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(多图) 基于视觉的高速寻线机器人设计与实现

作者:关军 杨明?? 2009年03月17日 ?? 收藏0

  在最近一些机器人竞赛中,对于机器人的寻线行走,除了要求精确之外,对机器人寻线速度也提出了很高的要求,速度往往成为某些比赛制胜的关键。在最近教育部推出的全国大学生智能汽车大赛中,更是将寻线速度定为比赛的主题。本文在总结参加此类赛事的基础上,提出了一种将单片机作为核心控制器,利用低分辨率摄像头代替通用光电传感器的机器人高速寻线行走机构设计方法。

  1 车体机械设计

  为了体现速度要求,采用仿真赛车模型作为车体机械平台。采用后轮驱动,前轮转向的工作方式,实现高速转向运动;而如果采用两轮式结构,通过双电机差速方式实现的转向运动,在高速转向情况下,对电机同步控制要求很高,难以实现。前轮转向采用舵机驱动,后轮驱动通过直流电机传动到后轮轴,利用机械差速机构避免转向打滑。其各主要部件安装位置如图1所示。

车体实物及结构示意图

  图1 车体实物及结构示意图

  机器人采用摄像头作为寻线传感器,为了使摄像头获得很好的前方视野,将摄像头安装在车体前部高处,从而捕获车体前方足够丰富的路线信息,实现线路预判,这是视觉方案在寻线速度上大大优于光电传感器方案的关键。

  2 硬件电路设计

  这里主要介绍作为核心控制器的单片机性能以及视频采集模块电路结构,简要介绍其他模块硬件实现。系统整体结构如图2所示:

系统硬件结构设计图

  图2 系统硬件结构设计图

  2.1 核心控制器设计

  为了实现视频采集,考虑综合性价比、设备安装等因素,核心控制器选用Freescale公司的16位高性能单片机——MC9S12DG128(以下简称S12)。它的指令处理时钟可以达到38MHz,其A/D转换器的工作时钟可以达到16MHz,用于采集视频。同时它拥有8路PWM通道,控制舵机和直流电机完成转向和速度控制;8路捕捉/比较通道获取作为速度传感器的编码器脉冲信号;串行通信接口用于无线调试;多达64个IO(通过IO复用方式)足够用于状态显示及参数设置。另外,其拥有128k的flash存储空间,无需进行存储器扩展,在片内就可以实现视频数据存储和调用。如图2所示,整个系统采用一块单片机,无需添加其他控制器、存储器,成为真正的“单片”系统。

  2.2视频采集模块

  由于单片机A/D速度限制,需要选用低分辨率的黑白摄像头。因为低分辨率意味着视频单行扫描时间的增加,而黑白摄像头意味着只需要单路A/D就可以完成视频采集工作。选择了Omvision生产的ov5116芯片为内核的CMOS黑白摄像头,分辨率为320×240,图像刷新频率50Hz。同时选用LM1881视频同步信号分离芯片提取视频信号中的行同步和场同步信号,连入s12的脉冲捕捉通道。通过捕捉信号触发AD模块工作,采集存储视频数据。

视频采集电路原理图

  图3 视频采集电路原理图

  2.3电机控制及电源

  选用Mabuchi公司生产的RS-380SH直流电机作为主驱动电机,通过PWM信号控制。选用Freescale公司的MC33886全桥驱动芯片,通过两路半桥实现电机正反转。这里的电机反转并不为实现倒车,而主要用于车体减速。在进行电机正反转切换时,电机驱动电流会随着负载增大而瞬间放大,因此需要增大稳压能力,保证系统正常工作电压,避免单片机自动重启。在整个系统中,有多种电压需求,单片机和舵机为5V供电;CMOS摄像头为6~9V。因此,为了方便开发,这里选用最常用的7.2V充电电池组。只需在系统内加入5V稳压芯片,提供5V电压。

  3 视频采集与处理

  这里重点介绍用s12片内A/D实现视频采集和视频处理工作。

  3.1视频采集

  S12上AD标准工作时钟为2MHz,而AD采样至少需要14个时钟周期。由此可得,每采集一次需要7us=14/2M。根据视频传输原理和CMOS摄像头参数,视频单行扫描时间为 。因此,在默认时钟工作情况下,A/D模块单行只可以采集9个视频点,采集效果如图5。

2MHz A/D时钟下视频采集效果

  图4 2MHz A/D时钟下视频采集效果

  这种采集效果显然无法满足寻线控制要求,因此需要加快AD工作时钟,将速度提高8倍,达到16MHz,采样所需时间也同比视频加快8倍,理论上,单行可以采集77个点。实际采集效果如图5,精度达到40×76象素。这样的视频效果足已达到寻线精度要求。(由于采集精度很高,其中每行视频中多个采样点位于视频行消隐区,即图像两侧黑色区域)

16MHz A/D时钟情况下视频采集和视频处理效果

  图5 16MHz A/D时钟情况下视频采集和视频处理效果

  3.2视频处理

  通过视频处理,提取视频中的黑线位置。由于视频图像简单,视频处理算法采用边缘检测算法,即每行相邻两点数据做差,根据差值大小及正负,获取视频图像中的“白变黑”和“黑变白”的黑线边缘位置。同时,通过计算两个边缘位置的距离,判断“黑线”宽度,过滤其他干扰。视频处理效果见图5。


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寻线机器人? 车体机械? 视频采集?

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