Zybo Z7-20上的汽車(chē)檢測(cè)系統(tǒng)

描述

介紹

如今，ADAS（自適應(yīng)駕駛輔助系統(tǒng)）和自動(dòng)駕駛汽車(chē)的話(huà)題越來(lái)越普遍。大公司和普通人都努力為這些目的創(chuàng)建有效的系統(tǒng)。

在這個(gè)領(lǐng)域，人們投入時(shí)間的最重要的事情之一就是目標(biāo)檢測(cè)。一輛應(yīng)該自行駕駛的汽車(chē)必須知道周?chē)惺裁次矬w。有三種最常用于此類(lèi)目的的傳感器。它是 LiDAR（光探測(cè)和測(cè)距）、RADAR（無(wú)線(xiàn)電探測(cè)和測(cè)距）和攝像頭。必須獲取并正確處理來(lái)自該傳感器的數(shù)據(jù)以檢測(cè)物體。非常常見(jiàn)的方法是融合來(lái)自許多此類(lèi)傳感器的數(shù)據(jù)。它使系統(tǒng)輸出信息具有更高的可靠性。

通常，當(dāng)算法有效地檢測(cè)對(duì)象時(shí)，它也很耗時(shí)。然而，在異構(gòu)平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)此類(lèi)算法的試驗(yàn)很少。在我們的項(xiàng)目中，我們想證明它是可以做到的，并且可以帶來(lái)可見(jiàn)的利潤(rùn)。

該項(xiàng)目的目的是實(shí)現(xiàn)基于激光雷達(dá)和攝像頭數(shù)據(jù)融合的硬件-軟件汽車(chē)檢測(cè)系統(tǒng)。目標(biāo)平臺(tái)是Zybo Z7-20。

第一步：選擇數(shù)據(jù)處理算法

第一步是決定我們應(yīng)該如何檢測(cè)汽車(chē)。我們搜索了足夠的文獻(xiàn)——文章、會(huì)議論文等。在評(píng)估（在 MATLAB 中）和算法分析之后，我們選擇了圖 1 和圖 2 中顯示的那個(gè)。

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圖 1 - 算法概覽 - LiDAR 數(shù)據(jù)處理

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圖 2 - 算法概覽 - 相機(jī)數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)融合

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第 2 步：MATLAB 中的軟件模型

下一步是創(chuàng)建參考模型。基礎(chǔ)是第 1 步的評(píng)估版本。我們對(duì)其進(jìn)行了更改，以便它可以很好地適應(yīng) FPGA 架構(gòu)，同時(shí)考慮到數(shù)據(jù)來(lái)自 LiDAR 的方式。

我們改變的最重要的事情：

• 持續(xù)分析 LiDAR 掃描，而不是緩沖和分析整個(gè) 360 度點(diǎn)云，
• 激光雷達(dá)周?chē)目臻g是如何劃分成簇的，
• LiDAR 集群聚合是如何完成的。

第三步：硬件和軟件部分的算法劃分

Zybo Z7-20 的核心是異構(gòu) Zynq-7000，其中包含可編程邏輯 (PL) 和 ARM 處理器 (PS)。我們利用它并將算法的這些部分轉(zhuǎn)移到 PS，這些部分具有更多的順序“性質(zhì)”。下圖（圖 3）顯示了分為 PS 和 PL 部分的算法方案。

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圖 3 - 劃分為 PS/PL 的算法方案

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第四步：硬件部分（PL）的實(shí)現(xiàn)

如何運(yùn)行代碼？

包含最新代碼的 Git 存儲(chǔ)庫(kù)已附加到該項(xiàng)目。它至少需要版本。Vivado 2018.2。用戶(hù)應(yīng)該選擇包含他想要調(diào)查的部分項(xiàng)目的文件夾。當(dāng)前版本僅提供行為模擬的可能性。