路径识别是智能车应用中的关键技术,直接决定了智能车行驶的质量。本文利用摄像头进行黑白道路图像采样以获取道路图像信息,通过灰度值提取道路黑线和边缘信息。实际运行表明能较好地实现智能小车的路径。

基于摄像头的智能小车路径识别中黑线提取算法 张银建杨欢欢王竞 重庆工商大学计算机科学与信息工程学院重庆 4 0 6 0 07

【摘要】径识别是智能车应用中的关键技术，路直接决定了智能车行驶的质量。本文利用摄像头进行黑白道路图像采样以获取道 路图像信息，过灰度值提取道路黑线和边缘信息。际运行表明能较好地实现智能小车的路径i￣功能。通实 71,1 J

【关键词】智能小车摄像头路径识别黑线提取 中图分类号：P 9文献标识码： T3 B文章编号：0 94 6 (0 20 -0 - 1 1 0 0 72 1 )4 1 6o

全国大学生智能汽车竞赛所涉及的专业知识包括控制、式模识别、传感技术、车电子、汽电气、算机和机械等多个学科，计对大学生的知识融合和实践动手能力的培养，汽车电子技术的发展，对

割算法来确定每一个采样行中跑道的左右起始坐标，除深色地排板产生的对黑线定位的干扰。

具有长期的推动作用。比赛中，赛队伍必须采用飞思卡尔微在参控制器作为核心控制单元，自主构思控制方案及系统设计，制作一个能够自主识别路线的智能车，使智能车能在白色的场地上通过控制转向角和车速，自动沿着任意给定的黑色带状线行驶。中其 路径识别模块的设计和算法是小车能否成功运行的核心，此本因

文主要介绍和研究路径识别方法的设计和算法，述了如何利用阐 CCD摄像头进行黑线识别。

1、像头采集数据的特点摄 采用的黑白摄像头的主要工作原理为：按一定的分辨率，以隔

行扫描的方式采集图像上的点，当扫描到某点时，通过图像传感就芯片将该点处图像的灰度转换成与灰度值对应的电压值，后将然此电压值通过视频信号端输出。像头连续地扫描图像上的一摄行，则输出就是一段连续的电压信号，电压信号的高低起伏反映该了该行图像的灰度变化。当扫描完一行，频信号端就输出一个视 低于最低视频信号电压的电平(如0. V)并保持一段时间。样紧 3,这

图1摄像头中的视频图像

这个判定白点灰度值和地板颜色灰度值的阈值可以通过现场

采样观察数据得到也可以通过一定的算法得到，如我们可以先例找到这个数组中的最大值然后减去一个数 ( 2来定义为阈值。如 0) 设采样到的某一行数据如下：……, 7 9, 9, O 9, 9, 0, ( 9, 8 9 9, 5 1 9 2 0 2 0 2 1 6, 7 7,3 2 3 2 4 2 19, 3 9, 1,0,5 6, 0 7,0,0, 0, 0 9,5……)从这个数组。

接着每行图像信号之后会有一个电压“凹槽”此“槽”,凹叫做行同 步脉冲，是扫描换行的标志。过一行后 (它跳因为摄像头是隔行扫描的 )始扫描新的一行，到扫描完该场的视频信号，开直接着会出

中就可以判定跑道的左边缘是灰度值为 l所在的点， 9 9右边缘是 右面的灰度值为2所在的点。 01 23线定位的灰度值跳变算法 .黑

现一段场消隐区。区中有若干个复合消隐脉冲，中有个远宽该其于(即持续 u l于)它的消隐脉冲，为场同步脉冲，/,￣长其称它是扫描 换场的标志。同步脉冲标志着新的一场视频信号的到来。场摄像

对摄像头采集的视频信号二值化处理后，片机获取的即是单 0 1或的信号，代表黑点灰度值，代表白点灰度值。谓灰度值的 0 l所跳变即指0 1或 l的变化。如：组 l1 1 10 1 1 1 l有 2 3 l No例数 1 1 10 0 ll 1 1次 跳变；组： l1 ll 数 l11l11 0 l 0 l1有 4次跳变；组 0 0 1数

头的图像数据按照8 i灰度信号输出， bt或者是用8 iA/ b t D去采样， 最终输出的值为0 5中的 1数。个值代表了灰度 (~2 5个这亮度 )号信

l0 l0 1 10 Il有 6 l 1 l0 1 O 1 1 1次跳变。 在算法的程序实现过程中，我们从白色跑道左边缘开始处理这一行的数据，同时计数黑白点的个数和灰度值跳变的次数，当跳

的大小，图像颜色越深灰度值越小。

2、线识别算法黑 21线提取二值化 .黑

变次数为2,时计算黑线位置=白色跑道左边缘纵坐标值+白点个 数+黑点个数/2如果遇到十字交叉线、跑线或者有其它干扰信。起

实验过程中选用 HQ

7 2黑白摄像头， 6o单片机为飞思卡尔公司的MC S 2 S 2, 9 IX 18总线频率超频到 4MHz通过摄像头采集到的小 O。车跑道信息黑白较分明，摄像头近端采集到的黑线灰度值在 6 0~ 7左右，集到的最远端数据也在8~9左右，白线的灰度值数 O采 0 O而据则在2 0右， 0左因此利用灰度值信号来识别跑道黑线是完全可行 的。

号，能导致采集的一行数据经处理后得到的跳变值不为 2,可可则将该行数据忽略，或用前一行的有效数据进行替代。是因为每这

场画面采集4行， 0而只要有 1行以上有效数据即可判断出跑道黑 0线位置，此忽略部分行数据不会影响到正常的黑线提取。因 3、论结 摄像头获取的图像信息容量大，路径的识别较为有利文对本在摄像头采集的道路图像基础上提出并研究了一种有效的摄像头黑线提取算法。用灰度值信号获取黑线信息，过阈值分割利通算法找出跑道的边缘，后利用灰度值跳变算法得到黑线准确位最置。过实践证明此算法能够很准确的提取到黑线位置。通 参考文献[张淑谦。 1】王国权.智能车黑线识别算法及控制策略究[ .子技术，研 J电】 2 0年0期 09 3

通过程序设定，像头采集一场画面的视频信号共采样4行，摄 O 每行 8个点，点的灰度值存储在一个二维数组当中， O各要从这些点中准确的提取出黑线信息 (黑线在这个二维数组中的坐标 )可即，将数据进行二值化处理，据前述实验数据，以选择 1 O根可 0或者 10 2

作为阈值。于这个阈值为白点，大反之则为黑点。可判断出黑点就位置。线提取二值化后，黑视频信号就只有黑白二种电平了，黑为线位置识别打下基础。 2 . 2跑道边缘的阈值分割算法摄像头中的场景如图 1所示。像头除了能够采集到白色跑道摄和黑线的灰度值，能到采集到跑道以外就是地板的灰度值。还如果地板颜色较深会对跑道黑线的定位产生很大干扰，由于颜色但较深的地板与白色跑道的灰度值差别较大，则依然可采用阈值分 16 0中国电子商务 . 02 0 1 1 4 2

【】 2

孔耀晖，赵兴，陈杰.MS C 0 N像传感器集成A D/转换技术的研究【】工 J.业控制， 03 O 2 0年1期[孙同景， 3】陈贵友. rec 91￣六位单片机原理及嵌入式开发技术 FesaeS 2 l【]机械工业出版社，08 M. 2 0