CN103926922B - 一种智能车的控制监测系统 - Google Patents

Abstract

一种智能车的控制监测系统，包括用以采集智能车运动过程的状态信息的摄像头，以及用以将采集的状态信息转换为图像和波形信息的上位机；所述上位机包括：图像处理显示单元，数据波形显示单元，图像、波形的分析单元，串口助手功能单元，转换数据格式单元，数据检测单元和无线传输单元。优选的，所述监测系统还包括OLED在线监测调试模块和存储数据的SD卡模块。本发明提供了一种监测效率较高、智能化程度较高的智能车的控制监测系统。

Description

一种智能车的控制监测系统

技术领域

本发明涉及一种车辆监控领域，尤其是一种智能车的控制监测系统。

背景技术

随着现代科技的飞速发展，人们对智能化的要求已越来越高，而智能化在汽车相关产业上的应用最典型的例子就是汽车电子行业，汽车的电子化程度则被看作是衡量现代汽车水平的重要标志。同时，汽车生产商推出越来越智能的汽车，来满足各种各样的市场需求。

现有的智能车存在的技术缺陷为：无法有效反馈运动过程的状态信息、监测效率较低、智能化程度较低。

发明内容

为了克服已有智能车的监测效率较低、智能化程度较低的不足,本发明提供了一种监测效率较高、智能化程度较高的智能车的控制监测系统。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种智能车的控制监测系统，包括用以采集智能车运动过程的状态信息的摄像头，以及用以将采集的状态信息转换为图像和波形信息的上位机；所述上位机包括：

图像处理显示单元，用以在未遇到起跑线情况下显示经上位机处理后的边线和标定线，在下位机调用起跑线检测时显示摄像头拍到的赛道原图和上位机处理后的图像，进行起跑线的检测；

数据波形显示单元，用以对摄像头采集的多通道数据进行显示， 包括对赛道的类型、智能车的舵机值、实际速度、期望速度进行显示，直观地显示出波形并进行分析；

图像、波形的分析单元，用以分析显示处理后的赛道图像和智能车参数的波形信息，包括放大、缩小调整视角，以及自动播放选定的起始和终止图像的序号；

串口助手功能单元，用以制定串口发送、接收数据的协议，当智能车运动时，在发送区根据协议发送数据，远程控制小车起跑、停止，实现上、下位机之间的实时交互；

转换数据格式单元，用以将字符串流转成常用的文本格式的文件及图像文件；

数据检测单元，用以通过智能车上的MCU（即微控制单元，型号：飞思卡尔K60）将数据写到SD卡，上位机对SD卡中数据进行读取、处理和显示，从而进行上、下位机数据的实时交互，实现在线数据检测、分析，对上位机中已存在的数据文件进行读取，处理，实现离线的数据检测、分析；

无线传输单元，用以将MCU采集的数据通过无线模块发送给上位机，进行上位机实时监测、处理。

进一步，所述监测系统还包括OLED在线监测调试模块，所述的OLED在线监测调试模块包括：图像、状态显示单元，将MCU采集并处理后的当时的实际速度，期望速度，舵机值，赛道类型的参数信息和图像的边线、中心线的图像信息实时显示在OLED液晶屏幕上，便于智能车低速运动时观察赛道信息和小车的状态信息。

更进一步，所述监测系统还包括存储数据的SD卡模块，所述的存 储数据的SD卡模块包括：数据存储单元，SD卡可以将智能车在运动过程中，将MCU采集到的当时的实际速度，期望速度，舵机值，赛道类型的参数信息和图像的边线、中心线的图像信息以不同的数据格式存储起来以备上位机处理使用，图像数据经数据处理后，将byte型数据二值化，节省存储空间。

再进一步，所述的图像和波形分析单元中，分析过程如下：

(1)图像二值化之后的阈值分布波形图，通过分析所述阈值分布波形图人为设定静态阈值或验证动态阈值算法的可行性；

(2)通过边沿检测提取到的黑线信息：如双边黑线的起始终止行数，列数，最小二乘法线性拟合虚线的图像以及一些用于表征算法信息的标志位，便于分析和决策，

(3)同时，用SD卡存储的信息中包括阈值分布波形图和黑线信息。

所述的数据检测单元的检测过程如下：

(1)PID参数的整定：通过波形图显示速度PID以及相关的P项，I项,D项的波形曲线，实时在线地分析和给定PID参数；

(2)同时，针对控制算法或图像处理算法中存在的缺陷进行标志，实时发送回上位机进行监测分析。

所述图像处理显示单元中，从近向远处巡线，提取黑线，同时将该幅图像的静态阈值作为动态阈值算法的起始值，且同一幅图中不同行的阈值也采用渐变的方式改变，该动态阈值算法能够适应不同的光线条件。

本发明的技术构思为：采用摄像头传感器的智能车通过摄像头采集的赛道图像（一维、二维）或者连续扫描赛道反射点的方式进行进 行路经检测，然后再用控制器进一步处理信息，做出相应的决策，控制小车寻迹。在路经检测过程中，一个高效的监测系统将大大影响智能车的调试速率，对于发现智能车的存在的隐藏问题有很大帮助。可以大大提高调试效率和科学性，为编写算法提供了大量依据。这种视觉寻迹系统以其灵活，信息量大等优势成为了未来的寻迹发展方向，在将来智能汽车电子应用方面有广阔前景，同时在智能机器人等方面也有很大的应用空间，预测在不久的将来会有其更广阔的发展空间。

本发明的有益效果主要表现在：将智能车在运动过程中的状态信息以直观可视化的角度及时反馈回来，根据反馈回来的信息来控制智能车；监测效率高，进一步提升智能化程度。

附图说明

图1是智能车上位机的处理流程示意图。

图2是SD卡的电路图。

图3是OLED的接口电路图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述。

参照图1～图3，一种智能车的控制监测系统，包括用以采集智能车运动过程的状态信息的摄像头，以及用以将采集的状态信息转换为图像和波形信息的上位机；所述上位机包括：

图像处理显示单元，用以在未遇到起跑线情况下显示经上位机处理后的边线和标定线，在下位机调用起跑线检测时显示摄像头拍到的赛道原图和上位机处理后的图像，进行起跑线的检测；

数据波形显示单元，用以对摄像头采集的多通道数据进行显示，包括对赛道的类型、智能车的舵机值、实际速度、期望速度进行显示， 直观地显示出波形并进行分析；

图像、波形的分析单元，用以分析显示处理后的赛道图像和智能车参数的波形信息，包括放大、缩小调整视角，以及自动播放选定的起始和终止图像的序号；

串口助手功能单元，用以制定串口发送、接收数据的协议，当智能车运动时，在发送区根据协议发送数据，远程控制小车起跑、停止，实现上、下位机之间的实时交互；

转换数据格式单元，用以将字符串流转成常用的文本格式的文件及图像文件；

数据检测单元，用以通过智能车上的MCU（即微控制单元，型号：飞思卡尔K60）将数据写到SD卡，上位机对SD卡中数据进行读取、处理和显示，从而进行上、下位机数据的实时交互，实现在线数据检测、分析，对上位机中已存在的数据文件进行读取，处理，实现离线的数据检测、分析；

无线传输单元，用以将MCU采集的数据通过无线模块发送给上位机，进行上位机实时监测、处理。

进一步，所述监测系统还包括OLED在线监测调试模块，所述的OLED在线监测调试模块包括：图像、状态显示单元，将MCU采集并处理后的当时的实际速度，期望速度，舵机值，赛道类型的参数信息和图像的边线、中心线的图像信息实时显示在OLED液晶屏幕上，便于智能车低速运动时观察赛道信息和小车的状态信息。

更进一步，所述监测系统还包括存储数据的SD卡模块，所述的存储数据的SD卡模块包括：数据存储单元，SD卡可以将智能车在运动 过程中，将MCU采集到的当时的实际速度，期望速度，舵机值，赛道类型的参数信息和图像的边线、中心线的图像信息以不同的数据格式存储起来以备上位机处理使用，图像数据经数据处理后，将byte型数据二值化，节省存储空间。

再进一步，所述的图像和波形分析单元中，分析过程如下：

(1)图像二值化之后的阈值分布波形图，通过分析所述阈值分布波形图人为设定静态阈值或验证动态阈值算法的可行性；

(2)通过边沿检测提取到的黑线信息：如双边黑线的起始终止行数，列数，最小二乘法线性拟合虚线的图像以及一些用于表征算法信息的标志位，便于分析和决策，

(3)同时，用SD卡存储的信息中包括阈值分布波形图和黑线信息。

所述的数据检测单元的检测过程如下：

(1)PID参数的整定：通过波形图显示速度PID以及相关的P项，I项,D项的波形曲线，实时在线地分析和给定PID参数；

(2)同时，针对控制算法或图像处理算法中存在的缺陷进行标志，实时发送回上位机进行监测分析。

所述图像处理显示单元中，从近向远处巡线，提取黑线，同时将该幅图像的静态阈值作为动态阈值算法的起始值，且同一幅图中不同行的阈值也采用渐变的方式改变，该动态阈值算法能够适应不同的光线条件。

所述的智能车的位机可以把经安装在智能车上的单片机采集来的数据进行处理，转换成直观、易于理解的图像和波形信息，包括以下功能单元：

图像处理显示单元，在未检测起跑线时显示的是经上位机软件处理后的边线和标定线，在下位机调用起跑线检测时可显示摄像头拍到的赛道原图和上位机软件处理后的图像，可进行起跑线的检测；

数据波形显示单元，该模块可对单片机采集的多通道数据进行显示，包括舵机值、赛道类型、实际速度、期望速度等参量进行显示，直观地显示出波形并进行分析；

图像、波形的分析单元，软件显示处理后的赛道图像和波形信息，有放大、缩小调整视角的功能。此外还能自动播放选定的起始和终止图像的序号，便于集中观察，分析重要图形信息；

串口助手功能单元，制定串口发送、接收数据的协议，当智能车运动时，在发送区根据协议发送数据，远程控制小车起跑、停止，实现上、下位机之间的实时交互；

转换数据格式单元，可以将字符串流转成常用的.xls，.txt文本格式的文件及.jpg图像文件，方便二次调用时进行离线的数据显示和分析；

数据检测单元，通过MCU将数据写到SD卡，上位机软件中对SD卡中数据进行读取、处理和显示，从而进行上、下位机数据的实时交互，实现在线数据检测、分析，也可对电脑中已存在的数据文件进行读取，处理，实现离线的数据检测、分析；

其中，所述的OLED在线监测调试模块包括：

图像、状态显示单元，将MCU采集并处理后的当时的实际速度，期望速度，舵机值，赛道类型的参数信息和图像的边线、中心线的图像信息实时显示在液晶屏幕上，便于智能车低速运动时观察赛道信息和小车的状态信息。

其中，所述的存储数据的SD卡包括：

数据存储单元，SD卡可以将智能车在运动过程中，将MCU采集到的当时的实际速度，期望速度，舵机值，赛道类型的参数信息和图像的边线、中心线的图像信息以各种数据格式存储起来以备上位机处理使用。

本实施例中，根据智能车运动状态的不同，可进行在线和离线的数据检测、分析：

（1）安装在智能车上的SD卡可以将智能车在运动过程中的数据存储下来，智能车上位机软件通过对SD卡中数据的读取和显示，进行在线数据显示、分析，也可以通过读取在电脑中已存的数据文件，进行离线数据的显示和分析，MCU采集的数据通过无线模块发送给上位机，进行上位机实时在线的监测、处理，且智能车在高速、低速运动都可以被监测；

（2）OLED在线监测调试模块可以显示智能车在低速运动时的赛道状态和智能车状态，进行在线的数据检测、分析，脱离了上位机，使监测更方便；

上位机通过对图像的处理，提取有用信息，大大缩短了图像处理的周期，从而缩短了摄像头进行赛道判断的时间，提高智能车的整体性能；

上位机通过对速度、舵机值、赛道类型的波形数据分析、显示，方便用户根据速度值的波形进行PID参数的整定。

Claims (1)

1.一种智能车的控制监测系统，其特征在于：所述监测系统包括用以采集智能车运动过程的状态信息的摄像头，以及用以将采集的状态信息转换为图像和波形信息的上位机；所述上位机包括：

图像处理显示单元，用以在未遇到起跑线情况下显示经上位机处理后的边线和标定线，在下位机调用起跑线检测时显示摄像头拍到的赛道原图和上位机处理后的图像，进行起跑线的检测；

数据波形显示单元，用以对摄像头采集的多通道数据进行显示，包括对赛道的类型、智能车的舵机值、实际速度、期望速度进行显示，直观地显示出波形并进行分析；

图像波形的分析单元，用以分析显示处理后的赛道图像和智能车参数的波形信息，包括放大、缩小调整视角，以及自动播放选定的起始和终止图像的序号；

串口助手功能单元，用以制定串口发送、接收数据的协议，当智能车运动时，在发送区根据协议发送数据，远程控制小车起跑、停止，实现上、下位机之间的实时交互；

转换数据格式单元，用以将字符串流转成常用的文本格式的文件及图像文件；

数据检测单元，用以通过智能车上的MCU将数据写到SD卡，上位机对SD卡中数据进行读取、处理和显示，从而进行上、下位机数据的实时交互，实现在线数据检测、分析，对上位机中已存在的数据文件进行读取，处理，实现离线的数据检测、分析；

无线传输单元，用以将MCU采集的数据通过无线模块发送给上位机，进行上位机实时监测、处理；

所述监测系统还包括OLED在线监测调试模块，所述的OLED在线监测调试模块包括：图像状态显示单元，将MCU采集并处理后的当时的实际速度，期望速度，舵机值，赛道类型的参数信息和图像的边线、中心线的图像信息实时显示在OLED液晶屏幕上，便于智能车低速运动时观察赛道信息和小车的状态信息；

所述监测系统还包括存储数据的SD卡模块，所述的存储数据的SD卡模块包括：数据存储单元，SD卡可以将智能车在运动过程中，将MCU采集到的当时的实际速度，期望速度，舵机值，赛道类型的参数信息和图像的边线、中心线的图像信息以不同的数据格式存储起来以备上位机处理使用，图像数据经数据处理后，将byte型数据二值化，节省存储空间；

所述的图像和波形分析单元中，分析过程如下：

(1)图像二值化之后的阈值分布波形图，通过分析所述阈值分布波形图人为设定静态阈值或验证动态阈值算法的可行性；

(2)通过边沿检测提取到的黑线信息：如双边黑线的起始终止行数，列数，最小二乘法线性拟合虚线的图像以及一些用于表征算法信息的标志位，便于分析和决策，

(3)同时，用SD卡存储的信息中包括阈值分布波形图和黑线信息；

所述的数据检测单元的检测过程如下：

(1)PID参数的整定：通过波形图显示速度PID以及相关的P项，I项,D项的波形曲线，实时在线地分析和给定PID参数；

(2)同时，针对控制算法或图像处理算法中存在的缺陷进行标志，实时发送回上位机进行监测分析；

所述图像处理显示单元中，从近向远处巡线，提取黑线，同时将该上位机处理后的图像的静态阈值作为动态阈值算法的起始值，且同一幅图中不同行的阈值也采用渐变的方式改变，该动态阈值算法能够适应不同的光线条件。