基于CMOS摄像头的智能车控制系统设计及实现

针对智能车因单条引导线信息量少而引起的误识别问题,设计一种能自动识别和跟踪双边引导线的智能车系统。智能车以Freescale公司MC9S12XSl28作为核心控制器,利用COMS(Complementary Metal OxideSemiconductor)摄像头OV7620作为路径信息采集装置,对采集图像进行二值化处理、去噪操作和边缘检测后提取路径信息、进而准确地判别跑道的形状,为舵机和电机提供控制依据,以使小车平稳快速地行驶。同时,提出将行驶状态与赛道信息综合考虑的措施,并通过PID(Proportional Integral Differential)控制策略以及实验测试,实现了对各种典型跑道的优化处理,使高速行进中的智能车具有良好的转向调节能力和加减速响应能力。智能车可以在以白色为底面颜色,两边有黑色引导线的跑道上运行,克服了因单条引导线信息量少而引起的误识别问题。

基于静态场景下不遮光CMOS摄像头的核辐射探测

CMOS传感器可与X/γ射线直接作用,因此存在利用分布广泛的监控摄像头进行核辐射探测的可能性。本文对静态场景下不遮光CMOS摄像头进行了初步实验验证:将约7.4×108 Bq的99 Tcm放射源置于罗技科技(Logitech)C170摄像头旁不同距离处,在静态场景下分别采集1 000帧视频图像,发现视频图像上产生了异常的随机亮斑。本文提出一种帧间差分、高斯平滑和阈值判断相结合的方法,甄别每帧图像是否含有随机亮斑,并采用TERRA-P多用途个人剂量报警仪进行了对比实验。实验结果表明:可见光图像上叠加的亮斑是由核辐射产生的,且每千帧视频图像中含亮斑帧数与辐射剂量率线性相关,相关系数R=0.99;本文提出的算法可有效甄别静态场景下不遮光CMOS摄像头所采集视频图像中的放射性事件,即实现了对核辐射的探测。未来将进一步优化视频处理算法,期望实现基于公共场所大量监控摄像头的低成本核辐射监测。

CMOS摄像头辐射监测系统构建

构建了一套基于CMOS摄像头的辐射监测系统,该系统由CMOS摄像头、数据获取软件两部分构成。利用137Cs源分析了该辐射探测系统对γ、X射线的响应特性,并对该辐射监测系统的灵敏度、稳定性与可靠性等探测性能进行了测试。实验结果表明,该辐射探测方法可有效识别CMOS摄像头所采集图像中的辐射粒子事件,该辐射测量系统所探测到的辐射粒子数量与辐射剂量率呈线性关系,但其灵敏度较低,适合用于高辐射剂量的γ、X辐射监测。

嵌入式Linux下CMOS摄像头驱动的设计与实现

为增强系统稳定性,基于Linux操作系统的摄像头驱动,需综合考虑内核模块的调用和任务的优先级。该文介绍了基于ARM9架构,采用CMOS图像传感器OV9650,在Linux操作系统下摄像头驱动的设计与实现。使用I2C总线配置摄像头控制寄存器,引入信号量机制,优化临界资源调度,编写及完善应用程序接口(API),实现了多任务多线程处理。测试结果表明:多个进程同时运行时,驱动程序具有良好的稳定性,能够自动根据优先级,有序地完成图像采集工作。

基于CMOS摄像头的寻迹智能样车的研究与实现

寻迹智能样车以CMOS摄像头作为路径识别传感器,通过图像处理提取路径信息,并将路径信息传送到单片机内进行各种算法处理,用模糊PID控制代替传统的PID来控制车辆的转向,引入速度反馈,形成速度闭环控制,使智能车在道路上更快速、平稳地行驶。

数字式CMOS摄像头在智能车中的应用

介绍数字式CMOS摄像头MT9M011的工作方式;提出MT9M011在基于HCS12单片机的智能车控制系统中的应用方案,针对采集图像时遇到的问题给出了相应的解决方法;分析数字式CMOS摄像头相对于模拟摄像头的优势和不足。

基于CMOS摄像头的智能车路径跟踪系统设计

设计了一种能自动识别和跟踪路径的智能车系统。用以MC9S12XS128作为核心控制器,利用COMS图像传感器OV6620作为路径信息采集装置,通过对采集图像进行二值化处理、去噪操作、边缘检测和断点修补后提取出路径中心信息。利用最小二乘法对路径中心信息进行直线拟合,根据拟合直线的参数计算舵机控制量。对舵机采用PD控制算法,根据舵机转向角设定小车的速度,并对小车实行转角和速度的实时控制。实验证明,该智能车系统能够沿着黑色赛道快速稳定地自动行驶,实现了路径识别与跟踪。

基于CMOS摄像头的循迹智能小车控制系统设计

设计并实现了一种利用数字式CMOS摄像头采集路面信息的智能小车控制系统。以16位单片机MC9S12XS128为核心控制器,单片机获得摄像头采集的路面信息和车速信息,采用数字PID控制策略和PWM控制技术,实时控制舵机转向和驱动电机根据路况进行调速,使智能车沿标定的轨迹线快速平稳行驶。

基于CMOS摄像头的直立循迹智能车系统设计

设计了一种基于面阵CMOS摄像头传感器的直立循迹智能车系统。在硬件系统方面,自主设计了电源稳压电路和电机H桥驱动电路,并选用高性能测速模块,保障硬件系统的稳定与可靠。在软件设计方面,采用姿态融合算法进行智能车的平衡控制与速度控制,同时结合MT9V022摄像头获取环境信息实现转向循迹。在控制算法上利用位置式PID,使系统的稳定性和鲁棒性得到了很大的改善。最终实现智能车快速平稳运行。

基于CMOS摄像头与FPGA的位置检测系统设计

提出采用CMOS数字摄像头采集并提取黑色胶条位置来控制冷却转鼓速度的方法。系统以FPGA作为核心控制器,采用两片SRAM进行乒乓操作,FPGA根据CMOS摄像头输出的同步信号,将采集到的图像信息存储到一片SRAM中,同时读取另一片SRAM中的图像数据并进行图像处理,黑色胶条位置检测采用简单的灰度阈值二值化方法。给出了部分采集图像及仿真结果。采集图像显示,CMOS摄像头成像质量满足工程要求。仿真结果表明,系统实现了SRAM的乒乓操作,并完成了黑色胶条位置检测。系统与冷却鼓连接,实际运行可靠。

基于CMOS摄像头的GD包装机小亮纸拉线检测器

针对现有GD包装机在使用过程中对透明拉线和白拉线检测不准和误检等不良现象,本文设计了一种基于CMOS摄像头的拉线检测器。该拉线检测器系统是由CMOS摄像头、单片机、电源电路等部分组成。通过单片机控制单元可方便的修改拉线检测器的参数,从而检测拉线的有无和偏移。应用效果表明,所设计的智能型拉线检测器有效地延长了使用寿命,提高了卷烟包装质量。

基于CMOS摄像头和平行激光束测距系统设计

使用CMOS摄像头和平行激光束设计了一套非接触测距系统。利用摄像头随着距离增加物体图像越小的原理,进行光学测距,以CMOS摄像头捕获的可变距平行激光束光斑图像作为信息载体,经过图像的预处理、阈值分割以及特征提取等相关的数字图像处理方法,获得图像帧上两个激光光斑中心像素点距离,从而计算出物体实际和CMOS摄像头的水平距离。相比传统的三角法激光测距能够有更大的测量范围和精度。

基于CMOS摄像头的自动循迹小车设计

针对目前自动循迹小车在运行过程中需要特定轨道,无法自动判别实时现场环境的问题,提出了一种基于CMOS摄像头的自动循迹小车设计方案。自动循迹小车以CMOS摄像头为图像检测装置,实时捕获并提取背景图像的特征,根据获取图像的特征计算循迹小车的转向角度,同时采用PID控制理论算法完成循迹小车的转向控制。循迹小车的车速控制采用增量式PID的速度控制算法。结果表明,基于CMOS摄像头的自动循迹小车在功能上能够完成多种路径下的自动行驶,为智能驾驶技术提供了有效的借鉴。

基于CMOS摄像头的高速路车道识别系统的研究

提出了一种车道识别系统。介绍了由CMOS摄像头和DSP图像处理模块构成的车道识别系统的硬件结构及其工作原理,阐述并分析了一种改进霍夫变换的车道识别算法。最后,通过对在全天候条件下的高速路实验数据分析进一步验证了该系统的可行性。

基于CMOS摄像头的智能车设计

从系统总体设计、硬件系统设计及实现、软件系统设计及实现三个方面,介绍了以MK60DN512ZVLQ10微控制器为核心控制单元的摄像头型智能车设计。其通过CMOS摄像头检测赛道信息,使用软件比较器对图像进行硬件二值化,提取黑色引导线,用于赛道识别;通过编码器检测智能车的实时速度,使用PID控制算法调节驱动电机的转速和转向舵机的打角,实现对智能车的运动速度和运动方向的闭环控制。

基于CMOS摄像头的塔机双目视觉防碰撞控制系统研究

针对塔式起重机间的碰撞及其与周边建筑物碰撞事故频率增高的问题,介绍了塔机监控与安全保护系统的基本原理,提出基于CMOS摄像头的塔机双目视觉防碰撞算法,并给出基于控制器和DSP的硬件结构设计方案及软件系统设计。重点探讨了基于CMOS的塔机群的防碰撞控制算法。

基于CMOS摄像头的循迹智能车系统设计

本文介绍了一种基于面阵CMOS摄像头传感器的循迹智能车的软硬件结构和开发流程。通过MT9V022摄像头获取环境信息进行循迹，对采集的原始图像进行梯形校正和桶形校正，处理图像后获取赛道边界，利用人工势场法规划路径，在转向控制上利用位置式PID，速度控制上采用串级PID控制。使系统的稳定性和鲁棒性得到了很大的改善。最终实现智能车快速平稳运行。

基于CMOS数字摄像头检测路径的智能小车设计

以Freescale公司的MC9S12DG128作为系统的核心控制处理器,通过CMOS数字摄像头获取前方赛道信息,采用二值化法提取赛道黑线,通过采用特殊的算法来判断赛道的大致变化趋势,从而实现小车提前转向,并根据路况的不同而为小车分配以不同的速度。实验结果表明,小车能够稳定地自动寻线。

基于摄像头的直立行走智能车控制系统设计

针对以往靠中心线提取速度较慢导致车模方向控制不稳,容易跑出赛道等问题,设计以K60微控制器为核心控制单元,利用CMOS摄像头对路径信息进行采集,在提取赛道边界和控制车体方向时创新性的使用了"窗口检测法"和"双比例"PD控制方法。"窗口检测法"能够缩短赛道边界的提取时间,提高搜索效率。双比例PD控制能够对比例参数P进行实时调整,进而更及时、准确地控制车模的运行方向。