一种基于FPGA技术的智能导盲犬设计

　　1.3 软件流程结构

　　软件流程结构如图3所示。

2 具体模块

　　本设计基于NiosⅡ硬件平台，运用其强大的扩展及处理功能，将数字图像处理技术、超声波测距定位技术、智能控制技术协调的组合在一起，构成一个既功能强大又非常人性化的“导盲犬”。以下为各模块的设计特点及方法：

　　2.1 NiosⅡ处理器

　　NiosⅡ处理器运算速度快，能满足对图像检测与处理的要求；具有完善的软件开发套件，包括编译器、集成开发环境(IDE)、JTAG调试器、实时操作系统(RTOS)和TCP／IP协议栈；其次，Altera DEl的外围接口丰富，可以满足不同的需求，必要时可以自定义外围电路进行扩展。在FPGA中使用软核处理器也是其优势所在，硬核实现没有灵活性，通常无法使用最新的技术。基于标准处理器的方案会被淘汰，而基于NiosⅡ处理器的方案是基于HDL源码构建的，能够修改以满足新的系统需求。将处理器实现为HDL的IP核，开发者能够完全定制CPU和外设，获得恰好满足需求的处理器。

　　2.2 图像采集模块

　　利用的地貌比对是对被检测到的环境特征在环境图像库中进行目标搜索以及进行地点的确认。实际上，将采样到的环境图像与库存的图像依次进行比对，并找出最佳的匹配对象。所以，环境的描述决定了环境识别的具体方法与性能。该应用的核心是“图形识别算法”，这种算法是利用了环境中的各主要特点及一些特征部分而形成的方法。

　　图像采集系统主要由视频信号A／D转换，PFGA控制模块，逻辑控制模块，存储模块等组成。系统采集图像的命令由计算机发出，通过Avalon总线将命令传送至FPGA同步采集模块。同步采集模块则发出采集信号采集一帧图像，利用写信号将数据存储至SRAM1中。经过边缘检测处理后存储到SRAM2中，将图像信息读出传送给FPGA至处理。对比FPGA中环境图片的数据库的数据与当前图像数据，对数字信息进行分析，在合理误差范围之内，可确定特定的位置，达到环境识别的目的。

　　2.3 超声波测距模块

　　利用超声波测距模块可实现多障碍物的定位及运动状态的跟踪，可以精确地测出物体距离盲人的距离、物体相对于盲人的运动方向及运动速度。由于超声波测距误差是由超声波的传播速度误差和测量距离传播的时间误差引起的。而超声波的传播速度的误差影响最大，且其与环境的温度有关，故本设计中采用了带温度补偿的超声测距，通过高精度的温度传感器实时跟踪外界温度的变换，能很好地补偿超声波在不同温度的传播速度。而传播时间的误差则通过NiosⅡ来消除，NiosⅡ内部具有高频晶振信号，通过其内部计数器计数可以满足超声波测距的微秒级要求，能保证测距1 cm的误差。