由于本文采用的核心控制板的I/O口资源有限，因此，对图像采集的控制信号线用普通的I/O口，而不是用中断I/O口与其摄像头模块相连，因此只能用软件实时检测I/O的电平状态，决定何时采集开始，何时读数据，何时结束。为了能够采集到图像数据并能分辨出来，必须能够跟踪控制信号的变化状态，如果不对摄像头模块进行降频处理，则由于I/O口电平的变化频率远低于摄像头控制信号的变化频率，将导致I/O口无法跟踪控制信号变化，即将无法判断帧、行、点何时开始与结束这些状态信息。当摄像头的***高频率（点像素频率***高）降到1 MHz左右，系统就能跟踪并完整地采集到图像信息，并进一步处理之后完好地显示出来。采集到的实验数据如表2所示（示波器采用x10档）。




从以上的图与表可以清楚地看出：系统的控制信号非常完整和稳定，没有出现毛刺、变形等情况，给检测读取带来了方便。Y0数据信号也很规整，其他数据信号，如Y1～Y7也是如此。Y0的波形图中有些段是低电平，出现的位置不一样，这是因为摄像头移动的时候，环境光发生了变化，引起整个Y数据变化，从Y0数据也可以清楚看出这一点，并且从图像上也能很明显地感到图像在实时移动变化着。

4.2 直线爬坡试验

对于移动机器人来说，在非结构化环境中，***典型的情况就是平地、斜坡与台阶，对其走直线与爬坡的试验如图4所示。





实验场地是绿色毛毯状物质。机器人上电工作之后，就开始在控制算法下运行电机控制任务，输出控制信号，驱动电机运行，机器人就沿着直线方向以0.17 m/s（理论计算值***高可达0.183 m/s）的速度前进。反复进行10次路径长为5 m的直线行走实验，发现***大偏差为0.25 m，***小偏差为0.08 m，平均偏差为0.184 m。分析其原因，是由于电机的负载能力、启动特性、机械结构、机器人的***位置及轮子与地面的摩擦阻力等因素所造成的。

在爬坡实验中，主要测试的是机器人单侧爬坡的能力和效果。斜坡的倾斜角度是可调整的。对其进行了9次的爬坡实验，角度从20°～60°的范围变化，发现随着角度每增加，爬坡的难度将变得越来越困难。当在36°左右时，机器人还能够保持整体结构平衡，能够沿着斜坡运动前进并能越过障碍，而在41°左右时就无法前进。这些结果显示，机器人爬坡能力较强，能够翻越比较大的斜坡。但有些地方需要改进，如运动轮子摩擦不够，轮子宽度较窄，后轮驱动力稍有不足，与其相连的机械结构臂刚度不够等。今后需对其进行仿真优化。

4.3 智能巡线试验

机器人的巡线可用于机器人比赛、自动化无人工厂、仓库、服务机器人等领域，因此研究巡线实现过程有一定的现实意义。试验如图5所示。