飞思卡尔智能车大赛杭州电子科技大学杭电二队(13)

飞思卡尔智能车大赛技术报告

由于 S12 芯片的处理能力不足以支持像 PC 那样的运算，因此我们采用了只有黑白制式、320×240 的 CMOS 单板摄像头（每秒 50 帧）。由于受 S12 片内 AD 的转换能力限制（参考技术报告《S12片内 AD 与 AD9054 的比较》），在总线周期为 32M 的情况下，每行最多能够采集 78 个点，其中前 12 个数据为行消影，第 12 到第 78 点为有效数据。

根据单行所能采集的数据点数，为了视觉上辨别前方一般路况信息，我们需要尽可能多的采集图像。 图 4.3所示为 40×80 的单幅图像。

但是对于比赛来说，赛道是在白色底板上铺设黑色引导线，因此它的干扰信息会少很多。所以对于比赛的黑线检测来说 40 行已经太多了：只要在单行上有足够多的信息点，较少的行数就可以实现对黑线的检测；在经过了实践比对之后，最终决定采用 10 行的信息来判断前方是直道还是弯道的方案。

图 4.3 40×80 灰度图

4.2.3 单行黑线提取算法

前面提到了摄像头图像信息的特点，接下来将结合比赛赛道的图像特点来讨论相应的黑线提取算法—边沿检测算法。由于比赛赛道是在白色底板上铺设黑色引导线，因此干扰比较小，黑线提取较为容易。

我们很自然的就想到了图像处理算法中较为简单的边界提取算法。由于黑色引导线和白色底