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摄像头智能车硬件设计方案

资料介绍
摄像头智能车硬件设计方案

摄像头智能车硬件设计方案

传感器电路设计

  延续往届的传感器方案,今年仍然采用了CCD作为传感器,但采用了信号质量更佳,
黑白对比度更大的Sony系列CCD,当摄像头安装高度为30cm,俯角为30°时,其最大黑白
电压差可达到1V。

  为了从CCD输出的PAL制式信号中提取赛道信息,秉承硬件二值化的指导思想,将灰
度图像转换成黑白图像,由于普通I/O和PAC的操作速度要比A/D快,可提高分辨率和前瞻
。通过硬件预处理提取赛道信息,目前有两种主要途径:微分边缘检测和阈值比较检测


  微分边缘检测:通过数据采集程序效率的优化,在总线频率24MHz条件下可以准确捕
获宽度1.5ms的黑线信号。并可以达到1200多的行分辨率和很高的中心解析精度。在直道
上,由于远处的黑白之间的电压差较小,远处的赛道信息提取不到,得到的预处理图像
是不可信的。另外,在近处也经常发生丢失赛道边缘的情况。

  数字阈值比较检测
:利用快速A/D采集CCD信号,MCU输出信号作为阈值与快速A/D得到的信号通过数字比较
器得到二值化信息。这个电路的优势在于可以通过MCU输出不同的阈值从而得到良好的信
噪比,另外,快速A/D得到的信号可以输入给单片机,硬件预处理效果不佳的时候可以切
换到片外A/D模式,使算法更加灵活。但由于单片机的计算能力有限,切换到片外A/D模
式之后数据量过大,最终没有采取这种方案。

  模拟阈值比较检测:模拟阈值比较检测与上述数字阈值比较检测原理相似,只是用
D/A输出阈值与CCD输出信号进行比较得出赛道信息。该方案可以达到3m的直线前瞻,1.
5m的弯道前瞻,但该方案最大的缺点就是受光线的影响较大,如果不事先适应场地光照
条件,信号质量难以保证。

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  最终我们采取了第三种方案,图1是最终版本的模拟阈值比较电路,利用LM188
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