繆文南，吳偉棟，周偉明

（廣州城市理工學(xué)院 電子信息工程學(xué)院，廣東廣州，510800）

0 引言

在當(dāng)下信息快速發(fā)展的時代，計算機技術(shù)飛速發(fā)展，與計算機相關(guān)的高新技術(shù)在日常生活中的應(yīng)用也越來越廣泛，自動駕駛技術(shù)得到了快速發(fā)展。自動駕駛小車以電子技術(shù)為基礎(chǔ)，再輔以光電，電磁，紅外，圖像識別算法等技術(shù)的加持，能夠?qū)崿F(xiàn)在不同環(huán)境下對不同的交通路況進行自我駕駛，是與自動駕駛技術(shù)，圖像識別技術(shù)融合的一種大膽的嘗試，隨著近幾年的高速發(fā)展，機器視覺和自動駕駛的未來和前景越來越耐人尋味。自動駕駛就是通過電子技術(shù)和機器視覺的相關(guān)算法，來實現(xiàn)自動控制的一種方法。

本文以現(xiàn)有的自動駕駛技術(shù)和圖像識別技術(shù)為基礎(chǔ)，針對各種不同的環(huán)境和復(fù)雜的道路情況，設(shè)計了一種自動駕駛小車。該小車?yán)米詣玉{駛技術(shù)和圖像識別及機器視覺等技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)避讓行人，加速減速，紅綠燈識別和定速巡航等功能，并把參數(shù)實時地傳輸?shù)诫娔X或手機等終端中。該小車能夠根據(jù)不同的目標(biāo)采用不同的識別算法，即使在偏離路線時也能實時自行修正。

1 系統(tǒng)硬件架構(gòu)

自動駕駛小車主要功能包括：路標(biāo)二維碼識別、紅綠燈路口智能識別、數(shù)字識別加減速功能。自動駕駛小車主要由動力系統(tǒng)、主控系統(tǒng)、傳感器模塊三大部分組成。其中動力系統(tǒng)由370 減速電機提供動力，前輪轉(zhuǎn)向由ZP15S 串口舵機控制；主控系統(tǒng)由STM32F103VET6 微處理組成；傳感器由OV7725 攝像頭模塊、灰度傳感器以及陀螺儀組成，系統(tǒng)框圖如圖1 所示。

1.1 微處理器模塊

本自動駕駛小車所采用的主控芯片為STM32F103VET6，該微處理器芯片Cortex-M3 采用ARMv7-M 的架構(gòu)，內(nèi)部Flash 為256KB；集合SPI、I2C、TIM、USART 等多項功能的雙向I/O 口112 個；內(nèi)部時鐘最高工作頻率為72MHz；SPAM 為64KB。該微處理器芯片正常工作電壓為5V，具有高性能、低功耗、可處理混合信號的微處理器的多種特點。

1.2 動力系統(tǒng)

自動駕駛小車的動力系統(tǒng)由L298N 電機驅(qū)動模塊驅(qū)動兩個370 減速電機實現(xiàn)。所選370 減速電機的空載轉(zhuǎn)速為0.6r/min-200r/min，額定轉(zhuǎn)速為空載轉(zhuǎn)速的75%；工作電壓為直流電12~24V、輸出扭矩0.375kg.cm~30kg.cm。

小車的轉(zhuǎn)向采取ZP15S 串口舵機牽引轉(zhuǎn)向架控制車輪角度的擺動。串口舵機具有控制角度精確，運行速度平穩(wěn)，運行時間可調(diào)的特點，符合本小車需進行穩(wěn)定、勻速的轉(zhuǎn)彎要求。串口舵機通過串口進行控制，其指令控制相較于普通舵機更加方便進行調(diào)試。

1.3 傳感器模塊

1.3.1 機器視覺模塊

自動駕駛小車的機器視覺模塊采用OpenMV cam H7 視覺模塊，如圖2 所示。該視覺模塊使用MicroPython 語言編程，其 具 有1MB 的RAM、400MHz 的主頻以及2MB的Flash。該視覺模塊可使用的功能有：顏色識別、數(shù)字識別、二維碼識別、特征點追蹤以及邊緣檢測。在本自動駕駛小車的設(shè)計上，利用該視覺模塊通過對二維碼識別精準(zhǔn)判斷地點位置信息，利用顏色識別準(zhǔn)確通過信號燈所指示的路口并判斷行人動態(tài)信息，將獲取到的相關(guān)信息通過串口通信傳輸給微處理器模塊進行后續(xù)的程序判斷以及相關(guān)參數(shù)計算處理。

圖2 OpenMV cam H7視覺模塊

1.3.2 道路界線檢測模塊

自動駕駛小車使用灰度傳感器進行道路界線檢測，如圖3 所示?；叶葌鞲衅饔梢粋€發(fā)光二極管以及一個光敏電阻組成，光敏電阻通過檢測地面返回來的光亮暗檢測黑白線，在設(shè)定好的特定阻值下產(chǎn)生高電平輸入微處理器模塊，以引導(dǎo)微處理器模塊判斷相關(guān)情況并處理相關(guān)信息。在自動駕駛小車中，基于灰度傳感器識別黑白變化的原理實現(xiàn)了對模擬真實轉(zhuǎn)彎道路中兩側(cè)的交通標(biāo)識白線的識別，從而修正偏離的路線，通過修改黑白變化所產(chǎn)生高低電平信號的處理方式，其亦可轉(zhuǎn)換為普通引導(dǎo)巡線模式。在設(shè)置灰度傳感器模塊時，在保證其精確識別距離的情況下，以垂直路面偏水平面45°放置在車頭兩側(cè)，確保小車車輪在行駛到邊界時識別邊界執(zhí)行回避的動作。

圖3 灰度傳感器

1.3.3 加速度傳感器模塊

加速度傳感器（MPU6050陀螺儀模塊）用于測量自動駕駛小車行駛過程中運動方向偏移的角度，利用舵機控制進行實時矯正，如圖4 所示。該模塊帶有16 位ADC 和信號調(diào)理的三軸MEMS 速率陀螺儀傳感器，可進行角位移的測量并通過I2C 傳輸給微處理器模塊進行相關(guān)參數(shù)的計算。

圖4 MPU6050 模塊

2 系統(tǒng)軟件設(shè)計

本自動駕駛小車系統(tǒng)各個模塊的軟件程序如圖5 所示，主要由以下幾個步驟構(gòu)成：首先對各個模塊進行初始化；在完成初始化后各個傳感器模塊依次開始檢測識別工作；將所檢測識別的相關(guān)數(shù)據(jù)傳輸給微處理器模塊進行條件判斷；判斷結(jié)束后微處理器模塊控制動力系統(tǒng)進行相關(guān)運動；運動結(jié)束后微處理器模塊將相關(guān)參數(shù)進行保存與修改。

圖5 系統(tǒng)軟件總體設(shè)計

2.1 顏色識別算法設(shè)計

顏色識別程序算法主要應(yīng)用在紅綠燈識別，第一步是通過顏色閾值調(diào)整確定目標(biāo)顏色?；谛旭傔^程中的多顏色，項目采取多閾值的顏色識別算法。閾值確定后需要將攝像頭的顏色識別模式設(shè)置為“RGB565”，識別圖像獲取界面大小設(shè)置為“QVGA”，即320×160 像素，關(guān)閉攝像頭的灰度識別以及白平衡功能。在攝像頭識別到目標(biāo)顏色時自動忽略微小色塊，捕捉最大色塊，減小顏色干擾。最后穩(wěn)定識別到顏色時，將相關(guān)動作激活標(biāo)志位發(fā)送至微處理器模塊進行處理，具體流程如圖6 所示。

圖6 顏色識別流程圖

2.2 二維碼識別算法設(shè)計

二維碼的識別算法主要運用在路標(biāo)識別功能，其設(shè)計分為攝像頭初始化、獲取圖像、圖像二值化處理、解碼、計算矩陣、提取發(fā)送二維碼信息等步驟。攝像頭初始化時顏色模式的選擇與顏色識別算法一致，其獲取圖像幀的像素大小為160×120，解碼后獲取的信息格式選擇為字符，通過串口傳輸給微處理器模塊進行下一步處理，具體流程如圖7 所示。

圖7 二維碼識別流程圖

2.3 路線偏移糾正算法設(shè)計

路線偏移糾正算法以灰度傳感器和陀螺儀測量的參數(shù)作為參考值，實時控制小車方向角度修正。其中，陀螺儀參數(shù)用于直線偏移修正，當(dāng)小車車身向左偏移的時候，以陀螺儀的角位移為旋轉(zhuǎn)量，系統(tǒng)控制舵機向右旋轉(zhuǎn)一定的角度，后續(xù)緩慢回正。在轉(zhuǎn)彎時停止使用其參數(shù)進行矯正，但會記錄角度偏移存儲進相應(yīng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)題體中；灰度傳感器參數(shù)用于小車將近超越道路邊界線時的車體矯正，其矯正方式與陀螺儀一致。具體流程如圖8 所示。

圖8 路線偏移糾正流程圖

3 系統(tǒng)測試

3.1 顏色閾值測試

顏色閾值的確定可通過對帶有目標(biāo)顏色的幀緩沖區(qū)進行閾值測量，如圖9 所示。通過編程軟件自帶的顏色閾值調(diào)整功能，針對目標(biāo)顏色進行定位識別，上文提到攝像頭顏色識別的圖像格式為RGB，在編程軟件的閾值調(diào)節(jié)器中是將“R”“G”“B”轉(zhuǎn)換為“L”“A”“B”，這三項進行調(diào)整，即LAB 閾值編輯，從而選取目標(biāo)顏色。圖9 展示了紅色閾值的調(diào)節(jié)方式。經(jīng)過反復(fù)測試，選取紅燈的閾值選取為（49、68、33、127、-128、127）。

圖9 紅燈閾值調(diào)節(jié)示例

3.2 行駛路線規(guī)劃碼測試

行駛路線規(guī)劃碼（以下簡稱路線碼），如圖10 所示。首先在小車起步位置放置二維碼，二維碼信息包含了行駛路線。路線碼信息由字符型數(shù)組構(gòu)成，包含字符和數(shù)字。信息段以字母“A”為間隔，將由數(shù)字組成的線路信息分隔，在后續(xù)單片機的處理中通過識別字母“A”獲取各個路口的選擇信息。該碼使用時，開啟小車電源，令攝像頭識別路線碼記錄行駛道路信息后，便可正常進入規(guī)劃道路行駛。

圖10 路線碼示例（1A2A4A6A7）

3.3 攝像頭環(huán)境識別

在攝像頭進行各方面的識別時，識別目標(biāo)的數(shù)量、識別環(huán)境的光線，以及目標(biāo)的擺放位置都會對識別產(chǎn)生一定影響，以下針對部分環(huán)境下對識別的影響以實驗性圖表對結(jié)果進行描述，測試結(jié)果如圖11 所示。

圖11 環(huán)境對攝像頭對目標(biāo)識別的影響

4 結(jié)語

本項目基于機器視覺識別技術(shù)，實現(xiàn)了自動駕駛小車的定位和路線行進功能，采用了灰度傳感器來實現(xiàn)行駛路線偏差的自我修正，整體上實現(xiàn)了自動駕駛的基本功能和需求。該系統(tǒng)擴展能力強，定位精準(zhǔn)，并且具有自學(xué)習(xí)功能，結(jié)構(gòu)穩(wěn)定可靠，具有較大的推廣價值。