随着移动互联网的飞速发展，人工智能已经成为科学技术发展的引擎，也是计算机智能领域最热门的话题之一。工智能领域最具代表性的研究集中在智能设备，包括智能机器人，智能家居，智能汽车，智能设备等。种大学和研究机构正在对智能汽车进行研究以普及智能汽车。国还组织了相应的智能汽车竞赛，例如“机器人竞赛”，“飞思卡尔全国电子设计竞赛”，“全国大学生创新竞赛”等。此，对智能汽车的研究是当前研究的重点之一。前，智能汽车的障碍物和跟踪主要基于红外传感器，距离传感器，恒温阀芯灰色传感器等，各有优缺点。此，本文设计了一种以OV7670作为跟踪视频采集终端的智能汽车，可以将其作为跟踪的参考，以准确避开障碍物。通过摄像头对智能汽车进行全面跟踪，首先要做的是收集摄像头在控制器中输出的图像，然后处理收集到的原始图像数据以获取位于显示屏中央的黑线。踪。坐标系中定位，然后控制小车旋转以驱动小车。于轨迹是白色背景上的黑线，因此要实现线搜索目的，只需从图像中提取灰度信息，而无需其他颜色信息即可。取，从而减轻了控制器的负担。个软件过程为：系统初始化-视频图像获取-图像处理（滤波，二值化）-中心线提取-偏差计算和PID控制-转向器控制和机电。文引用的硬件是Borch提供的智能汽车。车型的主要组件是主控制电路控制器STM32F103，驱动电机，转向伺服器，图像传感器和可充电电源。序开发组件为KEIL MDK4.14。为程序开发平台，最高的计算机映像程序是Demok Tool Build1114。MDK用作开发平台来开发易于学习和使用的强大功能。还适用于对环境有严格要求的大多数集成应用。序开发。摄像机将具有FIFO功能的OV7670摄像机用作路面信息收集设备，以收集实时路面信息，以便控制器可以跟踪路面。应的程序被编写在集成的STM32F103处理器上，因此智能跑车可以自动识别道路并完成由特殊设计的轨道上的灰色图像指定的路径。
智能汽车摄像机采集的数据中，PAL和NTSC是传统系统，PAL和NTSC之间的主要区别在于这两个系统每秒产生不同的图像，而PAL每秒产生25个图像。NTSC系统每秒产生30帧。在基于PAL的相机包括OV6620，sonyCCD，LGCCD，OV5116等；而基于NTSC的产品主要包括OV7670，OV7620，OV7640等。文使用基于OV7670摄像机的PAL系统。×480，即长宽比为4：3，并且具有更高的分辨率。智能汽车在跟踪过程中通过摄像头实时获取轨道信息时，将其传输到视频信号部门进行处理，对视频信号进行处理，同时分离视频信号以获得信息分析图像以确定跑道表面是否为边缘。线跟随。
于摄像机获取的数据是视频数据，因此必须分离视频信号。频信号分离用于分离复合同步信号，复合消除信号和图像视频信号。于分离出的信号中存在很多噪声，因此有必要对信号进行滤波。波是一种过滤特定信号噪声的操作，是消除和防止干扰的重要措施。用中值滤波是一种更好的方法，不仅可以从轨迹线的边缘快速提取信息，还可以将噪声降至最低。要的边缘检测技术是基于区域的图像分割和基于边缘的图像分割。
缘检测技术提取出边缘的亮度变化，可以快速检测到边缘变化，因此在快速检测领域得到了广泛的应用。于通过边缘检测提取的数据非常嘈杂，因此为了减少来自外部信号的干扰，必须对滤波后的数据进行二值化处理。值化算法的主要思想是将图像像素的灰度值设置为0。
255，这包括使整个图像仅以黑白视觉效果出现。置阈值。于视频信号矩阵的每一行，从左到右比较每个像素点的值和阈值。果大于阈值，则认为该点对应于白色轨迹，否则对应于目标黑色线。然，也可能存在差异始终低于阈值的情况。时，一种方法是将目标黑色线的位置定义为0处的线，然后通过进一步过滤或调整对其进行修改。一种方法是在该行上定义目标黑线。位置与从先前的视频数据获得的位置相同。验表明，去噪和二值化的数据具有更高的准确性。
取的数据送至主控制电路进行PID处理，并与两个边缘点的值进行比较，计算出中心线的前进方向和旋转角度。PID控制是模拟控制系统技术中最成熟，使用最广泛的控制方法。本质是根据输入偏差值根据比例，积分和微分的函数关系进行计算，并将运算结果用于实际应用中进行控制。据被控对象的特性和控制要求，可以灵活地更改PID的结构，其中一些环节构成了控制律，例如比例调整（P），全调整比例（PI）和比例积分微分调整（PID）。别是在计算机控制系统中，它可以更灵活地应用，以充分发挥微型计算机的作用。图1所示，转向伺服系统被驱动以使其加速和转向。了减小轿厢与地面之间的阻力和摩擦，转弯时，轿厢的所有车轮都必须在地面上纯旋转。
要求所有车轮的轴在一个点交叉，也称为车轮方向的中心。文档基于基于灰色传感器的灰色传感器设计了智能汽车跟踪。的是通过灰色传感器获取道路图像信息，以选择汽车的行驶路线，从而达到避免障碍物并在规定的道路上实时行驶的目的。提取过程中，仅应知道路面的灰度信息。不仅减轻了控制器的处理负担，而且提高了控制器的处理效率。系统已经过测试，非常有效。本文中，基于灰色汽车的智能汽车线跟踪系统和设计结合了轨道的特征，以通过PID提取，边缘化，去噪，二值化和控制转向伺服器的占空比。PWM实时控制智能汽车的方向。时，还进行了轨迹信息的分割处理和图像过滤。验表明，该系统提出的方案是有效的。
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