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基于SOPC视觉导航系统的设计与实现
| 论文题名： | 基于SOPC视觉导航系统的设计与实现 |
| 关键词： | 视觉导航系统;图像处理;边缘检测算法;室内移动机器人;道路图像;Navigation System;数字图像;视频图像;模拟图像;道路检测;智能移动机器人;障碍物检测;视频解码芯片;摄像头;人工智能技术;数学形态学;车辆安全性;自主运动;主控芯片;中值滤波 |
| 摘要： | 室内移动机器人是一种能够室内连续地、实时地自主运动的智能移动机器人，其研究涉及多个学科的理论与技术，体现了信息科学与人工智能技术的最新成果，具有重大的研究价值和应用价值。在室内移动机器人的各项关键技术中，视觉导航的研究涉及到计算机视觉的各个主要方面，是一个有难度的综合性课题。视觉导航的基本任务是根据获取的视觉信息正确识别出道路区域和非路区域（障碍物和背景）并规划出到达局部目标的合适路径。 本课题主要研究视觉导航系统（Vision-based Navigation System）领域的室内导航部分。作为该领域的主要组成部分，智能车模拟自动驾驶技术的研究和发展为改善交通环境状况，提高车辆安全性与可靠性，减少驾驶员人为因素造成的交通事故等开辟了广阔的前景。 本系统主要由以下三个部分组成：视频图像的采集、图像处理部分以及目标识别部分与控制部分。 对道路图像的准确、实时采集是整个视觉导航研究的基础，本文首先对此问题展开研究。在视频图像的采集部分，本设计采用cmos模拟摄像头来采集模拟图像，通过Philips公司的SAA7111视频解码芯片将模拟图像转换成数字图像，采用Altera公司的FPGA芯片作为主控芯片，对采集到的数字图像进行缓存和预处理。 在道路图像处理部分，本文对摄像头采集到的图像相继进行了灰度化处理、中值滤波、边缘检测、阈值分割和数学形态学的处理。其中图像滤波和边缘检测是视觉导航系统中道路检测和障碍物检测等复杂视觉处理的关键步骤，其性能和处理时间直接影响了后续图像处理的性能和视觉导航系统的响应时间。第四章介绍了视觉导航系统中用于道路检测的几种图像模板滤波和边缘检测算法，详细分析了Sobel算子，Canny算子边缘检测的特点，并用软件实现。 |
| 作者： | 黄伟 |
| 专业： | 导航、制导与控制 |
| 导师： | 谈振藩 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 哈尔滨工程大学 |
| 学位年度： | 2010 |
| 正文语种： | 中文 |
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