《学做智能车：挑战"飞思卡尔"杯》分两部分内容：第一部分“技术支持类”，介绍模型车控制原理与方案，旨在帮助参加“全国大学生智能汽车邀请赛”的高校学生和广大业余车模爱好者完成能够自主识别道路并高速行驶的智能汽车，收集了汽车机械结构、自动控制以及单片机应用开发等各领域专家的论著，给出了车模的机械调整、控制系统硬件电路设计、软件仿真、控制策略以及单片机开发等多方面的指导性意见与建议。其余7类内容为选登的“第一届‘飞思卡尔 ’杯全国大学生智能汽车邀请赛”获奖队伍优秀论文若干篇，这些论文提供了参赛车在电机驱动、道路识别、自动控制、RTOS应用以及单片机调试等方面的解决方案与经验。　　《学做智能车：挑战"飞思卡尔"杯》适于参加“全国大学生智能汽车邀请赛”的高校学生和广大业余车模爱好者作为参考用书。

    8.2 摄像道路检测中的信息处理　　
    相对于红外道路检测的方式，采用摄像道路检测，在道路信息检测的类型、精度等方面具有优势。但由于处理的是图像信号，所以计算量相对较大。通过适当降低采集图像分辨率，在保证一定检测精度的情况下使得单片机能够实时计算。图16所示是分辨率为72×24的道路图像。　　
    图像处理过程包括图像滤波、二值化、计算每行道路中心位置、方向以及弯曲程度。　　
    8.2.1 消除干扰噪声　　
    图像中的噪声干扰主要来源于不均匀的环境光线和干扰电信号。消除噪声的主要方法包括：对原始图像进行3×3的均值滤波或者中值滤波，减小其中单个噪声点对于后期二值化后的影响；对二值化后的图像中零散的噪声点进行判断剔除；根据道路中心线连续性，如果某一行求取得中心点位置与相邻的两行都相差很大，可以认为该行数值错误，抛弃该行的数据或使用前后两行数据的平均值代替该错误数据。　　 
    8.2.2 图像失真校正　　
    由于摄像头安装高度以及倾斜角度造成采集到的道路图像具有较大的梯形失真。如图17所示。

技术支持类
　智能汽车自动控制器方案设计
　汽车理论与智能模型车机械结构调整方法
　基于面阵CCD的赛道参数检测方法
　基于虚拟仪器技术的智能车仿真系统
　韩国智能模型车技术方案分析
　全国大学生智能车竞赛与S12单片机
　给S112单片机加密与解锁——如何解除Flash的“保护模式”
　正确使用镍镉可充电电池
　S12单片机模块应用及程序下载调试
综合报告类
　智能车设计与快速成型Rapid protot：yp and smartcar design
　自动道路识别智能小车的设计与实现
　双闸制动智能汽车设计
　比翼齐飞
　自动识径智能小车的设计与调试
控制策略类
　PID算法在智能汽车设计上的应用
　基于PID算法的智能小车设计
　控制算法切换在智能车设计中的妙用
　智能车的控制策略及硬件调试方法
路径识别与算法类
　基于离散布置光电传感器的连续路径识别算法
　基于黑线识别算法的智能小车设计
　样条算法与循线小车设计
　智能车路径识别与控制系统设计
　摄像头黑线识别算法和赛车行驶控制策略
　基于路径识别智能车最佳控制算法的研
红外传感器控制类
　智能车光电传感器布局对路径识别的影响研究
　用另一只眼“看”世界
　基于光电传感器的智能车系统的设计与实现
　基于光耦传感器的控制方法
　分级式红外传感器与智能小车设计
摄像头图像处理类
　基于CCD图像的模型小车系统转向控制研究
　基于线阵CCD的智能寻迹小车设计
　基于面阵CCD的图像处理研究
　基于CCD传感器的智能车控制系统
　基于CMOS和红外传感器的自动寻径小车的设计
模糊控制类
　基于模糊控制的智能车辆导航系统的设计与实现
　基于模糊参数自整定的智能车系统设计
　单片机模糊指令与智能车设计
　基于模糊控制的智能车控制系统
　基于模糊控制的智能车模设计与实现
赛道记忆算法类
　基于大前瞻光电识别和道路记忆方法的智能车
　基于路径记忆的智能汽车
　智能车赛道记忆算法的研究
附录A “第一届‘飞思卡尔’杯全国大学生智能车邀请赛”比赛规则 
附录B “第一届‘飞思卡尔’杯全国大学生智能汽车邀请赛”获奖名单
附录C “全国大学生智能汽车竞赛”大事记
参考文献