CN102188311A - 一种嵌入式智能轮椅视觉导航控制系统及方法 - Google Patents

一种嵌入式智能轮椅视觉导航控制系统及方法 Download PDF

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Abstract

一种嵌入式智能轮椅视觉导航控制系统及方法，系统包括照明装置、图像传感器、主控制器、超声波测距模块、手动控制器、电机驱动装置和直流电机，其中，照明装置和图像传感器相连，图像传感器、超声波测距模块、手动控制器均和主控制器互联，主控制器又连接于电机驱动装置，电机驱动装置连接于直流电机；方法：首先获取数字图像矩阵；提取出标识线中心线位置以及轮椅与标识线间的位置和角度偏差，获得控制策略；超声波探测障碍物，通过外部D/A转换芯片产生的数路模拟电压信号实现轮椅转角和速度的控制。本发明实现了智能轮椅按指定路线的视觉导航运行，特别适用于需要频繁地在固定路线来回移动的场合，具有成本低，功耗低，便携性强，结构紧凑等优点。

Description

一种嵌入式智能轮椅视觉导航控制系统及方法
技术领域
本发明属于轮椅技术领域，特别涉及智能式轮椅控制系统及控制方法。
背景技术
随着移动机器人技术的快速发展和成熟，较低成本的机器人将会真正进入人们的生活，视觉交互是人-机-环境进行交互的重要交互模式。经过调研，很多轮椅使用者在某些固定场合(如：家庭、医院、机场)使用轮椅时，往往需要频繁地在固定的路线上来回移动。因此，可以在这些路线上铺设好标记线，轮椅通过自动追踪这些不同走向的标志线，实现到指定路径与地点的移动。省去了人为的操控，从而为用户提供方便。因此，成本低、结构紧凑、功耗低、便携性强的视觉导航控制系统将备受轮椅使用者的青睐。
发明内容
本发明的目的是克服现有技术的不足，提出一种嵌入式智能轮椅视觉导航控制方法及装置。
本发明所述的嵌入式智能轮椅视觉导航控制系统(如图1所示)，包括照明装置、图像传感器、主控制器、超声波测距模块、手动控制器、电机驱动装置和直流电机，其中，智能轮椅通过照明装置和图像传感器来采集指定运行路线的图像信息，通过主控制器对图像信息进行分析和处理来获得相应的控制策略，通过超声波测距模块来判断轮椅周围是否有障碍物或低洼地段实现安全保护运行，通过手动控制器来实现紧急或其他情况下手柄干预保护运行，通过主控制器语音播报功能实现安全保护与运行状态提示，通过电机驱动装置将控制信号进行放大转换为驱动直流电机的驱动信号，最终通过直流电机运行控制智能轮椅进行相应的运动。
为了更加详细地对视觉导航控制系统进行说明，下面从具体的硬件体系结构上进行阐述(如图2所示)。图1所述的主控制器由单片机、DA转换芯片、继电器组、监测电路、扬声器、键盘和LED组成，其中单片机用来对指定运行路线的图像信息进行处理和分析，DA转换模块将控制策略转换为电机驱动装置所需的四路模拟电压信号，继电器组用来选择轮椅是处于自动控制模式还是手动控制模式，监测电路用来实时的检测用户是否有手动控制指令发出，扬声器用来播放语音提示音，实现轮椅与用户之间的语音交互，键盘用来接收用户输入的控制指令，LED则用于指示轮椅当前所处的运行状态。图1所述的直流电机分为左、右直流电机。
在控制原理上，本发明所述的视觉导航控制系统是一闭环控制系统(如图3所示)。其中轮椅中心的位置作为给定环节的输入量，用于确定被控对象轮椅的目标值。标识线的中心位置作为测量环节的输出量和控制系统的反馈量。通过比较环节得到轮椅中心位置和标识线中心位置的偏差，再通过放大及运算环节对偏差量进行转换和功率放大，执行环节接收放大环节输出的控制信号，驱动被控对象轮椅按照预期的目标运动。最终实现轮椅的转向和速度控制。
在功能上，本发明所述的视觉导航控制系统分为图像采集、图像处理、控制决策、安全保护和动力系统驱动五个子功能模块，其组成框图如图4所示。其中，图像采集模块对图像传感器输出的视频信号进行A/D转换，获得路径的数字图像；图像处理模块通过有效的数字图像处理算法，提取出智能轮椅与标识线间的位置和角度偏差；控制决策模块对智能轮椅的转向和速度采用模糊控制算法，根据图像处理模块提取出的路径信息查询模糊控制表来获得相应的控制策略；安全保护模块分为超声波避障、手动控制、语音播报以及紧急停止等安全保护方式，其中超声波避障安全保护用于判断轮椅周围是否有障碍物或者是低洼地段，手动干预安全保护使得用户可以通过手柄自主的干预轮椅的运动；动力系统的驱动模块在控制直流电机的转速上分为两种方式：第一种控制方式是通过主控制器输出的PWM信号来控制步进电机的转速；第二种控制方式是将控制策略通过D/A转换为模拟电压信号，再通过电压信号接管直流电机的控制器来控制直流电机的转速。下面通过将本发明应用到普通电动轮椅当中，来对本发明的技术方案逐一进行阐述。
图像采集模块由数字图像传感器以及安装在图像传感器四周的照明装置组成。由于数字图像传感器将光敏元阵列、驱动电路、信号处理电路、A/D转换电路和接口电路等完全集成在同一芯片内，故仅需设计相应的外围电路即可实现单芯片成像系统。单片机根据数字图像传感器输出的VSYNC(场同步信号)、HREF(行同步信号)和PCLK(像素同步信号)的时序来完成图像数据的采集，通过安装在图像传感器四周的照明装置，可以实现对外界不同光线环境进行相应的补偿，并通过自适应阈值调整方法，从而完成在不同光线环境下的视觉导航功能。下面首先分别对各个信号进行说明。
VSYNC(场同步信号)用来判断一副图像是否已经开始，VSYNC信号的周期为20ms。另外VSYNC信号需要通过下降沿来捕捉，这和单片机外部中断的触发方式相同，所以一旦单片机进入场中断，便可立即采集数据。
HREF(行同步信号)用来判断一行图像是否已经开始，HREF信号的周期为64us，其中有效的灰度数据是在行中断后40us的上升沿内，而在行中断后的24us的下降沿内采集到的都是不准确的数据。为了保证能够采集到正确的数据，行中断必须通过上升沿捕捉，而单片机外部中断的触发方式为下降沿触发，所以这里需要另外串联一个反相器，这样一旦单片机进入行中断，便可立即采集数据。
PCLK(像素同步信号)用来判断灰度数据是否有效，PCLK信号的周期为112ns。由于单片机的处理速度有限，所以单片机根本捕捉不到PCLK信号。要采集到正确的灰度数据，可以根据HREF信号来进行数据采集。具体的方法是在HREF信号处于高电平的40us内通过软件延时来采集，其中延时的时间需要借助于示波器等预先获得。只要保证每次采集数据的时候PCLK信号都处于高电平状态，就保证采集到的灰度数据全是正确的。
图像采集模块程序流程图如图5所示，其方法为单片机首先通过场中断信号触发外部中断来开始进行一场图像数据的采集，进入场中断程序之后，再通过行中断信号来进行特定行图像数据的采集，即为提高单片机处理速度和处理能力，采用隔数行采集数据的方法，并根据调整的摄像头视域，形成图像数据矩阵。
图像处理和控制决策模块程序流程图如图6所示，其方法为根据标识线和地面所对应的图像数据之间的差异，由于受周围环境光线强弱影响，通过自适应阈值调整的方法，选取一个灰度值作为阈值，对图像数据矩阵进行处理，提取出标识线中心线的位置，进而计算出轮椅与标识线间的位置偏差d和角度偏差θ(如图7所示)，d＝Lcenter_data[nT]-C，
Figure BSA00000392512600031
其中Lcenter_data[nT]为视觉图像数据第nT行(特定行，实现例为离轮椅主动轮轴线最近距离的一行)的标识线中心数据，C为摄像头安装固定后轮椅中心参数，D是指在每个控制周期内智能轮椅按照原方向运行的距离参数(如用图7b中θ角度偏差表示，则上式中分子HX则变为HX-d)。根据轮椅和标识线之间的位置和角度偏差查询模糊控制规则表(如图8所示，NB/负大、NM/负中、NS/负小、ZE/零、PS/正小、PM/正中、PB/正大)，便可智能的获得相应的控制策略，进行轮椅运行控制(速度和方向)。自适应阈值调整的方法即自适应动态灰度阈值DT＝DH min+λ(DH max-DH min)，其中DH为实际采得的视觉区域图像点的灰度数据值，λ为自适应阈值的调整系数，在规则标识线下λ可取0.05～0.1。为了去除干扰噪声，通常采用连续N个点满足阈值条件，则判断该起始点为标识线数据，否则认为是噪声干扰数据。
安全保护模块分为超声波避障、手动控制、语音播报以及紧急停止等安全保护方式，其中超声波避障和手动控制的控制程序流程图如图6所示，超声波避障安全保护的方法为在轮椅执行相对应的控制策略之前，通过调用安装在轮椅四周的超声波测距模块来判断轮椅即将运行的方向上是否有障碍物或者是低洼地段，一旦检测到障碍物或者是低洼地段，轮椅会立即停止运动，并给出语音播报，直至障碍物移开或者是执行用户其它的控制指令；手动干预安全保护的方法为将轮椅自带的手动控制器的四路模拟电压输出线接到四路电压比较器(LM339)上，并与基准电压(2.5V)进行比较，当用户操作手柄时，手动控制器输出的四路模拟电压信号之中必有一路大于基准电压，故四路电压比较器中必有一路输出为高电平，之后经过或门输出高电平，再经过放大电路驱动接通用于手动控制的继电器动作，将轮椅切换到手动控制模式，便实现了手柄最高优先级的控制，当用户不使用手柄时，轮椅将切换到自动控制模式。主控制器的语音播报安全保护是通过主控制器的图像处理与识别，到停止点或者无导航路径信息时，主控制器将强制轮椅停止并给出语音播报信息提示。紧急停止保护是在紧急或意外情况下通过紧急开关断开，抱闸抱死，轮椅紧急停止。
动力系统的驱动模块由DA转换芯片、电动轮椅自带的控制器以及相应的外围电路组成，其方法是通过控制信息转化的DA信号接管电动轮椅直流电机控制器对轮椅运行进行控制。首先建立DA转换芯片输出的四路模拟电压信号和直流电机转速之间的对应关系，其次通过DA转换芯片产生的模拟电压信号实现对轮椅转角和速度的控制。
视觉导航控制系统的总程序流程图如图6所示，具体的实现方法为：单片机在进行初始化准备工作之后，首先通过场中断信号触发外部中断来开始进行一场图像数据的采集，进入场中断程序之后，再通过行中断信号来进行特定行图像数据的采集，一场图像数据采集完毕后退出中断程序。此后，通过数字图像处理算法来提取出轮椅与标识线间的位置和角度偏差，并通过模糊控制算法来获得对应的控制策略，轮椅在执行控制策略之前，通过调用安装在轮椅四周的超声波测距模块来判断轮椅即将运行的方向上是否有障碍物或者是低洼地段，一旦检测到障碍物或者是低洼地段，轮椅会立即停止运动，直至障碍物移开或者是执行用户其它的控制指令，用户在进行视觉导航的过程中，任何时候都可以通过手动控制器来自主的干预轮椅的运动，单片机最终通过外部DA转换芯片产生的四路模拟电压信号来实现对轮椅转角和速度的控制。
针对智能轮椅的经济性、安全性和交互流畅性等市场推广瓶颈，本发明采用高性能单片机对普通电动轮椅进行智能化升级，使轮椅能够实现在不同光线环境下对不同走向和形状标识线的视觉跟踪，从而完成到指定路线的运行。并通过融合超声波避障技术、手柄干预控制技术以及主控制器的图像识别与语音播报技术，进一步提高智能轮椅运行安全性。
本发明在单片机的基础上实现了智能轮椅按指定路线的视觉导航运行，特别适用于需要频繁地在固定路线来回移动的场合。同时，本发明无需PC机或DSP等高性能微处理器，具有成本低，功耗低，便携性强，结构紧凑等优点，具有良好的市场前景。
附图说明
图1为本发明嵌入式智能轮椅视觉导航控制系统总结构图。
图2为本发明视觉导航控制系统的硬件体系结构图。
图3为本发明视觉导航控制系统的组成框图。
图4为本发明视觉导航控制系统的控制原理方框图。
图5为本发明图像采集模块的程序流程图。
图6为本发明视觉导航控制系统的总程序流程图。
图7为本发明轮椅与标识线位置与角度偏差获取示意图
图8为本发明模糊控制规则表
具体实施方式
本发明将通过以下实施例作进一步的说明。
本发明所述的嵌入式智能轮椅视觉导航控制系统的总结构图如图1所示，系统包括照明装置(1)、图像传感器(2)、主控制器(3)、超声波测距模块(4)、手动控制器(5)、电机驱动装置(6)和直流电机(7)。其中，图像传感器(2)通过照明装置(1)来采集指定运行路线的图像信息，主控制器(3)对图像传感器(2)采集到的图像信息进行处理和分析，提取出所需的路径位置和角度偏差，并通过模糊控制算法来获得相应的控制策略，同时超声波测距模块(4)用来实时地对轮椅所处的环境进行检测和分析，判断轮椅周围是否有障碍物或低洼地段，并将该信息及时地传送给主控制器(3)，主控制器(3)再根据该信息来判断根据图像传感器(2)所得到的控制策略是否能够安全地执行，并通过语音播报的形式将信息反馈给用户。手动控制器(5)用来接收使用者的手动控制指令，智能轮椅在视觉导航运行过程中，一旦主控制器(3)检测到使用者有手动控制指令发出，主控制器(3)将立即执行手动控制指令，并最终通过电机驱动装置(6)将控制信号进行放大转换为驱动直流电机(7)的驱动信号。
本发明提出的视觉导航控制系统的硬件体系结构图如图2所示，图1所述的主控制器由单片机、DA转换芯片、继电器组、监测电路、扬声器、键盘和LED组成，其中单片机用来对指定运行路线的图像信息进行处理和分析，DA转换芯片将控制策略转换为电机驱动装置所需的四路模拟电压信号，继电器组用来选择轮椅是处于自动控制模式还是手动控制模式，监测电路用来实时的检测用户是否有手动控制指令发出，扬声器用来播放语音提示音，实现轮椅与用户之间的语音交互，键盘用来接收用户输入的控制指令，LED则用于指示轮椅当前所处的运行状态。图1所述的直流电机分为左、右直流电机。
本发明所述的视觉导航控制系统的组成框图如图3所示，其中，图像采集模块对图像传感器输出的视频信号进行A/D转换，获得路径的数字图像；图像处理模块通过有效的数字图像处理算法提取智能轮椅与标识线间的位置和角度偏差；控制决策模块对智能轮椅的转向和速度采用模糊控制算法，根据图像处理模块提取出的路径信息查询模糊控制表来获得相应的控制策略；动力系统驱动模块将控制策略通过D/A转换为模拟电压信号，再通过电压信号接管直流电机控制器来控制直流电机的转速。
本发明所述的视觉导航控制系统的控制原理方框图如图4所示，该控制系统是一闭环控制系统，其中轮椅中心的位置作为给定环节的输入量，用于确定被控对象轮椅的目标值。标识线的中心位置作为测量环节的输出量和控制系统的反馈量。通过比较环节得到轮椅中心位置和标识线中心位置的偏差，再通过放大及运算环节对偏差量进行转换和功率放大，执行环节接收放大环节输出的控制信号，驱动被控对象轮椅按照预期的目标运动。最终实现轮椅的转向和速度控制。
本发明所述的图像采集模块程序流程图如图6所示，单片机首先通过场中断信号触发外部中断来开始进行一场图像数据的采集，进入场中断程序之后，再通过行中断信号来进行特定行图像数据的采集，直至一场图像数据采集完毕后才退出才中断程序。
本发明所述的视觉导航控制系统总程序流程图如图6所示，其具体实现例步骤为：
S6.1 系统初始化
轮椅电源开启之后，单片机进行一系列的初始化工作，主要包括OV6620数字图像传感器各个寄存器中状态变量和数值的初始化、单片机I/O口、系统时钟、中断以及键盘、指示灯和D/A模块的初始化工作。
S6.2 摄像头复位，并关闭外部中断
当单片机SPCE061A根据OV6620输出的VSYNC(场同步信号)、HREF(行同步信号)的时序完成图像数据的采集之后，单片机对OV6620图像传感器进行复位操作，使其停止工作，并关闭外部中断，然后进入图像数据处理程序。
S6.3 根据周围光线的强弱来确定阈值
由于原始图像中会存在干扰信息，因此需要对图像数据进行预处理。为了快速准确地提取出标识线，可以选取一个灰度值作为阈值来区分标识线和地面，但是图像灰度数据的大小会随着周围环境光线的强弱而变化，当光线较强时，图像灰度数据较大，而光线较弱时，图像灰度数据较小。为了实现在不同的光线环境下对不同形状标识线的跟踪，故需根据周围光线的强弱来自适应动态确定阈值。
S6.4 计算标识线中心线的位置
通过设定的动态阈值，从每一行图像数据的最左端开始依次向右比较各个灰度数据和阈值的大小。若数据大于或等于阈值，则判定该数据对应的是浅色路面；反之，则判定对应的是黑色标识线。为了防止外界环境的干扰，只有当连续数个数据均小于阈值时，才认定有黑线存在，此时记录下黑线左边缘位置，再根据黑线在图像数组中对应的宽度便可确定黑线中心线的位置
S6.5 计算标识线中心线的位置与角度偏差
根据标识线中心线的位置来计算出标识线中心线和轮椅中心线的位置偏差，根据水平和垂直方向上的位置偏差来计算出标识线中心线的角度偏差。
S6.6 查询模糊控制规则表获取相应的控制策略
为了实现快速实时控制，可以通过建立模糊控制表，根据轮椅和标识线之间的位置和角度偏差查询模糊控制规则表便可获得相应的控制策略
S6.7 调用超声波测距模块
在轮椅执行相对应的控制策略之前，通过调用安装在轮椅四周的超声波测距模块来判断轮椅即将运行的方向上是否有障碍物或者是低洼地段，一旦检测到障碍物或者是低洼地段，轮椅会立即停止运动，直至障碍物移开或者是执行用户其它的控制指令。
S6.8 D/A转换模块根据控制策略输出多路模拟电压信号
SPCE061A单片机最终通过外部D/A转换芯片产生的四路模拟电压信号实现对电动轮椅直流电动机转速的控制，故需将控制指令转换为对应的四路模拟电压信号来对直流电机控制器进行控制。
S6.9 电机驱动器根据手动控制指令对轮椅的转向和速度进行控制
当用户操作手柄时，放大电路驱动接通用于手动控制的继电器动作，将轮椅切换到手动控制模式，当用户不使用手柄时，轮椅将切换到自动控制模式。
S6.10 摄像头正常工作并允许外部中断
一场图像处理完毕，图像传感器恢复正常工作状态，并开始外部中断，准备进入下一次工作循环。

Claims (12)

1.一种嵌入式智能轮椅视觉导航控制系统，其特征在于，系统包括：照明装置(1)、图像传感器(2)、主控制器(3)、超声波测距模块(4)、手动控制器(5)、电机驱动装置(6)和直流电机(7)，其中，照明装置(1)和图像传感器(2)相连，图像传感器(2)、超声波测距模块(4)、手动控制器(5)均和主控制器(3)互联，主控制器(3)又连接于电机驱动装置(6)，电机驱动装置(6)连接于直流电机(8)；
智能轮椅通过照明装置(1)和图像传感器(2)来采集指定运行路线的图像信息，通过主控制器(3)对图像信息进行分析和处理来获得相应的控制策略，通过超声波测距模块(4)来判断轮椅周围是否有障碍物或低洼地段，通过手动控制器(5)来判断用户是否需要通过手柄来自主的干预轮椅的运动，通过电机驱动装置(6)将控制信号进行放大转换为驱动直流电机(7)的驱动信号，最终通过直流电机(7)控制智能轮椅进行相应的运动。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，主控制器由单片机、DA转换芯片、继电器组、监测电路、扬声器、键盘和LED组成；单片机通过DA转换芯片连接到继电器组，通过继电器组与电机驱动装置(6)相连；继电器组用于切换自动或者控制模式，监测电路用于实时地监测是否有手动控制指令发出；单片机并通过扬声器、键盘和LED人机交互设备与用户交互。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，主控制器在完成图像数据处理的同时，还可以根据超声波测距模块的检测结果来判断控制指令是否能够安全地执行。
4.根据权利要求1所述的系统，其特征是所述的照明装置能够根据所采集到图像数据的质量来自适应的调整照明光源的光强。
5.根据权利要求1所述的系统，其特征是所述的电机驱动装置的控制方式是通过主控制器输出的PWM信号来控制步进电机的转速或者将控制策略通过D/A转换为模拟电压信号，再通过电压信号接管普通电动轮椅直流电机控制器来控制直流电机的转速。
6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，采用分布在轮椅四周以及底下的多个超声波测距模块来对轮椅周围的障碍物和低洼地段进行检测。
7.一种嵌入式智能轮椅视觉导航控制方法，其方法如下：
单片机在进行初始化准备工作之后，首先通过场中断信号触发外部中断来开始进行一场图像数据的采集，进入场中断程序之后，再通过行中断信号来进行特定行图像数据的采集，直至一场图像数据采集完毕后才退出才中断程序，获得数字图像矩阵；此后，通过数字图像处理算法来提取出标识线中心线位置以及轮椅与标识线间的位置和角度偏差，并经过相应的控制算法来获得对应的控制策略，轮椅在执行控制策略之前，通过调用安装在轮椅四周的超声波测距模块来判断轮椅即将运行的方向上是否有障碍物或者是低洼地段，一旦检测到障碍物或者是低洼地段，轮椅会立即停止运动，直至障碍物移开或者是执行用户其它的控制指令，用户在进行视觉导航的过程中，任何时候都可以通过手动控制器来自主的干预轮椅的运动，单片机最终通过外部D/A转换芯片产生的数路模拟电压信号来实现对轮椅转角和速度的控制。
8.根据权利要求7所述的嵌入式智能轮椅视觉导航控制方法，图像采集处理其特征在于采用间隔数行采集的方式，并根据调整的视觉传感器视域和标识线宽度得到长短适宜的行数据，获得图像数据矩阵，以提高嵌入式系统图像采集处理速度与能力。
9.根据权利要求7所述的嵌入式智能轮椅视觉导航控制方法，图像采集处理其特征是单片机根据场同步信号和行同步信号的时序对图像数据进行采集。
10.根据权利要求7所述的嵌入式智能轮椅视觉导航控制方法，图像采集处理其特征在于采用自适应动态阈值方法确定标识线数据，以适应不同光线环境。
11.根据权利要求10所述的嵌入式智能轮椅视觉导航控制方法，其特征为控制输入量采用轮椅与标识线位置与角度偏差，控制算法为模糊控制算法。
12.根据权利要求7所述的嵌入式智能轮椅视觉导航控制方法，其特征是：
S12.1 系统初始化
轮椅电源开启之后，单片机进行一系列的初始化工作，主要包括图像传感器各个寄存器中状态变量和数值的初始化、单片机I/O口、系统时钟、中断以及键盘、指示灯和D/A模块的初始化工作；
S12.2 摄像头复位，并关闭外部中断
当单片机根据图像传感器输出的VSYNC(场同步信号)、HREF(行同步信号)的时序完成图像数据的采集之后，单片机对图像传感器进行复位操作，使图像传感器停止工作，并关闭外部中断，然后进入图像数据处理程序；
S12.3 根据周围光线的强弱来确定阈值
为了在不同的光线环境下快速准确地提取出标识线，单片机需要根据周围光线的强弱来确定阈值，以便找到标识线在图像数据中对应的位置；
S12.4 计算标识线中心线的位置
通过设定的动态阈值，从每一行图像数据的最左端开始依次向右比较各个灰度数据和阈值的大小；若数据大于或等于阈值，则判定该数据对应的是浅色路面；反之，则判定对应的是黑色标识线；为了防止外界环境的干扰，只有当连续数个数据均小于阈值时，才认定有黑线存在，此时记录下黑线左边缘位置，再根据黑线在图像数组中对应的宽度便可确定黑线中心线的位置；
S12.5 计算标识线中心线的位置与角度偏差
根据标识线中心线的位置来计算出标识线中心线和轮椅中心线的位置偏差，根据水平和垂直方向上的位置偏差来计算出标识线中心线的角度偏差；
S12.6 查询模糊控制规则表获取相应的控制策略
根据轮椅和标识线之间的位置和角度偏差查询模糊控制规则表便可获得相应的控制策略；
S12.7 调用超声波测距模块
在轮椅执行相对应的控制策略之前，通过调用安装在轮椅四周的超声波测距模块来判断轮椅即将运行的方向上是否有障碍物或者是低洼地段，一旦检测到障碍物或者是低洼地段，轮椅会立即停止运动，直至障碍物移开或者是执行用户其它的控制指令；
S12.8 D/A转换模块根据控制策略输出多路模拟电压信号
SPCE061A单片机最终通过外部D/A转换芯片产生的四路模拟电压信号实现对电动轮椅直流电动机转速的控制，故需将控制指令转换为对应的四路模拟电压信号来对直流电机控制器进行控制；
S12.9 电机驱动器根据手动控制指令对轮椅的转向和速度进行控制
当用户操作手柄时，放大电路驱动接通用于手动控制的继电器动作，将轮椅切换到手动控制模式，当用户不使用手柄时，轮椅将切换到自动控制模式；
S12.10 摄像头正常工作并允许外部中断
一场图像处理完毕，OV6620图像传感器恢复正常工作状态，并开始外部中断，准备进入下一次工作循环。
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