智能小车控制系统以Freescale单片机MK60DN512作为核心控制单元，软件开发平台为IAREmbeddedWorkbenchIDE，车身部分安装的OV7620数字摄像头以及模块化电路板负责采集道路信号和信息传输，并作为小车导航的主要数据处理依据。设计的目标是保证智能小车按预定轨道快速、稳定行驶，不偏离跑道。经过较为完整的控制系统设计以及调试，智能小车可以在一定路况上平稳快速行驶，满足设计要求。
1整车系统设计思路
智能小车控制系统采用MK60DN512作为核心控制单元，由安装在车身支架上的OV7620数字摄像头负责采集道路信号；智能小车后轮安装有光电测速传感器，用来采集车轮的转速数据，并将信号传到核心控制单元进行分析处理，处理完毕后反馈到相应的驱动模块，驱动舵机和电机运转，从而完成智能小车的转向、前进及制动[1]。智能小车控制系统包括以下模块：MK60DN512最小系统、转向舵机模块、电机及其驱动模块、速度反馈模块、摄像头视频信号处理模块和电源管理模块[2]。
2智能小车机械结构设计
在智能小车机械结构的设计与安装调试时，需要考虑以下几个方面：
1）智能小车在安装过程中的可靠性与行驶过程中的稳定性。
2）智能小车在安装过程中的轻便简洁性。
3）是否能够方便准确地进行数字摄像头OV7620的检测与调试。
4）车体保证较低的重心以确保智能小车顺利转弯、加速。
经过不断地调试、摸索、对比之后，完成了对智能小车机械结构的初步设计，主要内容有以下几个方面：
1）为了减少转向舵机的力臂滞后时间，将舵机直立架在车前，并使用专业的金属框架牢牢固定住，以防松动，避免影响舵机转向角度的准确性。
2）数字摄像头OV7620及其支架安装在车身中部，减少车前数据采集盲区，将车身重心略微前移，防止智能小车转弯时侧滑，增加智能小车的弯道通过性。
3）为了减少车身质量，采用了强度高、质量轻的碳纤维管。
4）在底盘设计上，底盘是支承、安装各部件的总成，是形成智能小车整体造型结构的基础；可以接受电机传递的驱动动力，带动智能小车行进，以保证智能小车在跑道上的快速行驶。由于合适的重心对于小车过弯性能和小车速度这两个方面起了很大的作用，适当地调整前后底盘高度，使得智能小车车模整体重心下降到合理位置，既可以顺利过坡，又不会与跑道摩擦接触。
3智能小车硬件电路系统设计
3.1智能小车总体电路设计
通过简化总体硬件电路设计方案，采用模块化设计方案，减少不必要的电子元件的使用，就可以有效地减轻PCB板的使用质量及其占用智能小车的有效空间，从而达到轻量化的目的。硬件电路总体结构设计如图2所示。
3.2电源分配板的电路设计
采用比较节能的线性稳压电路设计方案。电源分配如图3所示。TPS7350是一款差线性电源稳压芯片，它具有功率消耗低、额定电压小等特点，而且只需极少的外围元件就能够构建满足智能小车硬件电路设计要求的稳压电路，该芯片还拥有过流、过压及电压反接等电压保护设计，能够有效地保护智能小车的硬件电路，避免电压过大或电流反接而导致的硬件电路烧毁事件的发生。
3.3电机驱动板的电路设计
采用由BTN7970B驱动芯片搭建的H桥电路设计方案，减小驱动电路的内阻，增大额定承载电流，可以让智能小车获得更大的加减速度及提高在直道上行驶的极限速度。H桥电路原理如图4所示。
4智能小车的软件系统设计
智能小车系统软件设计部分主要有：图像采集及处理、道路判断、舵机打角、电机控制以及速度信息反馈处理等。
4.1图像采集及处理算法
OV7620能够提供的三种数据制式中，采用YUV16位数据制式来提取Y信号亮度信息，生成黑白图像，同时采用HREF-行同步信号、VSYNC-场同步信号来作为图像数据采集的控制信号[4]。为了提高智能小车控制系统的实时性，视频图像信号采集采用外部中断触发的方式进行。采样系统的程序流
4.2路径优化
1）增加智能小车摄像头视场的长度和宽度。根据实验调试的观察，当智能小车采集到的图像能够覆盖比较完整的S弯道时，通过微处理器计算出来的中心就会处于实际道路中央附近，此时智能小车会以一个比较好的路径快速通过S弯道；反之智能小车容易误处理为普通的单向弯道，这样导致智能小车的行驶速度大大减慢。因此，尽量增大摄像头视场的长度和宽度就很有必要了。由于视场的长度与单片机处理的图像行数成正比，所以采用由运算放大器制作的模拟比较器进行图像二值化，可以令单片机的处理速度大大提高，增加了单片机处理的图像行数，达到的视场长度为200cm以上；为了增加视场宽度，除了增加每行采集的图像点数之外，采用了广角镜头，有效地增加了摄像头视场的宽度。
2）进行加权算法的相关优化。采用对整场有效行的中心加以求加权平均值的算法，在低速情况下可以有效地优化智能小车的行进路径，但在智能小车速度提高到一定程度之后，由于过弯时轮胎的侧滑，路径不是很好找，而且由于数字摄像头采集图像分布不均，基本上2/3的行分布于车体前方40cm左右的范围内，所求出的加权平均值容易受车体近处的图像影响，因此整场图像求加权的算法对于高速情况下智能小车的路径选择优化效果不太明显。考虑减小车体前部一定范围内的图像参与加权的行数和权重，同时增大摄像头视场前部图像的权重，最后经过调试得到了一套较为合适的数据，使其能够有效优化高速情况下的智能小车的路径算法。
5结论
本检验医学期刊系统设计了一种基于单片机MK60DN512微处理器为核心的自主巡线智能小车，完成了相关硬件设计及软件的开发，成功地实现了自主巡线功能。该小车结构简单、成本低，对道路识别能力较强，可应用于仓储物流的自动巡线货车的研发。
作者:滕彦飞 郝魁 单位:青岛理工大学汽车与交通学院
