[发明专利]一种基于摄像头的自动导航车的导航系统及方法

权利要求书

1.一种基于摄像头的自动导航车的导航系统，其特征在于：包括电源模块、单片机控制模块、图像采集模块、速度检测模块、舵机控制模块和电机驱动模块；所述图像采集模块主要由摄像头、视频分离电路和A/D转换器构成，用于采集路径信息，并进行信息转换，获得单片机能够识别的数据信息。

2.如权利要求1所述的基于摄像头的自动导航车的导航系统，其特征在于：所述单片机控制模块接收图像采集模块和测速检测模块采集的数据，进行数据处理，提取道路信息，根据道路信息使舵机控制模块和电机控制模块驱动舵机和电机，实现智能车的方向控制和速度控制。

3.如权利要求1所述的基于摄像头的自动导航车的导航系统，其特征在于：所述速度检测模块使用旋转编码器测速，并进行速度反馈，形成闭环控制系统。

4.如权利要求1所述的基于摄像头的自动导航车的导航系统，其特征在于：所述电源管理模块由几路相互独立的稳压电源构成，分别为单片机控制模块、图像采集模块、速度检测模块、舵机控制模块和电机驱动模块提供需要的电压环境。

5.如权利要求1所述的基于摄像头的自动导航车的导航系统，其特征在于：所述图像采集模块采用的模拟CCD摄像头每秒扫描25幅图像，每幅又分为奇偶两场，图像采集模块采用的视频分离电路是LM1881视频同步信号分离芯片。

6.如权利要求1或2所述的基于摄像头的自动导航车的导航系统，其特征在于：所述电机控制模块和舵机控制模块，采用的是全桥驱动器TD340驱动，由4只MOSFET搭建的H桥式电路。

7.一种基于摄像头的自动导航车的导航方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，初始化设置，设定参数，打开中断；

步骤2，采集整幅图像，关闭CCD中断，对整幅图像进行AD转换和图像处理，提取指引线信息，确定黑线位置；

步骤3，开CCD中断，利用单片机处理提取的道路信息，用于舵机控制和速度控制，同时处理下一场图像。

8.如权利要求7所述的基于摄像头的自动导航车的导航方法，其特征在于，利用最大类方差的方法确定最佳阈值，从图像中分离出黑色指引线，图像二值化关键是阈值的确定，可根据下列的阈值处理来进行：

ft(x,y)=1,f(x,y)≥t0,f(x,y<t)]]>

通常用最后的二值图像中值为1的部分表示图形，值为0的部分表示背景；选择判别分析法确定最佳阈值t，判别分析法确定最佳阈值的准则，是使进行阈值处理后分离的像素类之间的类间方差最大；判别分析法只需计算直方图的0阶矩和1阶矩；设图像总像素数为N，灰度值为i的像素数为Ni，则至灰度级K的灰度分布的0阶矩，一阶矩分别为：

ω(k)=Σi=0kNiN,μ(k)=Σi=0ki×NiN]]>

当K＝L-1时，ω(L-1)＝1;μ(L-1)＝μ_T，μ_T称为样本的平均熵值，设有M-1阈值:0≤k₁＜k₂＜....k_M-1≤L-1；将所有样本分为M个熵值的类

C_j(C_j∈[k_j-1+1，....k_j];j＝1，2，L，M;k₀＝0，k_M＝L)，则各类C_j发生的概率ω_j和平均值为μ_j

ωj=ω(kj)-ω(kj-1)μj=μ(kj)-μ(kj-1)ω(kj)-ω(kj-1)]]>

其中ω(0)＝0;μ(0)＝0，由此可得各类的类间方差为

σ2=(k1,k2,.......kM-1)=Σj=1Mωj(μj-μT)2]]>

使上式的值最大的阈值组(k₁，k₂，.....k_M-1)，作为M值化的最佳阈值组；取M为2，即分割成2类，则可由此求出判断指引线的最佳阈值。