智能车竞赛摄像头选择：COMS vs CCD

"本资源是一份关于第十届‘飞思卡尔’杯全国大学生智能汽车竞赛的技术报告，来自北京科技大学的摄像头组一队。报告详述了智能车系统的设计，包括硬件选择、电路设计、软件控制策略等，特别是摄像头的选择和使用。" 在智能汽车系统设计中，传感器的选择至关重要，尤其是摄像头。报告中提到，摄像头的选择主要考虑几个关键参数： 1. 芯片大小：芯片大小影响摄像头的视场范围，更大的芯片能捕捉更广阔的视野。 2. 自动增益：自动增益控制可以帮助摄像头在不同光照条件下保持合适的图像亮度。 3. 分辨率：虽然智能车对图像分辨率的要求不高，但必须足够捕捉到赛道信息。 4. 最小照度：这是指摄像头在低光照条件下的工作能力，对于光线变化大的环境很重要。 5. 信噪比：高信噪比意味着图像更清晰，干扰更少。 6. 标准功率：低功耗的摄像头对电池寿命有积极影响，尤其在持续运行的智能车上。 7. 扫描方式：包括追行扫描和隔行扫描，不同的扫描方式可能影响图像的连续性和稳定性。 报告指出，由于CCD摄像头的高功耗、大体积和重量问题，团队选择了COMS摄像头，如OV7620、OV6620、OV7670、OV7725等，它们具备体积小、功耗低、动态特性好的优点，适合智能车应用。此外，大部分摄像头支持SCCB通信协议，方便与微控制器的交互。 智能车在高速行驶时，摄像头的动态特性显得尤为重要，因为它需要快速准确地识别赛道变化，特别是在转弯时。因此，选择能适应快速移动场景，且具备良好动态特性的摄像头是设计的关键。 报告还涵盖了其他传感器的选择，如陀螺仪用于姿态检测，编码器用于速度测量，以及灯塔接收传感器用于导航。电路设计部分涉及电源管理、电机驱动、视频处理和接口模块，确保整个系统的稳定运行。 软件方面，报告详细讨论了赛道中心线的提取、图像处理算法（如边缘检测、图像校正）和PID控制算法的应用，这些都是智能车自主导航的核心技术。PID控制算法包括位置式、增量式，并介绍了参数整定方法，以优化转向舵机的控制效果。 整体来看，这份技术报告深入探讨了智能汽车系统设计中的关键技术和决策，展示了参赛团队在硬件选型、电路设计和软件控制上的专业知识。