焦健雄，趙賀，羅應(yīng)龍，尹鵬程，劉紫燕

　　(貴州大學(xué) 大數(shù)據(jù)與信息工程學(xué)院，貴州 貴陽 550025)

　　摘要：針對(duì)目前由于各種人為因素造成的交通事故頻發(fā)的問題，提出一種基于FPGA的智能小車的設(shè)計(jì)方案。在該方案中設(shè)計(jì)了顏色處理模塊、圖像壓縮模塊、SOPC模塊等。通過該平臺(tái)，可以實(shí)現(xiàn)紅綠燈識(shí)別，并在SoPC中嵌入代碼實(shí)現(xiàn)中心定位，控制小車在道路的正確軌跡行駛，從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。

　　關(guān)鍵詞：智能小車；FPGA；顏色處理；圖像壓縮

0引言

　　汽車保有量的增加給人們出行帶來了極大的便利，但同時(shí)也帶來了很多交通安全的隱患，如何減少交通安全事故的發(fā)生成為了一個(gè)亟需解決的問題。自動(dòng)駕駛控制系統(tǒng)的出現(xiàn)提供了一個(gè)全新的思路，其主要依靠車內(nèi)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)為主的智能駕駛儀來實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛，并根據(jù)視覺感知獲得車輛周圍環(huán)境信息以此控制車輛行駛。例如谷歌研發(fā)的無人駕駛系統(tǒng)就是一種自動(dòng)駕駛控制系統(tǒng)。

　　目前智能小車大部分使用ARM或DSP平臺(tái)，對(duì)圖像的處理速度慢，影響圖像識(shí)別和處理的速度。本文設(shè)計(jì)了基于FPGA的智能小車，利用機(jī)器視覺感知技術(shù)，提高了圖像識(shí)別的實(shí)時(shí)性，從而增強(qiáng)了車輛的安全系數(shù)，對(duì)交通安全產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響，也對(duì)人民群眾的生命財(cái)產(chǎn)安全有重大意義。

1智能小車系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)

　　整個(gè)智能小車系統(tǒng)由攝像頭、FPGA、存儲(chǔ)器、視頻顯示、直流電機(jī)及驅(qū)動(dòng)器模塊組成 ［1］，系統(tǒng)的設(shè)計(jì)框圖如圖1所示。

　　其中，F(xiàn)PGA硬件設(shè)計(jì)是整個(gè)系統(tǒng)的關(guān)鍵，本設(shè)計(jì)采用 Altera的Cyclone IV芯片，主要實(shí)現(xiàn)攝像頭圖像的實(shí)時(shí)采集、處理、紅綠燈的判斷、圖像壓縮和中心定位，以及直流電機(jī)PWM生成；攝像頭用于采集小車前方道路和紅綠燈信息；直流電機(jī)及驅(qū)動(dòng)模塊負(fù)責(zé)小車的轉(zhuǎn)向；視頻顯示模塊實(shí)時(shí)顯示處理后的視頻信息；存儲(chǔ)器模塊使用SDRAM存儲(chǔ)FPGA需要存儲(chǔ)的信息［4］。

　　智能小車工作流程如下：首先，F(xiàn)PGA配置OV7725攝像頭參數(shù)使攝像頭輸出圖像數(shù)據(jù)為YUV格式并采集攝像頭數(shù)據(jù)。采集的圖像數(shù)據(jù)通過FPGA處理后存儲(chǔ)到外部存儲(chǔ)器并將其通過VGA顯示。FPGA硬件設(shè)計(jì)主要包含顏色處理模塊、圖像壓縮模塊及SoPC模塊，通過分析數(shù)據(jù)生成合適的PWM使智能小車正確行駛。

2系統(tǒng)硬件平臺(tái)設(shè)計(jì)

　　系統(tǒng)硬件平臺(tái)設(shè)計(jì)主要包括顏色處理模塊、圖像壓縮模塊以及SoPC模塊。

　　2.1顏色處理模塊

　　本文設(shè)計(jì)了顏色識(shí)別模塊來完成紅綠燈的識(shí)別。由于FPGA將CMOS傳感器配置為輸出YUV格式的圖像，若要進(jìn)行顏色識(shí)別，首先需要將YUV格式的圖像轉(zhuǎn)換為RGB格式的圖像［56,9,11］，然后通過比較每個(gè)像素RGB分量完成紅綠燈識(shí)別，顏色處理模塊結(jié)構(gòu)框圖如圖2所示。

　　圖2顏色處理模塊結(jié)構(gòu)框圖YUV格式圖像轉(zhuǎn)換為RGB格式后對(duì)整張圖像每個(gè)像素點(diǎn)的顏色進(jìn)行分析，并計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)RGB分量的差值是否滿足給定的閾值，判斷該像素點(diǎn)的顏色。一幀圖像結(jié)束后根據(jù)識(shí)別到相應(yīng)顏色的數(shù)量判斷是否遇到交通燈以及交通燈的顏色。顏色處理模塊中核心代碼如下：

　　if(R>B&&R>G((R-B+R-G)>th_r

　　1'b1:1'b0):1'b0)//R G B分別表示三色分量都是8 bit數(shù)值，計(jì)算差值并計(jì)數(shù)

　　begin

　　cnt_red<=cnt_red+1'b1;

　　圖6SoPC模塊處理流程圖end

　　顏色處理模塊的RTL圖如圖3所示。

　　2.2圖像壓縮模塊

　　圖像壓縮模塊包括圖像預(yù)處理模塊及圖像分辨率壓縮模塊。

　　圖像預(yù)處理模塊對(duì)灰度圖像進(jìn)行Sobel邊緣提取得到二值化圖像，并通過雙端口SDRAM模塊寫入存儲(chǔ)器。Sobel算子對(duì)圖像邊緣檢測速度快，能夠在一定程度上抑制噪聲［3,8］，從而很好地提取圖像邊緣，圖4為圖像預(yù)處理模塊RTL圖。

　　圖像分辨率壓縮降低了圖像的分辨率，可以大大提高系統(tǒng)效率，對(duì)于簡單圖像分辨率的壓縮不影響目標(biāo)的識(shí)別。本文設(shè)計(jì)的圖像分辨率壓縮模塊通過雙端口SDRAM讀取存儲(chǔ)器中的二值化圖像，將640×480像素的二值化圖像分辨率壓縮轉(zhuǎn)換為80×60像素的二值化圖像［7］。圖5為圖像分辨率壓縮模塊RTL圖。

　　2.3SoPC模塊

　　SoPC系統(tǒng)由微處理器、存儲(chǔ)器、用戶邏輯以及I/O組成的硬件系統(tǒng)和軟件設(shè)計(jì)組成［2］，本設(shè)計(jì)采用在FPGA中嵌入Nios II處理器的方法來實(shí)現(xiàn)。在FPGA中嵌入Nios II處理器實(shí)現(xiàn)的SoPC系統(tǒng)容易開發(fā)，周期短，性能高。

　　智能小車的SoPC模塊通過讀取圖像壓縮模塊處理后的圖像數(shù)據(jù)，以及顏色處理模塊得到的紅綠燈信息，完成裝置的中心定位并控制直流電機(jī)在軌跡上正確行駛。圖6為SoPC模塊處理流程圖。

　　本設(shè)計(jì)中SoPC系統(tǒng)的構(gòu)建過程如下［1,10］：首先使用鎖相環(huán)設(shè)置SoPC時(shí)鐘為100 MHz，根據(jù)內(nèi)部資源使用情況和系統(tǒng)要求選擇添加合適的Nios II CPU，添加PIO用作圖像數(shù)據(jù)和紅綠燈數(shù)據(jù)的接收以及輸出合適的占空比控制直流電機(jī)，添加UART用于SoPC與上位機(jī)通信，添加存儲(chǔ)器以供存儲(chǔ)數(shù)據(jù)和指令，設(shè)置中斷優(yōu)先級(jí)和外設(shè)基地址，最后生成軟核。

3系統(tǒng)平臺(tái)驗(yàn)證

　　圖7系統(tǒng)FPGA硬件資源使用情況本設(shè)計(jì)使用Altera公司Cyclone IV FPGA芯片，其內(nèi)部有1.5 W les、4個(gè)PLL核、166個(gè)IO口、50 W bit的內(nèi)存等充足資源，連接SDRAM存儲(chǔ)器和EPCS存儲(chǔ)器擴(kuò)展內(nèi)存，足以實(shí)現(xiàn)FPGA內(nèi)部各個(gè)模塊的功能。圖7為該系統(tǒng)FPGA硬件資源使用情況。

　　3.1顏色處理模塊測試

　　本模塊測試是將所采集的圖片中要識(shí)別的顏色轉(zhuǎn)變?yōu)楹谏@示，測試結(jié)果如圖8所示。

　　圖8(a)中原圖的紅色像素在圖8（b）測試結(jié)果圖中絕大部分被顯示為黑色，其他點(diǎn)則是與原圖相同顯示，說明算法對(duì)顏色的識(shí)別有效，能很好地識(shí)別交通燈。

　　3.2圖像壓縮模塊測試

　　圖9為圖像壓縮模塊測試圖，是使用VGA顯示邊緣提取后的圖像，并用PC顯示分辨率壓縮后圖像。

　　如圖9所示，邊緣提取圖將絕大部分原圖中的邊緣信息保留了下來，說明控制系統(tǒng)中使用的Sobel算子獲得很好的效果。CMOS攝像頭采集圖像分辨率為640×480像素，經(jīng)過圖像的壓縮之后，圖像的分辨率變?yōu)?0×60像素，對(duì)原圖進(jìn)行了很大程度的壓縮，對(duì)比壓縮前后，邊緣提取圖的輪廓在壓縮圖中能很好地反映出來，說明圖像分辨率壓縮的實(shí)現(xiàn)效果很好。

　　3.3SoPC模塊測試

　　圖10為SoPC模塊的中心定位模塊測試圖，對(duì)圖像壓縮模塊輸出的圖像進(jìn)行處理，將道路部分圖像置1，其他部分置0，計(jì)算道路中心并在相應(yīng)坐標(biāo)置0，通過PC顯示。圖10中心定位測試圖

　　如圖10所示，中心定位模塊通過分析圖像壓縮模塊輸出的圖像，高效地分析出道路信息并濾除不必要的信息，根據(jù)道路邊緣坐標(biāo)定位中心軌跡，從圖中可以明顯看出中心定位模塊實(shí)現(xiàn)效果很好。

　　3.4整車測試

　　整車測試圖如圖11所示，本設(shè)計(jì)搭建的小車沿著中心定位模塊規(guī)劃的軌跡正確行駛。測試結(jié)果表明，小車在直道上穩(wěn)定行駛，在彎道和直角彎能平滑拐彎，說明SoPC中的中心定位模塊和電機(jī)控制算法調(diào)試效果很好。

4結(jié)論

　　隨著對(duì)視頻處理速度要求的不斷提高，采用ARM、DSP平臺(tái)實(shí)現(xiàn)的實(shí)時(shí)視頻處理系統(tǒng)很難滿足對(duì)視頻處理的實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性的要求。本文基于FPGA平臺(tái)設(shè)計(jì)了一種智能小車，利用攝像頭完成實(shí)時(shí)道路信息采集，處理實(shí)現(xiàn)紅綠燈識(shí)別、道路中心定位及按軌跡正確行駛，經(jīng)過多次測試，該智能小車穩(wěn)定性和實(shí)時(shí)性很高，是一種實(shí)用、安全的自動(dòng)駕駛解決方案。

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