33曲折[8-9]。如图7将弯道曲率的计算问题反映成数学问题，数学上反应为已知三点坐标A（X1,Y1）、B（X2,Y2）、C（X3,Y3），求解此三点围成的三角形的外接圆曲率。我们定义、向量，求、向量的叉乘在除以二可得到ABC三角形的面积，当ABC的面积为正，则右转，反之左转。图7弯道曲率计算模型示意数学曲率计算公式为：（1）其中SABC为三角形ABC的面积，是向量义A、和的长度。根据公式（1）编程序如下：unsignedintqulv(*A,*B,*C)//曲率计算//A,B,C为赛道三点{unsignedintlength1,length2,length3;intABC_Area;//ABC三角形面积intcurvature;//曲率ABC_Area=(A[0]*B[1]+A[1]*C[0]-C[0]*B[1]-A[0]*C[1]-A[1]*B[0]-A[1]*B[0]*C[1])//求三角形面积length1=sqrt((B[0]-A[0])*(B[0]-A[0])+(B[1]-A[1])*(B[1]-A[1]));//AB长度length2=sqrt((C[0]-A[0])*(C[0]-A[0])+(C[1]-A[1])*(C[1]-A[1]));//AC长度length3=sqrt((B[0]-C[0])*(B[0]-C[0])+(B[1]-C[1])*(B[1]-C[1]));//BC长度if(S<1)S=1;curvature=abs((length1*length2*length3)/S);//曲率半径returncurvature;//返回曲率}3系统测试经测试，本设计可以基本实现道路识别功能，摄像头处理后的图像比较清晰，图像速度可达15帧/秒，能够实时更新路径，有较强的棒性。如图8为智能小车采集到的图像。（1）直行灰度图（2）直行二值化图（3）右转二值化图（4）左转二值化图图8可以看出OV2640采集到的道路信息被二值化处理后没有缺失，道路的界限比较分明，可以用我们上文提到的三点曲率来计算。表2给出了直线行驶速度与环跑道三圈冲出概率数据记录。表2行驶速度与小车环跑道三圈冲出概率数据由实验数据得到，当小车直线速度为25cm/s以下时，小车有较好的稳定性，当速度大于35cm/s冲出跑道的概率成指数上升，最后分析得出以下结论：当到达一定速度时，轮胎与跑道之间的摩擦力影响了小车的稳定性，如果增大小车轮胎与跑道面的摩擦力时，小车速度将有进一步提升。OV2640的图像采集速度限制了STM32F47对图像的处理速度，限制了小车更新道路信息的上限速度，影响了小车的行进速度。4结语本文介绍了一种基于OV2640与STM32F407的路径识别智能小车设计过程。经过测试，本文介绍的小车可以在白底黑线和黑底白线的道路上进行行驶，具有算法复杂度低、转向响应时间短、稳定性高等特点。有一定抗干扰能力，在十字、断线时也能正确识别，具有较高的实用价值。参考文献：[1]朱涛.基于STC89C52单片机的智能循迹小车设计[J].电脑知识与技术,2011,(31):7751-7753+7758.[2]陈和娟.基于STC12C5A60S2的智能循迹小车设计[J].湖南工业职业技术学院学报,2012(4):8-10+22.[3]倪刚.基于AT89C51智能循迹小车设计[J].电子技术与软件工程,2014(14):266.[4]刘军.精通STM32F4[M].北京航空航天大学出版社:2015.[5]曾文兵.基于STM32F407的视频采集与传输系统设计[D].华中师范大学,2016.[6]段振兴.基于MC9S128的摄像头导航智能车的设计与实现[J].甘肃科技纵横,2011,40(3)，11-13.[7]云康,高超.基于CMOS摄像头的智能寻迹车的设计与实现[J].华北水利水电学院学报,2008,29(5):55-57.[8]边树海.表具数字图像的处理与识别系统的研究[D].沈阳建筑大学,2013.[9]毛君,袁晓天,田立勇.拉格朗日插值在寻迹车黑线提取中的应用[J].微计算机信息,2011(11):19-21.基金项目：内蒙古工业大学2016年大学生创新实验计划。作者简介：苏元楷（1994-），男，汉族，内蒙古乌兰察布市凉城县，内蒙古工业大学理学院电子信息科学与技术专业2014级本科生。信息通信苏元楷等：基于STM32F407的路径识别智能小车设计