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基于DSP的移动载具自主导航视觉系统的研究与实现

作　者: 李强
导　师: 黎福海
学　校: 湖南大学
专　业: 电子科学与技术
关键词: 无人车 立体视觉 自主导航 DSP
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 38次
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内容摘要


随着社会的进步、经济的发展,科学与技术也在与时俱进,载具作为人们日常生产、生活必不可少的交通、运输和探测工具,也在随着时代的发展而进步。作为载具的发展趋势,无人载具在军事、生产、生活和地外行星探索领域发挥着巨大的作用。无人载具不需要人的操作和干预,能够自动根据载具前方的情况改变驾驶方向和速度,在生产和生活中避免了由于人的误操作导致的驾驶问题,在军事上避免了人员伤亡,因此无人载具的发展具有重要意义。本文从硬件、双目视觉原理与相机标定、算法、软件实现四个方面对无人载具自主导航视觉系统进行了设计。设计了硬件系统。硬件系统的核心处理器采用高性能DSP,选择高性能CMOS图像传感器,选择高速、低功耗CPLD进行图像采集时序控制,结合FLASH和SDRAM存储程序和数据,实现双目图像的采集和处理。介绍了双目视觉原理并设计了双目相机现场标定方法。基于三角测量原理,双目立体视觉理论上能够准确地计算出场景中的事物相对于双目相机的三维坐标。在测量的过程中,需要准确地求出场景中的事物在双目图像中相对距离即视差。重点研究了视差的计算方法。研究了摄像机的成像数学模型,设计了一种基于张氏平面标定法的现场双目相机标定方法的原理以及标定过程,给出了标定结果。设计了一种适合DSP嵌入式平台实现的实时算法。算法首先采用DoG算子对图像进行预处理,滤除高频噪声和直流分量,采用简单、高效的SAD算法计算双目匹配开销,采用WTA算法进行视差判决,将不可靠的匹配点剔除,得到可靠的视差图。介绍了算法在硬件平台上的实现过程,并针对C语言的在执行效率方面和DSP资源利用方面的不足,给出了汇编代码的运行流程和流水设计,设计了汇编代码的优化方法,分析了代码优化的性能,并给出了算法具体实现的结果与分析,通过实验数据验证该视觉系统的有效性。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-10
第1章 绪论  10-19
  1.1 移动载具视觉导航研究背景和意义  10-11
  1.2 国内外研究现状  11-16
    1.2.1 国外研究现状  11-14
    1.2.2 国内研究现状  14-16
  1.3 移动载具自主导航视觉系统研究的主要内容和难点  16-18
    1.3.1 课题研究的主要内容  16-17
    1.3.2 课题研究难点  17-18
  1.4 本文主要内容  18-19
第2章 移动载具自主导航视觉系统硬件设计  19-27
  2.1 系统总体方案设计  19
  2.2 处理器电路设计  19-22
  2.3 图像传感器电路设计  22-23
  2.4 CPLD 电路设计  23-24
  2.5 SDRAM 存储器电路设计  24-25
  2.6 Flash 存储器电路设计  25-26
  2.7 本章小结  26-27
第3章 立体视觉原理与双目相机现场标定方法设计  27-41
  3.1 立体视觉原理  27-29
  3.2 极线约束  29-30
  3.3 双目像机现场标定方法  30-39
    3.3.1 平面标定法  31-36
    3.3.2 双目相机现场标定过程及标定结果  36-39
  3.4 本章小结  39-41
第4章 移动载具自主导航视觉系统算法设计  41-50
  4.1 图像预处理  41-44
  4.2 匹配算法  44-47
    4.2.1 匹配算法设计  45-46
    4.2.2 建立视差空间  46
    4.2.3 匹配开销累加  46
    4.2.4 视差判决算法  46-47
  4.3 匹配结果优化  47-48
  4.4 亚像素匹配  48-49
  4.5 本章小结  49-50
第5章 移动载具自主导航视觉系统算法的DSP 实现  50-66
  5.1 集成开发环境VisualDSP++及其配置  50-52
  5.2 算法的DSP 实现流程  52
  5.3 系统初始化  52-53
  5.4 双目图像采集  53-56
  5.5 双目图像滤波与匹配算法实现  56-59
    5.5.1 滤波算法实现  56
    5.5.2 匹配算法实现  56-59
  5.6 算法优化  59-63
    5.6.1 锯齿形模板匹配  59-62
    5.6.2 稀疏模板匹配  62-63
  5.7 实验结果及分析  63-64
  5.8 本章小结  64-66
结论与展望  66-68
参考文献  68-72
致谢  72-73
附录A （攻读硕士学位期间发表的论文）  73-74
附录B （部分源程序）  74-77

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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