FPGA+GPU驱动的车载全景视觉系统设计

"基于GPU的车载全景视觉系统探讨了如何利用FPGA和GPU技术解决大、中型车辆在行驶和泊车过程中的视觉盲区问题，通过多路鱼眼相机的实时全景拼接来提高驾驶安全性。文章介绍了系统的架构设计，其中FPGA处理图像数据采集和参数传递，而GPU则负责拼接算法的并行加速，实现了自动化标定和精确的融合配准。在实际测试中，该系统在TX2平台上能够稳定地以33 fps的速度进行拼接。" 这篇论文深入探讨了基于GPU的车载全景视觉系统，主要关注点在于提升驾驶安全性和解决多路视频拼接的实时性问题。首先，系统采用了鱼眼相机，这种特殊的广角镜头相机能够覆盖更大的视野，减少车辆的视觉盲区。然而，鱼眼相机的图像拼接由于其曲面变形，需要复杂的校正和融合算法。 FPGA（Field-Programmable Gate Array）在系统中扮演了重要的角色，它处理图像数据采集，确保了数据的高效传输和预处理。FPGA的优势在于可以灵活配置，适应不同的图像处理任务，同时其并行处理能力也能有效提升数据处理速度。 GPU（Graphics Processing Unit）则是用于执行并行计算的关键组件，特别是在执行全景拼接算法时。通过GPU的并行计算能力，可以极大地加快拼接过程，使得系统能够实现实时拼接多路鱼眼相机的视频流。这一特性对于驾驶辅助系统至关重要，因为它需要在短时间内整合多角度视图，提供连续、无延迟的全景视野。 自动化标定是系统中的另一个关键技术，它涉及到对多台相机的精确校准，以生成融合参数表。这一过程确保了不同相机捕获的图像能够在正确的空间位置上匹配，从而实现无缝拼接。自动化的标定方法减少了人工介入，提高了效率和准确性。 在实际测试中，该系统在NVIDIA TX2嵌入式GPU上运行稳定，达到了33帧每秒的拼接速度，这对于实时驾驶辅助系统来说是足够快的，能够提供流畅的全景视图，帮助驾驶员更好地了解周围环境。 这项工作展示了FPGA和GPU在车载全景视觉系统中的协同工作，为解决车辆视觉盲区问题提供了有效的解决方案，同时也为未来智能驾驶技术的发展提供了有价值的参考。