基于機器視覺的車道偏離預(yù)警系統(tǒng)的實現(xiàn)

　　摘要：目前高速公路上由于車道偏離而導(dǎo)致的交通事故造成了巨大的損失，從而使得車道偏離預(yù)警系統(tǒng)的研究成為了社會的一大熱點。本文基于DSP 計算和FPGA 計算，構(gòu)造出一套基于視覺的車道偏離預(yù)警系統(tǒng)。本文給出了系統(tǒng)的框架結(jié)構(gòu)以及硬件實現(xiàn)方式，并基于所提出的系統(tǒng)詳細研究了視覺系統(tǒng)中大容量數(shù)據(jù)的傳輸、存儲和處理等問題。最后，基于構(gòu)造的系統(tǒng)，通過一系列典型的視覺處理算法和應(yīng)用于車道跑偏決策的軟件算法，驗證了系統(tǒng)的可行性。

1、引言

汽車駕駛是涉及駕駛員、汽車、道路三方面因素的動作行為。駕駛員通過眼睛等一系列生理器官感受道路信息，通過對道路信息的理解和判斷，及對汽車行駛狀況的跟蹤，做出一系列的駕駛決策。但是由于駕駛員長時間駕駛、粗心大意等一系列因素及駕駛員對道路信息的感知和車輛狀況的了解存在一定的“盲區(qū)”，導(dǎo)致的交通事故越來越成為社會的一大主要安全隱患。本文從駕駛員、汽車、道路三方面入手，研究一套模擬人的駕駛行為來提高車輛行駛安全性的汽車主動安全系統(tǒng)，實現(xiàn)車道偏離預(yù)警等主動安全技術(shù)。

　　在基于機器視覺的系統(tǒng)中，實時性一直是一個主要的問題，尤其是像車道偏離預(yù)警這樣的系統(tǒng)來說，要實現(xiàn)的算法更是覆蓋了從圖像預(yù)處理到高層視覺計算的整個視覺計算流程，既有底層的可高度并行實現(xiàn)的大數(shù)據(jù)量的卷積、灰度變換等規(guī)整算法，也包含有中層的特征提取等模式識別算法及高層的一些視覺處理方法，用以實現(xiàn)對道路的理解等。一直以來，嵌入式系統(tǒng)的通用性與效率一直是難以調(diào)和的一對矛盾[1]，如何構(gòu)造一套較通用的視覺處理系統(tǒng)，對于視覺各個層次的并行及串行算法，都具有較高的實現(xiàn)效率是本文要解決的一個問題，高速的DSP 處理芯片和大規(guī)?？芍貥?gòu)芯片的出現(xiàn)為我們提供了一個很好的解決方案。

　　大規(guī)模的可重構(gòu)芯片，諸如 FPGA 等，內(nèi)部集成了大容量的基于查找表結(jié)構(gòu)的門電路系統(tǒng)，非常適合構(gòu)造細粒度的SIMD 處理陣列或者流水線結(jié)構(gòu)，而這對于如圖2 所示的典型的底層圖像處理算法[1]，具有著天然的適應(yīng)性。TI 公司的C6000 系列的DSP 計算芯片，采用哈佛結(jié)構(gòu)，內(nèi)部具有8 個處理單元，還集成了專用的硬件乘法器，適合于完成一些串行的視覺處理算法，對于高層的數(shù)據(jù)量較少的但運算過程較復(fù)雜的道路理解等，具有較好的實現(xiàn)效果。

　　基于上面的分析，本文結(jié)合高速的 DSP 計算芯片和可重構(gòu)的FPGA 芯片構(gòu)造一套高速的嵌入式視覺處理系統(tǒng)，F(xiàn)PGA 作為輔助邏輯控制和前端處理模塊，主要完成圖像的前期采集和一些類似直方圖統(tǒng)計、卷積等底層的高密度圖像處理工作，可在硬件結(jié)構(gòu)上靈活的配置，通過實現(xiàn)一系列的并行結(jié)構(gòu)或流水線結(jié)構(gòu)完成底層的算法，避免由DSP 完成這些細粒度的算法而造成資源的浪費和時間上的損耗；DSP 作為主要的計算中心，完成高層的串行為主的視覺處理任務(wù)，諸如道路理解和解釋、車道跑偏決策等，DSP 的高速處理能力能較好的完成這些串行度高的算法。系統(tǒng)的基本框圖如圖2 所示。