基于視覺導(dǎo)航的實時圖像處理及FPGA實現(xiàn).pdf

1、陸地自主車(AutonomousLandVehicle,簡稱ALV)是一種能夠在道路和野外連續(xù)地、實時地自主運動的智能移動機器人，其研究涉及多個學(xué)科的理論與技術(shù)，具有重大的研究價值和應(yīng)用價值。視覺感知一直是ALV最重要的模塊之一，而道路檢測和立體視覺又是視覺感知模塊的關(guān)鍵技術(shù)。本論文旨在對應(yīng)用于地面自主車導(dǎo)航的視覺系統(tǒng)進行研究和實現(xiàn)。 對道路圖像的準確、實時采集是視覺研究的基礎(chǔ)，本文首先對此問題展開研究。論文的第二章研究了雙目視

2、覺圖像采集模塊的設(shè)計，并給出了整體實現(xiàn)方案。該模塊采用FPGA為核心芯片來控制圖像的采集和數(shù)據(jù)總線的傳輸，采用了Philips公司的視頻解碼芯片SAA7115以及PCI總線控制器PCI9054。實踐證明該采集卡能夠完成對道路圖像的準確、實時采集。 圖像濾波和邊緣檢測是視覺導(dǎo)航系統(tǒng)中道路檢測和障礙物檢測等復(fù)雜視覺處理的關(guān)鍵步驟之一，其性能和處理時間直接影響了后續(xù)圖像處理的性能及視覺系統(tǒng)的整體響應(yīng)時間。第三章介紹了視覺導(dǎo)航系統(tǒng)中用于

3、道路檢測的幾種圖像模板濾波和邊緣檢測方法，詳細分析了Sobel算子、LoG濾波器、Canny算子邊緣檢測的特點和各自的硬件實現(xiàn)結(jié)構(gòu)，并結(jié)合FPGA器件的特點，提出了基于分布式算法的模板濾波算法的實現(xiàn)。文中還對傳統(tǒng)的Canny算子邊緣檢測進行了優(yōu)化，提出了一種較為簡潔的實時實現(xiàn)方法。 最后介紹了視覺導(dǎo)航中的立體匹配算法，以及立體匹配前的預(yù)處理和幾何效正過程，詳細闡述了各種不同相似性度量因子的區(qū)域匹配算法及其效果比較。在此基礎(chǔ)上研究