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开题报告译文


基于 LabVIEW 的智能车辆控制系统设计
李俊望、楠春柳、简娇望、景正虎、方亮 华北水利水电大学、机械工程学院 中国、河南、郑州 450011
摘要 传统的智能车控制系统在使用过程中具有以下缺点:图像的处理算法复杂、 电缆的通信模式不够灵活、不能对车辆运行过程中进行实时监测和控制。与这种 控制方法相比。 由于 LabVIEW 具有强大的信号处理功能和图形化编程的特点,并且 NI myrio 嵌入式系统设计平台具有强大的硬件系统,使得基于 LabVIEW 控制系统 的智能车辆相比与传统控制系统的只能车辆更加灵活方便。首先,该系统由 NI myrio 嵌入式系统设计平台 控制的可旋转摄像头采集图像信息。然后将采集到的 图像信息通过 Wi-Fi 通信传送到到 LabVIEW 可视化分析模块并用算法进行处理。 最后,根据图像信息的分析结果,由 NI myrio 嵌入式系统设计平台嵌入式系统设 计平台中的 FPGA 模块使用 PWM 控制算法对伺服电机进行控制, 使得电机按照一定 的要求旋转,从而实现智能车辆的自动跟踪和存储等其他功能。 关键词:LabVIEW、智能车辆、NI myrio 嵌入式系统设计平台、系统控制。

介绍
随着交通运输领域的控制理论和 控制技术飞速发展,车辆和车辆电子 的研究越来越受到人们的关注。智能 车辆作为典型的高科技集成载体,主 要涉及到:实时图像处理理论、实时 图像处理技术、模式识别、人工智能、 自动控制、传感器技术等学科[1]。它结 合了信息科学技术和人工智能的最新 研究成果,成为当前国家重点关注的 发展智能交通系统中的重要组成部分
[ 2 ]

到开发成本和使用系统的影响[ 3 ]。在 早期,智能车辆识别方法主要是基于 电磁感应引导技术,但由于电磁感应 范围小,不适用于电磁感应范围广泛 的复杂环境[ 4 ]。图像传感器的优势与 当前图像处理技术的可行性相结合, 已成为智能车辆中路径识别技术的一 个重要课题。现在,智能车控制系统 仍然在使用各种传感器, 通过传统的 C 语言编程设计。然而,这种控制方法 具有以下几个问题:首先,开发者必 须使用各种传感器来实现数据的传输 和移动;其次,各种传感器和数据通 信之间没有明确的联系,系统无法综

。智能车辆控制系统具有广泛的理

论价值和现实意义。智能车辆的识别 方法不仅决定于自身的性能,而且受

合处理突发事故中传感器和数据通信 同时发生的故障。目前,随着汽车技 术的不断发展,智能车辆控制系统的 研究取得了很大进展。在国外,如日 本 VERTIS 的智能车控制系统,整个智 能系统中包括 23 个 ITSZ 子系统,这 些子系统主要用于车辆通信、信息处 理、环境探测、辅助控制(自动驾驶) 功能。另外,雷诺开发的智能车不但 可以使车辆了解周围的环境,如道路 状况、附近车辆的距离、周围车辆的 行驶速度等,而且可根据当前具体情 况及时纠正并且迅速调整速度、方向 和其他数据
[ 5 ]

器等硬件,使智能车辆可以实现监控 交通信息、自动跟踪、倒车入库等功 能。通过 WiFi 无线通信,智能车辆控 制系统不仅能够实时监控,而且可以 通过拍照,将图片通过无线传输的方 式传送到后台,进行后台操作。通过 后台操作,能够使得操作更加方便直 观。该系统还可以使用 NI myrio 嵌入 式系统设计平台 的 WiFi 通信功能显 示当前的交通信息和运动信息。并且 能够通过 iPad 进而控制智能车辆的运 动。这样就使得控制系统更加多样化 和智能化。

。虽然,智能车辆研究

整体方案设计
NI myrio 嵌入式系统设计平台是 智能车辆控制系统的核心。本系统的 设计分为三个部分:采集交通信息、 处理图像信息、控制智能车辆运动。 首先,该系统由 NI myrio 嵌入式系统 设计平台 控制的旋转摄像头采集交 通图像信息。然后将采集到的图像信 息通过 Wi-Fi 通信传送到 LabVIEW 可 视化分析模块并用设计的算法进行处 理。最后,根据图像信息分析的结果, NI myrio 嵌入式系统设计平台中的 FPGA 模块采用 PWM 控制算法控制伺服 电机旋转,实现智能车辆的自动跟踪 和存储等其他功能。 通过设置图像和图层, 能够使得智 能车遇到绿色减速,遇到红灯停止, 满足其他颜色的情况下进行平稳的转 向。并且系统将采集 NI myrio 嵌入式 系统设计平台内的三轴加速度计中 z 轴的参数,实现智能车在不同地形中

在我国起步较晚,但发展迅速。例如: 清华大学自主研制的移动机器人试验 车 THMR - V,已经能够独自在非常复 杂的环境中行进
[ 6 ]

。在该系统中,他

们利用激光雷达和摄像机作为移动机 器人实验车的视觉系统,并且利用他 们前段时间研发的先进图像处理技术 来 识 别和处理视觉系 统传递来的 信 息,从而可以对移动机器人实验车进 行智能控制,实现智能车的自主运动。 在原有设计理论的基础上, 通过结 合硬件和软件的方法,采用虚拟仪器 技术开发的智能车辆控制系统。由于 将 LabVIEW 作为控制平台,不仅使复 杂的冗余编程变得可视化、简单化。 并且借助于 LabVIEW 丰富的信号处理 功能,使信号分析和信号处理变得更 加简单。此外,NI myrio 嵌入式系统 设计平台作为硬件系统的核心,通过 控制摄像机、电机、伺服系统、蜂鸣

按照不同的速度行驶。蜂鸣器不仅可 以 在 转弯时超出一定 角度 时发出报 警,还可以在路况不好时报警。监控 系统通过 LabVIEW 软件在计算机上实 现。计算机能够接受、显示和发送智 能车辆的速度、角度、交通信息等数 据,从而实时监控智能车辆的运行情 况。

可编程系统模块,这个系统包含一个 双核心 ARM Cortex-A9 处理器、28000 个逻辑单元和 16 个 DMA 通道。此外, NI myrio 嵌入式系统设计平台也具有 多个外围 I/O 接口,其中包括 10 个模 拟输入和 6 个模拟输出、40 个数字的 输入输出和立体声音频的输入输出。 在调试和连接的功能中:有四个可编 程控制的 LED 灯和三轴加速度传感器 控制板。结合 NI myrio 嵌入式系统设 计平台的硬件优势,采用具有实时性 能的 ARM A9 和可定制 i/o 口的 FPGA 来完成整个系统的设计。 该引脚如图 1 所示。

硬件系统
硬件系统主要包括以下几个部分: 计算机硬件系统、相机、NI myrio 嵌 入式系统设计平台,汽车,伺服系统、 电机和蜂鸣器。计算机是整个系统的 上位机,通过 LabVIEW 控制系统来控 制车辆的运动、伺服系统,并实时显 示车辆的运动速度、方向和道路信息。 它可以通过 NI 的可重配置 WiFi 通信 连接。摄像机就像智能车辆的眼睛, 它能够实时采集道路信息的图像。交 通信息和方向信息通过 LabVIEW 中的 图像处理模块进行图像处理,然后反 馈到伺服系统,由伺服系统控制电机 转动,进而完成车辆的路径识别功能。 电机是智能车的动力部分,电机的速 度及其控制主要采用半桥整流电路和 PWM 控制算法。 伺服系统主要包括电机 控制器、直流电动机和直流电机减速 器。我们需要安装一个电位计来检测 出电机轴的旋转角度。控制面板可以 根据潜在的信息准确地控制并且保持 电机轴的输出角度。 NI myrio 嵌入式系统设计平台在 芯片技术上包括最新的 Xilinx Zynq?

图 1 NI myrio 嵌入式系统设计平台的引脚

连 接 WiFi 信 号 后 , 系 统 通 过 LabVIEW 平台直接控制 NI myrio 嵌入 式系统设计平台,然后在 NI myrio 嵌 入式系统设计平台上连接可旋转摄像 头、马达、伺服系统和蜂鸣器。直接 由电机和伺服系统控制智能车辆的运 动,通过控制摄像头转动采集所需图 像信息。同时车载的 Z 轴加速度传感 器负责监测当前道路的交通信息。硬 件连接图如图 2 所示:

图 2 硬件连接图

软件系统
软件系统是本次设计内容的重点 和难点。软件程序主要由硬件配置、 算 法 处理和硬件接口 模块 三部分组 成。硬件配置包括伺服电机、蜂鸣器、 数码相机、串行端口模块、伺服电机 及 PWM 控制模块、摄像头和图像采集

及传输模块。算法处理主要包括图像 处理的算法、控制伺服电机和蜂鸣器 的算法。该图像处理算法包括二值化、 滤波、边缘检测、建立坐标、方向测 量及其他软件系统。 系统流程图如图 3 所示:

图 3 系统流程图

1)NI myrio 嵌入式系统设计平台 的硬件配置 通过配置可重配置 i/o 中的输入 输出端口来实现 NI myrio 嵌入式系统

设计平台和电脑的连接。伺服系统和 电机的输入输出端口的接口直接采用 PWM 控制算法控制。 与此同时配置给相 机的 USB 端口直接连接到可重配置

i/o。硬件配置的后面板如图 4 所示。

图 4 硬件配置后面板图

在这个 PWM 的子 VI 中,能够设置 NI myrio 嵌入式系统设计平台的参数 和 PWM 的输入信号。 当我们配置 PWM 端口时, 如果参数 不合适将会导致 PWM 信号无效,此时 通过 FPGA 传输模块可以提高程序处理 的能力并且保证操作成功。 PWM 的子 VI 控制算法如图 5 所示。

2)NI myrio 嵌入式系统设计平台 控制算法 自动跟踪存储算法是控制程序的 重要组成部分。其中 LabVIEW 视觉模 块可以处理 并且分析 自动跟踪的图 像,其中包括图像缓存、图像颜色传 递、二值化处理、边缘检测、建立坐 标和角度测量。系统在彩色图像识别 的基础上,通过检查所拍摄路面上图 像的颜色来识别当前信息,从而进过 伺服系统控制电机的旋转角度和旋转 转速。存储算法包括 NI myrio 嵌入式 系统设计平台、电机、舵机、相机和 蜂鸣器控制算法。 下面将介绍伺服电机控制、 蜂鸣器 和摄像头处理功能的算法:首先,伺 服算法包括简单的手动伺服部分,如 图 6 所示。

图 5 PWM 子 VI

图 6 简单手动私服模块

摄像机旋转角度的测量、 伺服系统 控制电机转动角度且自动存储的算法 程序如图 7 和图 8 所示。
图 9 PWM 值控制算法

三、蜂鸣器控制算法。 当伺服角度 超过 10 度时,蜂鸣器开始工作。如果 识别到的采集颜色是红色,则蜂鸣器 会发出蜂鸣声,通过蜂鸣声警告当前 处于危险状态。的如果路面情况不好, 超过 了三轴加速度传 感器 所设定的 值,蜂鸣器也将会发出哔哔声。同时, 电机会降低转速,进而降低车速。 四、摄像头控制算法。 摄像头控制 算法是软件编程中最核心的部分。摄

图 7 旋转角度测量模块

像机控制算法包括:图像缓存、图像 颜色传输、图像二值化处理、图像滤 波、图像边缘检测、图像处理、图像 坐标建立、图像角度测量等。其中, 图像颜色识别是通过校验的方式对路 面图像的颜色进行检测,进而判断当 前的交通信息然后执行相应的控制命

图 8 转角自动存储算法程序

令。图 10 是颜色识别的一部分。

其次是电机控制算法。 电机控制算 法比伺服系统简单得多,只是一些简 单的 PWM 值控制,很容易在 LabVIEW 程序中实现。但鉴于颜色识别和三轴 加速度传感器,电机控制算法需要在 原有基础上添加一些新的算法进行处 理。PWM 电机控制算法如图 9 所示。
图 10 颜色识别算法

第五、通过可变的 Z 轴加速度传 感器来检测当前道路的信息,即可以

控制车辆在不同的道路以不同的速度 行驶。三轴加速度传感器控制电机的 程序如图 11 所示。

制电机减速从而使车辆转向;如果发 现路面有红色贴纸,车辆停止运动, 完成自动仓库;如果发现路面是黑色 的贴纸,车辆进行自动跟踪。 整个算法处理按照一定的顺序执 行。为了避免顺序执行功能导致数据 流的功能结构错误,所以我们有错乱 簇代替顺序执行功能。这样既避免了 冗余又减少了错误。自动跟踪和停车 存储算法的整体程序框图如图 12 和图 13 分别所示。

图 11 三轴加速度控制电机算法

在存储操作中, 基于颜色识别结果 的系统能够执行相应的操作。如果检 测到路面是绿色的贴纸,伺服系统控

图 12 自动跟踪算法

图 13 停车存储算法

present situation and forecast. Sciences & we alth, no.3, p.p. 123-124. 3. Liu J. (2011) Based on visual navigation intelligent vehicle control system design and research (Master University of
图 14 智能车结构图

Thesis). and Tan

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结论
基于实验室的智能车辆控制系统 能够满足智能车辆的需要,除了实现 跟踪和存储操作外,还具有以下特点: ( (1) 操作系统简单方便。 而通过 WiFi 网络的方式,智能车的运动变得更加 灵活;(2)与传统智能车辆相比,开 发成本大大降低;(3)与使用了多个 传感器的传统智能车辆相比,系统只 使用相机减少了程序冗余和程序调试 的难度。智能车辆结构如图 14 所示。

致谢
项目由郑州测控技术与仪器重点 实 验 室 ( 121 pyfzx181 ) 和 HA STIT(14HASTIT001)支持

参考文献
1. Orita T, et a1. (1993) An approach to the intelligent vehicle. Proc. of Intelligent Vehicles Symposium, p.p. 426-432. 2. Wang C. (2014) Intelligent vehicle development

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