探讨基于嵌入式系统开发的智能车视觉跟踪与运动控制       

引言：

随着人工智能、物联网及自动驾驶技术的快速发展，智能车已成为科技领域的研究热点。智能车通过传感器、算法与执行机构的协同工作，实现环境感知、路径规划与自主导航等功能，在运输、驾驶、配送等场景中具有广阔应用前景，而视觉跟踪与运动控制作为其核心技术，直接影响着系统的安全性与可靠性。

一、嵌入式系统的开发原理与流程

1.1 开发原理

嵌入式系统以微控制器（MCU）、片上系统（SoC）为核心，结合传感器、执行器与通信模块，实现特定任务。其开发首先基于实时性与任务调度，通过优先级分配、中断处理机制实现实时响应，满足工业控制、医疗设备等场景需求。针对处理器性能、内存容量、功耗等约束，采用算法优化、代码精简、硬件协同设计。

1.2 开发流程

首先明确系统目标，如数据采集、控制逻辑、用户交互，以及量化性能指标，如响应时间、精度，评估硬件资源、成本、功耗以及环境适应性，分析可行性。然后进行绘制系统框图，选择处理器、传感器型号，设计电路板（PCB）布局[1]。进行模型分层，确定 RTOS 选型与任务划分，定义硬件与软件的通信协议、数据格式。最后进行软硬件的开发与测试，整合并验证系统，进行部署与维护。

二、基于嵌入式系统的智能车视觉跟踪技术

2.1 图像采集

嵌入式系统主要为图像采集提供硬件支持，如高速数据接口，并通过优化图像采集参数，如帧率、分辨率等，进行降噪、畸变校正等实时预处理，提升跟踪效率。例如一种基于 FPGA 的嵌入式视觉处理系统，就可以实现图像采集与目标检测并行处理。智能车视觉追踪需要选择合适的摄像头，如单目、双目、多目摄像头等，选型需要综合考虑视野范围、分辨率、帧率以及环境适应性。摄像头安装位置影响着图像采集视野与畸变程度。车前安装，需覆盖前方道路，需调整仰角避免地平线干扰；车顶安装可减少遮挡，但需考虑震动稳定性；侧方安装需要通过障碍物检测。图像采集过程中需要应对环境光照变化问题以及车辆运动造成的图像模糊问题。针对环境光照问题，主要采用自动曝光控制技术，动态调整曝光时间与增益；针对图像模糊，通过陀螺仪数据补偿图像抖动 [2]。

以某自动驾驶技术公司针对高速公路场景开发智能车视觉跟踪系统为例，硬件方面选用高帧率单目摄像头，全景快门 CMOS 传感器，分辨率 1280×720 ，帧率 120fps ，搭配长焦镜头（焦距 35mm ）以扩大远距视野。辅助传感器集成红外摄像头与事件相机。嵌入式平台采用ARM Cortex-A53 处理器（主频1.8GHz）+ GPU 加速模块，支持实时图像处理与深度学习算法。主摄像头安装于车前50cm 处，仰角 25^∘ ；红外摄像头与事件相机并列安装于主摄像头下方，形成冗余感知；开发自适应曝光算法，根据环境光强度动态调整曝光时间与增益；强光时降低曝光时间，弱光时启用红外补光并提升增益。在晴天的高速公路中，系统对前方 200^～1500 米范围内的车辆检测准确率 ⩾98% ，跟踪延迟平均 35ms ；强光环境下通过动态曝光控制，未出现因过曝导致的跟踪丢失现象 [3]。

2.2 图像处理

智能车高速运动导致图像剧烈抖动，目标快速移动易产生运动模糊，同时场景切换（如城市道路→高速公路）带来图像特征突变。传统预处理算法难以实时适应动态变化，导致跟踪丢失。而基于嵌入式系统的智能车视觉跟踪技术可以进行图像去噪与图像增强。首先通过线性或非线性函数调整图像灰度值分布，增强对比度。例如，针对低光照图像，采用对数变换提升暗区细节；对于高对比度场景，使用伽马校正压缩动态范围。智能车夜间行驶场景中，灰度变换可显著改善目标与背景的区分度。通过重新分配像素灰度值，使图像直方图均匀化，增强整体细节。在光照不均的隧道或阴影区域，均衡化能有效平衡图像亮度，但可能放大噪声。其次利用邻域像素均值替代中心像素值，有效去除高斯噪声。最后通过高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制及双阈值检测，精准提取边缘 [4]。

2.3 目标识别与跟踪算法

目前主流的智能车视觉跟踪目标识别算法为特征提取，即通过提取目标局部特征构建特征向量，结合分类器进行识别，例如，在行人识别中，可通过HOG 特征 + 线性SVM 实现快速分类。此外，还包括基于深度学习的目标识别算法，利用卷积神经网络和单阶段检测模型，使用大量标注数据训练深度网络，通过多层卷积提取高层次语义特征。例如，YOLOv5 通过 anchor 机制和 FPN 结构实现小目标的高效检测。

智能车视觉跟踪算法包括均值漂移跟踪算法、卡尔曼滤波跟踪算法等。前者可迭代搜索目标颜色概率分布的峰值位置，实现目标定位，计算简单，实时性好；但对快速运动或遮挡场景易丢失目标。后者则基于线性系统状态空间模型，通过预测 - 更新步骤估计目标运动状态。适用于匀速或匀加速运动目标的跟踪，如车辆、行人预测。

三、基于嵌入式系统的智能车运动控制技术

3.1 传感器数据处理

智能车运动控制中的主要传感器包括速度传感器、角度传感器和距离传感器等，传感器数据处理十分关键，而基于嵌入式系统的分层数据处理架构，兼可顾实时性与精度，为运动控制器提供可靠输入。首先采用定时中断触发多传感器同步采样，设置合理采样频度，如速度传感器 100Hz ，激光雷达 10Hz。硬件设计需考虑 ADC 精度与信号隔离，避免模拟信号失真。高速传感器采用 CAN总线、SPI 有线传输；辅助传感器使用蓝牙、Wi-Fi 等无线传输，采用协议校验防止数据丢包，使用优先级调度确保关键数据实时传输 [5]。

3.2 控制算法

智能车运动控制基于车辆动力学与运动学模型，而现有运动控制算法面临诸多挑战：PID 控制参数整定困难且对非线性系统适应性差；模糊控制规则设计依赖经验，难以兼顾精度与效率；神经网络控制计算资源消耗大，难以在嵌入式系统实时部署。例如，PID 控制器根据误差（期望值 - 实际值）计算控制量，虽然结构简单，易于工程实现，但其参数依赖经验，且非线性系统适应性差。基于问题与控制需求，智能车运动控制算法可结合 PID 的快速响应与模糊控制的鲁棒性，设计PID- 模糊复合控制器：大偏差时采用模糊控制快速收敛；小偏差时切换至 PID 控制提升精度；具备动态切换机制。兼顾 PID 的精度与模糊控制的鲁棒性，且计算量低于纯神经网络算法，适合嵌入式部署。

结论：

通过深入分析嵌入式系统的特性与智能车应用需求，基于嵌入式系统的智能车视觉跟踪与运动控制技术具有广阔的应用前景。通过持续的技术创新与优化，该技术有望在智能交通、工业自动化等领域发挥更重要的作用，推动智能车系统向智能化与实用性的方向发展。

参考文献：

[1]倪可凡,赵骏驰,朱文婷.基于RT1064单片机的智能车设计与实现[J].电子元器件与信息技术 ,2022,6(10):59-62.

[2] 周越 . 基于嵌入式系统的微缩车平台的数字图像处理实验设计 [J]. 数字技术与应用 ,2025,43(01):188-191.

[3] 艾杰 . 基于自动编码技术的嵌入式系统开发设计 [J]. 电子产品世界 ,2025,32(04):19-22.

[4] 胡全生 . 基于嵌入式技术的消防报警系统 Linux 驱动开发与集成研究[J]. 信息与电脑 ,2025,37(05):127-129.

[5] 刘科 , 黄晓曼 , 康怡琳 , 等 . 基于在线机器学习平台的嵌入式智能控制系统 [J]. 现代信息科技 ,2024,8(15):99-103+108.

韦静，男，（1996，12—），硕士研究生，汉族主要研究方向：计算机视觉，系统控制。