十六届智能车信标组的浅析

文章主要是对我今天从知网上查找的一些比较有用的文献的自我分析于总结，一来是为了自已第一次参加智能车比赛的一些总结，方便自已回顾，二来是为了同我一样大一第一次参加这个比赛，而感到迷茫不知道从何下手的车友提供了一些我自认为是比较有用的资料。
由于本人大一，这篇文章也是闲着没事干，突发想法，想把自已的一些自已对信标组的避障与追灯的学习发到CSDN上面，这也是我第一次发博文，因本人水平有限，文章中可能存在的一些错误的地方，还请各位见谅，可以在评论区或者私信指正，大佬轻喷，如有侵权立撤。
欢迎大家在评论区或者私信我一起探讨智能车。
还有这是我第一发表博文，不知道怎么规范化，也就这样发把，以后有时间再好好摸索。

这下面是我在知网查找的文章：
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模糊分析信标组文献总结：
摄像头二值化获取图像（动态阈值）->连通域算法确定信标位置和形状->矫正所确定是信标

2021.3.7 24：20
再次分析：

基于对于文献《智能车追寻信标灯过程的图像处理_唐小煜》的自我分析
避障：色差或亮度差

CMOS摄像头广角大，获得的范围广

线阵CCD避障存在问题：
1、孤立噪声大（这点可用数字摄像头来避免or采用滤波算法来避免）2、易受光强度影响

中值滤波算法：
从图像的左上角开始选择一个含有N个像素组成的窗口，通过排序算法把感光强度从小到大放在一个被开辟的二维数组，然后取中值作为滤波信号滤除噪点，依次从左到右，从上到下依次遍历整个图像。注意：通过中值滤除噪声点的前提是图像不失真，所以在滤除在前先进行矫正（

动态求阈值算法：
A：动态阈值，P[i]感光强度，图像一共有128个像素，N：任意自然数（根据实际情况设定）

A=从左上角第一个像素感光值开始遍历正副图像将所有感光强度加起来/128+N。若P[i]>=A则为障碍物，需要避免。

交换帧丢弃算法（用于检测信标）
由于在现实中存在灯光闪烁的问题，可能在前一帧有信标信号，而后一帧没有有用的信息所以采用此算法来处理这一问题，这里给出此算法的流程图，
该算法能实现在不同距离且信标灯不断闪烁时识别信标灯的存在

连通域算法（此算法用于确定信标的大小与形状）采用towpass算法

这里贴出形象towpass算法（四领域）的表示这样就可以很好的理解如何通过连通域来确定信标形状和大小
https://img-blog.csdn.net/20130825153036000

避免未亮的信标灯：
信标灯外壳为白色，与其蓝色赛道成反差，因此可以利用外壳的高感光强度来避免碰撞未亮信标灯

小结：二值化之后由摄像头采集图像经过帧交丢弃算法得到的图像，再通过连通域算法下确定信标灯的连通域块，将锁定的信标灯进行畸变还原后最终确定信标的实际横向位置。

基于对文献《追寻信标的智能车最优导航策略_唐小煜》的自我分析

超声波红外对管这些避障传感器对于小车在高速行驶于对曲面物体的检测存在着较大的误差，可用于辅助避障

避障策略
摄像头机械结构：对于识别信标灯和避障（不发光的信标）分别采用CMOS摄像头（总钻风170带红外滤光）和线阵CCD摄像头，双组合摄像头，其中CMOS为获得更广的视野范围安装在上面，而CCD（占用资源少）安装在CMOS（占用资源多，数据量大）下方，其次是接近开关。在寻发光信标为获得较大的视野范围其CMOS倾斜角度要较大，但远前瞻视野会导致智能车存在较大的视野盲区（位于智能车前部）．为此，用接近开关传感器来弥补此缺点，同时可以检测持续性的障碍特征，如堵在信标、挡板等情况，而做出后退或大角度拐角处理，防止了因阻塞状态带来的逻辑死区。

路径规划：
1、寻信标
通过带磁铁的智能车切割磁感线，根据线圈内磁场的变化，来判断智能车寻到该信标，以此来点亮另一个信标。
2、追寻下一个信标（绕道而行）：

基于对文献《智能车竞赛中图像畸变还原的实现_劳健涛》的自我分析

图像去畸变：

插值思路（均值插值）：
对矫正过的图像所缺失的像素进行重新插值然后更新图像的像素点的灰度值后，设定阈值处理，进行二值化从而得到理想的图像

注释：图2中的g（x，y）为新图像的该像素的灰度值，f（x，y）是g周围邻近的像素，M为区域内像素的个数
求和就是对M区域内的像素点的灰度值进行求和

插值公式理解：
将所缺失的像素周围的邻近像素点的灰度值相加/该区域内的像素点个数（一般采用”8领域思想“，而M一般取8）

对公式的应用：
对于水平方向上缺失的像素点：采用”8领域“，而M取8，求出g。
对于垂直方向上缺失的像素点：M区域为上下非缺失两行连成的区域。

案例实现：

2021.3.7 12：10

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