段 敏，曹景勝，金 浙，張 帥，閆豐雨

?

基于創(chuàng)新能力的應(yīng)用型人才培養(yǎng)的模型車設(shè)計

段 敏，曹景勝，金 浙，張 帥，閆豐雨

(遼寧工業(yè)大學(xué) 汽車與交通工程學(xué)院，遼寧 錦州 121001)

按照培養(yǎng)具有工程意識、動手實踐能力和創(chuàng)新能力的應(yīng)用型人才的目標(biāo)，與理論教學(xué)緊密結(jié)合，科學(xué)地設(shè)置實驗項目。基于攝像頭的道路偏離自動調(diào)整模型車包括控制單元、攝像頭、驅(qū)動和轉(zhuǎn)向電機(jī)，由攝像頭采集道路數(shù)據(jù)后送入控制單元進(jìn)行分析并將輸出信號送到驅(qū)動和轉(zhuǎn)向電機(jī)，實現(xiàn)道路偏離的自動調(diào)整。在室內(nèi)道路模型中，攝像頭采集的是道路兩側(cè)的邊界信號，通過二值化算法對圖像進(jìn)行處理，培養(yǎng)了學(xué)生的創(chuàng)新設(shè)計的能力。把理論與實際相結(jié)合，提高了學(xué)生的綜合能力和團(tuán)隊協(xié)作精神。

創(chuàng)新能力；應(yīng)用型；人才培養(yǎng)；設(shè)計

結(jié)合應(yīng)用型本科的內(nèi)涵和新能源車輛專業(yè)的特點，課程采用基于研究性教學(xué)方法，以應(yīng)用型研究項目為核心[1]，融合專業(yè)理論知識、實踐能力和科研環(huán)節(jié)，重組知識體系、重構(gòu)教學(xué)組織形式[2]，依托于真實工程背景，在具體教學(xué)目標(biāo)引導(dǎo)下，借助真實、虛擬或二者結(jié)合的工程項目對學(xué)生進(jìn)行完整的工程訓(xùn)練。隨著人工智能的逐漸興起，無人駕駛技術(shù)也在不斷發(fā)展，為避免無人駕駛汽車偏離正常行駛路線從而導(dǎo)致車禍的發(fā)生，道路偏離自動調(diào)整技術(shù)顯得尤為重要。而且，道路偏離自動調(diào)整技術(shù)的核心——圖像處理算法——也是實現(xiàn)無人駕駛的關(guān)鍵算法。道路偏離模型車包括機(jī)械部件、電路控制部分和傳感器、32位控制芯片、攝像頭、電機(jī)等，能夠?qū)崿F(xiàn)在室內(nèi)模擬道路環(huán)境下實現(xiàn)道路偏離自動調(diào)整。

一、機(jī)械結(jié)構(gòu)的設(shè)計

道路偏離自動調(diào)整模型車使用的機(jī)械模型采用了塑料底盤和車架、橡膠輪胎，前橋是轉(zhuǎn)向橋，采用以舵機(jī)為轉(zhuǎn)向器的轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)，并采用雙橫臂式獨立懸架，后橋是驅(qū)動橋，采用雙電機(jī)和輪邊減速器，未安裝模塊（核心控制模塊、攝像頭采集模塊、電機(jī)驅(qū)動模塊、轉(zhuǎn)速采集模塊、串口通信模塊等）的模型車，如圖1所示。在對前橋的調(diào)整過程中主要是對主銷后傾角、主銷內(nèi)傾角、前輪外傾角和前輪前束的調(diào)整。通過調(diào)節(jié)螺釘旋入的深度和增減調(diào)整墊片的個數(shù)來使主銷后傾角保持在6°左右，主銷內(nèi)傾角保持在5°左右，前輪外傾角保持在3°以內(nèi)，前輪前束保持在3mm以內(nèi)。

圖1 模型車

由于所使用的攝像頭的視角范圍（90°）限制，如果按正常人駕駛轎車時的人眼高度來安裝攝像頭，那么采集圖像的可用區(qū)域?qū)⒖s小，而且不能發(fā)揮攝像頭的最大功用，將攝像頭抬高一個車身的高度，并通過輕質(zhì)塑料管與底盤固定，這樣不僅增大了攝像頭的有效圖像面積也擴(kuò)大了視野。在調(diào)整模型車機(jī)械結(jié)構(gòu)的過程中，學(xué)生使用組合螺絲刀、沖擊鉆等工具對模型車進(jìn)行改造，學(xué)會熟練使用工具的能力，也培養(yǎng)了在實踐過程中細(xì)心操作的能力。

二、電路板的制作

電路板的制作在Altium Designer環(huán)境下完成，整個工作包括繪制原理圖和導(dǎo)出到PCB。

（一）原理圖的繪制

繪制原理圖簡單來說就是畫電路圖，將各個模塊、芯片、電源連接起來。原理圖可分為三大部分：電源模塊、電機(jī)驅(qū)動和模塊接口。各個模塊所需要的電壓不同，例如，芯片需要的電壓是3.3V，舵機(jī)和攝像頭需要的電壓是5V，雙電機(jī)驅(qū)動電路需要的電壓是12V，如圖2所示。

圖2 電源管理

根據(jù)各個模塊所需要的電流選取變壓芯片后繪制成原理圖如圖3，圖4，圖5所示。

圖3 3.3V降壓模塊

圖4 5V降壓模塊

圖5 12V升壓模塊

雙電機(jī)驅(qū)動部分由兩個半橋芯片構(gòu)成全橋電路，使得模型車能夠前進(jìn)后退。在轉(zhuǎn)向過程中由于內(nèi)外兩側(cè)車輪存在轉(zhuǎn)速差，需要對內(nèi)外車輪單獨進(jìn)行控制，單個電機(jī)驅(qū)動如圖6所示。

圖6 單電機(jī)驅(qū)動電路

（二）PCB板的布局

原理圖繪制完成后將原理圖導(dǎo)出到PCB開始進(jìn)行PCB的布局，在PCB布局時只需注意低壓部分需要共地，電機(jī)驅(qū)動部分原理芯片等控制器件，正反兩面的信號線避免相互平行等基本PCB布局要求即可。初代PCB如圖7所示。

圖7 初代PCB

在繪制PCB的過程中通過對各個電路模塊有充分的了解，鍛煉了學(xué)生處理復(fù)雜任務(wù)的能力，而且PCB并非畫完一次就能解決問題，需要在實驗中不斷發(fā)現(xiàn)問題，這些都培養(yǎng)了學(xué)生發(fā)現(xiàn)問題和解決問題的能力。

三、道路偏離自動調(diào)整算法

算法作為程序運(yùn)行的核心要素，對程序的穩(wěn)定性和實時性起著決定性作用[3]。本文中的模型車采用的控制算法主要包括兩個部分：圖像處理和電機(jī)控制。算法程序流程圖如圖8 所示。

圖8 算法流程圖

本文利用白色PVC板作為路面，在板上粘貼黑色膠帶作為道路邊緣。在實驗室環(huán)境下，道路信息較為理想，因此僅需辨別道路兩側(cè)的黑色膠帶即可確定道路信息，由此確定圖像處理的算法為圖像二值化算法[4]，即將采集后的圖像灰度數(shù)據(jù)與預(yù)先設(shè)定的閾值相比較，區(qū)分出黑色膠帶和白色PVC板，黑色膠帶處的像素數(shù)據(jù)二值化后為0，白色PVC板處像素數(shù)據(jù)二值化后為1。由于采集到的初始圖像噪點較多，二值化后得到的圖像如圖9，圖10所示，

圖9 二值化后的彎道圖像

圖10 二值化后的十字路口圖像

模型車首先需要判斷車體當(dāng)前所在道路的偏移量，通過遍歷圖像兩側(cè)找到白黑跳變點，如圖11所示。

再比較兩跳變點的縱坐標(biāo)之差即可確定車體當(dāng)前偏移量，然后將偏差換算成舵機(jī)的轉(zhuǎn)角信號發(fā)送給舵機(jī)。

圖11 圖像兩側(cè)白黑跳變點

模型車接著需要判斷前方道路元素，即是直道、彎道還是十字道。判斷程序如下[5]：

if (!RoadMod1)

{

DotU = 0;

jpL = 0; jpR = 0;

for (i=DATALINE; i>0; i++)

{

if (!ADdata[i][DATALINE/2]) DotU = i;

break;

}

if (DotU>0) RoadMod1 = 2;

else RoadMod1 = 1;

if (RoadMod1 = 2)

{

for (i=DATALINE; i>0; i--)

{

if (!ADdata[i][0]) jpL++;

break;

}

for (i=DATALINE; i>0; i--)

{

if (!ADdata[i][DATACOUNT]) jpR++;

break;

}

if ((jpL == 2) || (jpR == 2)) RoadMod2 = 1;

if ((jpL > 2) || (jpR > 2)) RoadMod2 = 2;

}

}

else

{

if (RoadMod1 ==1)

{

FTM_CnV_REG (FTMx[FTM2], CH1) = Angle;

}

DotL = 0; DotR = 0;

if (RoadMod1 ==2)

{

if (RoadMod2 ==1)

{

for (i=DATALINE; i>0; i--)

{

if (!ADdata[i][0])

DotL = i;

}

for (i=DATALINE; i>0; i--)

{

if (!ADdata[i][DATACOUNT])

DotR = i;

}

if ((DotL > DotR) && (DotL >= DATALINE * 0.8))

FTM_CnV_REG (FTMx[FTM2], CH1) = RightMAX;

if ((DotL > DotR) && (DotL >= DATALINE * 0.8))

FTM_CnV_REG (FTMx[FTM2], CH1) = LeftMAX;

}

}

}

程序的思路是，由下至上遍歷圖像中間軸線，如果不存在跳變點則說明前方直道；若存在跳變點則前方彎道，再由下至上遍歷圖像兩側(cè)，若一側(cè)跳變點數(shù)為2，另一側(cè)為0，則說明前方彎道；若兩側(cè)跳變點數(shù)都大于2，則說明前方十字道。在直道和彎道交界處，舵機(jī)由中間位置轉(zhuǎn)向彎道方向，出彎后恢復(fù)中位。算法的編寫對學(xué)生的邏輯思維能力是一個很大的挑戰(zhàn)，而且程序的調(diào)試考驗的不僅僅是編程能力，更考驗的是學(xué)生的耐心和毅力，對學(xué)生理性思維的鍛煉有很大幫助。

四、結(jié)束語

在模型車的設(shè)計過程中，從硬件的設(shè)計到算法的改進(jìn)，借助多種專業(yè)軟件如Altium Designer、IAR Embedded Workbench等，綜合跨學(xué)科知識、團(tuán)隊努力、指導(dǎo)教師的經(jīng)驗對模型車進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計，讓學(xué)生在實踐中加深了對理論知識的理解，提高了動手能力。

[1] 屈敏, 張雨, 趙建華. 車輛工程專業(yè)新能源汽車內(nèi)涵方向?qū)嶒灲虒W(xué)的改革與實踐[J].中國現(xiàn)代教育裝備, 2013(21)：54-57.

[2] 羅永革，馮櫻，王保華，等. 車輛工程應(yīng)用型本科大學(xué)生工程素質(zhì)培養(yǎng)模式的創(chuàng)新與實踐[J]. 湖北汽車工業(yè)學(xué)院學(xué)報, 2009,23(3): 72-75.

[3] 陳慶強(qiáng)，湯龍梅，蔡文培. 基于攝像頭的智能車路徑識別與方向控制算法[J]. 福建工程學(xué)院學(xué)報, 2015,13(3): 229-234.

[4] 于兵，張為公，龔宗洋. 基于機(jī)器視覺的車道偏離報警系統(tǒng)[J]. 東南大學(xué)學(xué)報: 自然科學(xué)版, 2009,39(5): 928-932.

[5] 張軍．AVR單片機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)典型實例[M]．北京：中國電力出版社，2005: 56-150.

(責(zé)任編校：付春玲)

2017-03-14

遼寧工業(yè)大學(xué)校級教改項目(2016009)

段敏(1963-)，女，遼寧錦州人，教授。

10.15916/j.issn1674-327x.2017.06.026

G642.44

A

1674-327X (2017)06-0090-05