北京科技大学创意组技术报告-第九届 - 图文

第九届“飞思卡尔”杯全国大学生

智能汽车竞赛

技 术 报 告

学 校：北京科技大学 队伍名称：北京科技大学创意组 参赛队员： 王强 张一豆 杨冰 伍宇明

刘慧彬

带队教师：刘立

杨珏

第九届全国大学生智能汽车竞赛技术报告

关于技术报告和研究论文使用授权的说明

本人完全了解第九届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车竞赛关保留、使用技术报告和研究论文的规定，即：参赛作品著作权归参赛者本人，比赛组委会和飞思卡尔半导体公司可以在相关主页上收录并公开参赛作品的设计方案、技术报告以及参赛模型车的视频、图像资料，并将相关内容编纂收录在组委会出版论文集中。

参赛队员签名： 带队教师签名：

日 期：

I

第九届全国大学生智能汽车竞赛技术报告

摘 要

本文设计的指标组智能车系统以双MK60DN512VLL10微控制器为核心控制单元并行处理；通过CMOS摄像头检测赛道信息，使用模拟比较器对图像进行硬件二值化，提取黑色引导线，用于赛道识别与引导；通过数字摄像头OV7725进行指示灯特征识别，利用软件进行二值化处理后经过BP神经网络分类器识别确定所需转向信息后与主控制器进行通信；通过光电编码器检测模型车的实时速度，使用PID控制算法调节驱动电机的转速和转向舵机的角度，实现了对模型车运动速度和运动方向的闭环控制。为了提高模型车的速度和稳定性，使用C#、MFC上位机、SD卡模块、键盘模块等调试工具，进行了大量硬件与软件测试。实验结果表明，该系统设计方案确实可行。

关键字：MK60DN512VLL10，OV7725，BP神经网络，PID，C#，SD卡

II

Abstract

In this paper we will design a smart car system based on MK60N512VMD100as the micro-controller unit. We use a CMOS image sensor to obtain lane image information. Then convert the original image into the binary image by the analog comparator circuit in order to extract black guide line for track identification. A digital camera OV7725 is used to identify the feature of the light. Then we program to convert the original colorful image into the binary image and use BP neural network classifier to get steering information. We use PID control method to adjust the rotate speed of driving electromotor and direction of steering electromotor, to achieve the closed-loop control for the speed and direction. In order to increase the speed and the reliability of the car, a great number of the hardware and software tests are carried on and the advantages and disadvantages of the different schemes are compared by using the C#、MFC simulation platform, SD card module and the keyboard module. The results indicate that our design scheme of the smart car system is feasible.

Keywords: MK60N512VMD100，OV7725，BP neural network，PID，C#，SD card

III

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