基于視覺(jué)導(dǎo)航的實(shí)時(shí)圖像處理及FPGA實(shí)現(xiàn).pdf

1、陸地自主車(chē)(AutonomousLandVehicle,簡(jiǎn)稱(chēng)ALV)是一種能夠在道路和野外連續(xù)地、實(shí)時(shí)地自主運(yùn)動(dòng)的智能移動(dòng)機(jī)器人，其研究涉及多個(gè)學(xué)科的理論與技術(shù)，具有重大的研究?jī)r(jià)值和應(yīng)用價(jià)值。視覺(jué)感知一直是ALV最重要的模塊之一，而道路檢測(cè)和立體視覺(jué)又是視覺(jué)感知模塊的關(guān)鍵技術(shù)。本論文旨在對(duì)應(yīng)用于地面自主車(chē)導(dǎo)航的視覺(jué)系統(tǒng)進(jìn)行研究和實(shí)現(xiàn)。 對(duì)道路圖像的準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)采集是視覺(jué)研究的基礎(chǔ)，本文首先對(duì)此問(wèn)題展開(kāi)研究。論文的第二章研究了雙目視

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

3、道路檢測(cè)的幾種圖像模板濾波和邊緣檢測(cè)方法，詳細(xì)分析了Sobel算子、LoG濾波器、Canny算子邊緣檢測(cè)的特點(diǎn)和各自的硬件實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)，并結(jié)合FPGA器件的特點(diǎn)，提出了基于分布式算法的模板濾波算法的實(shí)現(xiàn)。文中還對(duì)傳統(tǒng)的Canny算子邊緣檢測(cè)進(jìn)行了優(yōu)化，提出了一種較為簡(jiǎn)潔的實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)方法。 最后介紹了視覺(jué)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(guò)程，詳細(xì)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