智能型动态图像追踪自控车

感器撷取及VGA 控制器所使用，所以cpu_0及cpu_1的程序内存是放于Flash上，而cpu_0执行程序时的例外向量是放于SRAM上；而cpu_1是放于片上内存之中，当然在NIOS IDE开发该CPU的软件时，也必须分别要把变量堆叠区指定到相关的内存之中，如图5、图6所示。

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

图13 VGA controler & Image Processing模块

图14 后轮的全桥电路开关

实境测试

　　在图15中，智能型图像追踪车已锁定特定的目标物了，并朝著目标物前进，图中可以清楚地看出除了自色箭头标志外，尚有许多其它的白色干扰物，如白色墙壁、面纸…等，而在图16中是智能型图像追踪车的VGA输出，可以清楚地看到图中是二值化的图像，并且已智能型图像追踪车已锁定白色箭头标志(绿框围住)，在车体前进时，绿框会自动变大并锁定白色箭头。

图15 智能型图像追踪车正朝著目标物前进

图16 智能型图像追踪车前进时锁定的目标

图17 智能型图像追踪车

结语

本设计使用两颗嵌入式Nios软核，通过快