基于红外检测的迹线跟踪和分支识别技术的研究

第１９卷第６期　２００６年１２月　传感技术学　报　ＡＣｎＩＡＴｏＲＳ　Ｖ０１．１９　Ｎｏ．６　Ｄｅｃ．２００６　Ｓｔｕｄｙ　ｏｆ　Ｔｒａｃｉｎｇ　ａｎｄ　Ｂｒａｎｃｈ　Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｉｎｆｒａｒｅｄ　Ｄｅｔｅｃｔ　ＸＵ　Ｋｅ－ｂａｏ　，ＣＨＥＮ　Ｇｕａｎｇ－ｑｉｎｇ，ＧＡＯ　Ｌｉ—ｌｉ，ＬＩ　Ｘｉａｏ－ｂｏ，ＭＥＮＧ　Ｘｉｕ—ｚｈｉ　（Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ　ｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ　ａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，ＳｈａｎｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆＳｃｉｎｃｅ　ａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｅｏｇｙ，Ｑｉｎｇｄａｏ　２６６５１０，Ｃｈｉｎａ）　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｒａｃｅ　ｆｏｌｌｏｗｉｎｇ　ａｎｄ　ｂｒａｎｃｈ　ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｉｓ　ｔｈｅ　ｋｅｙ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｆｏｒ　ｓｅｌｆ－ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ　ｏｆ　ｖｅ—　ｈｉｃｌｅ，ｕｎｍａｎｎｅｄ　ｄｒｉｖｅ，ｔｒａｃｅ　ｒｏｂｏｔ　ａｎｄ　ｔｒａｃｅ　ｆｉｎｄｅｒ．Ｉｎ　ｏｒｄｅｒ　ｔｏ　ｆｉｎｄ　ｔｒａｃｅ　ｑｕｉｃｋｌｙ，ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ　ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓ　ａ　ｒｅａｌ—ｔｉｍｅ　ｍｅｔｈｏｄ　ｗｉｔｈ　ａ　ｓｅｔ　ｏｆ　ｅｑｕｉｄｉｓｔａｎｔ　ｌｉｎｅａｒ　ａｒｒａｙ　ｓｅｎｓｏｒ　ｔｏ　ｄｅｔｅｃｔ　ｒｅｌａｔｉｖｅ　ｃｒｏｓｓ　ｓｔａｔｅ　ａｎｄ　ａｂｓｏｌｕｔｅ　ｐｏ—　ｓｉｔｉｏｎ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｔｒａｃｅ　ａｎｄ　ｔｒａｃｋｅｒ．Ｏｆｆｓｅｔ　ｄｅｇｒｅｅ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｔｒａｃｅ　ａｎｄ　ｔｒａｃｋｅｒ　ｃａｎ　ｂｅ　ｄｉｒｅｃｔｌｙ　ｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ　ｂｙ　ｄｅ—　ｔｅｃｔｉｎｇ　ａｂｓｏｌｕｔｅ　ｐｏｓｉｔｉｏｎ　ｏｆ　ｔｒａｃｅ．Ｗｈｉｌｅ　ｏｆｆｓｅｔ　ｖｅｌｏｃｉｔｙ　ｃａｎ　ｂｅ　ｃａｌｃｕｌａｔｅｄ　ｗｉｔｈ　ｌｅａｓｔ　ｓｑｕａｒｅ　ｍｅｔｈｏｄ　ｏｆ　ｒｅ—　ｇｒｅｓｓｉｏｎ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｂｙ　ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ　ｒｅｌａｔｉｖｅ　ｃｒｏｓｓ　ｓｔａｔｅ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇ　ｔｏ　ｒｅａｌ—ｔｉｍｅ　ｏｆｆｓｅｔ　ｄｅｇｒｅｅ　ａｎｄ　ｏｆｆｓｅｔ　ｖｅｌｏｃｉｔｙ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｔｒａｃｅ　ａｎｄ　ｔｒａｃｋｅｒ，ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｉｓ　ａｄｏｐｔｅｄ　ｔｏ　ｒｅａｌｉｚｅ　ａｕｔｏｍａｔｉｃ　ｆｏｌｌｏｗｉｎｇ．Ａｓ　ａｒｒａｎｇｉｎｇ　ｄｉｓｔａｎｃｅ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｓｅｎｓｉｎｇ　ｅｌｅｍｅｎｔｓ　ｏｆ　ａｒｒａｙ　ｓｅｎｓｏｒ　ｄｉｒｅｃｔｌｙ　ａｆｆｅｃｔｓ　ｔｒａｃｋｉｎｇ　ａｃｃｕｒａｃｙ　ａｎｄ　ｒｅａｃｔｉｏｎ　ｓｐｅｅｄ　ｗｉｔｈ　ｔｈｉｓ　ｍｅｔｈｏｄ，ｓｍａｌｌｅｒ　ｄｏｔ　ａｒｒａｙ　ｄｉｓｔａｎｃｅ　ｓｈｏｕｌｄ　ｂｅ　ｋｅｐｔ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｓｅｎｓｉｎｇ　ｅｌｅｍｅｎｔｓ　ｏｆ　ａｒｒａｙ　ｓｅｎ—　ｓｏｒ　ｉｆ　ｐｅｒｍｉｔｔｅｄ，ａｎｄ　ｉｓ　ａｄｖａｎｔａｇｅｏｕｓ　ｆｏｒ　ｒｅａｌ—ｔｉｍｅ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ｏｆ　ｔｒａｃｅ．　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｔｒａｃｅ；Ｉｎｆｒａｒｅｄ　ａｒｒａｙ　ｓｅｎｓｏｒ；ｂｒａｎｃｈ　ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ；ｔｒａｃｋｅｒ；ｌｅａｓｔ　ｓｑｕａｒｅ　ｍｅｔｈｏｄ　ＥＥＡＣＣ：７２３０；７３２０Ｃ　基于红外检测的迹线跟踪和分支识别技术的研究　徐克宝　，陈广庆，高丽丽，李小波，孟秀芝　（山东科技大学机电学院测控系，青岛２６６５１０）　摘　要：迹线跟踪和分支识别技术是车辆自动引导、无人驾驶、迹线机器人和寻迹机等应用领域的关键技术．提出一种用等　间距排列的一组线阵状传感器对迹线的绝对位置和迹线与跟踪装置的相对交越变化情况进行实时检测的方法来达到快速寻　迹的目的．通过对迹线绝对位置的检测可以直接判断出跟踪装置与迹线的偏离程度．而通过对迹线与跟踪装置的相对交越变　化情况，可利用回归分析中的最小二乘法快速地计算出跟踪装置与迹线之间的偏离速度．根据跟踪装置与迹线之间的实时偏　离程度和偏离速度，就可以采用相应的控制算法实现自动跟踪．用线阵式传感器对被跟踪迹线进行跟踪的精度和反应速度与　传感器敏感元的排列间距具有直接的关系．因此，在允许的情况下，线阵式传感器的敏感元应采取较小的点距，这对迹线的实　时性检测是有利的．　关键词：迹线；红外线阵传感器；分支识别；跟踪装置；最小二乘法　中图分类号：ＴＰ２１２．１　文献标识码：Ａ　文章编号：１００４—１６９９（２０Ｏ６）Ｏ６－２６１３－０４　在对车辆进行自动引导、无人驾驶、迹线机器　人和寻迹机等应用领域中，迹线跟踪和分支识别技　波信息、磁场信息、电场信息、电磁波信息和基于图　像的视频信息［２　］等．由于各种环境因素的动态变化　和不可预测性的影响，在很多情况下，由迹线传感器　术是最重要的关键和核心技术．而迹线跟踪和分支　识别技术的核心就是如何获取精确可靠的迹线信　息．实际上，迹线跟踪和分支识别技术是机器视觉识　别的重要组成部分［１］．迹线与运动载体之间的信息　检测到的迹线信息通常是不完全、不连续、不可靠　的．通常需要对检测到的迹线信息进行有效的处理　才能得到有用的信息［５］．基于图像的视频信息［２　］虽　然可以得到大量的迹线信息，对迹线形态的冗余处　传感形式通常可以采用激光信息、红外光信息、超声　收稿日期：２００６一Ｏｌ—ＩＩ　作者简介：徐克宝（１９５３一），男，教授，博士生导师，从事测控技术和机械电子工程方面的应用研究工作，ｓｋｄｘｋｂ＠１６３．ｃｏｍ．　维普资讯 http://www.cqvip.com

２６１４　传感技术学报　２００６生　理是有利的．但对视频信息的处理需要昂贵的硬件　体系、高速的信息处理器、复杂的处理算法和相对长　的处理时间等．因此，在运动载体与迹线之间的运动　速度相对较快的应用领域和低成本的应用领域就难　以实现．在本研究中主要以红外传感技术为例阐述　种适合低成本和高速检测处理为目的的迹线跟踪　的分支识别技术．但其基本原理和方法也对其它信　息的检测有直接的参考作用．　完全隔离外界杂乱的光信息的干扰．另外，在一般的　情况下，都很难保证迹线的均匀性，因此，由接收器　Ｒ接收到的光信息是带有各种干扰的信息．为此，在　微处理器中还需要利用一些滤波技术和信息提出技　术来滤除干扰信息而保留有用信息．这是迹线跟踪　中对迹线的适应性的关键．　１．２迹线跟踪的基本原理　一通过迹线信息的传感、检测和处理，对检测到的　１迹线跟踪的基本原理　１．１迹线信息的传感与检测　迹线跟踪的目的是让运动载体能够正确沿着特　定的迹线路线行使．所谓的迹线，对运动载体而言实　际上就是一系列可以检测的特定信息．在迹线跟踪　过程当中，必须保持运动载体与迹线之间的相对关　系，才能保证运动载体不脱离被跟踪的迹线．因此在　迹线跟踪过程中，运动载体对迹线信息的正确传感　与检测是完成正确跟踪的关键技术之一．　在红外线迹线跟踪过程中，红外线发射器向着　迹线方向发射经过调制的红外光线，该红外光线到　达迹线平面后被反射到红外线接收传感器．红外线　接收传感器将接收的红外信息进行解调后可以获得　迹线信息．　在本节中仅以红外检测信息为例说明信息的传　感与检测的基本原理．图１所示为红外迹线跟踪中　红外光回路示意图．红外信息发送器Ｔ将调制的红　外光信息辐射到聚焦透镜Ｌ　，调制的红外信息经Ｌ　聚焦和折射后达到检测迹线表面，然后再通过迹线　表面反射到透镜Ｌ２，在透镜Ｌ２和Ｌ。之间基本为平　行光线，经Ｌ３聚焦透镜将红外信息聚焦到红外接受　器Ｒ上．在透镜Ｌ３和红外接收器Ｒ之间增加一个　红外滤光片Ｆ，以便减少外界自然光线进人检测装　置内部，从而可以提高红外光信息的检测可靠性．红　外信息接收器Ｒ接收到红外信息发送器Ｔ反射的　红外信息后，由微处理器对传感信息进行处理和判　断迹线信息的实际状态．　Ｔ　董　捆Ｒ　图１工外轨迹跟踪光路示意图　Ｔ＿一发送器；Ｒ一接收器；Ｆ＿滤光偏；Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３一透镜　虽然在接收器Ｒ前增加了滤光片Ｆ，这也不能　可信信息进行进一步的处理和计算就可以得到运动　载体与被跟踪迹线之间的相对静态关系和动态关　系．为了准确地对被跟踪迹线的信息进行传感和检　测，在运动载体上安装了线阵型传感器，如图２所　示．线阵型传感器的各敏感元Ｓ之间的距离ｌ是相　等的，这就保证了传感器的不同敏感元之间对信息　传感的均匀性．由图２可以定义，被跟踪迹线与运动　载体之间的自变位移量是ｖｔ，其中　是运动载体的　前进速度，ｔ是运动载体的运动时间．而由运动载体　和被跟踪迹线之间的跟踪偏移所产生的横向位移就　是ｌ的方向．因此，ｌ方向的变化就与ｖｔ的变化和跟　踪偏移角之间存在必然的函数关系．　图２迹红与传感器线阵偏离图解　Ｓ一点阵距为Ｌ的传感器线阵；ｖｔ－－为偏离一个点阵距行使的距　离，０－－运动载体与迹线之间的偏离角　当运动载体与被跟踪迹线之间产生偏移角　时，设走一ｔａ　，则对实际观测的一组样本点（　，ｖｔ　，　根据线性回归理论都可以一个确定的理论估计回归　系数，这个回归系数就是ｋ值．根据线性回归理　论［　。］，首先设定运动载体的跟踪偏移关系可以用　如下的理论估计方程进行计算：　一是・　ｔ　＋ｂ　（１）　则对每个实际观测点（　，　）来说，实际观测与　理论计算值的绝对偏差值为：　Ａ　—ｌ　ｄ　—　ｌ—ｌ　ｄ　一（磊．　ｔ　＋６）ｌ　（２）　根据最小二乘法理论，对式（２）的平方求和偏导　数并取其最小值可得到实测值与理论估计值之间最　好的相关性．因此对式（２）平方求其偏导，并令其为　零得：　ｎ　一　∑Ｅｄ　一（磊ｖｔ　＋６）］。一　维普资讯 http://www.cqvip.com

第６期　徐克宝，陈广庆等：基于红外检测的迹线跟踪和分支识别技术的研究　２６１５　ａ；一磊优　一６）．ｖｔ　］一０　…　—２∑Ｅ（…　骞　咄　一２∑（　－－］￣ｖｔ　一占）一０　（４）　ｌ＝１　对方程（３）和（４）进行化简得：　＋　一ｎ　（５）　∑（　）　・石一∑（　・ｄ１）　（６）　为求取方程组（５）和（６）中的回归系数磊及６，首先　列出方程组（５）和（６）中关于是及６的系数行列式　为：　ｌ　・　‘ｔ　ｌ　ＩＩ　　．　ｉ＝１　（　～（Ｉ　ｉ∑＝１　２　）一　．　ｎＥ（　—　）　≠０　（７）　由于（７）中的ｖｔ　和　不可能全相等，这样式（７）不可　能为０．因此，联解方程组（５）和（６）可以求解出估计　回归系数磊及６唯一的解．将（５）乘以　与式（６）相　减得：　∑（ｖｋ　・ｄｉ）一ｎ—ｖｔ・磊　（８）　将　和　分别代入式（８）得：　ｎＥ　・ｄ　一∑　∑ｄ；　志一　（９）　∑　一（∑　）　＝１　＝１　将磊代入式（５）并整理得：　∑　∑ｄ　一∑　∑　ｄ　（１Ｏ）　∑　一（∑ｖｔ　）　ｚ一１　一１　由前所述，由于回归系数磊的大小表示出迹线　偏移估计分量ｄ　相对跟踪速度分量ｖｔ　的偏离程度　（　角），而６值只是一个相应的常数，在本研究中没　有实际意义．因此，在理论上，只要用线性回归的方　法计算出回归系数磊就可以实现迹线跟踪的控制要　求，而没有必要求出完整的回归方程．　在迹线跟踪过程中，　值一般都比较小，因此对　上式对点和６的计算速度是比较快的．特别是当’２　—２时，就根本没有必要使用上式进行计算，而直接　用两点成线的方法更快速地计算即可．根据计算得　到石值后可以直接用于控制算法对运动载体得方向　进行实时控制．也可以将磊通过反正切函数求出相　应的夹角　进行方向控制．　为了进一步确定ｖｔ和ｄ的线性可信程度，可根　据线性相关系数　进行判断［８］：　∑ｖｔ　ｄ　一∑ｖｔ　∑　门　＝—＿＝＝＝＝＝＝＝＝＝ｉ＝Ｉｉ＝Ｉｉ＝Ｉ＝＝＝二＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝　／Ｊ　Ｅｎｒｖ＂　ｔｉ一（∑ｖＨ　ｔ　）２３・　∑　一（Ｈ　∑　）Ｈ　　］　ｉ＝１　ｉ＝１　ｉ＝１　ｉ＝１　（１１）　根据线性相关的定义，由式（１１）计算得到的相关系　数值应该是ｒｖ　＜１，但　一１．这时由式（９）求得的　点通过反正切函数求出相应的夹角　才是可信的．　当　较小时，所计算的　值的可信性就较低．特别　是当　一０时，对计算得到的　值是不能相信的．　这时，不宜对运动载体实施相应的控制输出．　根据上述的回归计算，图３表示出单测传感器　的两个敏感元件对迹线信号进行采集、取点和回归　计算的三个步骤及其示意图．其中图３（ａ）表示只有　两个敏感元越过迹线边界的情况．图３（ｂ）表示对两　个敏感元分别交越迹线边界时，在起点和终点的采　样样本点．这时可以得到　一４的回归计算磊值．图　３（ｃ）表示根据样本值通过最小二乘法回归计算得到　的运动载体运动趋势方向．　茬　／　／　（ｃ）　图３对迹线信号进行采集、取点和回归计算的三个步骤　（ａ）是通过两个红外传感器采集到的迹线信号示意图；（ｂ）通过对　迹线信号选点获取的运动载体行使的迹线曲线；（ｃ）通过最小二　乘法求出运动载体的估计偏移迹线方向趋势　２迹线分支识别的基本原理　在复杂的迹线跟踪系统中，通常迹线的形状可　能是分支和交叉的　对跟踪迹线的分支和交叉进行　识别，根据其原理主要可以分为自动迹线分支识别、　标志迹线分支识别、组合迹线分支识别和交叉迹线　识别多种方法．　２．１　自动迹线分支识别的基本原理　自动迹线分支识别是根据迹线分支的特点，　由迹线跟踪传感器对迹线的特征进行实时检测和分　维普资讯 http://www.cqvip.com

２６１６　传感技术学报　２００６生　析，然后判断其迹线是否处于分支状态．图４所示为　汽车在道路分支前的示意图．当采用自动迹线分支　识别时，在道路分支前没有分支标志（Ｅｍｂｒａｎｃｈ—　ｍｅｎｔ　ｍａｒｋｅｒ）．但根据迹线的分支原理，在迹线的分　支处的迹线要迅速变宽．当线阵式迹线传感器检测　到迹线的宽度或迹线的变宽速度已经超过了正常迹　线的设计值时，可以判断车辆已经进入分支区域，车　辆控制器可以根据初始设定的程序进行分支操作．　图４车辆轨迹跟踪及分支识别示意图　车辆在迹线分支过程中只对迹线的单边信息　进行处理和计算控制．只有在车辆驶出迹线分支区　域后再对迹线的双边信息进行处理和计算．当采用　迹线的双边信息作为进行处理计算并用于控制参数　时，对车辆控制具有更好的平滑性，不宜造成车辆的　左右抖动现象的发生．　自动迹线分支识别的特点是在迹线分支前不需　要设专门的分支标志．由于迹线在分支处通常都具　有较大的转弯曲率，因此当车辆的行使速度较快时，　自动迹线分支识别对车辆的转向和速度控制都是不　利的．解决的办法是在迹线分支前适当对迹线进行　加宽．这样，车辆可以提前进入迹线分支控制状态，　提高了车辆的迹线分支性能．另外自动迹线分支识　别的分支方向只能由控制器进行计数式预先设定．　２．２标志迹线分支识别的基本原理　标志迹线分支识别法是在迹线的分支前专门设　置一个分支标志，如图４所示．由于分支标志可以根　据运动载体的特性可以比较灵活的设置其位置、形　状和其它信息等．如在分支标志中可以标志出不同　的分支信息来引导车辆进行左分支还是右分支．因　此，标志迹线分支识别法可以较好地解决车辆在迹　线分支前的速度控制和转向控制等一系列问题．标　志迹线分支识别法可以直接用标志的特性来指明运　动载体的运行方向，而无须提前对运动载体进行计　数式预先设定．这是自动迹线分支识别技术所不能　实现的．　车辆在分支过程中对迹线的处理方式与自动迹　线分支识别相同．　２．３组合迹线分支识别的基本原理　由于自动迹线分支识别和标志迹线分支识别都　存在各自的优缺点，因此可以根据两者的优点对两　种方法进行组合．如采用标志迹线分支识别主要完　成预识别，对车辆的行使速度进行控制．而采用自动　迹线分支识别完成具体的分支识别过程．这样，可以　使运动载体的迹线分支识别达到较好的动态性能．　２．４交叉迹线识别的基本原理　迹线交叉识别和迹线分支识别的主要区别是在　分支点可以识别的分支方向数量．当迹线的分支点　只有两个可以识别的分支方向时，称为迹线分支识　别．当迹线的分支点有三个可以识别的分支方向时，　称为迹线交叉识别．当迹线的分支点有超过三个以　上可以识别的分支方向时，称为迹线多交叉识别，迹　线多交叉识别在本文中暂不予讨论．　图５表示出迹线交叉的基本形状和对交叉点的　处理方法．在图５（ａ）中表示出迹线直接交叉的结　果．在这种情况下，对迹线的交叉识别是完全可以进　行识别的，但其关键是在识别后需要左右分支控制　时，对运动载体的控制是比较困难的，因此这种直接　交叉结构不便在实际中采用．图５（ｂ）是对图５（ａ）的　改进．实际上，图５（ｂ）是采用迹线分支的方法来处　理迹线交叉问题．这种处理方法有利于对运动载体　及时平滑地对方向进行控制．　＋　（ａ）轨垭鼠绒　义　（　飘或米州竹夏翌父义　图５跟踪迹线交叉的基本形状　在图５（ｂ）的迹线交叉识别中，对左右分支的　迹线检测、处理和对运动载体的控制过程几乎与分　支识别是相同的．而对于直线交越通过则需要在交　叉点前后对迹线进行一些校正，以保证运动载体在　超越交叉点时不会完全偏离迹线而失控．　３　结论　本文提出的迹线跟踪和分支识别技术是采用线　阵型红外线传感技术对迹线进行检测的．该技术的　优点是对运动载体的自动引导、无人驾驶、迹线机器　人行走和寻迹机等的寻迹提供了一种低成本和快速　的处理算法．这种方法不仅实用于低速下的运动载　体寻迹，在理论上对运动速度达几百公里／４，时的寻　迹也是可行的．但这种线阵型红外线传感技术对迹　（下转第２６２０页）　维普资讯 http://www.cqvip.com

２６２０　传感技术学报　２００６血　表１发出角度数值和测量角度结果（。）　注：表中“传感器”是指智能自整角机传感器．　整个智能执行机构的最大控制误差应小于０．０９。　安：空军工程大学研究生学位论文，２００３．　（实际上误差主要是ＰＢＬ３７１７Ａ的数字信号／电磁　脉冲的转换误差）．总的来说，该智能执行机构完全满　足航空发动机分布式控制系统的速度和精度要求．　［２］黄金泉，徐科．航空发动机分布式控制系统结构分析口］，航　空动力学报，２００３，１８（５）：６９８—７０４．　［３］杜宽文，郭迎清，张洪钺，王玉麟．检测滤波器在ＦＡＤＥＣ系统　传感器ＦＤＩ中的应用研究［Ｊ］．航空动力学报．１９９４，９（４）：　４３５—４３７．　４结论　［４］沙占友著．集成化智能传感器原理与应用［ｈ　．北京：电子工　业出版社，２００４．　本文提出了一种基于ＣＡＮ总线的智能执行机　构的设计方案，并给出了具体的硬件电路和软件算　法．ＤＳＰ实现智能执行机构的程序控制和自诊断，　ＣＡＮ总线完成发动机中央处理器与ＤＳＰ的数据交　换，步进电机实现精确的角度位置控制．实验结果表　明，本文提出的智能执行机构克服了相位移动明显、　误差大、响应速度慢等缺点，取到了良好的控制效　果，对提高系统的测量精度及保证航空发动机的控　制品质具有重要意义．　参考文献：　［１］张生良．某涡扇发动机综合电子调节器控制规律研究［Ｄ］．西　［５］刘君华．智能传感器系统［Ｍ］．西安；电子科技大学出版社，　２０００．　［６］徐科，黄金泉，张天宏，蒋文亮．基于ＤＳＰ的航空发动机转速传　感器设计口］．推进技术，２００４，２５（２）：３７５—３７８．　［７］何秀然，谢寿生，钱坤．航空发动机智能转速传感器的设计　口］．传感技术学报，２００５，１８（３）：４９６—４９９．　Ｉｓ］邓重一．基于混沌理论的模数转换器设计口］．传感技术学报，　２００５，１８（３）：４６６－４６９．　［９］何秀然，钱坤，谢寿生．基于相关函数的航空发动机自整角机　信号测试口］．传感器技术，２００５，２４（４）：６７—６９．　Ｄ０］陶永华．新型ＰＩＤ控制及其应用［Ｍ］．北京：机械工业出版　社，２００３．　（上接第２６１６页）　线的形状要求相对比较严格．另外，线阵式传感器的　敏感元的排列和点阵间距的大小对检测精度和反应　控制口］．机器人，２００３，２５（５）：４２４４２７．　［４］ＸｕＫＢ，ＬｉｕＲＹ，ＬｉＭ　Ｊ，ＺｏｎｇＱＬ　ｓｔｕｄｙ　０ｆＬｏｗＣｏｎｔｒａｓｔ　灵敏度具有直接的影响．在可能的情况下，尽量采用　较多的敏感元进行检测．　参考文献：　［１］李欣，李宏东，顾伟康，李庆中．一种结构化道路环境中视觉导　航系统口］．浙江大学学报（工学板），２００２，３６（６）：６３￣６３３．　［２］骆德洲，秦东兴，黄大贵．摄像机运动参数实时跟踪算法口］．　电子科技大学学报，２００５，３４（１）：８１—８４．　Ｔｒａｃｋｉｎｇ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｗａｖｅｌｅｔ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ［ｃ］∥Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ　ｏｆ　ＳＰＩＥ．６１５０，Ｔｈｅ　２ｎｄ　ＳＰＩＥ＿Ａ０ＭＡＴＴ’２００５　Ｘｉ’ａｎ　Ｃｈｎａ．　［５］史恩秀，黄玉美，史文浩．轮式移动机器人轨迹跟踪的预测控　制口］．机械科学与控制，２００４，２３（１０）：１２３４—１２３８．　［６］侯国章，赖一楠，田思庆．测试与传感技术（第二版）［Ｍ＝］．哈尔　滨：哈尔滨工业大学出版社，２０００，１２：７ｏ－７１．　［７］浙江大学数学系高等数学教研组．概率论与数理统计［Ｍ］．北　京：人民教育出版社，１９７９，３：３０６—３１２．　Ｉｓ］《数学手册》编写组．数学手册［Ｍ］．北京：高等教育出版社，　１９７９，５：８３６￣４０　［３］项龙江，司秉玉，薛定宇，徐心和．模型无关的无定标视觉伺服