智能车算法|智能车摄像头算法——车库(识别斑马线)

车库分为出库和第一圈处理斑马线还有第二圈入库
出库 第一种方法比较简单,适合小白。出库,一个比较明显的特征就是比赛的开始,你可以用按键来开始打脚,配合陀螺仪积分到一定值时(也就是出库到直道上)正常巡线循迹。
第二种方法
首先从巡线方面需要重新寻(从最下面开始扫线,屏蔽斑马线,可以得到大约这样黑色的线(相册
里面没找到图片,凑合看哈,懂意思就行)
智能车算法|智能车摄像头算法——车库(识别斑马线)
文章图片

红色的是扫不到的,这种扫线方法跟八临域一个意思。这样我们就可以直接找到左右下拐点,然后开始拉线,正常循迹出库即可了。

第一圈 屏蔽斑马线,正常行驶 小车第一圈经过斑马线的情况下,不做处理,一般都会抖动的,所以我们要处理这个现象。
车库的识别跟环岛第一阶段特别像,1.一边是直线,一边丢线 2.斑马线
智能车算法|智能车摄像头算法——车库(识别斑马线)
文章图片

斑马线跟左边上下拐点是有一定的空隙的,所以他是会检测到丢线的。下面这段代码是检测斑马线的。大概意思就是,取几行然后从左到右 扫描黑白跳变点的次数,扫到第一个点(例如白点),我们记录下这个点,然后继续扫下一个点,拿这个点跟下一个点比较,如果颜色相同则跳过,如果不同则计数+1.然后把这个点变为作为比较点,继续扫描,扫到结束。然后如果计数大于一定的值,那基本就是斑马线,因为这个特征点非常明显,除了上坡道的时候乱看,其他地方应该不会有误判,这就是斑马线识别。

for(uint8 hang = 20; hang<35; hang++) { garage_count= 0 ; for(uint8 lie = 10; lie<100; lie++) { if(Pixle[hang][lie]==white) { white_black=1; } else { white_black=0; }if(white_black!=black_white) { black_white = white_black; garage_count++; } if(garage_count>11) { region++; } } if(region>2) { garageout_flag=1; break; } }

识别完,就可以处理了,老样子找到上下两个拐点,补线就可以了。
有的人说扫线会扫到斑马线,那就改变前瞻的控制行,或者直道够长的情况下锁舵机就行(个人补推荐)。
第二圈 入库 第二圈识别的方法和第一圈一样,我就不再说了。
入库的时候一样拉上拐点补线就行(扫线不要扫到斑马线哦,斑马线只进行判断)。
停车识别 第一种可以靠陀螺仪积分停车。
第二种 依靠识别停车

智能车算法|智能车摄像头算法——车库(识别斑马线)
文章图片

智能车算法|智能车摄像头算法——车库(识别斑马线)
文章图片

【智能车算法|智能车摄像头算法——车库(识别斑马线)】



大概是这个样子,待看到右下角空白区域快消失的时候(类似于不丢线)或者右边线最小值大于莫个值的时候进行停车判断。

    推荐阅读