基于线阵CCD的环岛识别与环岛路径规划浅析
前言
在第十九届全国大学生智能汽车室内赛道竞速组中，依然保留有环岛这一个元素，一直以来逐飞的演示车模都只讲了基本赛道的循迹思路，并未对特殊元素进行分析，近期，还是有一些初次参赛的车友们在咨询如何处理环岛的思路，于是想着干脆做一期环岛的思路分享吧，这样第一次参赛的同学们能有个基本的参考，老司机们应该是不需要了，有需要的同学可以阅读参考一下，同时本文确实会讲得比较基础，因为是基于线阵CCD来进行分析的，摄像头如何识别可以以次思路来展开，摄像头的数据更丰富，依据更多，如果你能实现CCD对环岛的识别，那摄像头就更不在话下了，举一反三的过程就留给同学们自己去多尝试啦。
一、基于线阵CCD的环岛识别
1.1、入环岛前
根据赛道特点，在入环岛之前，首先会是一条直道（或长或短），如下图所示，橙色为小车位置，红线为CCD视野范围，从状态①可以明显看到，CCD识别到了左边线值为39，识别到了右边线值为89。这个时候，我们可以通过右边线减左边线得到赛道宽度（89-39=50）。我们就可以以这个值作为基本赛道宽度标准。
1.2、左边界突然丢线
随着小车继续往前直行，就会到状态②，可以看到，小车因为一直走的直线，所以右边界的值理论上依旧是89，实际值在89附近波动，而左边界搜索不到边线。根据环岛的特点，左边界突然丢线，右边界的值变化不大的情况会持续一段路程。这时我们就可以认为识别到了环岛。
虽然，左弯道也会出现左边突然丢线的情况，但是左弯道搜索到的右边线会发生很大的变化。
从上图中，就可以明显看到，环岛右边线的值几乎不变，而弯道右边界的值发生巨大变化。可以以此条件来避免误识别。
1.3、左边界补线
从状态②到状态③的过程中，CCD识别未找到左边线，此时，我们可以使用右边线减赛道宽度来补左边线（89-50=39），如上图绿色虚线所示。补线后的左边线值为39，右边线值为89，此时小车继续直行。
1.4、左边界找到边线
小车继续前进，从状态③到状态⑤，可以看到，能搜索到左边线，且紫色的虚线部分左边线正在逐渐增大。蓝色的虚线部分左边线正在逐渐减小。在状态③到状态⑤之间，我们可以通过左边线的最大值来确定状态④。
从图中可以看到左边线的趋势为逐渐增大到逐渐减小，当左边线一直在增大，突然减小的时候，我们就可以确认为左边线最大值，标记为状态④，通过状态④把逐渐增大和逐渐减小分割开。
1.5、左边界补线
从状态③到状态④，可以看到，能搜索到左边线，且左边线正在渐渐增大。这个时候，我们同样需要使用右边界减赛道宽度去补左边线，才能保证小车的行进姿态稳定。
1.6、右边界补线
从状态④到状态⑤，左边线正在逐渐减小。我们就需要通过左边线加赛道宽度去补右边线，如上图绿色虚线所示，来入环岛，这样入环岛的姿态就会比较流畅。
二、入环岛路径规划
2.1、右边界补线
在入环的时候，首先是状态⑥能搜索到左右边线，然后是状态⑦左边线能识别到，右边线丢失，最后是状态⑧能搜索到左右边线。此时，我们可以通过右边线能否找到线来判断是状态几。实际上在我们小车速度较快的情况下或者形势姿态不好的时候，可能搜索不到右边线丢线的情况。这个时候，我们在状态④前进，可以通过左边线补右边线，行驶一段距离后，再去判断右边线是否找到，找到了此时一定到了状态⑧。
2.2、左边界补线
在状态⑧，我们需要通过右边线去补左边线，因为在环岛中，可能会存在左边线会丢线，如状态⑨所示。假设红色的虚线代表CCD视野范围，可以看出右边线识别到了，但左边线未识别。
三、出环岛路径规划
3.1、等待出环
在出环岛的时候，首先是未找到右边线，如状态⑩所示，在状态⑨的时候，一直是通过右边线去补左边线，然后获得赛道偏差，到了状态⑩，右边线未寻找到，此时，就可以通过右边线丢线前的赛道偏差来锁定一段路程，然后再来搜索右边线。
3.2、左边界补线
当找到了右边线，如状态⑪所示。这个时候，为了保证小车的进行姿态。就需要使用右边线去补左边线，让小车保持直线行驶完成出环岛动作。
继续前行的过程，还是通过右边线去补左边线来完成小车流畅的出环岛姿态。
在左边界丢失的过程，按照补线保持继续前行，如状态⑬所示。
3.3、出环完成
一直运行到到最后状态⑭这里，CCD能再次搜索到左右边界，至此整个环岛识别与环岛路径规划就此结束。
四、陀螺仪环岛出环判断
对于出环岛的识别，除了3.1章节的右边界丢线以外，还可以使用陀螺仪进行出环判断。在入环的时候，使用陀螺仪进行角度积分，积分的角度可以用来辅助判断是否可以出环，就可以结合第三章节的条件来继续出环岛。
例如，角度积分在300度到400度之间，判断到出环条件，就直接出环。这样就可以避免在环岛内误判，也可以避免无法出环岛。
五、CCD循迹的演示车模运行视频
此演示车模只为验证上述方法是真实可行且不影响其他路段的运行，新手朋友们可以参考这个思路去试试效果，当然，这个方法不一定好，但可以当做一个参考，对于摄像头识别环岛，就如同前言所说，信息更多，一定可以做的更可靠，思路也可以以此来展开，方法就更多了。这些就同学们自己多琢磨吧。
结束语
此篇环岛识别与环岛内路径规划浅析就到这里了，希望能帮助到一些新手朋友们去理清楚思路，也感谢各位的支持。本次环岛识别演示车模基于逐飞红孩儿线性CCD进行的验证，或许能对新手入门有些许帮助，仅供思路探讨。演示车模上所有电路板的PCB及演示车模的程序软件，均不公开，不出售，不赠送，只做验证后的思路分享。这些内容并不复杂，是完全符合大学生能力定位的，如果一些新手朋友还比较迷茫，可以尝试根据本文分享的思路行动起来，编写代码去验证，希望每个参赛的同学都能知其然并知其所以然，不偷懒，不走捷径，理解到，自己亲自动手做一遍，知识才是自己的。行动是最好的老师！
最后，为方便大家翻阅今年逐飞分享的智能车竞赛演示推文，下面对今年相关的推文做一次汇总整理，点击标题可跳转至相关推文：
镜头组（NXP-MicroPython赛道）逐飞演示车模浅析
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