基于Zynq平台的电脑鼠智能车控制系统及控制方法
阅读：657发布：2020-05-11
专利汇可以提供基于Zynq平台的电脑鼠智能车控制系统及控制方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于Zynq平台的电脑鼠智能车控制系统及控制方法，包括：六轴MMEMS惯性 传感器 、红外发射管、红外接收管、摄像头、编码盘、主 控制器 、全桥驱动 电路 、微型 电机 、无线数据传输模 块 、 人机界面 模块；所述六轴MMEMS惯性传感器、红外发射管、红外接收管、摄像头、编码盘、无线数据传输模块、人机界面模块与 主控制器 连接；主控制器连接全桥驱动电路，全桥驱动电路连接微型电机，微型电机连接编码盘。本发明采用先进的Zynq FPGA作为系统控制核心，可以提高电脑鼠的性能；基于Zynq平台的电脑鼠智能车控制方法包括对未知迷宫的搜索 算法 、根据已获取的迷宫信息求解最优路径的算法。，下面是基于Zynq平台的电脑鼠智能车控制系统及控制方法专利的具体信息内容。
1.一种基于Zynq平台的电脑鼠智能车控制系统，其特征在于，所述基于Zynq平台的电脑鼠智能车控制系统包括：
摄像头，用于采集迷宫图像；基于Zynq FPGA平台的主控制器用于对采集的迷宫图像进行图像处理以识别出迷宫中所有的墙壁位置，并由改进的Flood-Fill算法求解最优路径，根据求解出的最优路径控制微型电机以最快速度行走迷宫并冲刺；
编码盘，通过采集微型电机轴端旋转角度并反馈给主控制器以精确控制微型电机的转速和方向；
红外发射管和红外接收管，用于定位校正以防止电脑鼠智能车走偏，同时用作墙壁检测以防止碰到墙壁；
六轴MMEMS惯性传感器，用于反馈精确的运动姿态信息给主控制器，以控制电脑鼠智能车保持直立；
人机界面模块和无线数据传输模块，用于电脑鼠智能车调试，无线数据传输模块可通过Wi-Fi和蓝牙两种方式与主机或移动终端无线连接，电脑鼠智能车的工作状态、各种传感器的信息可实时无线传输到主机或移动终端，主机或移动终端也可以实时控制电脑鼠智能车；
所述六轴MMEMS惯性传感器、红外发射管、红外接收管、摄像头、编码盘、无线数据传输模块、人机界面模块与主控制器连接；
主控制器连接全桥驱动电路，全桥驱动电路连接微型电机，微型电机连接编码盘；
所述基于Zynq平台的电脑鼠智能车控制方法包括对未知迷宫的搜索算法、根据已获取的迷宫信息求解最优路径的算法；
所述未知迷宫的搜索算法：先通过摄像头采集彩色图像，然后在HSV色彩空间内进行直方图均衡，并根据迷宫墙壁的色彩进行颜色分离与二值化，通过形态学操作去噪后进行轮廓检测，然后根据墙壁是规则的四边形这一特征搜索候选的标记，并逆时针顺序存储这些标记点；最后通过透视变换将摄像头采集到的扭曲了的迷宫图像校正后，统计每个小方块非0像素的个数，通过判断该小方块是否是全为非0的像素，提取出墙壁信息；
所述最优路径求解算法：首先按照未知迷宫的搜索算法获取迷宫的墙壁信息，并将该墙壁信息保存为一个16×16的数组；数组存储了迷宫图中16×16的迷宫格的相互之间的连通情况；然后创建一个队列，并用迷宫的目标方格的坐标位置作为该队列的初始值；再创建一个16×16的数组，用该数组保存每个迷宫格与目标方格之间的距离或称为编码值，将该数组所有元素初始为255，并将数组中目标方格对应元素赋值为0；接着将目标方格入队列，访问相邻未填充且连通的方格，将其填充一个比前方方格编码值大1的编码值，并将其坐标位置入队列；此后再判断是否还有相邻未填充且连通的方格，如有则进入下一轮循环，通过这种方法遍历各位置离目标方格的距离，得到距离值编码表；最后，将方格编码值按降序排序，即可获得从起点方格到目标方格的最优路径。
2.一种安装权利要求1所述基于Zynq平台的电脑鼠智能车控制系统的无人驾驶汽车。
3.一种安装权利要求1所述基于Zynq平台的电脑鼠智能车控制系统的工业智能控制系统。
基于Zynq平台的电脑鼠智能车控制系统及控制方法
技术领域
背景技术
[0002] 信息论之父香农不仅率先把人工智能运用于电脑下棋方面，而且发明了一个能自动穿越迷宫的电子老鼠，即“电脑鼠”，以此证明计算机可以智能学习。电脑鼠是由嵌入式微处理器、传感器和电机组成的一种具有人工智能的小型轮式机器人。“电脑鼠”可看作是一个集多项工程学科知识于一体的小型智能车控制系统，设计时需考虑电子、电气、机械、算法以及计算机等各方面的问题，重量、速度、功耗、传感技术、重心以及算法等各方面都是设计中需要综合考虑的因素。根据国际电工和电子工程学会(IEEE)制定的电脑鼠迷宫竞赛规则，电脑鼠需要在由16×16个18.5cm×18.5cm大小的单元格组成的未知迷宫中自行行走、搜索迷宫内部信息并寻找迷宫起点到终点的路径，以最快的速度从起点到达迷宫的终点。在竞赛中电脑鼠需要完成迷宫路径的求解，具体包括未知迷宫的搜索和最短路径的求解两个任务。目前电脑鼠竞赛中，普遍采用红外测距方案探测墙壁，易受外界环境的干扰；普遍采取的Flood-Fill迷宫搜索算法是将迷宫搜索与最优路径求解同时进行，每进入一个方格就需要重新执行一次Flood-Fill算法，每一次都需要对256个迷宫方格距离值重新计算并更新。显而易见，尤其在迷宫探测初期、信息不全的情形下，会进行大量无意义的计算操作和数据搬移，浪费系统资源。
发明内容
[0004] 本发明的目的在于提供一种基于Zynq平台的电脑鼠智能车控制系统及控制方法，旨在解决目前电脑鼠智能车迷宫搜索时易受外界环境干扰、存在硬件系统资源消耗较多、最短路径求解耗时长和容易陷入局部最优解等问题。
[0005] 本发明是这样实现的，一种基于Zynq平台的电脑鼠智能车控制系统，所述基于Zynq平台的电脑鼠智能车控制系统包括：
[0006] 摄像头，用于采集迷宫图像；基于Zynq FPGA平台的主控制器用于对采集的迷宫图像进行图像处理以识别出迷宫中所有的墙壁位置，并由改进的Flood-Fill算法求解最优路径，根据求解出的最优路径控制微型电机以最快速度行走迷宫并冲刺；
[0008] 红外发射管和红外接收管，用于定位校正以防止电脑鼠智能车走偏，同时用作墙壁检测以防止碰到墙壁；
[0009] 六轴MMEMS惯性传感器，用于反馈精确的运动姿态信息给主控制器，以控制电脑鼠智能车保持直立；
[0010] 人机界面模块和无线数据传输模块，用于电脑鼠智能车调试，无线数据传输模块可通过Wi-Fi和蓝牙两种方式与主机或移动终端无线连接，电脑鼠智能车的工作状态、各种传感器的信息可实时无线传输到主机或移动终端，主机或移动终端也可以实时控制电脑鼠智能车。
[0011] 所述六轴MMEMS惯性传感器、红外发射管、红外接收管、摄像头、编码盘、无线数据传输模块、人机界面模块与主控制器连接；
[0012] 主控制器连接全桥驱动电路，全桥驱动电路连接微型电机，微型电机连接编码盘。
[0013] 本发明的另一目的在于提供一种所述基于Zynq平台的电脑鼠智能车控制系统的基于Zynq平台的电脑鼠智能车控制方法，所述基于Zynq平台的电脑鼠智能车控制方法包括对未知迷宫的搜索算法、根据已获取的迷宫信息求解最优路径的算法；
[0014] 所述未知迷宫的搜索算法：先通过摄像头采集彩色图像，然后在HSV色彩空间内进行直方图均衡，并根据迷宫墙壁的色彩进行颜色分离与二值化，通过形态学操作去噪后进行轮廓检测，然后根据墙壁是规则的四边形这一特征搜索候选的标记，并逆时针顺序存储这些标记点；最后通过透视变换将摄像头采集到的扭曲了的迷宫图像校正后，统计每个小方块非0像素的个数，通过判断该小方块是否是全为非0的像素，提取出墙壁信息；
[0015] 所述最优路径求解算法：首先按照未知迷宫的搜索算法(获取迷宫的墙壁信息，并将该墙壁信息保存为一个16×16的数组；数组存储了迷宫图中16×16的迷宫格的相互之间的连通情况；然后创建一个队列，并用迷宫的目标方格的坐标位置作为该队列的初始值；再创建一个16×16的数组，用该数组保存每个迷宫格与目标方格之间的距离或称为编码值，将该数组所有元素初始为255，并将数组中目标方格对应元素赋值为0；接着将目标方格入队列，访问相邻未填充且连通的方格，将其填充一个比前方方格编码值大1的编码值，并将其坐标位置入队列；此后再判断是否还有相邻未填充且连通的方格，如有则进入下一轮循环。通过这种方法遍历各位置离目标方格的距离，得到距离值编码表；最后，将方格编码值按降序排序，即可获得从起点方格到目标方格的最优路径。
[0016] 本发明的另一目的在于提供一种安装所述基于Zynq平台的电脑鼠智能车控制系统的无人驾驶汽车。
[0017] 本发明的另一目的在于提供一种安装所述基于Zynq平台的电脑鼠智能车控制系统的工业智能控制系统。
[0018] 本发明提供的基于Zynq平台的电脑鼠智能车控制系统及控制方法，采用先进的ZYNQ作为系统控制核心，可以提高电脑鼠的性能；经典的Flood-Fill迷宫最优路径算法平均需要运算899557次，而本发明提出的迷宫最优路径算法平均仅需要运算788次，本发明更快的迷宫最优路径算法的求解效率有了显著地提高，减少了99％以上的运算次数，大大降低了求解过程中的电脑鼠系统资源消耗，有效缩短了算法执行时间，证明了本文提出的更快的迷宫最优路径算法的优越性。本发明采用Zynq平台，充分利用了FPGA高效的实时处理和并行处理能力。
[0019] 针对目前电脑鼠智能车迷宫搜索时易受外界环境干扰、存在硬件系统资源消耗较多、最短路径求解耗时长和容易陷入局部最优解不足，本发明提出一种采用摄像头采集迷宫图像、采用图像处理方法进行迷宫搜索，采用基于改进的Flood-Fill最优路径求解算法计算最优路径的控制系统及控制方法。该控制方法将迷宫搜索与最优路径求解分离，控制系统首先利用摄像头采集迷宫图像，然后采用特定的算法通过图像处理的方式获取迷宫的墙壁信息，以此代替通过红外探测搜索迷宫从而获取迷宫墙壁信息的传统方式。在获取迷宫墙壁信息之后，采用改进的Flood-Fill最优路径求解算法求取最优路径。该改进的Flood-Fill最优路径求解算法假设迷宫的目标方格(Target cell)处有“水源”，随着迷宫中“洪水”的流动，波前从目标方格开始向外扩展。通过对前沿方格(Front cell)与目标方格距离的计算，由近及远距离值依次加1，循环填充迷宫。当波前最终到达迷宫的起点方格时，就完成了一次泛洪填充算法。正是通过前沿方格不停的移动与距离值的更新，最终获得了从目标方格到邻近方格中的距离值编码表。依据此表，将方格数值降序排序，即可获得从起点方格到目标方格的最优路径。附图说明
[0020] 图1是本发明实施例提供的基于Zynq平台的电脑鼠智能车控制系统结构示意图；
[0021] 图中：1、六轴MMEMS惯性传感器；2、红外发射管；3、红外接收管；4、摄像头；5、编码盘；6、主控制器；7、全桥驱动电路；8、微型电机；9、无线数据传输模块；10、人机界面模块。
[0022] 图2和图3是本发明实施例提供的基于Zynq平台的电脑鼠智能车控制方法流程图；其中图2是未知迷宫搜索算法流程图，图3是最优路径求解算法流程图。
具体实施方式
[0023] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0024] 下面结合附图对本发明的应用原理作详细的描述。
[0025] 如图1所示，本发明实施例提供的基于Zynq平台的电脑鼠智能车控制系统包括：六轴MMEMS惯性传感器1、红外发射管2、红外接收管3、摄像头4、编码盘5、主控制器6、全桥驱动电路7、微型电机8、无线数据传输模块9、人机界面模块10。
[0026] 摄像头4，用于采集迷宫图像；基于Zynq FPGA平台的主控制器用于对采集的迷宫图像进行图像处理以识别出迷宫中所有的墙壁位置，并由改进的Flood-Fill算法求解最优路径，根据求解出的最优路径控制微型电机以最快速度行走迷宫并冲刺；
[0027] 编码盘5，通过采集微型电机轴端旋转角度并反馈给主控制器以精确控制微型电机的转速和方向；
[0028] 红外发射管2和红外接收管3，用于定位校正以防止电脑鼠智能车走偏，同时用作墙壁检测以防止碰到墙壁；
[0029] 六轴MMEMS惯性传感器1，用于反馈精确的运动姿态信息给主控制器，以控制电脑鼠智能车保持直立；
[0030] 人机界面模块10和无线数据传输模块9，用于电脑鼠智能车调试，无线数据传输模块可通过Wi-Fi和蓝牙两种方式与主机或移动终端无线连接，电脑鼠智能车的工作状态、各种传感器的信息可实时无线传输到主机或移动终端，主机或移动终端也可以实时控制电脑鼠智能车。
[0031] 六轴MMEMS惯性传感器1、红外发射管2、红外接收管3、摄像头4、编码盘5、无线数据传输模块9、人机界面模块10与主控制器6连接。
[0032] 主控制器6连接全桥驱动电路7，全桥驱动电路7连接微型电机8，微型电机8连接编码盘5。
[0033] 本发明实施例提供的基于Zynq平台的电脑鼠智能车控制系统最高速度：4m/s；设计最高加速度：10m/s^2；采用Xilinx Zynq-7000系列的SoC芯片XC7Z020作主控，具备：工作在667MHz的双核ARM Cortex-A9处理器，优于1667DMIPS的性能；等价于Artix-7系列FPGA的可编程逻辑，可为处理器提供强大灵活的外设，甚至搭建软核处理器，共有28K逻辑单元及大量片上RAM和DSP单元；板载128MB的DDR3SDRAM和32MB的QSPI Flash ROM，作为程序运行和存储空间；可扩展Wi-Fi模块(选配)或蓝牙无线串口模块(标配)，用于调试期间的数据传输；采用两只Faulhaber 1717T-006SR微型电机，配合IE2-512编码盘，提供精确的运动姿态反馈；采用4对高灵敏红外发射管和接收管，用作墙壁检测和定位校正；采用LSM330六轴(三轴加速度和三轴角速度)MEMS惯性传感器，提供准确的运动姿态反馈；采用4只日本京商Min-Z竞速模型车用轮胎，四轮驱动，无从动轮，更无摩擦支点，提高稳定性和运行效率；采用高放电倍率的锂聚合物电池，两节串联，共7.4V、100mAh，可连续运行20分钟。
[0034] 电机控制模块：Zynq平台通过输出PWM波来控制电机的转速，同时亦可通过改变PWM波的极性来改变电机的转动方向。
[0035] 测速模块：使用编码盘测得电机的短时间内转速近似看作电机的瞬时转速，使用PID控制改变PWM波占空比以达到闭环调速的目的，防止出现越跑越快或者越跑越慢的情况发生。
[0036] 摄像头模块：使用摄像头采集图像信息，并通过一定的算法使智能车能够识别迷宫、自动转向、自动驾驶。
[0037] 姿态传感器模块：采用一片六轴MMEMS惯性传感器，包含1个三轴陀螺仪和1个三轴加速度计。首先采集陀螺仪、加速度计数据进行姿态解析，然后使用卡尔曼滤波算法将陀螺仪和加速度计的数据进行融合，以此获得较为真实且稳定的姿态信息，最后使用串级PID控制电脑鼠智能车保持直立。该串级PID控制系统使用电脑鼠智能车速度作为最外环，车身角度作为中间环，使用车身角速度作为最内环，这样的控制算法不仅参数容易调节，最终的实际效果也会更加的稳定、精准。
[0038] 如图2、图3所示，本发明实施例提供的基于Zynq平台的电脑鼠智能车控制方法包括以下步骤：
[0039] 本发明实施例提供的基于Zynq平台的电脑鼠智能车控制方法包括对未知迷宫的搜索算法、根据已获取的迷宫信息求解最优路径的算法。
[0040] 如图2所示，未知迷宫的搜索算法：先通过摄像头采集彩色图像，然后在HSV色彩空间内进行直方图均衡，并根据迷宫墙壁的色彩进行颜色分离与二值化，通过形态学操作去噪后进行轮廓检测，然后根据墙壁是规则的四边形这一特征搜索候选的标记，并逆时针顺序存储这些标记点。最后通过透视变换将摄像头采集到的扭曲了的迷宫图像校正后，统计每个小方块非0像素的个数，通过判断该小方块是否是全为非0的像素，从而提取出墙壁信息。
[0041] 最优路径求解算法，本发明提出的基于改进的Flood-Fill最优路径求解算法将迷宫搜索与最优路径求解分离，具体步骤如图3所示：首先按照上述未知迷宫的搜索算法(图2所示)的方式获取迷宫的墙壁信息，并将该墙壁信息保存为一个16×16的数组。该数组存储了迷宫图中16×16的迷宫格的相互之间的连通情况(即墙壁信息)；然后创建一个队列，并用迷宫的目标方格的坐标位置作为该队列的初始值。再创建一个16×16的数组，用该数组保存每个迷宫格与目标方格之间的距离(或称为编码值)，将该数组所有元素初始为255，并将数组中目标方格对应元素赋值为0；接着将目标方格入队列，访问相邻未填充(即编码值不为255)且连通的方格，将其填充一个比前方方格编码值大1的编码值，并将其坐标位置入队列；此后再判断是否还有相邻未填充且连通的方格，如有则进入下一轮循环。通过这种方法遍历各位置离目标方格的距离，得到距离值编码表；最后，将方格编码值按降序排序，即可获得从起点方格到目标方格的最优路径。
[0043] 1开发监测电脑鼠运行状态数据的功能
[0044] “电脑鼠”硬件上留出wifi模块串口，将电脑鼠运行的关键性数据，如红外测距、陀螺仪数据、电机编码器数据、摄像头采集的图像等，上传到上位机软件中，进而分析电脑鼠与迷宫墙壁距离信息、电脑鼠运行姿态等。通过对电脑鼠运行的实时监测可以对电脑鼠的相关设置参数进行调整。
[0045] 2用于控制电脑鼠运行状态的功能
[0046] 在PC端用上位机软件通过wifi串口发送指令，实现智能化的操控电脑鼠运行。例如下指令操控电脑鼠前进、后退、左右转弯、立即停止、返回起点、开始冲刺等基本功能。
[0047] 3用于验证电脑鼠算法的功能
[0048] 传统的测试方法需要不断对芯片进行程序烧录，实际运行来验证其功能正确性。但是Zynq程序编译速度慢、配置速度慢、Linux嵌入式系统启动慢，如果使用传统的测试方法效率低下，且损耗电脑鼠寿命。为了提高调试效率，不需要因为电脑鼠程序的细微改动，就反复烧写程序，反复实际实验。我们可以在编写的上位机软件中嵌入电脑鼠的算法，图形化模拟电脑鼠执行程序的实际效果。结果满意后，再烧写进芯片，进行实际测试。
[0049] 本发明与传统方案相比，具有以下四方面的优势：
[0050] 第一：采用先进的ZYNQ作为系统控制核心
[0051] Zynq是Xilinx公司推出的一款内置双ARM Coretex-A9MP Core的FPGA异构架构芯片。Zynq芯片强大的性能与软硬件协同设计的灵活性非常适合“电脑鼠”走迷宫系统设计的实际需要。传统的FPGA是一种可编程的半定制电路；ARM是一种功耗低、功能强的RISC处理器。而Zynq这种FPGA+ARM的异构架构可以更好地同时利用FPGA和ARM资源。Zynq异构架构对处理进行了抽象，将控制逻辑和处理逻辑分离。控制逻辑部分利用片内SOC(Processing System或者说ARM内核)实现；处理逻辑(特别是FPGA的强项实时处理和并行处理)部分放在PL(Programmable Logic)部分实现，它们之间通过AXI标准总线连接，而且便于标准化IP CORE封装和使用。
[0052] 第二：本发明提出的更快的迷宫最优路径算法的优劣，采用Microsoft Visual Studio 2015设计开发了迷宫最优路径搜索仿真平台。通过仿真平台分别计算两种算法在一次求解最优路径过程中所需要的运算次数。以多个近年来国际和国内电脑鼠走迷宫竞赛采用的迷宫地图作为测试样本，对各迷宫图的测试统计数据表明，完成一次最优路径的求解，经典的Flood-Fill迷宫最优路径算法平均需要运算899557次，而更快的迷宫最优路径算法平均仅需要运算788次，更快的迷宫最优路径算法的求解效率有了显著地提高，减少了99％以上的运算次数，大大降低了求解过程中的电脑鼠系统资源消耗，有效缩短了算法执行时间，证明了本发明提出的更快的迷宫最优路径算法的优越性。
[0053] 第三：增加摄像头采集，融合图像处理
[0054] 使用摄像头采集图像处理的方法获取迷宫信息，只需要很小的空间，同时避免了外界环境的干扰，完美的解决了红外测距方案的缺点。传统电脑鼠没有采用图像处理的原因是需要大量的运算，ARM处理器在处理一个完整的16*16迷宫的庞大图像数据信息时已经是力不从心。而我们采用Zynq平台，利用FPGA高效的实时处理和并行处理能力，完全可以不用担心计算的问题。
[0055] 第四：设计更小巧、稳定的电脑鼠机械结构
[0056] 小巧性：电脑鼠的体积必须控制在一定大小范围内。电脑鼠IEEE标准比赛的一个迷宫格大小是18.5cm×18.5cm，因此我们在设计电脑鼠体积大小时，不仅要保证其正常通行，还要保证它能够在面对连续转弯时，可以实现斜行45度行走，而不会碰到迷宫的转角墙壁。电脑鼠斜行时活动空间非常狭窄，所以体积越小越好。我们追求的机械结构设计是迷宫格的1/4至1/3大小，从而保证电脑鼠在迷宫中各种行走姿态有充足的活动空间。
[0057] 稳定性：电脑鼠结构的稳定性直接决定了它的直线行走速度和最大转弯速度。如果电脑鼠整体架构的重心太高，或位置选择不好，会导致在走直线或转弯时速度都不能太快，直接影响到电脑鼠搜索迷宫和向终点冲刺的时间。
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