摄像头硬件重要资料1.docx
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摄像头硬件重要资料1
北科大
编码器的安装
舵机的安装
铝合金夹持组件
OV5116是OmniVision公司生产的较为典型的CMOS图像传感器模块,芯片阵列大小为352×288,有效光敏面为312×215像素,电源是5V(DC),28个引脚的PLCC型封装。
摄像头输出的黑白全电视信号为PAL制式模拟信号,每秒25帧,电视扫描线为625线,奇场在前,偶场在后。
石油大学二队
为节省单片机的处理时间,单片机在中断的间隙对数据进行处理。
智能车系统的控制方面,本车通过电机驱动模块驱动电机和编码器进行测速,使用PID控制算法进行速度的闭环控制。
为了提高智能车的速度和稳定性。
我们使用了蓝牙串口、SD卡、matlabGUI上位机多种调试工具。
实验结果表明,此系统设计方案可以使用。
舵机的安装
MC9S12XS128是一款常用的16位MCU,有丰富的片内资源。
但是MC9S12XS128单片机的片内RAM只有8KB,不能完全满足摄像头图像采集时保存那么多数据的需要。
且MC9S12XS128单片机的最高CPU总线频率只有40MHz,但是为了达到更快的控制,我们将单片机超频到64MHz。
西工大
发现适当增大内倾角的确可以增大转弯时车轮和地面的接触面积
2940虽然压降比1117更低,但是纹波电压较大。
相
比之下,1117的性能更好一些,具有输出电压恒定,压降较低的优点,但是其线性调
整工作方式在工作中会造成较大的热损失,导致电源利用率不高,工作效率低下。
TPS7350是微功耗低压差线性电源芯片,具有完善的保护电路,包括过流,过压,电
压反接保护。
使用这个芯片只需要极少的外围元件就能构成高效稳压电路。
与前两种
稳压器件相比,TPS7350具有更低的工作压降和更小的静态工作电流,可以使电池
获得相对更长的使用时间。
由于热损失小,因此无需专门考虑散热问题。
电子科技大学
1重视车模机械改造及加工;②简化硬件电路;③尽量降低车模重心。
整体图
前视图(注意前轮)
我们最终选择竖直安装舵机,延长舵机臂杆至33mm
在安装编码器的时候要保证有合适的齿轮咬合。
咬合完美的原则是:
两个
传动齿轮轴保持平行,齿轮间的配合间隙要合适,过松容易打坏齿轮,过紧又
会增加传动阻力;传动部分要轻松、顺畅,容易转动。
判断齿轮传动是否调整
好的一个依据是,听一下电机带动后轮空转时的声音。
声音刺耳响亮,说明齿
轮间的配合间隙过大,传动中有撞齿现象;声音闷而且有迟滞,则说明齿轮间
的配合间隙过小,咬合过紧,或者两齿轮轴不平行,电机负载加大。
调整好的
齿轮传动噪音小,并且不会有碰撞类的杂音。
调整前轮黄色介子即可改变后倾角度
*MC9S12XS128S12内置了2个10位/8位的A/D模块ATD0和ATD1,通称为模数/转换器(ATD)。
但是S12微控制器ATD的最高转换频率仅约为2MHz,无
法满足我们的要求,所以我们自己设计了外部高速AD电路将模拟视频信号先转
换位数字信号后再通过I/O口送至单片机内部进行处理。
我们所选用的8位高速
A/D转换器为德州仪器生产的TLC5510。
*由于单片机内存只有8K,存储图像数据的数组就不能开的太大,否则再加上一些全局变量,静态变量,临时变量,明显内存就不够用了。
我们想到的第一个解决办法是买到更大内存的单片机可是这个没实现,经过尝试与多方设想我们采用动态内存刷新来提高图像精度然后再加上锁相环超频提高了图像的纵向与横向精度,从而使前瞻达到了原来的两倍多。
为了使智能车适应能力更强抗干扰能力更好,我们将原来静态阈值改为动态阈值,使得每一行之间的阈值过度更加自然。
不同的场合光线强度不一样从而阈值也不一样,相邻两行之间的灰度值不会相差很大。
大连工业
额外加上了角度传感器
电机驱动原理图
LM1881视频采集信号分离芯片以及高速ADTLC5510
太原理工
①摄像头尽可能后移,减少摄像头前端死区;
②尽可能减少车身重量,提高智能车整体性能;
③舵机采用竖立安装,加长舵机臂长,提高堆积响应
摄像头的安装
编码器的安装
在实际调试中,发现适当增大内倾角的确可以增大转弯时车轮和地面的接
触面积,从而增大车了地面的摩擦程度,使车转向更灵活,减小因摩擦不够而
引起的转向不足的情况。
即将模型车放到跑到上,用手抓住后轮的一只轮子使其不能转动,在赛道上推车子转弯,如果车子能够稍轻松的推动,则此时的差速器为最适合
图像上位机PID参数整定上位机
机械方面:
在低速的情况下,机械方面的影响很小,但随着速度的提高,
机械方面的影响不断扩大。
如前轮的不正,会导致严重的抖动。
前轮中心值出
现偏差后,导致快速情况下车的甩尾。
良好的机械性能,能够有效的提高智能
车的转向能力和稳定性。
电路方面:
电路的正常稳定,是整个智能车工作的基础。
不稳定的电路,
会导致智能车工作能力部分丧失,甚至完全丧失。
当舵机电源供电偏低,直接
导致舵机转向力不够,舵机延迟加重。
PA口的不稳定,直接导致摄像头读取回
来的灰度值错误。
智能车无法正确行使。
软件方面:
软件部分,是整个智能车的灵魂。
当其他方面能够稳定工作的
时候。
软件算法,直接影响着车速。
良好的算法,能够使智能车选择更好的路
径。
能够实现快速的加速减速。
软件调试,是调试部分中最重要的部分。
山东大学
整体图
目前市场的模拟摄像头有两大种:
CCD和CMOS。
CCD摄像头的优点是动态性能好,即使车在高速行驶时也可得到较为清晰的图像,其缺点主要有两点:
耗电量大、重量大。
CMOS摄像头恰好相反,动态性能较差,高速时容易出现图像模糊的现象,但体积小,耗电小。
由于它们的特性不一致,所以在架设方式的选择上会有所差别。
CCD摄像头更适合做“低摄像头”,因为CCD摄像头质量大,如果架设过高可能会使重心太高;同时在实践中发现,“低摄像头”的动态模糊现象较“高摄像头”更为明显,而CCD高动态性能这一特点恰好可以弥补这一缺陷。
与CCD相反,CMOS摄像头由于其质量轻,动态性能差的特点,更适合于“高摄像头”。
我们选择的就是CMOS“高摄像头”的方案。
主要原因是,虽然低摄像头具有更大的前瞻,但图像畸变过于严重,我们现有的技术还无法很好的处理这种畸变,导致远处的图像不仅得不到很好的利用,反而会带来各种各样的干扰,所以最终为了保证稳定与可靠性,选择了CMOS“高摄像头”的方案。
我们所选摄像头的型号为OV5116,输出信号为NTSC制式。
其主要工作原理是:
按一定的分辨率,以隔行扫描的方式逐点扫描,当扫描到某点时,就通过图像传感芯片将该点处图像的灰度转换成与灰度成一一对应关系的电压值,然后将此电压值通过视频信号端输出。
摄像头连续地扫描图像上的一行,就输出一段连续的电压视频信号,该电压信号的高低起伏正反映了该行图像的灰度变化情况。
当扫描完一行,视频信号端就输出一低于最低视频信号电压的电平,并保持一段时间,这个低电平脉冲叫做行同步脉冲,它是扫描换行的标志。
然后,跳过一行后,开始扫描新的一行,直到扫描完该场的视频信号,接着就会出现一段场消隐区。
此区中有若干个复合消隐脉冲,其中有个比较宽的脉冲称为场同步脉冲,它是扫描换场的标志。
场同步脉冲标志着新的一场的到来,不过,场消隐区恰好跨在上一场的结尾部分和下一场的开始部分,得等场消隐区过去,下一场的视频信号才真正到来。
摄像头每秒扫描30幅图像,每幅又分奇、偶两场,先奇场后偶场,故每秒扫描60场图像。
奇场时只扫描图像中的奇数行,偶场时则只扫描偶数行。
在方案中,我们使用了LM1881视频分离芯片来辅助采样视频。
LM1881提取摄像头信号的行同步脉冲、消隐脉冲和场同步脉冲,并将它们转换成数字式电平直接输给单片机的外部中断引脚,LM1881视频分离电路如图3.7。
图3.7LM1881电路
在图像采集方面使用了硬件二值化,相比于以前的AD采集方案,无论是在CPU资源利用上,采集时间上还是在图像分辨率上都大大提高了。
具体实现是使用高速轨道轨运放AD8032先对原始信号进行放大,再将放大后的信号输入由AD8032搭成的迟滞比较器上,与设定的阈值进行比较,从而将摄像头输出的模拟信号转化为数字电平。
B车整体安装
1.小车的整体布局本着重心尽可能低,重量分布尽可能均匀;系统结构尽可能稳固,的目的,机械结构特点:
(1)架高舵机并直立安装,以提高舵机响应速度。
(2)主板尽可能放低位置,降低小车重心;
(3)摄像头置于模型车的中间,保证有一定的前瞻,减少赛车前方盲区和均衡小车重心位置。
(4)采用高强度、低质量的碳杆作为摄像头支架以减小小车重量。
布局如图1.2所示。
2.
一般来说底盘越低,车模重心越低,重心移动速度越快,所以底盘越低,车模行
驶越稳定,反应速度越快。
考虑到赛道KT板厚度一般为5mm,底盘若低于这个高
度,车模在冲出赛道后可能会撞伤赛道,因此我们将车体的底盘高度设为前5mm、后
6mm,同时将底盘前端加入防护装置,从而确保赛车的安全。
3.我们最终选择将摄像头架在车身中间偏后的位置,确保摄像头支架的强度和低重量。
摄像头高度为26cm。
4.TPS7350是微功耗低压差线性电源芯片,具有完善的保护电路,包括过流,过压,电
压反接保护。
使用这个芯片只需要极少的外围元件就能构成高效稳压电路。
与前两种
稳压器件相比,TPS7350具有更低的工作压降和更小的静态工作电流,可以使电池
获得相对更长的使用时间。
由于热损失小,因此无需专门考虑散热问题。
5.舵机转角变化范围即使较小,转弯半径的变化也会很大,因而对多级的控制显得尤为很重要。
前轮打角越小,随着打角变化,转弯半径变化越明显,即小转角对半径的变化会更加明显,因而从前桥到舵机连片的机械固定需牢靠,尽量减少虚位。
6.OV5116是OmniVision公司生产的较为典型的CMOS图像传感器模块,芯片阵列大小为352×288,有效光敏面为312×215像素,电源是5V(DC),28个引脚的PLCC型封装。
摄像头输出的黑白全电视信号为PAL制式模拟信号,每秒25帧,电视扫描线为625线,奇场在前,偶场在后。
(1)7.直接逐行扫描原始图像,根据设定的阈值提取黑白跳变点;
(2)赛道宽度有一个范围,在确定的赛道宽度范围内提取有效赛道边沿,这样可以滤除不在宽度范围内的干扰;
(3)利用赛道的连续性,根据上一行白块的位置和边沿的位置来确定本行的边沿点;
(4)在弯道的时候赛道有回拐的情况,所以提取本行边沿之前还要向前搜索回拐的边沿点;
(5)求边沿点时,因为近处的图像稳定,远处图像不稳定,所以采用由近及远的办法;
6进出十字的时候,通过校正计算出边沿角度可较好的滤除十字并补线
8.对于赛车路径的优化,我们从两方面来完成:
1)增加视场的长度和宽度
根据我们的分析,当赛车采集到的图像能够覆盖一个比较完整的S弯道时,通过加权算法计算出来的中心就会处于视场中央附近,此时赛车会以一个比较好的路径快速通过S弯道;相反,如果视场无法覆盖一个完整的S弯道,赛车就会误处理为普通的单向弯道,这样赛车的速度就会大大减慢。
因此,尽量增大视场的长度和宽度就很有必要了。
视场的长度与单片机可以处理的图像行数成正比。
我们采用由运算放大器制作的模拟比较器进行图像二值化,处理速度较A/D转换有了很大提高,大大增加了单片机处理的图像行数,最终处理行数为95行(隔3行提取一行),达到的视场长度为200多cm。
为了增加视场宽度,增加每行采集的图像点数之外,我们采用了广角镜头,从而有效地增加了视场宽度。
2)优化加权算法
对整场有效行的中心求加权平均值的算法,在低速情况下可以有效地优化赛车路径,但在赛车速度提高到
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