基于图像识别的寻迹小车设计(7)

分类号密级ＵＤＣ编号本科毕业论文(设计)题目基于图像识别的寻迹小车设计系别物理与电子信息学院专业名称电子信息科学与技术年级2009级学生姓名王强学号0950720053指导教师王怀兴二〇一三年四月论文原创性说明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，该论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对该论文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期:年月日文献综述1概述1.1数字图像处理技术数字图像处理技术使20世纪60年代随着计算机技术和VLSYVeryLargeScaleIntegration的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域，它在理论上和实际应用中都取得了很大的成就。早期图像处理的目的是改善图像质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像。常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片进行图像处理，如几何校正、灰度变换、去除噪声等，并考虑了太阳位置和月球环境的影响。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，为人类登月创举奠定了基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。在以后的宇航空间技术探测研究中，数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。数字图像处理技术取得的另一个巨大成就是在医学上。1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的CT（ComputerTomography）。CT的基本方法是根据人的头部截面的投影，经计算机处理来重建截面图像，成为图像重建。1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置，获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。1979年，这项无损伤诊断技术被授予诺贝尔奖，以表彰它对人类做出的划时代贡献。从20世纪70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展数字图像处理技术向更高、更深层次发展。人们已开始研究如何用计算机系统解释图像，类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为图像理解或计算机视觉。很多国家，特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究，取得了不少重要的研究成果。其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论，这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。20世纪80年代末期，人们开始将其应用于地理信息系统，研究海图的自动读入、自动生成方法。数字图像处理技术的应用领域不断拓展。数字图像处理技术的大发展是从20世纪90年代初开始的。自1986年以来，小波理论与变换方法迅速发展，它克服了傅立叶分析不能用于局部分析等方面的不足之处，被认为是调和分析半个世纪以来工作之结晶。Mallet在1988年有效地将小波分析应用于图像分解和重构。小波分析被认为是信号与图像分析在数学方法上的重大突破。随后数字图像处理技术迅猛发展，到目前为止，图像处理在图像通讯、办公自动化系统、地理信息系统、医疗设备、卫星照片传输及分析和工业自动化领域的应用越来越多。进入21世纪，随着计算机技术的迅猛发展和相关理论的不断完善，数字图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就。属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等。该技术成为一门引人注目、前景远大的新型学科。1.2智能控制技术随着人工智能和计算机技术的发展，已经有可能把自动控制和人工智能以及系统科学中一些有关学科分支（如系统工程、系统学、运筹学、信息论）结合起来，建立一种适用于复杂系统的控制理论和技术。智能控制正是在这种条件下产生的。它是自动控制技术的最新发展阶段，也是用计算机模拟人类智能进行控制的研究领域。1965年，傅京孙首先提出把人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统。1985年，在美国首次召开了智能控制学术讨论会。1987年又在美国召开了智能控制的首届国际学术会议，标志着智能控制作为一个新的学科分支得到承认。智能控制具有交叉学科和定量与定性相结合的分析方法和特点。一个系统如果具有感知环境、不断获得信息以减小不确定性和计划、产生以及执行控制行为的能力，即称为智能控制系统。智能控制技术是在向人脑学习的过程中不断发展起来的，人脑是一个超级智能控制系统，具有实时推理、决策、学习和记忆等功能，能适应各种复杂的控制环境。智能控制与传统的或常规的控制有密切的关系，不是相互排斥的。常规控制往往包含在智能控制之中，智能控制也利用常规控制的方法来解决“低级”的控制问题，力图扩充常规控制方法并建立一系列新的理论与方法来解决更具有挑战性的复杂控制问题。智能控制已在许多工业、军事领域得到广泛应用，它们比人类能更好的提高劳动生产率和产品质量，创造出更多的社会财富。近年来，随着人类活动领域的不断扩大，智能控制技术的应用领域正从制造业向非制造业发展。例如海洋开发、空间探测、地质勘探、医疗保健、娱乐服务等行业均提出了自动化的要求。它们所属的行业与制造业不同，这些行业的工作环境存在着不确定性和非结构化，对智能控制化产品的性能要求更高。不但需要它们具有对外感知能力、自主规划能力，而且要求其具有行走功能。它们在社会各个领域的实际应用主要有以下几个方面：1）海洋开发：世界各国在海洋的石油开采多用到水下机器人，例如美国的AUSS和法国的EPAVLARD，水下机器人分为有缆和无缆两大类，它们主要应用于海底勘查、海底管道和电缆的敷设、救捞作业和大坝的检查。2）空间探测：生存空间的竞争一直是各国竞相追逐的目标，人们不再把目光局限于我们的地球，并开始进行太空竞技，追寻更多的可用资源。3）地质勘探：地质勘探用到的机器人主要体现在采掘和地下管道的检修两方面。目前日本、美国和德国等国已研制出在石油和天然气等地下管道检修的地下机器人，主要完成行走、传感器定位、通信以及遥控等。4）医疗保健：医用机器人主要用于医疗环境模拟、精确手术、无自理能力的人群等。日本的牙疼机器人Haakon，可以通过眨眼睛、流口水来表达疼痛的表情，可以作为牙科学生的演练工具，检测学生的技能水平；通过研发实现的还有手术机器人（“达芬奇”机器人系统）和残疾人机器人助手“MySpoon”等等。5）娱乐服务：服务类机器人为人类生活质量的提高带来了巨大影响，对人们的生活、工作都起到了不可估量的作用。在中国，服务机器人已应用于各种社会场合。例如北京奥运会曾经使用过的福娃机器人以及上海世博会使用过的海宝机器人，它们不但能够进行迎宾服务、语言服务、照相服务、导航服务，还能够进行才艺表演、协作引领参观等等。可以预见，在未来各式各样先进的智能化产品将会应用在人类生活的各个领域，必将成为人类亲密的伙伴和良好的助手。在智能车辆的研究和驾驶任务的自主完成等方面也将借助于智能小车的自主行驶功能，这将为人类的社会进步带来深远的意义，例如降低车辆燃油的消耗量、切实提高道路规划的利用率，尤其对道路交通安全的改进将提出新的解决途径。1.3总结华中科技大学的图像识别与人工智能研究所有一个研究方向为智能控制理论、系统及应用，其中有一项研究内容是智能机器人与运动控制，基于视觉伺服的微装配机械手协调控制、高精度电机控制等成果说明了图像信息处理和智能控制相结合的研究方向是现代科学技术发展的重点。该论文基于现在图像处理与图像识别的技术，结合现在的智能控制，旨在研究基于图像识别的寻迹小车，这个作品将作为研究工业级寻迹产品的雏形，可以适用于工厂厂房中的寻迹小车、公交线路的无人驾驶车等。该作品摒弃了传统的红外光电管传感器寻迹方法，采用价廉物美的CMOS传感器来实现图像寻迹，用Cortex-M3内核的STM32做主控芯片，采用PID算法，更加智能精确的控制小车电机转速和方向，实现了性能稳定并且识别率高的智能寻迹小车。参考文献：[1]林立，张俊亮，曹旭东.单片机原理及应用.电子工业出版社，2011年7月[2]陈渝.嵌入式系统原理及应用开发[M].北京:机械工业出版社，2008年2月，1-7.[3]王子辉，叶云岳.基于CMOS传感器的智能寻迹小车图像识别技术研究［J］.传感技术学报，2009年22月，4:484－488．[4]王栋.基于ARM的智能探测小车的设计与实现[D].苏州大学硕士论文.2010年.[5]董宗祥.基于ARM的自寻迹机器人小车的研发[D].东华大学硕士论文.2010年.[6]邵贝贝.单片机嵌入式应用的在线开发方法[M].北京:清华大学出版社,2004年.[7]叶云岳，陆凯元.直线电机的PID控制与模糊控制[J].电子技术学报.2009年，16(3):11-15[8]张铮，王艳平，薛桂香.数字图像处理与机器视觉——VisualC++与Matlab实现.人民邮电出版社，2010年4月1.[9]韩晓军.数字图像处理技术与应用.电子工业出版社，2009年7月.[10]杨红，李生明，袁明月.智能寻迹消防小车设计[J].清远职业技术学院学报，2011年12月.[11]王伟,陈慧,刁增祥,等.基于光电导航无人驾驶电动汽车自动寻迹控制系统研究[J].汽车工程，2008,30(2):137-140.[12]徐健.嵌入式小车寻迹控制系统[J].装备制造技术，2012年，5:53-54.[13］甄红涛，齐晓慧.智能车参数自校正方向模糊控制器的设计［J］.自动化仪表，2010年，31(9):51-59.[14］黄伟，吴青，马育林，等基于视觉导航的智能小车调速控制器设计［J］.武汉理工大学学报:自然科学版，2010年，32(6):103-106,135.[15]汪海燕,李娟娟,张敬华.自适应模糊PID控制的直流电机及仿真[J].微电机，2003年，36(4):14-17.[16]吴凤和.基于计算机视觉测量技术的图像轮廓提取方法研究[J].计量学报,2007年，28(1):18-20.摘要：传统智能寻迹小车主要采用红外光电管实现路面轨迹识别，具有使用寿命短，视野范围不宽，易受地面颜色、平整度等因素影响而导致轨迹识别不准确等缺点。论文提出了一种基于图象识别的智能寻迹方案，采用摄像头对道路图象信息进行采集，利用STM32处理器对采集信息进行处理，完成轨迹识别与小车行进控制。方案选择CMOS黑白摄像头，增加了小车前瞻距离，丰富了道路信息采集，提高了寻迹精度。在系统设计中采用PID经典控制算法，实现了对直流电机的速度和方向的精确控制，使小车寻迹准确、运行稳定。最后对论文内容进行了总结，对寻迹小车未来的研究和发展进行了展望，对工业寻迹小车的实现提出了相关建设性意见。关键词：智能寻迹小车，OV7620，图像识别，Cortex-M3Abstract：Traditionalintelligenttracingcarmainlyadoptsinfraredphotocellsensortorealizetherecognitionofroadtrack,butsamplingpointsareless,andmeasurementresultsareinfluencedbyfactorssuchasgroundcolor,smoothness,sopathidentificationisnotaccurate.Paperputsforwardatracingschemebasedonimagerecognition,itimprovedthecarforwarddistance,greatlyenrichedthewaytocollectinformation.Inordertoreducethecostofhardwaresystem,wechooseCMOSblackandwhitecameraspecially,thecamera’simageinformati