智能车寻迹算法：图像处理与CCD驱动关键技术

本文主要探讨了"基于图像处理的智能车寻迹算法设计"，由刘洪元和吴成胜两位作者共同完成，其中刘洪元专注于数字化设计，而吴成胜则担任总经理，专注于自动化设备研发和精密加工。研究的核心技术围绕着一种名为MK60N512ZVLQ10的最小系统，该系统是智能车的控制核心，其辅助模块包括电源模块、线性CCD模块、电机驱动模块和运行调试模块。 智能车的核心任务是通过线性CCD传感器实时采集跑道环境的图像信息。图像采集后，单片机对图像进行预处理，如滤波和二值化，以提高图像的清晰度和可识别性。这些步骤有助于精确地检测和识别车道线，为车辆的路径跟踪提供依据。通过比较图像中的车道线信息与车辆当前位置的相对误差，智能车能够实时调整转向角度，确保车辆始终保持在预设的黑线轨迹上。 转向控制算法的设计是关键技术之一，它确保车辆的行驶路径与目标轨迹同步，提高了行驶的稳定性和精度。此外，电机模块负责为智能车提供动力，使得车辆能够按照优化的控制策略进行运动。 在实验阶段，作者使用CCDView这款上位机软件对线性CCD进行调试，通过软件的可视化功能，有效地优化了智能车的寻迹性能，实现了智能车循迹的最优控制。本文的研究不仅关注硬件系统的集成，还强调了图像处理算法在实际应用中的重要作用，对于自动驾驶、机器人导航等领域具有重要的理论和实践价值。 本文的关键词包括：图像处理、线性CCD、二值化、滤波，反映出研究的焦点集中在这些关键技术和方法上。该研究成果发表在中国科技论文在线平台上，对于推动智能车技术的发展和科研交流具有积极意义。中图分类号TP274.2表明此研究属于电子信息技术中的计算机视觉与模式识别领域。