智能型動態圖像追蹤自控車

　　去年十月份Toyota Lexus 的2007 年最新車款Lexus LS 460 和Lexus LS 460L 在美國市場上市，兩部車子都裝置了Toyota 最新發展的”高級停車導引系統(Advanced Parking Guidance System)”，這個系統是使用一個向后的攝像頭和停車聲納傳感器偵測周邊狀況，駕駛人靠在一個停車位旁邊，按個按鈕，踩煞車以控制速度，系統便會自動接手控制電動動力方向盤，完成路邊停車的動作。除此之外，在目前最常應用于工廠自動化系統之中的自動導引車輛(Automatic Guided Vehicle, AGV)系統，可按照程序所下的命令及導引路線進行、停止、轉彎，并能和搬運系統作連結；AGV是一種物料搬運設備，能在固定位置自動進行貨物的裝載，并自動行走到另一位置，以完成貨物的卸載的全自動運輸設備。AGV基本功能為能自動依循固定的軌道行走，雖然說這個技術早己引用在工廠中，但是由于路線必須是規劃好并在地上畫上行走路徑，并無法應用于較復雜的環境之中，而我們所提出來的設計，是利用圖像來辨別標志，而標志擺放位置也可以根據實際的應用環境來做改變，所以應用范圍較傳統AGV更為廣泛。

　　不僅如此，本設計也具有特定標志搜尋功能，能夠自動的分析現有的圖像信息，自動鎖定目標物并進行自動化車控的控制，故我們設計這套系統來協助民眾自動停車、自動倒車入庫，也可應用于機場對飛機的管控或是任何具有動力的交通運輸工具。本文將機械視覺算法以硬件加速的模塊實現，結合多核的高效能的嵌入式處理器Nios，完成一個自動化汽車導引的平臺，未來可實現很多汽車駕駛安全方面的應用，包括防撞、車道偏離警報和車道維持(可導引駕駛人回到原車道)、背面障礙物警報、行人監測、車距監測(讓駕駛人和前車保持適當的距離)、夜視、自動頭燈調節、交通/限速標志識別和盲點監測等等。

設計介紹

　　我們使用“軟硬件共同設計 (Co-design)方法”集成圖像輸入端、車控平臺及動力控制模塊，完成自動化目標追蹤的實驗平臺，通過效能佳的軟核CPU來控制外圍的模塊，并利用VHDL自制圖像處理核心電路，建立智能型圖像追蹤的嵌入式系統平臺，如圖1所示。

圖1 智能型圖像追蹤的嵌入式系統平臺
　　系統核心組成器件可分成以下三類：

　　1. CMOS 傳感器硬件模塊：CMOS 傳感控制器 、數據簡化、SDRAM 控制器

　　(1)  CMOS 傳感器控制器：驅動CMOS 傳感器并進行連續圖像擷取，將動態圖像數據流傳入。
　　(2)  數據簡化：將CMOS 傳感器擷取的圖像數據(GB&GR)進行壓縮，以便大幅減少計算量及分析時間。
　　(3)  SDRAM 控制器：通過六組FIFO控制器，將SDRAM資源規劃給兩組CMOS傳感器控制器及VGA控制器來使用(三寫三讀)。
　　2. VGA硬件模塊：

　　(1) VGA 控制器：通過其器件，可以實時將圖像直接顯示在VGA上。
　　(2) XY  Histogram：并通過XY坐標標示出目標位置，并在實時圖像上進行X軸及Y軸的圖像數據統計(Histogram)。
　　3. 動力控制：

　　通過第二顆軟核CPU來依序執行外部給入的命令，CPU通過四組PIO來驅動車體前后輪的控制電路，達到車體前進、后退、左轉、右轉的控制。

　　.　主要硬件器件

　　以SOPC Builder完成雙CPU核心的設定，并利用Verilog設計硬件電路器件，以waveform進行時序仿真并驗證，再通過PIO方式和CPU連結，除了SOPC Builder所提供的外圍電路以外尚有雙CMOS 傳感器圖像擷取電路、六端口SDRAM控制器、VGA控制器(含圖像處理電路)，說明如下，如圖3所示，自行開發的硬件電路已集成為一個較大的模塊(在圖2左方的方塊)，而圖3右方的方塊則是利用SOPC Builder所建立的雙CPU模塊。

圖2  硬件器件
　　1. 雙核處理器：

　　在圖3中的cpu_0是用來控制CMOS 傳感器及圖像處理所用，而cpu_1是用來控制車控動力的。

圖3  雙CPU系統