基于CMOS摄像头和PID控制的智能车系统设计

“第七届‘飞思卡尔’杯全国大学生智能汽车竞赛技术报告——北京科技大学摄像头一队” 这篇技术报告详述了北京科技大学团队在第七届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车竞赛中的设计方案，主要关注点在于智能车系统的摄像头技术和基于PID的控制系统。报告的核心是利用摄像头进行赛道识别和实时速度控制。 1. **摄像头技术**：团队采用了CMOS（互补金属氧化物半导体）摄像头作为传感器，捕捉赛道信息。CMOS摄像头因其低功耗、高分辨率和快速响应时间而常被用于智能车领域。通过摄像头获取的原始图像经过硬件二值化处理，即通过模拟比较器电路将图像转换为黑白二值图像，以便于识别赛道上的黑色引导线。 2. **图像处理**：图像二值化是图像处理中的关键步骤，它简化了图像，使得计算机更容易识别特定特征，如这里的赛道线条。这一过程提高了对赛道边缘的识别效率，有助于智能车更准确地导航。 3. **PID控制**：团队利用PID（比例-积分-微分）控制算法来调整驱动电机的转速和转向舵机的角度。PID控制器是一种广泛应用的自动控制算法，能够通过连续调整输出以减小误差，实现对模型车速度和方向的精确控制。 4. **速度检测**：使用光电编码器检测模型车的实时速度，这是一种非接触式传感器，可以提供精确的速度反馈，对于闭环控制系统至关重要。 5. **软件与硬件测试**：为提升模型车的速度和稳定性，团队利用C#编程语言开发了上位机软件，结合MFC（Microsoft Foundation Classes）库进行界面构建，同时利用SD卡模块存储数据，键盘模块进行交互，进行了一系列软硬件的测试和调试。 6. **系统集成**：整个系统设计集成了微控制器、传感器、控制算法和通信模块，展示了智能车从感知到决策再到执行的完整流程，体现了工程设计的综合性和实践性。 这篇技术报告深入探讨了智能车摄像头技术及其在实时控制中的应用，是理解智能车辆自主导航和控制策略的一个宝贵资料。通过这样的设计，参赛团队成功实现了对模型车的高效、稳定控制，展示了在实际竞赛环境中的潜在竞争力。