摄像头黑线识别算法和赛车行驶控制策略

### 摄像头黑线识别算法和赛车行驶控制策略 #### 一、引言 在首届全国大学生“飞思卡尔”智能车大赛中，参赛队伍需根据赛道特性选择合适的寻线方案。主要存在两种寻线方法：光电传感器方案与摄像头方案。光电传感器方案虽然简单可行，但由于规则限制（传感器数量不超过16个），导致其信息采集量有限，影响了寻线精度及赛车的行驶稳定性。相比之下，摄像头方案具有更高的探测能力和数据处理能力，更适合复杂赛道环境下的智能赛车应用。 #### 二、图像数据信息特点 摄像头的工作原理是连续扫描图像每一行，并输出连续的电压视频信号，该信号的高低变化反映了图像灰度的变化。扫描完一行后，视频信号端会输出低于最低视频信号电压的电平（例如0.3V）作为行同步脉冲，表示换行。随后跳过一行继续扫描新行，直至完成一幅图像的扫描。接着会出现场消隐区，其中包含多个复合消隐脉冲，其中有一个远宽于其他脉冲的场同步脉冲作为换场标志。摄像头每秒扫描25幅图像，每幅图像分为奇、偶两场，奇场仅扫描图像中的奇数行，偶场仅扫描偶数行。 #### 三、单行黑线提取算法 由于赛道是在白色底板上铺设黑色引导线，摄像头采集的图像数据中黑白对比度高，可通过设置黑白阈值（约22~30）进行边沿提取。具体算法步骤如下： 1. **初始化**：从最左边的第一个有效数据点开始，设为原点line。 2. **检测边沿**：比较line与line+3处的数据差异是否大于阈值，如果是，则将line+3标记为i。 3. **寻找中心位置**：从i开始，检查i+3至该行末端的所有点与前一点的差异是否大于阈值。若大于阈值，则取line+i/2+2的位置作为黑线中心位置。 4. **结果输出**：输出黑线中心位置坐标。 该算法不仅可靠性高，还能在失去目标后快速找回黑线，保证赛车稳定行驶。 #### 四、弯道与直道判断及控制算法 1. **弯道与直道判断**：利用上述单行黑线提取算法获取10行数据，计算每行黑线位置与10行平均位置的相对位移，再求所有相对位移的总和。根据总和大小判断当前赛道状态（弯道或直道）。 - **公式1**：\[ \text{平均位置} = \frac{\sum_{i=1}^{10} \text{黑线位置}_i}{10} \] - **公式2**：\[ \text{相对位移总和} = \sum_{i=1}^{10} (\text{黑线位置}_i - \text{平均位置}) \] 2. **速度与舵机控制**： - 在直道上，赛车应加速行驶以缩短时间。 - 靠近弯道时，根据相对位移总和调整舵机角度，确保平稳过弯。 - 弯道内侧转向时减少舵机角度，外侧转向时增加舵机角度，以优化过弯性能。 #### 五、结论 摄像头方案在智能赛车领域具有明显优势，尤其是在复杂赛道环境下。通过高效的黑线识别算法和灵活的行驶控制策略，能够显著提升赛车的行驶稳定性和竞赛成绩。未来的研究可以进一步优化图像处理算法，提高识别精度和响应速度，为智能赛车技术的发展贡献力量。