基于CCD图像的分析方法及预测算法

### 基于CCD图像的分析方法及预测算法 #### 1. CCD图像信息的特点 ##### 1.1 摄像头工作原理 在理解CCD图像的基础之前，首先要明确摄像头的工作原理。摄像头按照一定的分辨率以隔行扫描的方式采集图像上的点。当摄像头扫描到图像中的某个点时，该点投射到图像传感器表面，通过图像传感器将该点处图像的灰度值转换成与灰度值一一对应的电压值，然后通过视频信号输出这一电压值。在这个过程中，正极性图像信号表示图像越黑，其电压越低。摄像头每秒可以扫描25帧图像，每帧图像又分为奇数场和偶数场，每场扫描周期为20毫秒。 ##### 1.2 图像信息的提取 摄像头输出的视频同步信号经过同步分离芯片LM1881后，被分解为场同步信号、行同步信号和视频信号。场同步信号和行同步信号均为负向脉冲。行同步脉冲标志着扫描换行，而场同步脉冲则标志着新的一场的到来，即新的一场信号开始时包含了一段场消隐区，其中有25个无效行同步信号，之后是285个有效行。通过这些同步信号可以直接控制单片机进行A/D的采集，从而读回图像信息并对其进行控制。 #### 2. 黑线的提取算法 在智能车的行进过程中，摄像头连续采集路径信息。通过A/D可以读回当前的图像数据并对这些数据进行处理。一场图像可以采集285行有效信息。考虑到比赛中赛道的黑白对比度非常强烈，且干扰信息较少，因此只需要采用20行就可以实现对黑线的有效检测。这里采用了每13行读取一次数据的方法，读回的数据是模拟电压值，需要通过单片机进行二值化处理，以计算出黑线的中心位置，并根据图像的连续性对视频数据进行去噪处理。 #### 3. 图像的二值化处理 对视频数据进行二值化处理的第一步是选择合适的阈值。本系统的阈值选择主要是基于以下思路：在小车运行之前，首先按键采集比赛场地的数据信息，共采集6场，考虑到第一场数据可能不太稳定，从第二场开始，每场的每行求一个最小值，然后对这五场中每行的最小值求平均值，并对得到的结果进行整体补偿，将其作为每行的阈值。 ##### 3.1 噪声处理及黑线中心位置的提取 由于CCD视觉传感器受环境因素的影响较大，视频数据二值化分割后，图像中除了包含路径信息外，还可能存在许多干扰噪声。为了精确地重现真实的路径信息，必须进行数据的去噪处理。具体方法如下： - **判断第一个黑线位置是否满足给定条件**：即检查黑线点的数量（j）是否超过1个，如果只有一个点是黑色的，则认为是噪声，将其从黑色变为白色，然后继续判断下一个存在黑线的位置。 - **连续性判断**：判断当前行黑线位置的起点与上一场图像最后一行黑线位置的起点之间的差值是否在合理范围内。根据图像的连续性，这个差值不会很大，如果超出给定的标定值，则认为是噪声，将其从黑色变为白色。 基准行处理完成后，可以利用基准行的数据作为参考数据，根据图像数据的连续性，进行整场数据的噪声处理。 ##### 3.2 基准行的处理 在本系统中，采取的视频图像数据去噪策略是取离车体最近的一行数据，对其单独进行去噪处理后，作为基准行。这种处理方式确保了对最近行数据的准确性和可靠性，从而提高了后续处理的精度。 #### 4. 舵机转角的预测算法 ##### 4.1 当前赛道信息的识别与控制 一场图像数据处理结束后，赛道的路径信息会清晰地呈现出来。根据整幅图像黑线的有效起点和有效终点的斜率，以及偏离图像中心位置的偏移量，可以判断当前赛道是直道还是弯道，并据此给出舵机的控制量。具体的控制算法如下： - **寻找最近位置的第一个有效行**，同时记录黑线的中心位置信息，定义为（X0，Y0）。 - **再找最远位置的第一个有效行**，以及其黑线中心位置，定义为（X1，Y1）。 - **据此算出黑线的斜率**：（Y1-Y0）/（X1-X0）。 - **计算黑线偏离图像中心位置的偏移量**：|X0|。 最终的舵机控制量可通过以下公式计算得出： \[ \text{舵机控制量} = K_0 * X_0 + K_1 * \left(\frac{X_1 - X_0}{Y_1 - Y_0}\right) \] 其中\( K_0 \)和\( K_1 \)是根据不断调试和实验数据得到的比例系数。 通过上述方法，可以有效地实现基于CCD图像的智能车辆路径识别与预测，确保智能车辆能够在保持稳定性的前提下高速行驶。这种方法不仅适用于全国大学生“飞思卡尔”智能汽车竞赛，还可以广泛应用于自动驾驶技术的研究与发展之中。