基于图像传感器的小车循迹控制
基于图像传感器的小车循迹控制
常州工学院
制作学生：杨义鹏，杨锟，高星宇
指导老师：肖闽进，蔡纪鹤，马金祥
一、设计方案工作原理
1、摄像头图像识别的循迹小车设计背景
当前，实用的图像处理系统都要求高速处理。目前广泛采用软件进行处理，但软件处理存在速度、成本的问题。近年来，随着现成可编程门阵列FPGA的发展，为提高图像处理系统的性能提供了新的思路和方法。FPGA的并行特性所带来的高速性，以及低成本低功耗等特性，都是计算机无法比拟的。
摄像头循迹小车的FPGA以及PCB部分采用digilent公司Basys3 FPGA开发板作为控制核心，此款开发板采用xilinx 7系列芯片，板卡设计小巧，同时片上资源也足以满足大多教学应用场合。
2、预期实现目标定位
设计并制作基于basys3的FPGA运用ov7725摄像头进行图像识别的循迹小车，能够拍摄画面并经行捕捉，在小车偏离赛道时进行控制使其能够完成循迹的目的。
3、技术方案分析比较
方案1：采用带fifo的ov7670摄像头做二值化循迹
图1-1带fifo的ov7670摄像头
该摄像头自带fifo模块，是针对慢速的MCU能够实现图像采集控制推出的带有缓冲存储空间的一种模块，自带的fifo(先进先出）存储芯片使得处理图像拍摄数据存储时避免了SDRAM、DDR的使用，包含30w像素的图像感光芯片，操作和使用很方便，对读出的数据进行二值化处理，加上阈值后可以进行循迹使用。
方案2：采用带硬件二值化的ov7725摄像头做二值化循迹
图1-2 带硬件二值化的ov7725摄像头
此摄像头自带硬件二值化可以直接输出二值化后的0和1黑白图像，并且采样和输出速度要高于ov7670,在进行黑线循迹时优化二值化算法使得循迹变得简单。方案3：采用ov7725摄像头进行图像捕捉
此摄像头相对于ov7670的优点仍为高速的采样和输出速度，相对于带有硬件二值化摄像头丧失了二值化的优势但是可以摒弃二值化单纯只能循迹黑线的问题，进行图像识别而可以直接对物体进行图像捕捉，增加了使用的范围。
最后选用方案及理由：采用带fifo的ov7725摄像头，原因为相比于ov7670摄像头，其处理速度更加快，相比于带硬件二值化的摄像头其可以做的不仅仅为简单的二值化循迹，可以上升到图像识别和捕捉的层面从而可以满足更多的需要。
4、系统结构工作原理
系统的总体框图如图所示
图1-3 系统结构工作原理
5、功能指标和实现方法
（1）通过ov7725摄像头拍摄画面
采用ov7725摄像头，对画面进行初步处理，检测能否拍到数据为后续的图像处理和控制打下基础。
（2）对ov7725捕捉到的画面进行像素转换
首先将采集到的RGB像素，转换成HSV像素，由于RGB色空间和HSV空间之间的转换为非线性的，硬件实现需要考虑时钟同步、算法优化、实时性等问题。采用了低延迟的除法器实现Hue分量与Saturation分量的高速计算，从而实现了RGB转换成HSV。
（3）进行色彩提取和坐标计算
原理是应用了色彩方面的理论，寻找类似黑线色彩的区域，然后计算这个区域的中心。首先需要人为提取黑线的HSV分量（只提取一次）；之后的每一帧都进行如下操作：遍历图像每个像素，对HSV分量和黑线相近的像素进行标注，然后对标注后的区域去噪，去噪后，对此区域进行中心点的计算。每一帧结束都会将计算所得的中心坐标发送给舵机控制模块。在标注过程中，假如背景有黑色区域，就会产生噪声。本系统去噪、降噪的策略有两个方面：1.形态学处理，直接去除面积较小的噪点；2.设置权值的概念，降低较大噪点影响。对于权值降噪，运用一个权值计算算法，中心点的计算会和权值相关。对于每一个标注像素，都计算此像素和上一帧得到的中心点的距离，根据距离远近设定不同大小的权值，越接近中心的标注像素，权值越大，否则越小。这样就会降低和捕捉物体距离较远，但面积较大的噪点的影响。
二、核心部件电路设计
1、关键器件性能分析
ov7725摄像头捕捉测试
拍摄测试路线的图像通过VGA接口接显示器显示图像如2-1图所示
图2-1 摄像头捕捉图像2、关键电路驱动接口
（1）ov7725摄像头电路如图2-2所示
图2-2 摄像头电路图（2）模数转换模块电路如图2-3所示
图2-3 ADC电路图
三、系统软件设计分析
1、系统总体设计
主程序流程图如图3-1所示
图3-1 主程序流程图
系统分为FPGA主控制器、摄像头采集、数据缓存机构、图像捕捉识别机构、图像追踪机构、VGA显示模块、舵机驱动模块以及反馈模块。
（1）FPGA主控制器：完成采集和信号处理等核心计算。
（2）摄像头采集机构：完成摄像头的数据采集。
（3）数据缓存机构：通过双扣ram来缓存采集到的数据。
（4）图像捕捉识别机构：捕捉特定区间的画面用来对比
（5）图像追踪机构：与图像捕捉的特定区间进行比较，以此来追踪图像
（6）VGA显示模块：现实摄像头拍摄和捕捉到的画面
（7）舵机驱动模块：生成pwm波控制舵机和电机
（8）反馈模块：反馈舵机的角度和当前追踪的位置运用PID算法进行闭环控制2、关键模块的主要代码
（1）顶层设计文件如图所示
图3-2 顶层模块图
module design_1_wrapper
(Config_Done,
Move_EN,
OV7725_D,
OV7725_HREF,
OV7725_PCLK,
OV7725_SIOC,
OV7725_SIOD,
OV7725_VSYNC,
OV7725_XCLK,
btn_ColorExtract,
clk100,
pwm_out_x,
pwm_out_y,
rst,
sw_ColorClear,
vauxn14,
vauxn6,
vauxn7,
vauxp14,
vauxp15,
vauxp6,
vauxp7,
vga_blue,
vga_green,
vga_hsync,
vga_red,
vga_vsync);
output Config_Done; input Move_EN;
input [7:0]OV7725_D; input OV7725_HREF; input OV7725_PCLK; output OV7725_SIOC; inout OV7725_SIOD; input OV7725_VSYNC; output OV7725_XCLK; input btn_ColorExtract; input clk100;
output pwm_out_x; output pwm_out_y; input rst;
input sw_ColorClear; input vauxn14;
input vauxn15;
input vauxn6;
input vauxp14;
input vauxp15;
input vauxp6;
input vauxp7;
output [3:0]vga_blue; output [3:0]vga_green; output vga_hsync; output [3:0]vga_red; output vga_vsync;
wire Config_Done; wire Move_EN;
wire [7:0]OV7725_D; wire OV7725_HREF; wire OV7725_PCLK; wire OV7725_SIOC; wire OV7725_SIOD; wire OV7725_VSYNC; wire OV7725_XCLK; wire btn_ColorExtract; wire clk100;
wire pwm_out_x;
wire pwm_out_y;
wire rst;
wire sw_ColorClear; wire vauxn14;
wire vauxn15;
wire vauxn6;
wire vauxn7;
wire vauxp15;
wire vauxp6;
wire vauxp7;
wire [3:0]vga_blue;
wire [3:0]vga_green;
wire vga_hsync;
wire [3:0]vga_red;
wire vga_vsync;
design_1 design_1_i
(.Config_Done(Config_Done),
.Move_EN(Move_EN),
.OV7725_D(OV7725_D),
.OV7725_HREF(OV7725_HREF),
.OV7725_PCLK(OV7725_PCLK),
.OV7725_SIOC(OV7725_SIOC),
.OV7725_SIOD(OV7725_SIOD),
.OV7725_VSYNC(OV7725_VSYNC),
.OV7725_XCLK(OV7725_XCLK),
.btn_ColorExtract(btn_ColorExtract),
.clk100(clk100),
.pwm_out_x(pwm_out_x),
.pwm_out_y(pwm_out_y),
.rst(rst),
.sw_ColorClear(sw_ColorClear),
.vauxn14(vauxn14),
.vauxn15(vauxn15),
.vauxn6(vauxn6),
.vauxn7(vauxn7),
.vauxp14(vauxp14),
.vauxp15(vauxp15),
.vauxp6(vauxp6),
.vauxp7(vauxp7),
.vga_blue(vga_blue),
.vga_green(vga_green),
.vga_hsync(vga_hsync),
.vga_red(vga_red),
.vga_vsync(vga_vsync)); endmodule
(2)摄像头ov7725模块
图3-3 ov7725模块
module design_1_cam_ov7725_0_0 ( pclk,
vsync,
href,
d,
H_cnt,
V_cnt,
addr,
dout,
we,
wclk
);
input wire pclk;
input wire vsync;
input wire href;
input wire [7 : 0] d;
output wire [11 : 0] H_cnt; output wire [10 : 0] V_cnt; output wire [16 : 0] addr;
output wire [15 : 0] dout;
output wire we;
output wire wclk;
cam_ov7725 inst (
.pclk(pclk),
.vsync(vsync),
.href(href),
.d(d),
.H_cnt(H_cnt),
.V_cnt(V_cnt),
.addr(addr),
.dout(dout),
.we(we),
.wclk(wclk)
module cam_ov7670_ov7725(
input pclk,
input vsync,
input href,
input[7:0] d,
output [11:0]H_cnt,
output [10:0]V_cnt,
output[16:0] addr,
output reg[15:0] dout,
output reg we,
output wclk
);
reg [15:0] d_latch;
reg [16:0] address;
reg [16:0] address_next;
reg [1:0] wr_hold;
reg [1:0] cnt;
initial d_latch = 16'b0;
initial address = 19'b0;
initial address_next = 19'b0;
initial wr_hold = 2'b0;
initial cnt = 2'b0;
assign addr = address;
assign wclk = pclk;
reg[9:0]hcnt,vcnt,href_post;
assign H_cnt = (hcnt/2>=0&&hcnt/2<320)?hcnt/2:0; assign V_cnt = (vcnt>=0&&vcnt<240)?vcnt:0;
always@(posedge pclk)begin
if( vsync ==1) begin
address <=17'b0;
address_next <= 17'b0;
wr_hold <= 2'b0;
cnt <= 2'b0;
else begin
if(address<76800)
address <= address_next;
else
address <= 76800;
we <= wr_hold[1];
wr_hold <= {wr_hold[0] , (href &&( ! wr_hold[0])) };
d_latch <= {d_latch[7:0] , d};
if (wr_hold[1] ==1 )begin
address_next <=address_next+1;
dout[15:0] <= {d_latch[15:11] , d_latch[10:5] , d_latch[4:0] };
end;
end
always@(posedge pclk)begin
if( vsync ==1) begin
vcnt <= 0;
hcnt <= 0;
end
else begin
if ({href_post,href}==2'b10 )begin
vcnt <= vcnt+1;
hcnt <= 0;
end
if(href ==1 )begin
hcnt <= hcnt+1;
end
end
end
endmodule
（3）舵机控制模块
图3-4 舵机控制模块module design_1_servo_ctrl_0_0 ( vsync_in,
x,
y,
ad_data_x,
ad_data_y,
duty_x,
duty_y
);
input wire vsync_in;
input wire [11 : 0] x;
input wire [10 : 0] y;
input wire [15 : 0] ad_data_x; input wire [15 : 0] ad_data_y; output wire [14 : 0] duty_x; output wire [14 : 0] duty_y;
servo_ctrl inst (
.vsync_in(vsync_in),
.x(x),
.y(y),
.ad_data_x(ad_data_x),
.ad_data_y(ad_data_y),
.duty_x(duty_x),
.duty_y(duty_y)
module design_1_servo_ctrl_0_0 ( vsync_in,
x,
y,
ad_data_x,
ad_data_y,
duty_x,
duty_y
);
input wire vsync_in;
input wire [11 : 0] x;
input wire [10 : 0] y;
input wire [15 : 0] ad_data_x; input wire [15 : 0] ad_data_y; output wire [14 : 0] duty_x;
output wire [14 : 0] duty_y;
servo_ctrl inst (
.vsync_in(vsync_in),
.x(x),
.y(y),
.ad_data_x(ad_data_x),
.ad_data_y(ad_data_y),
.duty_x(duty_x),
.duty_y(duty_y)
（4）模数转换、闭环反馈模块
图3-5 ADC模块
module xadc(
input clk100, // Clock input for DRP
input rst,
input vauxp6, vauxn6, // Auxiliary analog channel inputs input vauxp7, vauxn7, // Auxiliary analog channel inputs input vauxp14, vauxn14, // Auxiliary analog channel inputs input vauxp15, vauxn15, // Auxiliary analog channel inputs
output [15:0] temperature_out,
output [15:0] aux_out_6,aux_out_7,aux_out_14,aux_out_15 );
reg [15:0] MEASURED_TEMP;
reg [15:0] MEASURED_AUX0, MEASURED_AUX1;
reg [15:0] MEASURED_AUX2, MEASURED_AUX3;
reg [15:0] MEASURED_VCCINT,MEASURED_VCCAUX,MEASURED_VCCBRAM;
assign aux_out_14 = MEASURED_AUX0;
assign aux_out_15 = MEASURED_AUX1;
assign aux_out_6 = MEASURED_AUX2;
assign aux_out_7 = MEASURED_AUX3;
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浅谈视觉传感技术 王恋 （重庆理工大学，贵州省安顺市561009） 摘要：随着科学技术的发展，传感器的研究和应用变得越来越重要，它成为获取信息的重要技术手段，针对不同的应用传感器技术也分为：光电传感技术、光纤传感技术、视觉传感技术、生表面波传感技术、生物传感技术、化学传感技术、前沿传感技术这七大类传感技术，本文将着重介绍视觉传感技术。视觉传感技术因其硬件成本的显著降低，性能的极大提升以及具备了大规模推广的条件得到了绝大多数研究者和工业生产者的青睐，这为视觉传感技术的发展前景奠定了基础，但同时也存在测量精度问题，视觉传感器对环境的高要求也是视觉传感器需要解决的问题，只有提高了测量精度问题和适应环境变化的问题才能使得视觉传感器更具有竞争力和自身优势。 关键词：信息；传感技术；视觉传感技术；测量精度；适应环境 On visual sensing technology Wang Lian (Chongqing University of technology,Anshun City,Guizhou Province,561009,China) Abstract：With the development of science and technology,research and application of the sensor becomes more and more important,it has become an important technical means to obtain information,according to the application of different sensor technologies are also divided into:photoelectric sensor technology,optical fiber sensing technology,visual sensing technology, surface wave sensor technology,biological sensor technology,chemical sensing technology,the sensor technology frontier seven kinds of sensing technology,this paper will focus on the visual sensing technology.Because the visual sensing technology significantly reduce the hardware cost,greatly enhance the performance and have a large-scale promotion of the conditions have been most researchers and industrial producers favor,which laid the foundation for future vision sensing technology,but there are also problems of measurement accuracy,the problem of the high requirement of visual sensor is also a visual environment the sensor needs to be solved,only to improve the measurement accuracy and to adapt the change of environment problems in order to make the visual sensor has more advantages and competitiveness Key words：Information;sensing technology;vision sensing technology;measurement accuracy;adaptation to the environment 0引言 视觉源于生物界获取外部环境信息的一种方式，是自然界生物获取信息的最有效手段，是生物智能的核心组成之一。人类80%的信息都是依靠视觉获取的，基于这一启发研究人员开始为机械安装“眼睛”使得机器跟人类一样通过“看”获取外界信息，由此诞生了一门新兴学科——计算机视觉，人们通过对生物视觉系统的研究从而模仿制作机器视觉系统，尽管与人类视觉系统相差很大，但是这对传感器技术而言是突破性的进步。视觉传感器技术的实质就是图像处理技术，通过截取物体表面的信号绘制成图像从而呈现在研究人员的面前。视觉传感技术的出现解决了其他传感器因场地大小限制或检测设备庞大而无法操作的问题，由此广受工业制造界的欢迎。本文通过对比视觉传感技术的优缺点以及发展趋势来展示视觉传感技术的兴起和应用。 1视觉传感技术概述 视觉传感技术是传感技术七大类中的一个，视觉传感器是指[1]：通过对摄像机拍摄到的图像进行图像处理，来计算对象物的特征量（面积、重心、长度、位置等），并输出数据和判断结果的传感器。视觉传感器具有从一整幅图像捕获光线的数以千计的像素。图像的清晰和细腻程度通常用分辨率来衡量，以像素数量表示。在捕获图像之后，视觉传感器将其与内存中存储的基准图像进行比较，以做出分析。它是基于生物视觉和计算机视觉所提出的。视觉传感器是50年代后期出现的，发展十分迅速，是机器人中最重要的传感器之一。机器人视
循迹小车设计(附代码).(优选)
基于单片机的智能寻迹小车 一．方案设计与论证 1.1控制模块采用STC89C52单片机 设计中采用了一款十分常用的51系列单片机作为处理器，特点是价格低廉、使用方便，且可与其他处理器进行通讯。 系统时钟：晶振频率1/12，本设计采用12M晶振，因此系统时钟为1us。 I/O口资源：4个通用8位准双向I/O口（P0、P1、P2、P3，其中P3为特殊功能口）。 通讯：一对全双工串行通讯口（P3.0、P3.1），可与其他单片机或上位机进行通讯。 中断：2个外部中断（/INT0、/INT1），2个定时器中断（T0、T1），1个串行通讯中断，共5个中断资源并有2级中断优先级可供配置。 ROM：该单片机提供8K的ROM供用户编写程序。 1.2 寻黑胶带方案 方案一、 可见光发光二级管组成的发射-接收电路。这种方案的缺点在于其他环境光源会对光敏二极管的工作产生很大干扰，一旦外界光亮条件改变，很可能造成误判和漏判；虽然采取超高亮发光管可以降低一定的干扰，但这又将增加额外的功率损耗。 方案二、 反射式红外发射-接收器。由于采用红外管代替普通可见光管，可以降低环境光源干扰，大大减小了误判和漏判的可能性。 经过比较选择方案二。 电机的选择和控制 方案一： 采用电阻网络或数字电位器调整电动机的分压，从而达到调速的目的。但是电阻网络只能实现有级调速，而数字电阻元件价格比较昂贵。更主要的问题在于一般电动机的电阻比较小，但电流比较大；分压不仅降低了效率，而且实现很困难。 方案二： 采用继电器对电动机的开或关进行控制，通过开关的切换对电动机的转速进行控制，此方案的优点是电路比较简单，缺点是继电器的响应时间慢，机械结构易损坏，寿命较短、可靠性不高。 方案三： 采用由达林顿管组成的H型PWM电路。用单片机控制达林顿管使之工作在占空比可调的开关状态，精准调整电动机转速。这种电路由于工作在管子的饱和截至状态下，效率非常高；H型电路保证了可以简单的实现转速的控制；电子开关的速度很快，稳定性也较之继电器高的多，是一种广泛采用的PWM调速技术。 经过比较选择方案三。 二．硬件电路设计 2.1反射式红外发送接收对管的使用 本设计采用的是tcrt5000反射式光电传感器,原理图如下，传感器采用高
无人驾驶汽车地传感器系统设计及技术展望
一、无人驾驶汽车传感器的研究背景和意义 无人驾驶汽车是人工智能的一个非常重要的验证平台，近些年成为国内外研究热点．无人驾驶汽车作为一种陆地轮式机器人，既与普通机器人有着很大的相似性，又存在着很大的不同．首先它作为汽车需保证乘员乘坐的舒适性和安全性，这就要求对其行驶方向和速度的控制更加严格；另外，它的体积较大，特别是在复杂拥挤的交通环境下，要想能够顺利行驶，对周围障碍物的动态信息获取就有着很高的要求。无人驾驶的研究目标是完全或部分取代驾驶员，是人工智能的一个非常重要的实现平台，同时也是如今前沿科技的重要发展方向。当前，无人驾驶技术具有重大的应用价值，生活和工程中，能够在一定程度上减轻驾驶行为的压力；在军事领域内，无人驾驶技术可以代替军人执行侦查、排雷、以及战场上危险环境中的任务；在科学研究的领域，无人驾驶技术可以实现外星球等极端环境下的勘探活动。无人驾驶车辆技术，又称智能车辆，即利用将无人驾驶的技术应用于车辆的控制中。 国外的无人驾驶车辆技术大多通过分析激光传感器数据进行动态障碍物的检测。代表有斯坦福大学的智能车“Junior”，利用激光传感器对跟踪目标的运动几何特征建模，然后用贝叶斯滤波器分别更新每个目标的状态；卡耐基?梅隆大学的“BOSS”智能车从激光传感器数据中提取障碍物特征，通过关联不同时刻的激光传感器数据对动态障碍物进行检测跟踪。牛津大学研制的无人车辆“WildCat”，不使用GPS，使用激光雷达和相机监控路面状况。我国相关技术开展较晚，国防科学技术大学研制的自主车“开路雄狮”，采用三维激光雷达Velodyne作为主要传感器，将Velodyne获取的相邻两激光数据作差，并在获得的差分图像上进行聚类操作，对聚类结果建立方盒模型。 无人驾驶车辆是一项融合了认知科学、人工智能、机器人技术与车辆工程等多学科的技术，涉及到电子电路，计算机视觉，自动控制，信号处理等多学科技术。无人驾驶汽车的出现从根本上改变了传统的“人——车——路”闭环控制方式，将无法用规则严格约束的驾驶员从该闭环系统中请出去，从而大大提高了交通系统的效率和安全性，是汽车工业发展的革命性产物。 二、无人驾驶汽车的传感器系统整体设计 无人驾驶汽车的实现需要大量的科学技术支持，而其中最重要的就是大量的传感器定位。核心技术是包括高精度地图、定位、感知、智能决策与控制等各个模块。其中有几个关键的技术模块，包含精确GPS定位及导航、动态传感避障系统、机械视觉三个大部分，其他的如只能行为规划等不属于传感器范畴，
循迹小车原理
寻迹小车 在历届全国大学生电子设计竞赛中多次出现了集光、机、电于一体的简易智能小车题目。笔者通过论证、比较、实验之后,制作出了简易小车的寻迹电路系统。整个系统基于普通玩具小车的机械结构,并利用了小车的底盘、前后轮电机及其自动复原装置,能够平稳跟踪路面黑色轨迹运行。 总体方案 整个电路系统分为检测、控制、驱动三个模块。首先利用光电对管对路面信号进行检测,经过比较器处理之后,送给软件控制模块进行实时控制,输出相应的信号给驱动芯片驱动电机转动,从而控制整个小车的运动。系统方案方框图如图1所示。 图1 智能小车寻迹系统框图 传感检测单元 小车循迹原理 该智能小车在画有黑线的白纸“路面”上行驶,由于黑线与白纸对光线的反射系数不同,可根据接收到的反射光的强弱来判断“道路”—黑线。笔者在该模块中利用了简单、应用也比较普遍的检测方法——红外探测法。 红外探测法,即利用红外线在不同颜色的物理表面具有不同的反射性质的特点。在小车行驶过程中不断地向地面发射红外光,当红外光遇到白色地面时发生漫发射,反射光被装在小车上的接收管接收;如果遇到黑线则红外光被吸收,则小车上的接收管接收不到信号。 传感器的选择 市场上用于红外探测法的器件较多,可以利用反射式传感器外接简单电路自制探头,也可以使用结构简单、工作性能可靠的集成式红外探头。ST系列集成红外探头价格便宜、体积小、使用方便、性能可靠、用途广泛,所以该系统中最终选择了ST168反射传感器作为红外光的发射与接收器件,其内部结构与外接电路均较为简单,如图2所示: 图2 ST168检测电路 ST168采用高发射功率红外光、电二极管与高灵敏光电晶体管组成,采用非接触式检测方式。ST168的检测距离很小,一般为8~15毫米,因为8毫米以下就是它的检测盲区,而大于15毫米则很容易受干扰。笔者经过多次测试、比较,发现把传感器安装在距离检测物表面10毫米时,检测效果最好。 R1限制发射二极管的电流,发射管的电流与发射功率成正比,但受其极限输入正向电流50mA的影响,用R1=150的电阻作为限流电阻,Vcc=5V作为电源电压,测试发现发射功率完全能满足检测需要;可变电阻
智能循迹小车详细制作过程
（穿山乙工作室）三天三十元做出智能车 基本设计思路： 1.基本车架（两个电机一体轮子+一 个万向轮） 2.单片机主控模块 3.电机驱动模块（内置5V电源输出） 4.黑白线循迹模块 0.准备所需基本元器件 1）.基本二驱车体一台。（本课以穿山乙推出的基本车体为 例讲解） 2）.5x7cm洞洞板、单片机卡槽、51单片机、石英晶体、红 色LED、1K电阻、10K排阻各一个；2个瓷片电容、排针40 个。 3）.5x7cm洞洞板、7805稳压芯片、红色LED、1K电阻各一 个；双孔接线柱三个、10u电解电容2个、排针12个、9110 驱动芯片2个。 4）.5x7cm洞洞板、LM324比较器芯片各一个；红外对管三 对、4.7K电阻3个、330电阻三个、红色3mmLED三个。 一、组装车体
（图中显示的很清晰吧，照着上螺丝就行了） 二、制作单片机控制模块 材料：5x7cm洞洞板、单片机卡槽、51单片机、石英晶体、红色LED、1K电阻、10K排阻各一个；2个瓷片电容、排针40个。 电路图如下，主要目的是把单片机的各个引脚用排针引出来，便于使用。我们也有焊接好的实物图供你参考。（如果你选用的是STC98系列的单片机在这里可以省掉复位电路不焊，仍能正常工作。我实物图中就没焊复位）
三、制作电机驱动模块 材料：5x7cm洞洞板、7805稳压芯片、红色LED、1K电阻各一个；双孔接线柱三个、10u电解电容2个、排针12个、9110驱动芯片2个。 电路图如下，这里我们把电源模块与驱动模块含在了同一个电路板上。因为电机驱动模块所需的电压是+9V左右（6—15V 均可），而单片机主控和循迹模块所需电压均为+5V。 这里用了一个7805稳压芯片将+9V电压稳出+5V电压。
DFRobot的二哈识图HuskylensAI视觉传感器
二哈识图AI视觉传感器，一款简便易用适用于AI教育教学和STEAM教 育、创客的智能摄像头 二哈识图AI视觉传感器是什么？ 二哈识图AI视觉传感器，英文名HUSKYLENS，是国内著名开源硬件和创客教育企业DFRobot旗下新研发的一款简单易用价格实惠的智能传感器。其采用AI芯片内置机器学习技术,可识别多种目标物体如人脸识别、物体识别和追踪、颜色识别、巡线和二维码标签识别等,检测结果通过UART或I2C端口直接输出,与主流控制器无缝对接;体积小、性能强、算法本地处理，可快速搭建原型，被广泛应用于AI教育、STEAM教育和创客领域。
二哈识图(HUSKYLENS)AI视觉传感器的独特优势： 1. 简单易用：简单易用：二哈识图AI视觉传感器拥有智能设计，采用AI芯片，内置多种算法，您只需一键操作，便可让二哈识图智能识别更多新事物。 2. 智能学习：二哈识图AI视觉传感器内置强大机器学习技术，使其具有人脸识别、颜色识别、标签识别和物体识别和追踪等能力，比普通传感器更智能更强大。 3. 小巧快捷:二哈识图AI视觉传感器自带2.0寸IPS显示屏，体积小巧，调参无需电脑辅助，本地处理所有算法直接输出结果，快捷，识别率更高。 4. 性能高效：二哈识图AI视觉传感器采用新一代AI专用芯片Kendryte K210,其神经网络算法运行时速度要比STM32H743快了1000倍，性能更高效。 5.功能强大: 二哈识图板载UART/I2C接口，可以连接到Arduino、Raspberry Pi、LattePanda、micro:bit、STM32等主流控制器，实现硬件无缝对接，直接输出识别结果给控制器，无需折腾复杂的算法，就能制作非常有创意的项目。
基于数电自动循迹智能小车
设计题目：基于数电的循迹小车 2014年09月10日
目录 目录....................................................................................................3.. 摘要 (4) 1. 设计任务与要求 (5) 1.1 基本功能 (5) 2.系统设计方案 (5) 2.1小车循迹原理…………………………………………………………………………5. 2.2控制系统总体设计 (6) 3.系统方案 (6) 3.1循迹传感器模块………………………………………………………………………6. 3.1.1红外传感器的简介………………………………………………………………7.. 3.1.2比较器LM324简介 (7) 3.1. 3具体电路 (8) 3.1.4传感器的安装 (8) 3．2控制器模块 (9) 3.2.1稳压芯片的工作原理 (9) 3.2.2继电器的工作原理 (9) 3.3电机与驱动模块 (10) 3.4自动循迹小车的总体设计 (11) 4．设计体会 (11) 5.参考资料 (12)
基于数电的循迹小车 内容摘要:本着从简到繁的原则，我们制作一款由数字电路来控制的智能循迹小车，在组装过程中我们不但能熟悉机械原理还能逐步学习到：光电传感器、电压比较器、电机驱动电路等相关电子知识。 关键词：循迹小车，传感器，电机驱动 1.设计任务与要求 1.1 基本功能 ①设计一个基于直流电机的自动循迹小车，使小车能够自动检测地面黑色轨迹，并沿着黑色轨迹行驶。 ②当小车走在白色轨道时，保持原来速度行驶；当遇到黑线时，说明小车跑偏，通过继电器将开关打到低电压一路，使小车差速行驶，并
基于光电传感器自动循迹小车设计
基于光电传感器自动循迹 小车设计 The Standardization Office was revised on the afternoon of December 13, 2020
摘要 制作自动寻迹小车所涉及的专业知识包括控制、模式识别、传感技术、汽车电子、电气、计算机、机械等诸多学科。为了使小车能够快速稳定的行驶，设计制作了小车控制系统。在整个小车控制系统中，如何准确地识别路径及实时地对智能车的速度和方向进行控制是整个控制系统的关键。 由于此小车能够自动寻迹,加速,减速.故又被称作为智能车.本智能车控制系统设计以MC9S12XS128微控制器为核心，通过两排光电传感器检测小车的位置和运动方向来获取轨道信息，根据轨道信息判断出相应的轨道类型，并分配不同的速度给硬件电路加以控制，完成了在变负荷条件下对速度的快速稳定调节。红外对射传感器用于检测智能车的速度，以脉宽调制控制方式（PWM）控制电机和舵机以达到控制智能车的行驶速度和偏转方向。 软件是在CodeWarrior 的环境下用C语言编写的，用PID控制算法调节驱动电机的转速和舵机的方向，完成对模型车运动速度和运动方向的闭环控制。智能车能够准确迅速地识别特定的轨道，并沿着引导线以较高的速度稳定行驶。 整个智能车系统涉及车模机械结构的改装、传感器电路设计及控制算法等多个方面。经过多次反复的测试，最终确定了现有的智能车模型和各项控制参数。 关键词： MC9S12XS128；PID；PWM；光电传感器；智能车
ABSTRACT Making automatic tracing car involved the professional knowledge including control, pattern recognition, sensing technology, automobile electronics, electrical, computer, machinery and so on many subjects. According to the technical requirements of the contest, we design the intelligent vehicle control system. In the entire control system of the smart car, how to accurately identify the road and real-time control the speed and direction of the Smart Car is the key to the whole control system. Because this car can automatic tracing, accelerate, slowing down. So it is also known as intelligent car this intelligent vehicle control system design take the MC9S12XS128 micro controller as a core, examines car's position and the heading through two row of photoelectric sensors gains the racecourse information, judges the corresponding racecourse type according to the racecourse information, and assigned the different speed to control for the hardware circuit, has completed in changes under the load condition to the speed fast stable adjustment. The infrared correlation sensor uses in examining the intelligent vehicle's speed, (PWM) controls the electrical machinery and the servo by the pulse-duration modulation control mode achieves the control intelligence vehicle's moving velocity and the deflection direction. The software is under the CodeWarrior environment with the C language compilation, actuates electrical machinery's rotational speed and servo's direction with the PID control algorithm adjustment, completes to the model vehicle velocity of movement and the heading closed-loop control. The intelligent vehicle can distinguish the specific racecourse rapidly accurately, and along inlet line by the high speed control travel. The entire intelligent vehicle system involves the vehicle mold mechanism the re-equipping, the sensor circuit design and the control algorithm and so on many aspects. After the repeated test, has determined the existing intelligent vehicle model and each controlled variable finally many times. Keywords： MC9S12XS128; PID；PWM；photoelectric sensor; smart car
传感器在电动汽车中的应用
网络技术、信息技术和线控技术的广泛应用，使智能交通系统（ITS）的实现也变得非常简单，还可以实现再生制动和能量回收，提高了电动汽车制动的安全性和可靠性。 电动汽车主要由电力驱动子系统、电源子系统和辅助子系统等几部分组成。其结构与传统汽车相比有了明显的变化，其传统燃油动力系统被电力驱动系统所替代。 电力驱动系统包括系统控制器、功率变换器、电动机、机械传动装置和车轮，其功用是将存储在蓄电池中的电能高效地转化为车轮的动能，并能够在汽车减速制动时，将车轮的动能转化为电能充入蓄电池。电动汽车的能量源由电池提供。 随着电动汽车的结构的变化，其内部所用的传感器也有所不同，传感器类型也相应发生变化。车内大部分的传统和机械钢性信号被柔性的电信号所取代，增加了电源系统中一些电压计电流传感器。 为了更好地控制电动机的出入电压计电流，传感器的检测精度也比以往有所提高。电动汽车中同时保留了传统汽车中辅助子系统中作用电子控制传感单元（ECU），同时对安全管理系统和车身舒适系统传感器提出更高要求，体现了汽车传感器的最先进技术。 艾驰商城是国内最专业的MRO工业品网购平台，正品现货、优势价格、迅捷配送，是一站式采购的工业品商城！具有 10年工业用品电子商务领域研究，以强大的信息通道建设的优势，以及依托线下贸易交易市场在工业用品行业上游供应链的整合能力，为广大的用户提供了传感器、图尔克传感器、变频器、断路器、继电器、PLC、工控机、仪器仪表、气缸、五金工具、伺服电机、劳保用品等一系列自动化的工控产品。 如需进一步了解相关传感器产品的选型，报价，采购，参数，图片，批发等信息，请关注艾驰商城https://www.wendangku.net/doc/a42566691.html,。
智能小车说明书
智能小车说明书 公司内部编号：（GOOD-TMMT-MMUT-UUPTY-UUYY-DTTI-
基于STC12C5A60S2 单片机智能 轮式小车设计 摘要：以STC12C5A60S2 单片机为核心，由主控模块、传感器模块、电机驱动模块等组成，完成路面信息检测、循迹，寻找火源，直流电机控制等功能。路面信息检测、循迹采用红外光电寻迹传感器判断接收地面反射光线的方式反馈，通过高低电平来进行路面检测、路径判断；寻找火源采用火焰传感器判断火源所在方位；电机直流驱动则用来保证小车以最快的速度行驶。 关键词：智能小车、STC12C5A60S2 单片机、红外传感器、循迹传感器、碰撞传感器、直流电机 目录
引言 只能作为现代社会的新产物是以后的发展方向。它可以按照预先设定的模块在一个特定的环境里自动的运作，无需人为管理，便可以完成预期所要达到的或更高的目标。 本次设计一智能小车，小车能够沿着特定轨迹行驶，躲避障碍物并能准确寻找到火源，发出警告功能。在此过程中要通过单片机和各种传感器实现小车的前进、后退、左转和右转等基本操作。通过这些基本功能再加上相关的传感器实现具有特定功能的智能小车。这里在履带式小车上加装红外反射、循迹、火焰传感器，在STC12C5A60S2 单片机的管理和相关程序的控制下，能完成自动循迹及在复杂地形的迷宫中寻找出路的功能。 作品可以作为高级智能玩具，也可以作为大学生学习嵌入式控制的强有力的应用实例，该系统将会有更广阔的开发前景。
一．总体设计方案 设计方案论证 本次设计采用红外传感器来判定前方障碍的有无，使小车遇到障碍物时能即使的避免的功能；采用火焰传感器来实现寻找火源的功能；采用红外寻迹传感器来实现小车沿黑线前进的寻迹功能；采用STC12C5A60S2单片机来控制小车的各项基本操作。 方案的总体设计框图 本次创新设计所用到的硬件模块有：中央处理器模块、传感器模块、直流 电机驱动模块、调试电路模块。 中央处理器模块 本文采用的STC12C5A60S2单片机是宏晶科技生产的单时钟/机器周期(1T)的单片机，是高速/低功耗/超强抗干扰的新一代8051单片机，指令代码完全兼容传统8051,但速度快8-12倍。内部集成MAX810专用复位电路,2路PWM,8路高速10位A/D转换(250K/S),针对电机控制，强干扰场合。
智能循迹小车___设计报告
智能循迹小车设计 专业：自动化 班级：自动化132 姓名：罗植升莫柏源梁桂宾 指导老师： 2014年4月——2010年6月 摘要：
本课题是基于STC89C52单片机的智能小车的设计与实现，小车完成的主要功能是能够自主识别黑色引导线并根据黑线走向实现快速稳定的寻线行驶。小车系统以 STC89C52单片机为系统控制处理器；采用红外传感获取赛道的信息，来对小车的方向和速度进行控制。此外，对整个控制软件进行设计和程序的编制以及程序的调试，并最终完成软件和硬件的融合，实现小车的预期功能。 引言
当今世界，传感器技术和自动控制技术正在飞速发展，机械、电气和电子信息已经不再明显分家，自动控制在工业领域中的地位已经越来越重要，“智能”这个词也已经成为了热门词汇。现在国外的自动控制和传感器技术已经达到了很高的水平，特别是日本，比如日本本田制作的机器人，其仿人双足行走已经做得十分逼真，而且具有一定的学习能力，还据说其智商已达到6岁儿童的水平。 作为机械行业的代表产品—汽车，其与电子信息产业的融合速度也显著提高，呈现出两个明显的特点：一是电子装置占汽车整车（特别是轿车）的价值量比例逐步提高，汽车将由以机械产品为主向高级的机电一体化方向发展，汽车电子产业也很有可能成为依托整车制造业和用车提升配置而快速成为新的增长点；二是汽车开始向电子化、多媒体化和智能化方向发展，使其不仅作为一种代步工具、同时能具有交通、娱乐、办公和通讯等多种功能。 无容置疑，机电一体化人才的培养不论是在国外还是国内，都开始重视起来，主要表现在大学生的各种大型的创新比赛，比如：亚洲广播电视联盟亚太地区机器人大赛（ABU ROBCON）、全国大学生“飞思卡尔”杯智能汽车竞赛等众多重要竞赛都能很好的培养大学生对于机电一体化的兴趣与强化机电一体化的相关知识。但很现实的状况是，国内不论是在机械还是电气领域，与国外的差距还是很明显的，所以作为机电一体化学生，必须加倍努力，为逐步赶上国外先进水平并超过之而努力。 为了适应机电一体化的发展在汽车智能化方向的发展要求，提出简易智能小车的构想，目的在于：通过独立设计并制作一辆具有简单智能化的简易小车，获得项目整体设计的能力，并掌握多通道多样化传感器综合控制的方法。所以立“智能循迹小车”一题作为尝试。 此项设计是在以杨老师提供的小车为基础上，采用AT89C52单片机作为控制核心，实现能够自主识别黑色引导线并根据黑线走向实现快速稳定的寻线行驶。