目前四旋翼无人飞行器的控制技术已经是一项较为成熟的技术了，当今研究的重点也逐渐从普通的飞行控制技术转向了更复杂的智能化操作技术，例如机器视觉系统。典型的无人机机器视觉系统，通常以四旋翼自主飞行器为基础,飞行器下方搭载有载物云台，光电传感器固定在载物云台上，以增加传感器的图像采集范围。云台在无人机飞行时，可以左右上下全方位旋转，飞行器通过配置在云台上的光电传感器实现对目标的识别和跟踪。80065

无人机采集轨迹图像，常用CMOS光电传感器，相比于已经应用了长达几十年的CCD光电传感器技术，它拥有更优异的性能，同时，它的平均成本也低于传统的CCD光电传感器[2]。在无人机的循迹控制所采用的图像采集与图像处理系统中，比较常见的设计方法为CMOS光电传感器搭配CPLD[3]／FPGA[4]／DSP[5]，采集到的数据通过串口总线或者双端口ARM传送到PC、ARM或DSP上[6]。

对于轨迹图像的识别,国内外比较普遍采用的方法是利用数字图像处理技术，对原始图像进行各种运算处理,例如数字滤波[7]、图像二值化[8]、边缘特征提取[9]、数学形态学处理[10-11]、灰度跳变检测[12]等。

目前高校实验室所研究的循迹控制技术，通常针对的是简单背景下的曲线轨迹，是对无人机实际飞行中，所面对的复杂道路轨迹的一种简化模型。

存在问题

相比于单ARM控制的图像采集系统，搭配了CPLD/FPGA/DSP的图像采集系统有着系统结构复杂，设计成本高等特点。而单ARM控制的图像采集系统中，光电传感器的数据获取与处理均由同一块ARM完成。这样的单ARM系统体积小、重量轻、成本便宜，这对无人飞行器飞行的机动性和灵活性十分重要，也更适用于高校实验室条件下的研究[13]。单块ARM驱动的图像采集过程中，传送数据的速度受限于所选用ARM的中断响应时间，低位单片机（如8位）很难采集到图像，即使添加了FIFO模块，图像帧数仍然很低[14]。而且由于FIFO不具备地址功能，单片机不能进行选址读取，难以进行数据处理，只有处理速度更高并且采用直接内存操作的ARM，才能拥有更快的图像采集速度[15-16]。论文网

由于光电传感器的外部同步信号是通过不同的引脚传输的，微控制器在根据同步信号传送每个像素的灰度信息时，很难做到每个信号都完全对齐。例如当PCLK信号不能完全同步时，采集到的图像会出现明显不平整，图像采集质量会比较差；微控制器没有对光电传感器写入SCCB寄存器时，则会出现大量噪点、毛刺甚至图像错位。这些技术细节，目前现存的资料并不丰富，本文进行了一些具体的研究。此外，无人机在空中采集到的图像，地面人员难以在地面进行有效观察，为后续的调试带来了诸多不便[16]。这个问题的解决方案，也在本文中进行了设计。