谢谢大家的鼓励，我会继续努力。最近一直在做Kinits采集到的图像处理，所以顺势写一下关于我在做图像算法上的思考和实践。这么做暂时打断了我写K60驱动的顺序，需要求谅解下。

      第七届飞思卡尔智能车的采用双边赛道，比起以前的单线赛道，明显的一点就是增加了算法的工作量。下面我详细介绍两者的对比（先谈共同点，后谈不同点）：

      1、关于黑白赛道的阈值，若是采用就某行图像取动态阈值的话，方法两者是一致的。

      2、关于图像的分布，近处占据的行数多，远处占据的行数少，两者一致，依旧可以采取近处隔行采集、远处逐行采集的思路

      3、双边的对视野要求更为严格（尽量减少丢失），先比之下，单边就宽松了些

      4、在提取黑线上，逐行扫描，采取边缘检测算法，前者取4次变化（采集2条线），后者2次变化（采集1条线）

      5、得到黑线的状况下，处理失真（摄像头使然）两者处理方法当然一致，但是赛道的拟合上，需要采取不同的策略

     粗浅的谈了我眼中的一些对单双边的异同，下面介绍我的处理方法和思路。

     广角镜头是个势在必行的物件，若采双边，丢失是很正常的事情，我在做动态阈值的时候，就出现因为前方某行，图像拍不全而导致阈值起伏很大和没办法求出赛道中心的状况。

     图像采集，列数增加是好事，但是行数增加却不一定是好事（在我做的方案中）。做赛道处理的时候，重点还是要放在那标定的关键的几行上，没必要浪费在一行一行的处理中。此外，我主要采用前方的较近距离做识别，较远处主要来检测直道，好加速、减速。此外，一场图像，要好久才能走出去，太远没啥意义。

     过弯道甩出，提速易甩出。根据斜率判断，走弯的话，尽量选择贴着内道走，给舵机足够的时间，防止甩出，我就遇到过这种情况。

     过十字弯，想必有人要说会丢失中心的，既然丢失（这种形式的丢失），为何不默认直走呢？

    呵呵，以上写了自己在调试和思考的一些东西。。。就当记笔记了。。。TO  BE CONTINUED。。。