| Abstract: | Diese Arbeit behandelt die Entwicklung einer SoC-basierten Echtzeit-Bildverarbeitungsplattform, die die Fahrspurerkennung und Spurführung eines Modellfahrzeugs realisiert.
Mit einem FPGA wird ein Prozessorsystem konfiguriert, das den Videostrom mit Beschleunigermodulen verarbeitet, die je nach Datenrate mit Pipelinestufen oder mit Multizyklus-Datenpfaden aufgebaut sind. Für Parameter- und Fahrv... Diese Arbeit behandelt die Entwicklung einer SoC-basierten Echtzeit-Bildverarbeitungsplattform, die die Fahrspurerkennung und Spurführung eines Modellfahrzeugs realisiert.
Mit einem FPGA wird ein Prozessorsystem konfiguriert, das den Videostrom mit Beschleunigermodulen verarbeitet, die je nach Datenrate mit Pipelinestufen oder mit Multizyklus-Datenpfaden aufgebaut sind. Für Parameter- und Fahrverhaltensstudien wird ein entwickelter MatLab-Simulator verwendet, der die Fahrspurführungsalgorithmen Follow-The-Carrot, Pure-Pursuit und PD-Regelung implementiert und visualisiert. Die Analyse der Vorentwicklungsstufe führt zu Modifikationen der Videopipeline, die eine Pixelmengenreduktion durch Grauwerteskalierung, prozentualer Binarisierungsschwelle und morphologischer Erosion durchführt. Die Hough-Transformation, welche die Fahrspur im Videodatenstrom approximiert, wird um eine dynamische Region-Of-Interest ergänzt.
Mit Algorithmic-State-Machines werden die Spurführungsalgorithmen in RTL-Modelle überführt und mit den Simulator-Ergebnissen parametrisiert.
This thesis deals with the development of a SoC-based real-time video-processing platform, which realizes a lane detection and path following system of an autonomous RC car. Using a FPGA the processor system is configured, which processes the video stream with accelerated peripheral modules with pipelines or multi cyclic data paths, according to their data rate. A developed MatLab simulator, which... This thesis deals with the development of a SoC-based real-time video-processing platform, which realizes a lane detection and path following system of an autonomous RC car. Using a FPGA the processor system is configured, which processes the video stream with accelerated peripheral modules with pipelines or multi cyclic data paths, according to their data rate. A developed MatLab simulator, which implements and visualizes the path following algorithms Follow-The-Carrot, Pure-Pursuit and PD control, is used for parameter and behavioral studies. The analysis of the pre-developed system leads to modifications of the video pipeline, which reduces the amount of pixels through rescaling of gray values, percentaged binarizing level and morphologic erosion. A dynamic region of interest supplements the Hough Transformation, which approximates the lane within the video data stream. The RTL models of the path following algorithms are realized as algorithmic state machines and parameterized with the simulator results. |
