摘要：視覺(jué)導(dǎo)航作為新興起的技術(shù)，受眾多研究者的青睞．設(shè)計(jì)了以現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)列陣（FPGA）為控制核心的自主導(dǎo)航小車，采用一種新穎的自適應(yīng)路徑識(shí)別算法實(shí)現(xiàn)路徑的識(shí)別與提取，并結(jié)合圓弧路線規(guī)劃和控制策略完成小車的自主導(dǎo)航控制．自適應(yīng)路徑識(shí)別算法使導(dǎo)航小車可以適應(yīng)多種光照和路面條件．測(cè)試結(jié)果表明，小車能夠在不同光照條件下的實(shí)驗(yàn)室和露天田徑跑道環(huán)境中實(shí)現(xiàn)較好的導(dǎo)航效果，在田徑跑道上的導(dǎo)航測(cè)試中，小車的最高運(yùn)行速度達(dá)到３.５ｍ／ｓ。

目前，在視覺(jué)導(dǎo)航小車的研究中所采用的控制處理核心大多是單片機(jī)或數(shù)字信號(hào)處理（DSP）芯片［1-2］。這類處理核心的優(yōu)點(diǎn)是成本低，使用方便．但是由于單片機(jī)和DSP的圖像處理速度有限，所以需要對(duì)視頻圖像進(jìn)行下采樣處理，以適應(yīng)視頻采集的速率，從而影響了圖像處理和識(shí)別的效果．采用現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)列陣（FPGA）芯片可以大大提高圖像處理和識(shí)別的速度，克服以上缺點(diǎn)．FPGA是一種新型的信息處理系統(tǒng)，是一個(gè)介于軟件和硬件之間的計(jì)算平臺(tái)．它既可以像軟件一樣現(xiàn)場(chǎng)編程，也可以像硬件一樣直接控制門(mén)電路進(jìn)行運(yùn)算，這個(gè)特性使得它更易于實(shí)現(xiàn)并行運(yùn)算，提高圖像處理速度，保證圖像處理的實(shí)時(shí)性．因此FPGA非常適用于視覺(jué)控制系統(tǒng)的控制中心［3］。

在迅速準(zhǔn)確地處理和分析圖像的基礎(chǔ)上，控制處理中心可以實(shí)時(shí)獲得小車與路徑的相對(duì)位置，并依此對(duì)小車進(jìn)行路線規(guī)劃和運(yùn)動(dòng)控制，實(shí)現(xiàn)小車的自主導(dǎo)航．在路線規(guī)劃方面已有大量的研究［4-15］。Liu［９］、Fu［10］等以小車當(dāng)前位置與目標(biāo)位置之間的距離和轉(zhuǎn)角偏差作為參數(shù)設(shè)計(jì)模糊控制表，對(duì)小車進(jìn)行控制；Hsueh等［11］對(duì)位置和角度偏差的計(jì)算方法進(jìn)行改進(jìn)，并設(shè)計(jì)比例－積分－微分（PID）控制器，實(shí)現(xiàn)了小車自主導(dǎo)航；劉海濤等［12］提出了基于模式匹配的模糊控制方法；李進(jìn)等［13］提出了直線擬合提取路徑信息，結(jié)合PID控制完成小車自主駕駛的方法．任永新等［14］提出將控制分成２部分：大轉(zhuǎn)角部分采用模糊控制、小轉(zhuǎn)彎的路徑采用精確的控制方法．在小轉(zhuǎn)彎時(shí)，設(shè)計(jì)一條規(guī)劃圓弧路線，依據(jù)此圓弧路線的曲率半徑，通過(guò)一定的轉(zhuǎn)換關(guān)系得到控制小車２個(gè)驅(qū)動(dòng)輪轉(zhuǎn)速的控制量，實(shí)現(xiàn)小車的轉(zhuǎn)向控制．本文以O(shè)V7620作為圖像傳感器，以FPGA為核心控制器，通過(guò)圖像采集、路徑識(shí)別以及查找表技術(shù)實(shí)現(xiàn)了小車導(dǎo)航控制系統(tǒng)。

１　硬件結(jié)構(gòu)

自主導(dǎo)航小車的圖像獲取采用搭載OV7620圖像傳感器的C3188攝像頭模組，F(xiàn)PGA控制板采用Xilinx公司的Spartan3E開(kāi)發(fā)板，小車為恒龍3851-2遙控四驅(qū)越野模型車。

小車通過(guò)圖像傳感芯片OV7620獲取圖像信息。FPGA以圖像傳感器芯片提供的３個(gè)時(shí)鐘信號(hào)作為同步信號(hào)完成圖像采集．通過(guò)FPGA控制板的數(shù)字接口直接連接攝像頭的８位數(shù)據(jù)線和相應(yīng)控制信號(hào)，實(shí)現(xiàn)視頻信號(hào)的快速采集．圖像速率為30幀／s。

２　路徑識(shí)別與路線規(guī)劃

２．１　路徑識(shí)別
路徑識(shí)別首先要對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理。雖然在圖像二值化算法方面已經(jīng)有很多研究，由于視覺(jué)導(dǎo)航對(duì)運(yùn)算速度有很高的要求，所以普遍采用最簡(jiǎn)單的固定閾值方法．但是固定閾值二值化方法對(duì)環(huán)境的光照條件和背景噪聲非常敏感，使得相應(yīng)的路徑識(shí)別效果對(duì)環(huán)境條件要求高，而且非常不穩(wěn)定．因此我們提出了一種自適應(yīng)的路徑識(shí)別方法，把圖像二值化、路徑位置和寬度的確定這兩個(gè)分立的步驟結(jié)合起來(lái)，從一組預(yù)設(shè)的路徑寬度和二值化閾值出發(fā)，對(duì)圖像進(jìn)行逐行處理，并根據(jù)上一行的寬度和閾值計(jì)算結(jié)果對(duì)寬度和閾值的預(yù)設(shè)值進(jìn)行調(diào)整，當(dāng)預(yù)設(shè)值與測(cè)量值趨于平衡時(shí)，識(shí)別結(jié)果趨于準(zhǔn)確．具體的流程如圖１所示．在上電初始化時(shí)，以初始的閾值、車道寬度值和路徑中心點(diǎn)值作為預(yù)設(shè)值，對(duì)圖像第一行數(shù)據(jù)進(jìn)行如下處理：
１）對(duì)一行圖像進(jìn)行均值濾波。
２）根據(jù)預(yù)設(shè)的閾值對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理。
３）從預(yù)設(shè)的路徑中心點(diǎn)出發(fā)分別向視野的兩側(cè)搜索路徑邊緣。
４）計(jì)算路徑寬度和路徑中心點(diǎn)，把計(jì)算的路徑寬度值與預(yù)設(shè)值比較．當(dāng)計(jì)算寬度值大于預(yù)設(shè)寬度值時(shí)，提高預(yù)設(shè)寬度和二值化閾值，反之作相反調(diào)整．路徑中心點(diǎn)直接作為新的預(yù)設(shè)路徑中心點(diǎn)。
５）若已到本幀圖像的最后一行，則跳到６）處理，否則返回步驟１）處理下一行圖像數(shù)據(jù)。
６）在下一幀圖像開(kāi)始時(shí)，以上一幀圖像最后一行圖像處理后得到的路徑寬度和閾值作為預(yù)設(shè)值返回１）進(jìn)行處理。

在以上自適應(yīng)算法中，圖像的濾波和二值化是同時(shí)進(jìn)行的，系統(tǒng)只需要存儲(chǔ)一行二值化后的圖像，在提高處理速度的同時(shí)，有效降低了存儲(chǔ)需求。

在步驟３）中，采用卷積的方法對(duì)路徑邊緣進(jìn)行檢測(cè)并計(jì)算路徑的位置和寬度，其流程如圖２所示。從預(yù)設(shè)中心點(diǎn)向兩邊同時(shí)掃描，確定路徑的邊緣．利用路徑自身的連續(xù)性，使上一行的檢測(cè)結(jié)果在下一行的檢測(cè)中得到應(yīng)用，有效提高了算法的穩(wěn)定性和適應(yīng)能力。

圖２中２個(gè)卷積函數(shù)在硬件上的實(shí)現(xiàn)方式分別為

從上式可知，Ｖ１、Ｖ２的取值范圍為８～１６，故定義當(dāng)卷積值大于或等于１２時(shí)為路徑邊緣點(diǎn)判據(jù)．當(dāng)左右邊緣搜索結(jié)束后，根據(jù)如下規(guī)則確定這一行路徑中心點(diǎn)和路徑寬度．記前一行路徑中心點(diǎn)為Ｍ０，當(dāng)前所掃描到的左邊緣位置為Ｌ，右邊緣位置為Ｒ，當(dāng)前行的路徑中心點(diǎn)位置Ｍ 和路徑寬度Ｗ 的計(jì)算方法如下：

以上４點(diǎn)中，除了第４）外，其余３點(diǎn)都對(duì)閾值及預(yù)定的路徑寬度進(jìn)行了調(diào)整．我們用上一幀圖像第一行路徑的中心位置和寬度作為下一幀圖像的中心位置和寬度的預(yù)設(shè)值。

２.２　路線規(guī)劃
小車上的攝像頭是固定的，其視野范圍也隨之固定。圖３給出攝像頭的視野范圍及相對(duì)位置，其中梯形框?yàn)橐曇胺秶S為小車前進(jìn)方向，Ｏ為小車前軸中心點(diǎn)，Ｄ 為視野最前方的路徑中心點(diǎn)，即目標(biāo)點(diǎn)．規(guī)劃路線為通過(guò)Ｏ 和Ｄ 點(diǎn)且與ｙ 軸相切的圓?。谛≤嚻x了路徑的情況下，規(guī)劃路線可以引導(dǎo)小車逐漸回歸導(dǎo)航路徑．根據(jù)圖３給出的幾何關(guān)系，可以得出規(guī)劃路徑的曲率半徑Ｒ 滿足方程

?

圖４給出小車在圓弧上行駛的示意圖，其中Ａ，Ｂ兩點(diǎn)分別代表小車前軸和后軸的中心點(diǎn)，Ｌ 為小車主軸的長(zhǎng)度．從圖４可以得到小車舵機(jī)轉(zhuǎn)角與規(guī)劃路線的曲率半徑Ｒ 之間關(guān)系

ｓｉｎα＝Ｌ／２Ｒ． （３）
由于在實(shí)際行走的路線中，實(shí)際路線的曲率半徑Ｒ 遠(yuǎn)大于車軸Ｌ，因此，式（３）可以簡(jiǎn)化成
α≈Ｌ／２Ｒ． （４）

根據(jù)式（４）計(jì)算的轉(zhuǎn)角，可以對(duì)小車的舵機(jī)轉(zhuǎn)角進(jìn)行實(shí)時(shí)控制．實(shí)驗(yàn)中的小車采用脈沖調(diào)制（ＰＷＭ）控制器來(lái)控制舵機(jī)轉(zhuǎn)角．舵機(jī)轉(zhuǎn)角與輸出給控制器的占空比成正比，有
α＝μｘ， （５）
其中ｘ 為占空比，μ為比例系數(shù)。

由式（３）～（５）可知，控制舵機(jī)轉(zhuǎn)角的占空比與規(guī)劃路線的曲率是成正比關(guān)系

由于導(dǎo)航過(guò)程中，ｂ保持不變，所以只需測(cè)得目標(biāo)點(diǎn)Ｄ 在視場(chǎng)中的橫坐標(biāo)值ａ，即可根據(jù)式（７）求得控制所需的占空比，實(shí)現(xiàn)的小車的導(dǎo)航和控制。

任永新等［14］同樣采用圓弧路線規(guī)劃，但是采用小車前軸中點(diǎn)與預(yù)瞄點(diǎn)之間的距離為路線參數(shù)，這不利于計(jì)算，而我們給出的公式更有利于在圖像上直接獲得，更便于實(shí)時(shí)性計(jì)算．傳統(tǒng)的模糊控制中將路徑分區(qū)段和類型進(jìn)行控制，控制是不連續(xù)、不精確的，而本文提出的圓弧路線規(guī)劃算法則具有連續(xù)精確控制的優(yōu)點(diǎn)。

３　FPGA實(shí)現(xiàn)

ＦＰＧＡ控制系統(tǒng)采用ＦＰＧＡ作為控制核心，在算法的實(shí)現(xiàn)方式上與傳統(tǒng)的軟件算法有著較大的區(qū)別，如圖５所示。

圖５中有３個(gè)模塊：圖像采集、濾波及二值化模塊、路徑識(shí)別模塊、小車控制模塊．每一個(gè)模塊都對(duì)應(yīng)一個(gè)獨(dú)立的電路結(jié)構(gòu)．由于是硬件實(shí)現(xiàn)，整個(gè)系統(tǒng)的不同部分是并行工作的。

在ＦＰＧＡ中濾波通過(guò)８?jìng)€(gè)８ｂｉｔ的移位寄存器和一個(gè)加法器實(shí)現(xiàn)，而二值化由一個(gè)比較器和一個(gè)二路選擇器來(lái)實(shí)現(xiàn)．濾波和二值化采用流水線設(shè)計(jì)，使二項(xiàng)操作可以并行進(jìn)行．在采集圖像的同時(shí)完成濾波和二值化，以節(jié)省邏輯資源和提高運(yùn)算速度。

二值化后的數(shù)據(jù)傳到路徑識(shí)別模塊，并逐行進(jìn)行邊緣檢測(cè)．邊緣檢測(cè)同樣采用流水線設(shè)計(jì)，使整個(gè)系統(tǒng)的各部分都處于并行運(yùn)行狀態(tài)．與需要高度下采樣才能跟上視頻速率的單片機(jī)或者ＤＳＰ系統(tǒng)相比，我們的并行處理系統(tǒng)可以對(duì)實(shí)際圖像無(wú)壓縮的處理，提高了路徑識(shí)別的準(zhǔn)確度。

通過(guò)路徑識(shí)別模塊對(duì)圖像的處理，找到路徑與視場(chǎng)中心點(diǎn)的距離，即ａ 的值．根據(jù)式（７）即可計(jì)算出需要向小車舵機(jī)控制器輸出的占空比，并生成符合占空比要求的脈沖信號(hào)．式（７）中除了ａ 值之外都是固定值，其中比例系數(shù)可通過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)量，所以可以事先計(jì)算出與每個(gè)ａ值對(duì)應(yīng)的占空比ｘ，并儲(chǔ)存到FPGA芯片中．在實(shí)際導(dǎo)航過(guò)程中根據(jù)實(shí)際ａ 值進(jìn)行查表運(yùn)算得到所需要的占空比．這樣既可以提高運(yùn)算速度，又可以節(jié)省邏輯資源．我們的視頻圖像每行共有３２０個(gè)像素，所以只需要儲(chǔ)存３２０個(gè)ｘ 值即可。

圖像采集系統(tǒng)采用的ＯＶ７６２０感光芯片的幀率為３０幀／ｓ，由于采用了ＦＰＧＡ 并行處理技術(shù)，系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)處理３０幀／ｓ的圖像信息，在保證實(shí)時(shí)性的同時(shí)提高了小車導(dǎo)航的靈敏度和可靠性。

整個(gè)系統(tǒng)共使用２457個(gè)４輸入的查找表（ｌｏｏｋｕｐ－ｔａｂｌｅ，ＬＵＴ）單元，占總資源的２５％。

４　系統(tǒng)調(diào)試與實(shí)驗(yàn)結(jié)果

４.１　占空比與曲率半徑關(guān)系測(cè)量

由式（７）可知ＦＰＧＡ在控制小車舵機(jī)轉(zhuǎn)角所輸出的占空比與模擬圓弧的曲率為正比關(guān)系．通過(guò)測(cè)量占空比與路線曲率的關(guān)系即可得到λ 值．給小車設(shè)定一系列固定占空比，然后測(cè)量小車行駛圓弧路線的曲率。圖６給出了占空比與小車行駛圓弧路線曲率的關(guān)系。

通過(guò)圖６，可以得出式（７）中比例系數(shù)為0.9206。利用這個(gè)比例系數(shù)和實(shí)際測(cè)得的ｂ值，就可以根據(jù)規(guī)劃路線的曲率半徑得出應(yīng)輸出的占空比。

４.２　實(shí)際導(dǎo)航測(cè)試
圖７給出小車在室內(nèi)實(shí)驗(yàn)路徑環(huán)境下，測(cè)試自適應(yīng)算法時(shí)所采集的圖像信息．從圖７可以看出，二值化后的路徑開(kāi)始的一段呈鋸齒狀，而在此之后的得到的路徑邊緣是光滑的．說(shuō)明在開(kāi)始時(shí)，二值化閾值處于調(diào)整階段，在一定時(shí)間后達(dá)到適應(yīng)于當(dāng)前環(huán)境的閾值。

小車的實(shí)際導(dǎo)航效果分別在實(shí)驗(yàn)室路徑和田徑場(chǎng)的實(shí)際跑道路徑進(jìn)行了測(cè)試．實(shí)驗(yàn)室頂部有６支日光燈管，側(cè)面有２扇窗戶．在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)４種不同光照條件下進(jìn)行了實(shí)際導(dǎo)航測(cè)試：６支燈管加上２扇窗戶照明、２扇窗戶照明、１扇窗戶照明、0.5扇窗戶照明．在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下還測(cè)試了路徑部分遮掩和平行干擾路徑對(duì)導(dǎo)航效果的影響．實(shí)驗(yàn)室環(huán)境的測(cè)試路徑如圖８所示。

測(cè)試結(jié)果表明，小車在不同的光照條件下都能準(zhǔn)確沿著直線部導(dǎo)航．在轉(zhuǎn)彎部分偏離了較小的部分，但不超過(guò)３cm，實(shí)現(xiàn)了較好的導(dǎo)航效果。

為了測(cè)試小車在更復(fù)雜的路徑環(huán)境下的視覺(jué)導(dǎo)航能力，我們?cè)诼短斓?00ｍ標(biāo)準(zhǔn)田徑跑道上進(jìn)行導(dǎo)航測(cè)試。在實(shí)際測(cè)試中，其偏離路徑的最大距離隨著其速度增加和跑道上雜物的干擾而略有增加．小車的最高測(cè)試速度可達(dá)３.５ｍ／ｓ，此時(shí)小車偏離跑道的最大距離約為４～６ｃｍ，展現(xiàn)了較好的導(dǎo)航效果．我們還在早、中、晚不同時(shí)間段對(duì)小車的導(dǎo)航效果進(jìn)行測(cè)試，證明小車可以在不同露天光照條件下進(jìn)行準(zhǔn)確導(dǎo)航。

５　結(jié)　論

本文介紹了一種基于ＦＰＧＡ 的視覺(jué)導(dǎo)航小車系統(tǒng)，采用ＦＰＧＡ作為處理控制中心，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的并行高速處理；提出了一種自適應(yīng)路徑識(shí)別算法，和圓弧路線規(guī)劃算法，實(shí)現(xiàn)了在多種光照條件下和復(fù)雜路徑條件下的準(zhǔn)確導(dǎo)航。