如何在车载全景视觉系统中实现FPGA和GPU的协同工作，并实现高帧率的实时全景拼接？

为了实现高帧率的实时全景拼接，首先需要了解FPGA和GPU在车载全景视觉系统中的角色和作用。FPGA主要负责图像数据的采集和预处理，其并行处理能力能够高效地进行数据传输和初步处理，为GPU进行深度处理提供支持。而GPU则专注于复杂的图像拼接算法，通过其强大的并行计算能力，能够加速图像处理的步骤，使得系统能够处理多路鱼眼相机的视频流。

参考资源链接：[FPGA+GPU驱动的车载全景视觉系统设计](https://wenku.csdn.net/doc/125qifffss?spm=1055.2569.3001.10343)

在设计系统时，首先应选择合适的鱼眼相机以覆盖车辆四周的视野，并减少视觉盲区。接下来，需要设计FPGA的固件来实现图像数据的高效采集和预处理，同时还需要开发适合GPU处理的拼接算法。

自动化标定技术的实现也是关键之一，它能够确保多台相机间的精确校准和图像融合。标定过程生成的融合参数表将指导GPU如何将不同相机捕获的图像正确地拼接在一起。

最后，将系统部署在具备强大计算能力的嵌入式GPU平台上，如NVIDIA TX2，进行实际测试。测试的目的是确保系统能够以足够高的帧率实时处理和拼接视频流，一般而言，30帧每秒以上被认为是流畅的实时处理。

通过上述步骤，结合《FPGA+GPU驱动的车载全景视觉系统设计》这份资料，可以全面理解FPGA和GPU在车载全景视觉系统中的协同工作原理及其在实时全景拼接中的应用，同时解决与当前问题相关的技术和实施细节。

参考资源链接：[FPGA+GPU驱动的车载全景视觉系统设计](https://wenku.csdn.net/doc/125qifffss?spm=1055.2569.3001.10343)