FPGA-basierte Bildverarbeitungspipeline zur Fahrspurerkennung eines autonomen Fahrzeugs

Abstract

Diese Arbeit behandelt die Entwicklung eines FPGA-basierten System-on-Chip zur Fahrspurerkennung für ein autonomes Fahrzeugs anhand von Echtzeit-Videodaten. Das System umfasst VHDL-Module, welche die Schnittstelle zu einer digitalen Videokamera bilden. Auf dem Videostrom werden Bildverarbeitungsoperationen durchgeführt, wodurch Messpunkte auf der Fahrspur extrahiert werden. Die Fahrspur wird als Polynom dritten Grades modelliert und ihr Verlauf mit der Zeit wird durch ein Kalman-Filter optimal abgeschätzt.

This thesis describes the development of an FPGA-based system-on-chip for lane-detection of an autonomous vehicle, utilising real-time video-data. The system comprises VHDLmodules which form the interface to a digital video-camera. Image manipulation operations process the video-data, extracting measured points on the lane. The lane is modelled as a third order polynomial. It’s pathway is optimally estimated by a Kalman-filter.