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[摘 要]自主识别路径与智能化控制技术是当代汽车领域发展的一个重要趋势，而本文主要针对智能车循迹算法进行系统研究。小车利用线性CCD采集路面信息，然后送入单片机，采用大津法进行滤波处理，进而利用PID参数调节控制舵机转角和电机转速，以实现智能车任意路径识别与智能化控制运行。实验表明，小车可在任意设定的白底黑线的跑道上快速稳定的运行。
[关键词]CCD采集；滤波处理；PID调节；智能控制
中图分类号：TP242.6 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）38-0237-01
引言
随着社会的快速发展，汽车成为了人们的主要代步工具，它影响并改变着人們的生活方式，然而汽车数量的增加同时也给交通安全带来巨大的麻烦，近年来，大型交通事故频繁发生，这给人们造成了深刻的心理和视觉冲击，因此，汽车的安全性以及智能化控制成为了人们新的追求。而自主识别路径与智能化控制则成为了当代汽车工业发展的一个新的目标。
1 系统总体结构设计
基于线性CCD的智能车系统研究主要是利用路面采集信息对智能车进行智能化控制，其中包括舵机转角和速度控制，因此，系统主要由电源模块 、CCD图像采集模块、 单片机处理模块、测速模块、 电机驱动模块和舵机转向模块等组成。
1.1 线性CCD图像采集模块
本模块采用TSL1401线性CCD作为图像采集传感器，其内部包含128个像素点，只可采集一行的可视像素，主要任务是采集信号和进行模数转换，跑道的黑白图像点经过CCD 采样放大后，经过 A/D 转换电路转换成数字图像信号，最后送入单片机进行滤波处理。
1.2 电机驱动模块
此模块采用大功率H半桥集成芯片BTN7975 作为驱动元件，将2片BTN7975 组成一个完整的 H 桥驱动电路。它不仅可以有效的发挥电机功率和承受大电流过载，而且具有很好的信号跟踪放大能力以及较好的温度稳定性，很好的满足了智能车运行的要求。
2 图像采集以及滤波处理
CCD是一种图像传感器，它的作用是将图像信号转化成数字信号，以便于图像的处理，CCD从功能上分为线阵CCD和面阵CCD两大类。线阵CCD内部结构比较简单，获取的信息少，但是处理的速度快，能够获取一条线的信息，这足以满足智能车在信号采集方面的要求。
2.1 CCD图像采集
TSL1401线性CCD能够获取一条线上的128个像素的图像信息，所获取的像素的图像越暗，转化成的数字信号也就越小，反之越大。由于线性CCD受自然光线的影响比较大，在不同环境不同时刻所获取到的数值信号都不一样，因此，采用自适应曝光这一思想，合理的设置曝光时间，由于CCD在短时间内能够曝光很多次，所以通过设置积分时间来使数字信号的误差变小。
2.2 滤波处理
为了将CCD采集到的路面信息运用到小车的循迹中，必须对所采集到的数字信号进行滤波处理，得到阈值，才能够运用PID算法对处理的数据进行控制，使得小车能够循迹，所以CCD的滤波相当重要。滤波处理有很多算法，下面介绍几种常用的方法。
（1）迭代法
迭代法就是慢慢逼近最合适的阈值的方法。它首先是选取一个初始的阈值T，可以是图像所得到的数字信号的平均值，也可以是最大数字信号和最小数字信号的平均值。然后利用阈值T，将图像分成大于T和小于T两组。最后分别求出两组中所含像素的平均灰度值t1和t2.由此得到新的阈值T=（t1+t2）/2，如此反复，直到连续两次的阈值相差很小，最终获得最后的阈值。
（2）双峰法
双峰法的处理思想是假设CCD处理之后得到的数字信号在0～255之间，0趋向于黑，1趋向于白，统计在黑和白之间，也即是数字信号0～255之间，每次获得的128个像素在各个数字信号中的概率。由于CCD所获取的图像是由目标和背景组成，所以图像的数字信号的分布图（图像的灰度分布图）会呈现双峰的状态，一峰是目标，一峰是背景，而在双峰之间的低谷处即是理想的阈值。
（3）大津法
大津法也称最大类间方差法，在很多情况下得到的滤波效果都特别好。大津法的思想是利用阈值将图像分成大于阈值和小于阈值两个部分，求出各部分的概率w0和w1，以及两个部分的灰度平均值和两组间的最大类间方差，不断的变化阈值，当前景和背景的方差最大时，此时的阈值就是最佳阈值。
通过比较和研究，本系统最终采用大津法进行滤波处理，实验表明，滤波效果明显，小车能够完全自主识别道路。
3 PID调节以及控制算法
PID算法包括比例、积分、微分三个参数。PID控制算法的大体是在已经加入比例参数的基础上，加入积分，已消除冗余，然后再加上微分的部分以提高系统的稳定性。积分和微分都是在加上比例之后再慢慢的加上去的。当然在小车循迹控制中，只加上比例参数，小车就足以能够自主跟踪路径，但是为了小车的稳定性和快速性，最后选择加上积分和微分参数。
下面简要的介绍各个控制模块所起的作用
1.比例控制：增加比例参数的目的是使得系统的控制能够跟踪小车的运行状况，加快系统的响应和加强调节精度，能很好地对系统现在的运行状态进行调节和得到相应的响应。
2.积分控制：积分控制能够消除系统的余差，但是在运行的初期可能存在积分饱和的现象，所以对积分参数的调节也是十分重要的。
3.微分控制：微分能够提高系统的稳定性，在系统偏离实际信号值变大之前，能够提前得到一定的修正效果。
小车的运行控制策略首先是用线性CCD获取道路的数字信号，将数字信号进行滤波处理，找到阈值，然后对实际的道路和理想的道路情况进行对比，运用PID算法控制舵机转向，来获得智能车的循迹。在正常的情况下给电机一个适当的PWM差，小车就能够跑起来，但是在舵机转向时，毫无疑问，小车的速度会相应的降下来，在直道的时候又相应的提上去，在行驶的过程中可能会因为速度和相应的PID参数不对而发生跑出道路的情况，在这种情况下我们对速度进行了PID控制。
4 结论
本智能车系统能够完全自主识别道路并稳定快速的运行，实时准确的跟踪路径，抗干扰能力强，对不同的环境有一定的适用性，可在任意给定的白底黑线的跑道上稳定、可靠的运行，这对于促进控制以及汽车电子行业的发展具有良好的推动作用，总体来说，此次研究对于智能车发展领域具有一定的影响意义。
参考文
[1] 邵贝贝.单片机嵌入式应用的在线开发方法[M].北京.清华大学出版社.2004.
[2] 朱广，周程亮.CCD图像传感器在路径识别系统中的应用[J].工业控制计算机，2009.
[3] 梁业宗，李波，赵磊.基于路径识别算法的智能车控制系统的设计[J].自动化技术与应用，2009.
[关键词]CCD采集；滤波处理；PID调节；智能控制
中图分类号：TP242.6 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）38-0237-01
引言
随着社会的快速发展，汽车成为了人们的主要代步工具，它影响并改变着人們的生活方式，然而汽车数量的增加同时也给交通安全带来巨大的麻烦，近年来，大型交通事故频繁发生，这给人们造成了深刻的心理和视觉冲击，因此，汽车的安全性以及智能化控制成为了人们新的追求。而自主识别路径与智能化控制则成为了当代汽车工业发展的一个新的目标。
1 系统总体结构设计
基于线性CCD的智能车系统研究主要是利用路面采集信息对智能车进行智能化控制，其中包括舵机转角和速度控制，因此，系统主要由电源模块 、CCD图像采集模块、 单片机处理模块、测速模块、 电机驱动模块和舵机转向模块等组成。
1.1 线性CCD图像采集模块
本模块采用TSL1401线性CCD作为图像采集传感器，其内部包含128个像素点，只可采集一行的可视像素，主要任务是采集信号和进行模数转换，跑道的黑白图像点经过CCD 采样放大后，经过 A/D 转换电路转换成数字图像信号，最后送入单片机进行滤波处理。
1.2 电机驱动模块
此模块采用大功率H半桥集成芯片BTN7975 作为驱动元件，将2片BTN7975 组成一个完整的 H 桥驱动电路。它不仅可以有效的发挥电机功率和承受大电流过载，而且具有很好的信号跟踪放大能力以及较好的温度稳定性，很好的满足了智能车运行的要求。
2 图像采集以及滤波处理
CCD是一种图像传感器，它的作用是将图像信号转化成数字信号，以便于图像的处理，CCD从功能上分为线阵CCD和面阵CCD两大类。线阵CCD内部结构比较简单，获取的信息少，但是处理的速度快，能够获取一条线的信息，这足以满足智能车在信号采集方面的要求。
2.1 CCD图像采集
TSL1401线性CCD能够获取一条线上的128个像素的图像信息，所获取的像素的图像越暗，转化成的数字信号也就越小，反之越大。由于线性CCD受自然光线的影响比较大，在不同环境不同时刻所获取到的数值信号都不一样，因此，采用自适应曝光这一思想，合理的设置曝光时间，由于CCD在短时间内能够曝光很多次，所以通过设置积分时间来使数字信号的误差变小。
2.2 滤波处理
为了将CCD采集到的路面信息运用到小车的循迹中，必须对所采集到的数字信号进行滤波处理，得到阈值，才能够运用PID算法对处理的数据进行控制，使得小车能够循迹，所以CCD的滤波相当重要。滤波处理有很多算法，下面介绍几种常用的方法。
（1）迭代法
迭代法就是慢慢逼近最合适的阈值的方法。它首先是选取一个初始的阈值T，可以是图像所得到的数字信号的平均值，也可以是最大数字信号和最小数字信号的平均值。然后利用阈值T，将图像分成大于T和小于T两组。最后分别求出两组中所含像素的平均灰度值t1和t2.由此得到新的阈值T=（t1+t2）/2，如此反复，直到连续两次的阈值相差很小，最终获得最后的阈值。
（2）双峰法
双峰法的处理思想是假设CCD处理之后得到的数字信号在0～255之间，0趋向于黑，1趋向于白，统计在黑和白之间，也即是数字信号0～255之间，每次获得的128个像素在各个数字信号中的概率。由于CCD所获取的图像是由目标和背景组成，所以图像的数字信号的分布图（图像的灰度分布图）会呈现双峰的状态，一峰是目标，一峰是背景，而在双峰之间的低谷处即是理想的阈值。
（3）大津法
大津法也称最大类间方差法，在很多情况下得到的滤波效果都特别好。大津法的思想是利用阈值将图像分成大于阈值和小于阈值两个部分，求出各部分的概率w0和w1，以及两个部分的灰度平均值和两组间的最大类间方差，不断的变化阈值，当前景和背景的方差最大时，此时的阈值就是最佳阈值。
通过比较和研究，本系统最终采用大津法进行滤波处理，实验表明，滤波效果明显，小车能够完全自主识别道路。
3 PID调节以及控制算法
PID算法包括比例、积分、微分三个参数。PID控制算法的大体是在已经加入比例参数的基础上，加入积分，已消除冗余，然后再加上微分的部分以提高系统的稳定性。积分和微分都是在加上比例之后再慢慢的加上去的。当然在小车循迹控制中，只加上比例参数，小车就足以能够自主跟踪路径，但是为了小车的稳定性和快速性，最后选择加上积分和微分参数。
下面简要的介绍各个控制模块所起的作用
1.比例控制：增加比例参数的目的是使得系统的控制能够跟踪小车的运行状况，加快系统的响应和加强调节精度，能很好地对系统现在的运行状态进行调节和得到相应的响应。
2.积分控制：积分控制能够消除系统的余差，但是在运行的初期可能存在积分饱和的现象，所以对积分参数的调节也是十分重要的。
3.微分控制：微分能够提高系统的稳定性，在系统偏离实际信号值变大之前，能够提前得到一定的修正效果。
小车的运行控制策略首先是用线性CCD获取道路的数字信号，将数字信号进行滤波处理，找到阈值，然后对实际的道路和理想的道路情况进行对比，运用PID算法控制舵机转向，来获得智能车的循迹。在正常的情况下给电机一个适当的PWM差，小车就能够跑起来，但是在舵机转向时，毫无疑问，小车的速度会相应的降下来，在直道的时候又相应的提上去，在行驶的过程中可能会因为速度和相应的PID参数不对而发生跑出道路的情况，在这种情况下我们对速度进行了PID控制。
4 结论
本智能车系统能够完全自主识别道路并稳定快速的运行，实时准确的跟踪路径，抗干扰能力强，对不同的环境有一定的适用性，可在任意给定的白底黑线的跑道上稳定、可靠的运行，这对于促进控制以及汽车电子行业的发展具有良好的推动作用，总体来说，此次研究对于智能车发展领域具有一定的影响意义。
参考文
[1] 邵贝贝.单片机嵌入式应用的在线开发方法[M].北京.清华大学出版社.2004.
[2] 朱广，周程亮.CCD图像传感器在路径识别系统中的应用[J].工业控制计算机，2009.
[3] 梁业宗，李波，赵磊.基于路径识别算法的智能车控制系统的设计[J].自动化技术与应用，2009.