智能车控制系统设计：CMOS摄像头与双边引导线识别

"基于CMOS摄像头的智能车控制系统设计及实现 (2013年)" 本文主要探讨了在智能车辆控制系统的设计与实现过程中，如何解决单条引导线信息不足导致的识别错误问题。智能车系统采用Freescale公司的MC9S12XS128微控制器作为核心处理器，结合CMOS（互补金属氧化物半导体）摄像头OV7620来获取赛道信息。OV7620摄像头用于采集路径图像，随后通过一系列图像处理技术，包括二值化、去噪和边缘检测，来提取并识别赛道的双边引导线。 在图像处理阶段，首先对原始图像进行二值化处理，将图像转化为黑白两色，以便区分跑道的边界。接着，去除噪声点以提高图像的清晰度，确保后续的边缘检测能够准确找到引导线的位置。边缘检测算法，如Canny或Sobel算法，被用来识别出跑道的轮廓，从而确定智能车应该行驶的方向。 识别出赛道形状后，系统可以为舵机和电机提供精确的控制指令，使得智能车能在赛道上稳定且快速地行驶。为了提高控制精度，系统还引入了行驶状态与赛道信息的综合考虑，这可能涉及到实时分析车辆速度、位置和引导线距离等参数，以做出更加适应的控制决策。 论文中还提到了PID（比例积分微分）控制策略的应用。PID控制器是一种广泛用于过程控制的算法，它通过结合比例、积分和微分三个部分来调整系统的输出，以减小误差并实现对目标的精确追踪。在智能车控制中，PID控制能有效改善车辆在高速行驶时的转向性能和加减速响应，使其能更好地适应各种复杂的跑道条件。 该系统特别适用于以白色为底色，两侧有黑色引导线的跑道环境，有效地避免了单条引导线可能导致的识别错误。通过实验验证和PID控制策略的优化，智能车能在各种典型跑道上实现高效稳定的行驶，显示出良好的动态性能和鲁棒性。 关键词：CMOS摄像头；智能车；图像处理；路径识别；PID控制 这个系统的设计和实现对于智能车辆控制领域具有重要意义，因为它提供了一种有效的方法来解决复杂赛道环境下的识别问题，提高了智能车在实际应用中的可靠性和性能。