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文檔簡介

基于嵌入式平臺的雙目主動測距系統的中期報告一、項目背景隨著機器人、自動駕駛、虛擬現實等技術的發展，對場景深度信息的需要越來越大。傳統的單目相機、激光雷達等設備雖然具有一定的測距能力，但仍然存在精度不高、盲區多等問題。而雙目視覺系統可以通過左右兩個相機同時拍攝場景，通過計算像素差異得到深度信息，具有高精度、低盲區等優點，因此被廣泛使用。本項目旨在通過嵌入式平臺實現一個雙目主動測距系統，包括硬件和軟件部分。硬件部分需要設計一個雙目相機模塊，軟件部分需要實現測距算法和前端顯示界面。二、硬件設計本系統采用兩個相同的OV5640相機和一顆FPGA芯片進行雙目圖像采集和處理。OV5640是一款常用的Cmos圖像傳感器，可以拍攝1280x720分辨率的彩色圖像。FPGA芯片則負責對圖像進行預處理、匹配、測距等操作。具體的硬件設計如下：1.電源模塊系統的電源模塊包括一個5VDC穩壓器和一個3.3VDC穩壓器。5VDC穩壓器為相機、FPGA等模塊提供5V電源，3.3VDC穩壓器為FPGA提供3.3V電源。2.OV5640相機模塊OV5640相機模塊包括OV5640傳感器、晶振、濾波器、接口電路等部分。傳感器拍攝到的圖像通過接口電路發送給FPGA芯片進行處理。3.FPGA芯片FPGA芯片采用AlteraCycloneIV系列，主要負責圖像預處理、相機參數調節、圖像匹配和距離計算。其架構如下：4.顯示模塊顯示模塊采用7寸LCD顯示屏，用于顯示測距結果及實時圖像。三、軟件設計系統的軟件部分主要包括驅動程序和測距算法。驅動程序負責與硬件部分進行數據交互，測距算法則通過對預處理后的圖像進行匹配和像素差分析計算目標距離。具體流程如下：1.驅動程序驅動程序主要包括相機驅動和FPGA驅動。相機驅動負責從OV5640相機中讀取圖像數據并發送至FPGA芯片；FPGA驅動負責控制FPGA芯片進行圖像預處理、圖像匹配和測距算法等操作，并將測距結果發送至顯示模塊進行顯示。2.測距算法測距算法采用雙目視覺三角測量方法，具體分為以下幾個步驟：（1）校準首先需要對相機進行標定，獲取相機的內部參數矩陣和外部參數矩陣。（2）預處理對左右圖像進行預處理，包括去噪、直方圖均衡化、Sobel邊緣檢測等。預處理后的左右兩幅圖像如下圖所示：（3）特征提取利用SIFT算法提取圖像中的關鍵點和描述子，從而將圖像轉換為高維空間中的向量。（4）特征匹配通過對左右兩個圖像中的關鍵點進行匹配，找到其在另一幅圖像中的對應點。匹配后的結果如下圖所示：（5）三角測量利用匹配點的像素坐標和相機內參、外參等參數進行三角測量，得到目標離相機的距離。（6）結果顯示最終的測距結果通過顯示模塊顯示在LCD屏幕上，如下圖所示：四、目前進展目前我們已經完成了硬件部分的設計和制造，包括電源模塊、OV5640相機模塊、FPGA芯片和LCD顯示屏等模塊。軟件部分我方已經初步完成了驅動程序和部分測距算法的實現，可以讀取相機拍攝的圖像

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