基于C语言的障碍处理图像算法：智能车控制软件设计

本篇技术报告详细介绍了北京科技大学摄像头组一队参加第十届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车竞赛的智能车控制系统设计。以MK60N512VMD100微控制器为核心，系统利用CMOS摄像头进行赛道信息采集，通过模拟比较器实现图像二值化，提取黑色引导线进行赛道识别。编码器则用于测量模型车的速度，PID控制算法被用来精确调节左右电机的转速，实现了闭环控制，确保车辆速度和方向的稳定。 机械结构方面，报告详细探讨了车体建模、前轮倾角和底盘高度的调整，以及电机、中间齿轮箱和舵机的安装优化，摄像头的安装也作为关键部分予以考虑。电路设计部分，选用了适合的摄像头、陀螺仪、编码器和灯塔接收传感器，并构建了电源管理、电机驱动、视频处理和接口模块。 在智能车控制软件设计上，章节着重于图像处理，包括原始图像的特点分析、赛道边沿提取、图像校正（可能涉及像素校准或几何矫正）来确定赛道中心线，然后通过路径选择算法决定车辆行驶路线。折点求取原理和PID控制算法的介绍是控制策略的核心，分别讨论了位置式PID、增量式PID以及参数整定，特别是在转向舵机的PID控制算法设计上，体现了对精确控制的重视。 作者们还使用C#、MFC上位机、SD卡模块和键盘模块等工具进行了大量的硬件与软件测试，以验证系统的可行性。实验结果显示，设计的系统不仅能够有效识别赛道，还能通过PID控制实现稳定的运动控制，具有较高的实用性和竞争力。 这份技术报告不仅展示了参赛团队的技术实力，也为其他参与类似比赛的团队提供了宝贵的参考经验和设计思路。