以正常寻迹。7）小车有预期的寻迹效果，但是在行驶过程中很不稳定，开头猜想是电源供电不足，测试电源电压，都是正常值，接着就怀疑是软件中对中心点坐

43、标的定位存在问题，在中心点四周什么区域应当向前、向后、向左、向右前进，需要渐渐调试，依据小车的实际路面状况，还有OLED显示屏显示出的中心点坐标来确定这些方向把握区域，最终发觉小车的寻迹效果有了很大程度提高。8）在轨迹上突然消灭障碍物，如一张白纸盖住了轨道，开头调试的时候，小车不受控的向任意方向前进，后来在软件中设置了方案，开头让小车前进一段时间，这段时间内，小车找到轨迹就依据轨迹前进，没找到轨迹小车就停止。9）开头调试的时候，小车在前进过程中，遇到急转弯状况，小车由于惯性偏离轨道，而此时道路轨迹又不在摄像头范围内，消灭这种状况小车会不受控，后来设置成小车会在原地向右转，一段时间后，假如在摄像

44、头范围内找到了轨迹，小车会沿着轨迹连续前进。10) 小车在前进过程中总是摇摆前进，虽然能完成基本寻迹效果，但是不稳定，所以在程序中将中心点的坐标范围适当缩小，这样小车可以比较稳定的前进。11) 小车在前进过程中照旧存在找错轨迹路线的时候，开头调试的时候这种状况比较严峻，估量是采样处理点少了，将软件程序中原来的三行采一次样改为现在的每行都采样，增加了采样点，这样小车在寻迹的时候比较精确的推断轨迹路线。图4-1图像识别寻迹小车的硬件平台5 总结和展望该论文争辩了基于嵌入式的图像识别寻迹小车，并对电源模块、图像传感器检测模块、主控板模块、直流电机驱动模块、图像显示模块等经行了争辩，主要完成了以下工作

45、：1）介绍了OV7620摄像头的两种采集图像的方法，最终得到了适合该系统的图像采集方法；2）验证了两种寻迹方案、电源模块供电方案以及大功率电机驱动电路，最终确定出该系统的实现效果的最佳方案；3）具体地介绍了系统把握器的软硬件设计方法，并完成了全部模块的硬件制作和软件设计；4）完成了初步的软硬件整合和调试，达到了预期的初步效果。由于专业学问的匮乏和时间的限制，仍旧有很多需要解决和改进的地方，有很多地方还不是格外完善。1）小车功能有待完善，有些元器件的自主把握精度并不是很抱负，该文运用PID把握算法反馈把握直流电机只是把握理论中一种较为常见的把握策略，该算法的应用受到很多限制；2）试验室中模拟路径信息完成的智能寻迹小车距离真实的外界环境还有很大的区分，在传感器、电源模块、直流电机驱动以及整个机械硬件都有很大的待提升空间；该论文只是阐述了一种工业级小车实现智能把握寻迹的思路，简洁完成了黑白图像的处理和识别，实现了小车的智能把握，个人在后期要进一