智能型动态图像追踪自控车

发布时间：2020-06-30 19:20:34 阅读：次来源：线毯厂家

去年十月份Toyota Lexus 的2007 年最新车款Lexus LS 460 和Lexus LS 460L 在美国市场上市，两部车子都装置了Toyota 最新发展的”高级停车导引系统(Advanced Parking Guidance System)”，这个系统是使用一个向后的摄像头和停车声纳传感器侦测周边状况，驾驶人靠在一个停车位旁边，按个按钮，踩煞车以控制速度，系统便会自动接手控制电动动力方向盘，完成路边停车的动作。除此之外，在目前最常应用于工厂自动化系统之中的自动导引车辆(Automatic Guided Vehicle, AGV)系统，可按照程序所下的命令及导引路线进行、停止、转弯，并能和搬运系统作连结；AGV是一种物料搬运设备，能在固定位置自动进行货物的装载，并自动行走到另一位置，以完成货物的卸载的全自动运输设备。AGV基本功能为能自动依循固定的轨道行走，虽然说这个技术早己引用在工厂中，但是由于路线必须是规划好并在地上画上行走路径，并无法应用于较复杂的环境之中，而我们所提出来的设计，是利用图像来辨别标志，而标志摆放位置也可以根据实际的应用环境来做改变，所以应用范围较传统AGV更为广泛。

本文引用地址：不仅如此，本设计也具有特定标志搜寻功能，能够自动的分析现有的图像信息，自动锁定目标物并进行自动化车控的控制，故我们设计这套系统来协助民众自动停车、自动倒车入库，也可应用于机场对飞机的管控或是任何具有动力的交通运输工具。本文将机械视觉算法以硬件加速的模块实现，结合多核的高效能的嵌入式处理器Nios，完成一个自动化汽车导引的平台，未来可实现很多汽车驾驶安全方面的应用，包括防撞、车道偏离警报和车道维持(可导引驾驶人回到原车道)、背面障碍物警报、行人监测、车距监测(让驾驶人和前车保持适当的距离)、夜视、自动头灯调节、交通/限速标志识别和盲点监测等等。

设计介绍

我们使用“软硬件共同设计 (Co-design)方法”集成图像输入端、车控平台及动力控制模块，完成自动化目标追踪的实验平台，通过效能佳的软核CPU来控制外围的模块，并利用VHDL自制图像处理核心电路，建立智能型图像追踪的嵌入式系统平台，如图1所示。

图1 智能型图像追踪的嵌入式系统平台系统核心组成器件可分成以下三类：

1. CMOS 传感器硬件模块：CMOS 传感控制器、数据简化、SDRAM 控制器

(1) CMOS 传感器控制器：驱动CMOS 传感器并进行连续图像撷取，将动态图像数据流传入。(2) 数据简化：将CMOS 传感器撷取的图像数据(GB&GR)进行压缩，以便大幅减少计算量及分析时间。(3) SDRAM 控制器：通过六组FIFO控制器，将SDRAM资源规划给两组CMOS传感器控制器及VGA控制器来使用(三写三读)。2. VGA硬件模块：

(1) VGA 控制器：通过其器件，可以实时将图像直接显示在VGA上。(2) XY Histogram：并通过XY坐标标示出目标位置，并在实时图像上进行X轴及Y轴的图像数据统计(Histogram)。3. 动力控制：

通过第二颗软核CPU来依序执行外部给入的命令，CPU通过四组PIO来驱动车体前后轮的控制电路，达到车体前进、后退、左转、右转的控制。

.主要硬件器件

以SOPC Builder完成双CPU核心的设定，并利用Verilog设计硬件电路器件，以waveform进行时序仿真并验证，再通过PIO方式和CPU连结，除了SOPC Builder所提供的外围电路以外尚有双CMOS 传感器图像撷取电路、六端口SDRAM控制器、VGA控制器(含图像处理电路)，说明如下，如图3所示，自行开发的硬件电路已集成为一个较大的模块(在图2左方的方块)，而图3右方的方块则是利用SOPC Builder所建立的双CPU模块。

图2 硬件器件1. 双核处理器：

在图3中的cpu_0是用来控制CMOS 传感器及图像处理所用，而cpu_1是用来控制车控动力的。图3 双CPU系统