【摘 要】
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路面根据结构化程度分为结构化路面和非结构化路面,目前无人驾驶对于结构化路面的研究相对成熟,对于非结构化路面的研究相对较少。作为主动三维测量的结构光测量方法,能够很好适用于坑洼不平等非结构化路面形貌的测量,但由于采集处理的数据量较大,应用传统PC机方式难以满足无人驾驶实时处理的要求。针对这个问题,本文研究基于FPGA的结构光图像实时采集与处理技术。主要工作如下:首先,针对结构光测量系统中图像采集与处
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路面根据结构化程度分为结构化路面和非结构化路面,目前无人驾驶对于结构化路面的研究相对成熟,对于非结构化路面的研究相对较少。作为主动三维测量的结构光测量方法,能够很好适用于坑洼不平等非结构化路面形貌的测量,但由于采集处理的数据量较大,应用传统PC机方式难以满足无人驾驶实时处理的要求。针对这个问题,本文研究基于FPGA的结构光图像实时采集与处理技术。主要工作如下:首先,针对结构光测量系统中图像采集与处理的实时性要求,对FPGA、FPGA+DSP、FPGA+ARM三种图像采集处理方案进行分析,完成了基于FPGA的图像采集与处理系统方案。以赛灵思A7系列FPGA为主控器件,设计了图像采集电路、程序配置电路、时钟电路、数据缓存电路、USB3.0数据输出电路及电源电路,完成了原理图及PCB的绘制。其次,为了将采集到的图像数据在FPGA中处理,完成了系统逻辑框图的设计。设计IIC时序逻辑完成了相机寄存器配置;为解决模块之间不同时钟导致亚稳态问题,设计了异步FIFO读写逻辑;设计AXI4读写逻辑完成数据到DDR中的缓存,设计Slave FIFO接口逻辑完成了数据输出。最后,对结构光图像处理算法进行了研究,将彩色图像转换为灰度图像以便适应后面的图像处理算法;采用中值滤波对灰度图像中的椒盐噪声去除;为了能够将光斑有效区域与背景分离,对不同的边缘检测算法进行研究;针对边缘检测后的光斑边缘存在毛刺以及光斑之间存在虚连等情况,研究基于形态学的光斑毛刺剔除算法;在光斑区域识别中研究了一种快速光斑识别方法,应用灰度重心法对光斑质心进行了提取。最终将图像处理算法移植到FPGA硬件电路,运行良好。系统调试完成之后,在室外非结构路面进行了测试,实验结果表明对于采集到的结构光斑图像识别率可达94.41%、对分辨率为640*480的图像处理时间为0.35ms,满足结构光路面形貌测量系统对图像采集与处理的实时性要求。
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