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智能型动态图像追踪自控车2

智能型动态图像追踪自控车2


图6 cpu_1在SOPC(上)及在NIOS IDE(下)中的内存配置效能参数


本设计主要是针对每秒10张frame,而每个frame为640×480全彩24bit的实时图像进行图像辨视,每秒必须处理8.78M Byte的数据量,并进行二值化及X轴、Y轴Histogram的图像处理,由于必须快速处理大量图像信息,所以采用硬件加速,软件控制的架构来实现,此外,由于本设计的SDRAM资源可以切换给Nios来使用,所以亦可使用Nios来读取SDRAM的图像信息并进行图像处理,此外,在测试图像处理算法时,也利用BCB开发出PC端的仿真程序,而配备如下(Intel 1.6GHz Core Duo,1G RAM, 1.3 Mega CMOS 传感器 ),以下就三者实验数据进行比较,如表1所示。
设计架构 
系统流程


图7 系统流程图


系统流程如图7所示。
系统架构图


图8 系统方框图


由系统方框图8可知,本设计使用双核的系统,其中一个CPU是用来控制CMOS 控制器模块,而另一个CPU可以控制大部份的外围器件,而两个CPU之间是利用输出及输入PIO脚位,来达到传递数据的目的,这样设计的好处是,可利用一个CPU全速处理大量图像信息,而另一个CPU可以负责车控系统,若从图像中侦测到偏离或碰撞危险时,将能通过PIO来触发另一个CPU的中断,进而实时告知车控系统下达较正方向或闪避的控制命令,本设计使用到许多的外围器件包含:Flash Memory、SDRAM、SRAM、M4K RAM、LCM、JTAG-UART、RS232、GPIO、Button、Switch、Timer、LED、Segment、VGA、CMOS 传感器等。
图像处理方框图


图9图像处理方框图


由图9可发现,本设计之所以能达到实时图像及实时动态追踪,是因为当CMOS 传感器下图像撷取时,便能通过硬件器件,将数据从RAW Data转成RGB再进行二值化或灰阶的处理,以利进行图像处理,而且同时亦在VGA上立即显示出该图像,整个过程均是由硬件来做;在图像追踪时,Nios可以通过X轴或Y轴的直方图统计方式来进行标示目标物,所以一张新的图像进来时,Nios并不用做任何处理,即可读出所需要的数值,这样一来才能达到所期待的硬件加速效能。


表1 三种图像处理平台的效能分析


软件流程
1.为了加速运算,由硬件分别做了二值化和数据统计。
2.一开始先搜寻目标标线位置。
3.找到标线后进行动态锁定。
4.开始判断标线长度,自控车是否在标线最近距离,若否,则判断标线长是否大于标框长的70%,如果大于70%则放大标框。
5.由PIO送出前进的控制信号给自控车。
6.若自控车在标线最近距离则判断是否为左右转标线,若是 则依标线左(右)转,否则停止动作。
硬件电路
(1) 双CMOS 传感器图像撷取器件:通过Switch开关来达到切换主画面/子母画面的功能,Frame的速度由其中一个CMOS 传感器来主导,每一次CMOS 传感器所输出的数值为10bit,并同时输出该pixel的x,y坐标,以利读取。
(2) 多端口 SDRAM 控制器:通过六个FIFO来提供三读三写的SDRAM控制器,每一个FIFO的大小为2KB,全利用M4K RAM来生成。
VGA 控制器 & 图像处理:将SDRAM读来的数值,配合适当的H_sync及V_sync信号一个一个把Pixel打出去,在这同时亦顺便进行X轴或Y轴的直方图统计,并将结果存储于另一个M4K RAM中,待NIOS需要时即可以马上从此M4K RAM中读到数值。
直流电机驱动电路
我们使用全桥电路来控制轮子的正转及反转、Nios通过CAR_CMD[3..0]这个PIO来控制车体的运动,CAR_CMD[1..0]为后轮的开关,而CAR_CMD[3..2]为前轮的开关,在图十五中为一可控制电流正流或逆流的全桥电路开关,而前轮也相同,其中详细的控制命令,如表2所示。


表2 金桥电路控制命令



图10 软件流程图



图11 双CMOS 传感器模块



图12 6-ports SDRAM controlle


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