传感器与智能车路径识别
引言
“飞思卡尔”杯全国大学生智能车竞赛是以ＨＣＳ１２ ＭＣＵ为核心的大学生课外科技竞赛。组委会提供了一个标准的汽车模型、直流电机和可充电式电池，参赛队伍要制作一个能够自主识别路线的智能车并在专门设计的跑道上自动识别道路行驶，其中比赛限制规则之一就是传感器的总数不能超过１６个。由于路径识别在本智能车控制系统中的重要地位，而路
径识别结果的好坏又与传感器的选择、传感器的数量有直接关系，因此，本文针对应用于路
径识别的传感器进行讨论。
传感器概述
光电传感器与ＣＣＤ／ＣＭＯＳ图像传感器是较为常见的应用于路径识别的传感器。光电传感器物理
结构、信号处理方式简单但检测距离近。ＣＣＤ／ＣＭＯＳ能更早感知前方路径信息，但数据处理方式复杂，将ＣＣＤ／ＣＭＯＳ图像传感器应用于路径识别是发展趋势。
红外传感器分为数字与模拟两种。数字红外传感器硬件电路简单但采集路径信息粗糙，
模拟式通过将多个模拟红外传感器进行适当组合，可以再现赛道准确信息，但需占用微处理器较多的ＡＤ端口。ＣＣＤ／ＣＭＯＳ图像传感器可分为线阵式与面阵式两种。线阵式图像传感器应用于系统对检测精度有特殊要求的场合，一般价格较昂贵。面阵式图像传感器应用于普通的视频检测，价格较便宜。对于ＨＣＳ１２单片机的处理能力，在这里只能选用ＣＣＤ／ＣＭＯＳ图像传感器的信号输出格式为电视信号。
设计方案
针对第一届全国大学生智能车竞赛的赛道特色，基于上述对传感器的说明，下面讨论红外传感器与ＣＣＤ／ＣＭＯＳ图像传感器的路径识别方案。
基于反射式红外传感器的数字光电传感器阵列的路径检测方法具有较高的可靠性与稳定性，且单片机易于处理。虽然大赛限制传感器为１６个，但仍不足以解决精度问题，而且光电传感器本身存在着检测距离近的问题，不能对远方的路径进行识别，降低了对环境的适应能力，影响了智能车的快速性和稳定性。它利用传感器对白色和黑色的反射率大小，把最大、最小值之间分为ｎ个ｉｎｄｅｘ区间，通过对各个传感器ｉｎｄｅｘ值的组合基本能够确定智能车的位置，从而对位置和行驶方向都能做较精确的控制。但这种方法对识别道路的计算量大，计算时间较长，且检测距离也不是很远［１］。
基于图像传感器的智能控制，利用ＣＣＤ／ＣＭＯＳ图像传感器的特点在小车前方虚拟出２４个光电传感器，能够精确地感知智能车的位置，并且硬件安装简单，调试方便。基于ＣＣＤ／ＣＭＯＳ传感器的路径检测方法具有探测
传感器与智能车路径识别
Sensor& Intelligent Vehicle Path Recognition
东北大学信息科学与工程学院 王明顺 沈谋全摘要：
路径识别是体现智能车智能水平的一个重要标志，而传感器是智能车进行路径识别的关键检测元件。针对智能车在特殊路径与传感器数目限制的条件下的路径识别，提出了基于红外传感器的路径识别方案与基于图像传感器的路径识别方案，并对两种方案的应用性能进行了比较。通过将基于面阵图像传感器的路径识别方案应用于智能车竞赛并取得优异成绩，验证了该方案的可行性与有效性。
关键词：路径识别；智能车；红外传感器；图像传感器
图１ 智能车整体实物照片
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文蕴蕴
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距离远的优势，能够尽可能早的感知前方的路径信息进行预判断，再现路径的真实信息。与光电传感器阵列配合使用具有远近结合的优势，且具有较高的稳定性和可靠性。但大赛所要求的ＭＣ９Ｓ１２ＤＧ１２８，总线时钟最高２５Ｍ，无法实现高级的图像算法和控制算法，且硬件电路较为复杂。
将以上各方案结合ＭＣ９Ｓ１２ＤＧ１２８ ＭＣＵ的运算能力，在追求系统简洁性的基础上实现智能车控制系统路径识别的准确性，我们选择了基于ＣＣＤ／ＣＭＯＳ图像传感器的智能控制方案应用于最终的大赛。
具体应用
我们采取了基于图像传感器的路径识别方案，其参赛的智能车的整体实物照片如图１所示。邀请赛指定唯一微处理器为ＦｒｅｅｓｃａｌｅＨＣＳ１２ＤＧ１２８Ｂ１６位ＭＣＵ，１２８Ｋ字节的ＦｌａｓｈＥＥＰＲＯＭ，８Ｋ字节的ＲＡＭ，２Ｋ字节的ＥＥＰＲＯＭ，２个异步串行通信接口（ＳＣＩ），２个串行外围接口（ＳＰＩ），１个８通道的输入捕捉／输出比较（ＩＣ／ＯＣ）增强型捕捉定时器，２个８通道、１０位转换精度的模数转换器（ＡＤＣ），１个８通道的脉冲调制器（ＰＷＭ），丰富的Ｉ／Ｏ资源，内部集成ＰＬＬ锁相环，可以提高系统时钟工作频率。然而，Ｓ１２单片机的上限内部总线频率２５ＭＨｚ。在此限制条件下，将微处理器的总线时钟设定为２４ＭＨｚ。
根据智能车赛道引导线与其背景的巨大反差的特点，这里只需要选择具有全电视信号输出的黑白图像传感器即可。由于所选的黑白图像传感器为ＰＡＬ制，故行频为６４μｓ，场频２０ｍｓ，行同步为１２μｓ（行消隐脉冲４．７μＳ），场同步脉冲宽度为２５个行周期（２．０４８ ｍｓ），去掉行同步时间，则每行的有效信息时间是５２μｓ。通过将图像传感器输出的视频信号接至视频同步分离芯片ＬＭ１８８１的视频输入端，就可以得到行同步、场同步、奇／偶场同步信号等，这里只使用行同步、奇／偶场同步信号作为单片
机进行视频ＡＤ采集的控制信号。使用ＬＭ１８８１提取视频信号中的行、场同步信号的电路原理如图２所示。
处理器ＭＣ９Ｓ１２ＤＧ１２８进行ＡＤ采样与转换的时间要求，这里使用２４ＭＨｚ的总线速度，这样每采集一个点的时间大约是２μｓ，每行的扫描时间是６４μｓ，去掉行消隐与行同步时间１２μｓ，每行有效信息时间为５２μｓ。从数据可靠性与稳定性的角度考虑，我们选择每行采集２４个点，每场采集２００行，但在实际应用中，每场采取每间隔１０行采集一行数据的策略，如此操作就能够满足控制系统的精度要求。图像传感器每场的数据变换成一个２０行、２４列的一个二维数组。由于微处理器ＨＣＳ１２ＤＧ１２８Ｂ的ＡＤ默认参考电压为５Ｖ左右，而视频信号的白电平为１．２Ｖ左右、黑电平０．５Ｖ左右，为了体现白黑的巨大差异，这里将Ａ／Ｄ采集的参考电压调整为１．５Ｖ，从而使得ＡＤ采集的正常结果通常是在８５～２０４之间。
结语
本文从传感器与路径识别的关系出发，讨论了红外传感器与ＣＣＤ／ＣＭＯＳ图像传感器识别方案的优缺点，并优选出ＣＣＤ／ＣＭＯＳ图像传感器用于智能车路径识别与传感。通过将基于面阵ＣＣＤ／ＣＭＯＳ图像传感器的路径识别方案应用于第一届“飞思卡尔”杯全国大学生智能车竞赛，并从众多使用红外传感器的参赛队伍中脱颖而出，证明了该方案较红外传感器在路径识别中更具潜在优势。
参考文献：
１．黄开胜，金华民，蒋狄南，韩国智能模型车技术方案分析［Ｊ］，电子产品世界，２００６（３）：１５０－１５２．
图２ ＬＭ１８８１视频同步分离电路