文章主要介绍了通过摄像头采集道路信息,然后通过恩智浦公司的单片机处理图像信息,得到智能车可行驶的区域。并且介绍了三种道路边线的检测算法,分析三种算法处理速度和有效性。通过这些算法来确定道路边线,之后可以为车辆规划合理的行驶路径。用来判断是否是一行图像的开始；数据输出口Y0-Y7引脚：用来输出摄像头的图像像素数据；PLCK像素同步信号引脚：一个周期表示一个点的像素值传到Y0-Y7引脚；电源5V引脚和接地GND引脚为摄像头供电。图1OV7620与K60的接口电路图OV7620与K60的引脚连接如图1所示，行场及像素中断信号分别于K60的外部中断触发引脚PTB3、PTA5和PTE5，数据输出口Y0-Y7引脚接到K60的普通IO口PTD0-PTD7。2道路图像的采集为了减少外界环境的影响以及提高智能车的识别效率，我们采用蓝底白道黑边的道路供智能车行驶。如图2所示。图2智能车行驶的道路摄像头采集的图像信息是用二维阵列表示的，本文由公司网站滚圆机网站采集转载中国知网资源整理!www.gunyuanji.name其中二维阵列的每个元素表示图像的一个像素点的灰度值。自动驾驶路径生成-数控滚圆机滚弧机张家港电动钢管滚圆机滚弧机折弯机对于OV7620摄像头，我们可以根据场中断信号VSYN、行中断信号HREF、像素中断信号PCLK的波形来采集图像信息。用示波器查看以上三个中断信号的波形，可以看到它们的时序关系如图3所示。可以测得以上三个信号的周期分别是16.48ms、63.58us（只有高电平表示像素点的灰度值输出，大约占时47.4us）、73ns。因为1s/16.48ms=60.6，16.48ms/63.58us=259，47.4us/73ns=649，所以OV7620摄像头的分辨率可以达到标称的640*240，同时其帧率为60帧/s。图3OV7620中断信号时序关系图针对智能车的图像采集来说，60帧/s的帧率是足够的，但640*240的分辨率包含的数据太多，会增加微处理器的计算量，在保证图像清晰度的前提下，我们使用320*200的分辨率就够了。对于行数，我们采用隔行采集的方法，可以在原有的640行里只将320行的数据存到微处理器；对于列数，我们根据像素中断信号PCLK，将每行的前20个和后20个数据都舍弃，只存储中间的200个数据即可。这样就可以采集到合适大小的道路灰度图像，如下图4通过离散化候选路径与参考路径之间的横向距离和车辆行驶过参考路径的弧长,形成多个目标状态。状态包括位置和方向。根据车辆当前状态和目标状态,求解五次多项式,使车辆与目标状态中间形成平滑连接。使用弗莱纳公式,将多项式上的点转换到参考路径平面坐标下,即形成候选路径。同时对平顺性、行驶偏差、路径长度计算路径代价,使用人工势场计算障碍物代自动驾驶路径生成-数控滚圆机滚弧机张家港电动钢管滚圆机滚弧机折弯机本文由公司网站滚圆机网站采集转载中国知网资源整理!www.gunyuanji.name