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项目信息
项目名称:基于Zynq平台的智能驾驶系统  
项目信息:
应用领域:汽车
设计摘要:
本项目所研究的智能驾驶系统以Zynq开发板为控制核心,模型小车主要使用摄像头采集视频信息,完成对红绿灯、地面停止、限速牌等交通标志的识别,由此控制小车的起停、减速和转向等操作,并识别赛道上的引导线实现小车循迹,能够根据路牌指引自动规划路线方向,最后到达目的地,完成自动泊车入库。在保证小车能完成这些操作时,尽量用最短的时间完成任务。另外,小车添加超声波测距、红外检测等传感器作为辅助,实现对障碍物的判断。本小车一方面可以无线接收来自主机的控制,另一方面还能把自动行驶的路径,遇到的路标,路况等信息发送给主机。
系统原理和技术特点:

一、功能描述

        本项目设计的智能驾驶系统实现功能如下:

(1)摄像头采集图像信息,识别出红绿灯、地面停止、限速牌等交通标志, 进而小车进行启停、限速等操作;

(2)摄像头采集图像信息,识别赛道上的引导线,通过控制两个电机转速让小车做加减速、转向等操作,实现小车的循迹;

(3)能根据路牌路标的指引,并规划路线方向,并再次回到车库,最后完成自动泊车;

(4)小车在行驶过程中可以避开行人、其他车辆和障碍物等。另外,通过无线模块,小车一方面可以无线接收来自主机的控制,另一方面还能把行驶的路径,遇到的路标,路况等信息发送给主机。

二、系统原理和技术特点

        本设计利用Zed Board开发板实现小车的智能驾驶。通过摄像头采集图像完成驾红绿灯、地面停止、限速牌等交通标志以及赛道引导线的识别,采用高灵敏度的红外避障传感器实时感知小车周围的环境,同时启用超声波测距传感器定位障碍物位置,通过合理的放置传感器,来减少盲点。采用iMEMS陀螺仪,MEMS加速度计测量小车的加速度和倾角,全方位掌握小车的运动情况,通过将这些数据交予ARM核实时分析处理,根据一定的策略得出控制信息,然后通过PWM驱动小车电机以改变小车运动方向和速度。同时,采用无线收发模块实现主机的控制和小车的状态信息反馈。

根据系统实际需求,拟采用以下技术路线:

1)利用FPGA相对ARM具有并行计算能力和高速的特点,适合处理批量数据流,在该项目中,FPGA主要负责图像处理、运动控制等典型应用的底层密集数据流。而ARM的特点是复杂函数计算,适合运用在复杂的控制领域。本项目中,利用ARM处理复杂控制流并扩展功能,利用FPGA处理密集数据流,正是该平台最显著的特点。

2ARM核上移植Linux嵌入式操作系统,增加系统实时性,并丰富了应用的扩展。Linux操作系统模块化程度高,可以根据用户的需求,实时地根据需求将模块插入或从内核移除。根据目前提供的资源,拟采用Ubuntu版的Linux操作系统,在PC机建立交叉编译环境。另外,本次设计要用大量的图像处理算法,还要在建立的交叉编译环境下移植图像处理库,选取目前常用的OpenCV

3)在前期,先在Windows操作系统下使用VS2010软件和OpenCV编写相关图像识别的算法,然后对算法进行改进优化无误后,将实现的算法进行移植到Zynq开发板上。另外,小车的速度是个关键指标,图像识别快慢很重要。为充分利用FPGA内部并行计算的优点,将算法中耗时比较长、运算量比较大的部分改写为Verilog模块,在Zynq上生成IP核,并采用流水线处理技术,使系统满足实时性要求。

4ARMFPGA之间通过AXI总线交换数据,大大提高通信速率,并采用软      硬件协同设计方式进行开发,系统开发效率高,并且易于根据用户需求      进行开发和功能扩展。

 

系统框图.jpg
系统框图:系统框图.jpg
PL端处理框架图.jpg
系统框图:PL端处理框架图.jpg
软件流程介绍: 软件流程图.doc [49 KB]
计划书:基于Zynq平台的智能驾驶系统.doc [558 KB]
当前项目状态:
参赛信息:
指导老师姓名: 仲元红
指导老师职称: 讲师
学校: 重庆大学
研究方向: 主要研究图像信息处理
参赛情况: OpenHW2014开源硬件与嵌入式计算大赛
需求信息:
拟采用的平台:ZED板
是否需要设计扩展板?
需要的基本功能:
最新版本:
暂无发布的版本信息   了解目前项目的开发进度
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