




版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领
文档简介
基于FPGA的中型组机器人模型裴东RoboCup中型组RoboCup中型组比赛要求机器人是全分布式和全自主的,必须能够通过自身携带的传感器,以及与队友的无线通信获得环境感知信息,使用自身携带的计算机自主完成机器人的决策控制;RoboCup中型组涉及的研究内容包括机械结构设计、实时图像处理、机器人视觉、机器人自定位、目标识别与目标跟踪、运动控制、移动机器人的控制体系结构、路径和轨迹规划、机器学习、多机器人协调控制、多传感器信息融合等;FPGA模型结构FPAG模型特点图像的采集ADV7180的配置
I2C控制器每次传输24位数据,前8位是从设备地址即ADV7180,接下来8位是它的寄存器地址,最后8位是数据,I2C控制器使用33个I2C时钟周期完成1次24位数据传输。第1个时钟周期初始化控制器,第2、3周期启动传输,第4-30个周期传输数据(其中包含24位数据和3个ACK),最后3个周期停止传输。控制器中使用了一个6位计数器对传输周期计数。I2C总线的配置PAL制式的视频信号的场消隐:1.消隐信号共49行
2.偶数场消隐期为24行
3.奇数场的消隐期25行4.624~22为偶数场消隐数,311~335为奇数场消隐数据。H、V、F为行控制信号。ITU656解码提取720--640:
为调试方便,需要将采集到的图像要通过VGA显示出来,故要提取出适合VGA分辨率的640×480的像素数据。
1.实现方法要将这720个像素通过640线的VGA显示器输出,必须要裁减掉其中的80个像素。在720线的像素中每隔9个点就去掉一个像素,这样即可使图像依旧保持其原有的完整性,而且也不会引起太大的失真。使图像看起来和原始图像没有太大区别。
2.实现过程定义一个水平计数器,除法器的被除数就为该计数器的值,除数设置为固定值9,当余数为0的时候,该像素点就被丢弃。提取像素数据提取576—480
取240行偶数场数据和240行奇数场数据组成480行VGA数据。其中,其它数据丢弃。这样一来,丢弃的数据也仅是一副图像的最边缘的一部分,对整副图像的质量并无太大影响。偶数场取24024~264行奇数场取240行312~552行3.出现的问题
由于隔9个像素丢弃一个数据,这里还存在着一个问题:视频信号的采样序列是Cb,Y,Cr,Y,Cb,Y,Cr,⋯每隔一个像素就丢弃该像素的色度信息,所以当除法器余数为0时,丢弃的数据可能是包含Y、Cb、Cr的一个完整的像素,也可能是只包含亮度Y的一个像素。丢弃的数据为只包含亮度信息的像素点:将此像素点的亮度值Y丢弃,并将上一个像素点的色度分量Cr同时丢弃。丢弃的数据为一个完整的像素点,包含了Y、Cb、Cr分量值:将分量Y和Cb丢弃,保留Cr作为下一个像素点的Cr分量一起保存。提取像素数据1.解码后得到的是8位数据流,由于SDRAM每单元数据为16位,所以将一个亮度信号Y和一个色度信号Cr或Cb合在一起存入到一个地址空间(16bit)。2.PAL制式图像是采用隔行扫描的方式,将一帧图像分两场扫描。第一场先扫出1、3、5、7⋯等奇数行,第二场扫2、4、6、8⋯等偶数行。提取出其中的有效像素顺序存入到SDRAM的0-640×576的地址空间。3.利用对SDRAM的读写地址的控制能够巧妙的解决隔行到逐行的转换问题,数据写入SDRAM是将隔行数据写入到SDRAM的0-640×576的地址空间中,其中640×24-640×264为奇数场的240行有效数据,640×312-640×552为偶数场的240行有效数据。两场数据分别通过不同的两个FIFO读出;SDRAM控制器一行4:2:2的YCrCb的视频数据中,以27MHz时钟采样,则Y有720个,Cb、Cr各360个。也即Y的采样时钟为13.5MHz,Cb、Cr的采样时钟为6.75MHz。在4个读的时候读两次就变4:4:4,而像素时钟为13.5MHz。27MHzCLOCK中Y被改变了2次,而Cb,Cr被赋值一次。
4:2:2的数据流:
CbYCrYCbYCrY
一个完整的像素点是由亮度、两个色差信号组成,插值其实就是借用上一像素点或下一像素点的Cb、Cr
插值 R=1.164(Y-16)+1.596(Cr-128)G=1.164(Y-16)-0.813(Cr-128)-0.392(Cb-128)B=1.164(Y-16)+2.017(Cb-128)注意问题:色度空间变换涉及到小数运算。在HDL描述语言中,对于小数的运算,如果采取行为描述,通常是将小数乘以一个数A(2的n次方数)转化为整数,计算完成后,将结果除以这个数A。由于A为2的整数次幂,所以除以A就可转换为对被除数的移位操作。
色度空间转换FPGA特别适用于以流水线方式和并行方式进行数据处理,在运算复杂程度相对较低但速度要求严格的原图像预处理中,选择FPGA这样的硬件电路实现,成本低而且速度可以满足实时处理的要求。至于此后的目标检测与跟踪,由于算法较为复杂,对芯片的处理能力要求较高,可以采用具有强大数字信号处理能力的DSP来实现,以克服过去硬件实现复杂、成本高、实时性差、成本高等不足。而前期由于采用了FPGA进行图像预处理,将大大减轻后续DSP的运算压力,使得其有更大的能力完成目标检测和跟踪。目标检测现场可编程门阵列
(FPGA)的优点主要在于它有很强的灵活性,即其内部的具体逻辑功能可以根据需要配置,有较强的通用性,适于模块化设计。同时其开发周期较短,系统易于维护和扩展,适合于实时信号处理。目前,FPGA的容量已经跨过了百万门级,因而FPGA已成了解决系统级设计的重要选择方案之一。由上图看出,PAL制式采集过程中,帧存中的数据是YCbCr格式的数据,因此,为方便后面的图像阈值化计算,可选用YCrCb格式进行图像的阈值化处理。再者,也可选择RGB格式进行处理,或者选择YUV、HIS等,但都需要将RGB格式转换为YUV或者HIS格式。颜色空间选择YCbCr颜色空间YCbCr空间模型在电视的色彩显示等领域大显身手。其中Y为亮度分量,Cb为蓝色色度分量,C:为红色色度分量。它将具有亮度分量分离的优点,这和HSV空间模型有相似之处。不过,因为它可以从RGB空间模型经过线性变化得到,所以直接应用于色彩聚类分析的情况不多,而在其基础上的变换模型的应用更为普遍。非线性空间往往存在奇异性,而经RGB空间模型进行线性变换得到的YCbCr空间模型,可以克服这种奇异性。实验证明:使用YCbCr颜色空间模型对于检测球,具有比较稳定的效果;阈值化根据相应的颜色空间,选定合适的阈值,对图像每个像素做比较,如果符合判断条件,则标记为白点,否则,标记为黑点,直到一帧图像结束,并将结果存进另外一块片内RAM中,便于后续的继续处理;本设计中,设置了多种颜色空间模式,可通过按键控制选用哪一种颜色空间模式进行阈值化处理;滤波经过阈值化处理后的图像,会有一些噪声和干扰点,因此,滤波处理将变得很必要。通过的滤波都会采用各种算子处理。本系统中,已经图像转化为二值图像,故采用形态学滤波处理,效果较好;具体的实现方法可有两种:其一,将640×480大小的图像分成80×60的小块,每块大小为8×8,滤波过程是:计算每块中白点的个数,如果满足一定的条件,则判断这个块属于目标区中的一点,标记为全白;否则全部标记为黑点,不属于目标区域;以此类推,直至一帧图像结束。特点:处理速度非常快,但对于处理后的结果显得不是很平滑,不管目标是圆形的还是方形的,都只能大概判断出一个点;滤波其二,设置一个大小为7×7的结构元,如下图所示。从图像顶端开始,依次滑动处理,结构元中的值与相对应的像素值做与处理,然后统计为1的个数,如果满足一定的条件,则标记为全白;否则全部标记为黑点;以此类推,直至一帧图像结束。7×7结构元相比方法一,此法是针对每一个像素做的处理,所以处理速度较慢,但是对于目标物体的形状保存的较完好,对于目标的检测效果较好。目标定位经过滤波后的图像,目标物体已经很清晰的看见,接下来主要的做的就是:如何找到物体所在的中心位置,对于DSP处理器来说,通过复杂的存储地址遍历,可迅速找到,但对于FPGA来说,这一个点就显得不够灵活。我们采取的方法是用状态机;分为横向扫描和纵向扫描。横向扫描主要是检测出x方向上的起点和终点;纵向扫描主要是检测出y方向上的起点和终点;计算得到目标物体的起点和终点,即可求出目标位置的中心位置;
目标定位为了增加识别的稳定性,我们对识别到的目标物体的中心位置进行了滤波处理,使得间的结果更加准确;具体的实现方法是:设中心位置为(x,y),则对之前15帧和当前帧(总共16帧的结果)处理得到的中心位置x和y分量,分别做中值滤波处理,这样的运算,对于FPGA来说,再适合不过了。两路同时进行,互不影响;中值滤波实现结构目标跟踪检测到目标物体之后,就要设法让机器人跟这足球运动,本系统只做了简单的跟踪,对于较为复杂的跟踪,如对于球速的估计,机器人本身姿态估计,以及卡尔曼滤波等,没有进行深入的研究。本设计的跟踪方法是:检测出目标物体的坐标,而后与全景图像的中心点做比较,找到相对坐标,之后对x方向、y方向、以及机器人的角速度w分别进行判断赋值;如右图x方向速度赋值流程;注:右图数字为像素个数值全景图像中运动目标跟踪底层运动控制
中型组机器人的控制系统需要实时控制三个或四个电机同时动作
温馨提示
- 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
- 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
- 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
- 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
- 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
- 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
- 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。
最新文档
- 中学生军训心得体会(15篇)
- 大学生实习心得及收获【10篇】
- 酒店工作总结(合集15篇)
- 2024年度体育场馆租赁合同范本及赛事运营管理协议3篇
- 2024年技术信息保密协议标准格式版B版
- DB31-T 1385-2022 科技成果分类评价和价值潜力评价规范
- 六上科学第一单元《工具和机械》知识点
- 2024年信阳市淮滨县八年级下学期三校联考中考一模生物试卷
- 复制酒店职业规划
- 国际金融论文
- 安全生产投入台账(模板)
- 医院培训课件:《中医护理技术质量与安全管理》
- 三年员工幸福计划书
- 机动车检测站全套管理制度(全套)
- 文言文二则书戴嵩画牛
- 血栓风险评估及个体化干预(遗传性易栓症风险基因检测)
- 手术室预防坠床课件
- 算法竞赛入门经典(训练指南)
- 生产工艺验证方案(药品)
- 2024新春年货节文化创意市集摆摊活动方案
- 社会保障2024年社会保障体系改革
评论
0/150
提交评论