立体摄像深度感知的FPGA实现

针对立体摄像的深度感知，FPGA解决方案能使处理器的时间得到缓解，减少或除去器件的成本，例如MPU、DSP、激光器和昂贵的镜头。通过提供给机器人其环境中的差异测绘，FPGA使机器人中的CPU专注于重要的高层任务，例如建图和定位。

差异测绘

加深度感知到机器人的常用技术是用两个水平放置的独立摄像机，互相之间平行分开放置。用差异测绘算法对两个摄像机进行比较，见图1。

图1 差异测绘计算

简单来说，差异是指右面和左面图像之间的差别。物体越接近摄像机，两个图像之间的差异越大。

你可以自己来做一个实验，对着你的脸水平地向上握住一支笔，不停地眨你的左眼和右眼。移动的笔越接近你的脸，你眨眼时觉得移动越多。做更多的移动时，物体越接近你的眼睛，图像中的差异越大。

如图1所示，从两个图像之间物体的位置算出差异：d=x1-x2。为了计算点M的实际坐标，可通过左面和右面的摄像机来进行计算：

X=Bx1/d

Y=By1/d

Z=fB/d

相关的问题

计算差异测绘依赖于相关的图像，以及左面图像和右面图像的匹配性质。逐点计算相关的像素的计算量是很大的，因此用其它算法来简化这个问题。有一种方法称为图像点相关，仔细检查左面图像的像素块，称为点，然后在右面图像中寻找相同的点。其它的方法包括边沿检测和匹配。一旦定位了相应的图像，就可进行差异计算。

失真与曝光问题

如果使用高质量的摄像机，可以忽略镜头失真。为了省钱，使用便宜的CMOS 或者CCD摄像机，或者低成本广角镜头。这些较低质量的产品会引入失真或曝光问题。

镜头会引起比例和定位失真，例如白点效应，靠近图像外面的物体出现弯曲状，使用众所周知的图像处理算法可以进行补偿。针对移动或者其它几何算法，纠正白点的一种方法是使用坐标的查找表重测图像中的像素。

在非常明亮和非常暗的环境中，其它的算法需要可靠地捕获图像中的详细特征。例如，针对不同的区域确定最佳的曝光设置，使用区域的合成图像可以补偿缺少背景亮度。

用含有嵌入式DSP的FPGA的解决方案

本文中阐述的深度感知算法计算复杂，以实时的视频速率来实现。系统设计者必须评估CPU/软件、ASIC, ASSP(例如DSP处理器)和FPGA解决方案，确定哪个是最佳的，以及FPGA价格。

图2展示了提出的FPGA协处理器解决方案，解决失真、曝光、通信和针对深度感知差异测绘算法。这个方法使CPU腾出时间，允许DSP处理器处理更多的串行任务。

图2 FPGA支持计算量大的差异测绘算法通常选择FPGA时，需要评估三个电路方面的需求：

●针对利用并行特性的协处理功能，DSP的功能和性能。

●DDR(双数据速率)和LVDS(低电压差分信号)支持接口至片外SDRAM缓冲存储器，直接连接到来自摄像机的图像数据。

●安全方案以保护知识产权。

对于图像处理算法，传统的DSP处理器的并行功能有限，每个DSP芯片只有1到4个乘法器，见图3中的左面。因此DSP用很高的时钟速率来进行补偿，时钟速率高达1GHz或更高，以达到高的吞吐量。需要很快完成的复杂串行任务的DSP算法应该用DSP处理器实现。

然而，许多深度感知图像处理功能需要大量的并行处理，例如线性插值技术，媒体滤波器和几何估计。与DSP芯片比较，FPGA可以用并行来执行串行功能，以加速系统性能，见图3的右面所示。例如图像对应是很简单的算法，比较大量的像素值，或者两个图像之间的像素点。为了得到有效均方差的和(SSD)，图像对应算法必须对图像中的像素进行百万次计算，对串行执行功能的DSP芯片来说这是一个挑战性的任务。

具有DSP功能的FPGA包含几个乘法器块，但是一些FPGA还有嵌入式加法器、减法器和大大增加处理性能的累加器。尽管低成本FPGA以低于300MHz系统时钟频率工作，但用片内多个DSP块以并行方式实现多个DSP功能可以达到高的DSP吞吐量(3,000 MMAC)。

存储器和DDR

由于有多个乘法器，利用FPGA并行的灵活性有益于存储器的访问。能够容易地并行访问各种存储器。片内分布式存储器可以用来建立小的高性能便笺，针对去除白点使用坐标的查找表，对于在图像中再测绘像素是很有用的。片内较大的嵌入式存储器块能构建较大的高性能存储器，用于FIFO和线缓冲器。

片外存储器DDR II SDRAM可以提供大的高性能存储器。针对常用于图像处理，存储整个帧的DDR SDRAM，FPGA可以为DDR SDRAM提供存储器控制和接口。

较低的时钟速度(100MHz以下)，DDR存储器控制器接口是容易做的，可用FPGA中的通用I/O和逻辑实现。然而在较高的频率，拥有专门电路的FPGA要求稳健的DDR存储器接口。不是所有FPGA器件都有这些专门电路的，实现高速DDR存储器接口的成本和复杂性差别很大，取决