金浙 张帅 闫丰雨

（辽宁工业大学）

约有50%的汽车交通事故是因为汽车偏离正常的行驶车道引起，随后酿成重大交通事故。因此，通过有效的高科技手段来对汽车偏离进行预警有着极其重要的意义和必要性。为实现对汽车的车道线偏离预警和调整，文章设计了基于机器视觉的直行车道路偏离预警系统，该系统以微处理器为核心，前端使用数字摄像头来实时采集和检测车道线信号，当检测到汽车在无打转向灯的情况下发生车道偏离，则系统立即通过语音报警等措施提醒驾驶员，并调整行驶方向。

1 检测与控制

1.1 PID控制

大多数反馈回路用PID控制方法或其较小的变形来控制。PID控制器结构简单，对模型误差具有鲁棒性及易于操作等优点[1-2]。该预警系统包含一个PID控制器，能使舵机迅速、准确地进行转向。

PID控制器的传递函数为：

式中：G（s）——PID控制器的传递函数；

s——传递函数自变量；

Kp——比例增益；

TI——积分时间常数，s；

TD——微分时间常数，s。

控制器的作用是将误差进行比例、积分和微分运算，然后再通过线性组合构成控制量，因此称这种控制器为比例-积分-微分控制，简称PID控制。

在PID控制中，存在着比例、积分和微分3种控制作用。比例控制的作用是误差一旦产生，控制器立即就有控制作用，使被控制量朝着减少误差的方向变化；积分控制的作用是它能对误差进行记忆并积分，有利于消除静差；而微分控制能对误差进行微分，能反映偏差信号的变化趋势（变化速率），并能在偏差信号值变得太大之前，在系统中引入一个有效的早期修正信号，从而加快系统的动作速度，缩短调节时间，增加系统的稳定性[3]。

1.2 模糊控制原理

模糊控制实质上是一种非线性控制，从属于智能控制的范畴。模糊控制的一大特点是既有系统化的理论，又有大量的实际应用背景，其基本流程，如图1所示。本系统使用一个模糊控制PID控制器控制双电动机平稳运行。

图1 模糊控制基本流程

模糊控制器设计的基本方法和主要步骤包括：

1）选定模糊控制器的输入输出变量，并进行量程转换。

2）确定各变量的模糊语言取值及相应的隶属函数，即进行模糊化。模糊语言值通常选取3、5或7个，例如：取为{负，零，正}，{负大，负小，零，正小，正大}或{负大，负中，负小，零，正小，正中，正大}等；然后对所选取的模糊集定义其隶属函数，可取三角形隶属函数或梯形，并依据问题的不同取为均匀或非均匀间隔；也可采用单点模糊集方法进行模糊化。

3）建立模糊控制规则或控制算法。这是指规则的归纳和规则库的建立，是从实际控制经验过渡到模糊控制器的中心环节。控制律通常由一组if-then结构的模糊条件语句构成，例如：if e=N and c=N，then u=PB等；或总结为模糊控制规则表。

4）确定模糊推理和解模糊化方法。常见的模糊推理方法有最大最小推理和最大乘积推理2种，可视具体情况选择其一。解模糊化方法有最大隶属度法、中位数法、加权平均、重心法、求和法或估值法等，应针对系统要求或运行情况的不同而选取相适应的方法，从而将模糊量转化为精确量，用以实施最后的控制策略[4]。

2 控制系统硬件结构的设计

2.1 最小系统模块

文章设计的系统所使用的MCU控制模块是以MK60DN512VLQ10芯片为核心的最小系统。MCU控制模块是整个硬件系统的核心，它通过处理图像采集模块传送来的信息确定系统的控制方式，并向其他模块发出控制命令。

2.2 电源模块

稳定的电源模块是整个系统稳定工作的前提保证。而稳定的硬件平台又是系统软件正常运行的基础，所以电源模块的稳定性对于整个系统来说至关重要。镍氢电池的容量一般要比镍镉电池多30%，而且比镍镉电池更轻，相对使用寿命也更长，并且对环境没有污染，因此，选用7.2 V的镍氢电池为整个系统供电。在实际使用过程中，镍氢电池的电压不是一个常数，它是随着其所存储电量的减少而降低的，所以在以电池组为能量源供电时必须要有稳压电路。

2.3 摄像头采集模块

摄像头分黑白和彩色2种，为达到寻线目的，只需提取画面的灰度信息，而不必提取其彩色信息，所以文章所使用的CMOS摄像头输出的信号为黑白视频信号。摄像头芯片为OV7725，是数字式CMOS图像传感器，总有效像素单元为664（水平方向）×492（垂直方向）像素；内置10位双通道A/D转换器，输出8位图像数据；具有自动增益和自动白平衡控制，能进行亮度、对比度、饱和度及γ校正等多种调节功能；其视频时序产生电路可产生行同步、场同步及混合视频同步等多种同步信号和像素时钟等多种时序信号；5 V电源供电，工作时功耗＜120 mW，待机时功耗＜10 μW[5]。摄像头模块的输出引脚直接与最小系统的芯片相连，由DMA输入到芯片内存，为图像处理做好准备。

2.4 电动机驱动模块

对于电动机驱动电路，可有多种选择，如专用电动机集成驱动芯片MC33886、BTN7971、电调及MOS管H桥。MC33886使用方便，但内阻较大；电调驱动能力最好，但价格太高；MOS导通电阻小且响应快，因此选用英飞凌IR7843H桥驱动电路来驱动电动机。该芯片驱动能力较好，电路简洁，同时能够满足模型车运行的需要。

2.5 调试模块

JTAG最初是用来对芯片进行测试的，基本原理是在器件内部定义一个TAP（Test Access Port，测试访问口），通过专用的JTAG测试工具对内部节点进行测试。现今，JTAG接口还常用于实现ISP（In-System Programmable，在线编程），对FLASH等器件进行编程[6]。文章利用JTAG对FLASH器件的编程功能，实现对模型车的在线调试和程序读写。

3 图像处理

摄像头采集完成一帧图像，通过直接内存存取（DMA）传输到芯片中后，就开始进行图像处理，其基本流程，如图2所示。车道偏离预警系统的工作流程，如图3所示。

图3 车道偏离预警系统总体工作流程

3.1 机器视觉

机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。

机器视觉是配备有感测视觉仪器（如自动对焦相机或感测器）的检测机器，其中光学检测仪器占有比重非常高，可用于检测各种产品的缺陷、判断并选择物体，或者用来测量尺寸等，应用在自动化生产线上对物料进行校准与定位。

图像获取设备包括光源及摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括可编程控制器和警报装置等[7]。

文章的视觉检测系统是通过OV7725摄像头将模拟的道路信息转换成图像信号，通过DMA传输给芯片进行处理。

3.2 车道线检测和建模

判断汽车是否发生偏离，轮胎距车道线的距离是重要指标之一。对于直线路块，汽车地面坐标系中质心O1坐标为（Sx，Sy），设汽车横摆角度为 θ；车宽为 Wc；轴距为Lc；（Xi，Yi）和（Xi+1，Yi+1）表示道路路块中桩坐标；B为道路宽度；d为左前轮轮胎边沿距车道边界的距离；直线lm表示道路中心线[8]。汽车侧偏状态，如图4所示。

图4 模型车在任意位置的坐标

3.3 图像采集

光反射到摄像头感光元件后，系统将光信号转化为数字信号，再利用K60微处理器的DMA传输功能将摄像头采集到的数据从I/O口传输到芯片。

3.4 图像处理

对采集到的图像进行二值化和滤波处理，得到黑白图像，如图5所示。将图像的灰度值与阈值进行比较，大于阈值的记为WHITE，小于阈值的记为BLACK。再逐行进行滤波，将一个像素点与两侧像素点比较，若与两侧像素点不同，则该点为噪点，若相同，则该点不是噪点，滤波流程，如图6所示。

图5 二值化和滤波处理后的图像

图6 原始图像滤波流程图

其次搜索道路的边沿，由于道路是由白色PVC板铺成，边界是由黑色胶带粘贴，所以只需从中间向两边遍历白黑跳变点即可找到道路边界。

搜索到2条边界后用加权算法求出中线位置，再与理论中线比较，判断是否偏离行驶方向，计算方法如下。

式中：Pl，Pr——左、右边缘像素点之和；

PL，PR——加权后的左、右边缘平均值；

N——所采集图像的行数（图像高度）；

C，c——实际、理论中线位置；

Ce——实际中线和理论中线位置差。

当通过计算求出的Ce值大于5个像素单位时，就判定当前模型车已经偏离行驶方向，图7示出模型车偏离行驶方向处理后的图像。系统通过扬声器发出预设的报警信号，调整舵机的打角使模型车回到正常方向。

图7 模型车偏离行驶方向处理后的图像

4 结论

文章运用模糊控制原理，通过COMS摄像头采集道路图像后，判断当前模型车是否偏离正常路线，对舵机进行打角控制。在试验模拟白色道路黑色边界的情况下，模型车能保持在道路内行驶。但整个智能车的硬件系统还有优化提高的空间，例如图像采集摄像头，无论是精度的提高还是速度的提高，都会提高修正算法的准确性和快速性，从而提高智能车的行驶速度。软件方面也需要进一步提高算法的准确度和处理速度。