[发明专利]一种基于FPGA的超低功耗实时车道线检测的方法

说明书

本发明涉及车道线检测的技术领域，更具体地，涉及一种基于FPGA的超低功耗实时车道线检测的方法。一种基于FPGA的超低功耗实时车道线检测的方法，包括图像预处理、车道线检测和车道线跟踪三个部分；本发明利用OpenCL作为编程语言和COTS组件搭建了ADAS开发的基础平台，提出了一种可以在检测精度和速度成本进行协调的可伸缩的车道线检测算法，实现了在异构平台上车道线检测算法的并行化，大大提高了在可接受的精度下车道线检测的速度。实现了低成本的超低功耗车道线实时检测，对自动驾驶辅助系统（ADAS）的投入实际应用提供了可能。

技术领域

本发明涉及车道线检测的技术领域，更具体地，涉及一种基于FPGA的超低功耗实时车道线检测的方法。

背景技术

在本发明之前的二十年中，已经有大量研究开发了车道线检测系统，例如霍夫变换随机线检测和可操纵过滤器等经典的算法，但这些算法都有着各种缺陷。如霍夫变换有量化误差，噪声和网格维数等问题，而且这些算法均为CPU串行执行，在速度和功耗方面表现较差。此专利中提出了一种可伸缩的车道线检测算法，可以在检测精度和速度之间进行调整。例如，由于光线条件不同，道路上的阻塞，建筑物或树木上的投影遮盖了车道线，这时候就需要提高计算精度来达到比较好的检测结果。

发明内容

本发明为克服上述现有技术所述的至少一种缺陷，提供一种基于FPGA的超低功耗实时车道线检测的方法，提高计算精度需要较大功耗，本方法可以FPGA上使用OpenCL平台实现超低功耗的检测和跟踪来自现场道路的车道线。

本发明的技术方案是：在硬件方面，采用的是Altera Cyclone V SoC FPGA。主存为1GB，最大功率为4W,可支持并行优化后车道线检测代码实现超低功耗的车道线实时检测。

在软件平台方面，采用OpenCL作为编写并行程序的框架。OpenCL提供了基于任务分割和数据分割的并行计算机制，支持多个异构平台协同工作，被广泛应用于并行加速领域。一个OpenCL应用程序在host上运行时可以连接多个加速设备，然后在加速设备上并行地运行OpenCL代码。

在算法方面，开发了一种可伸缩的车道检测方法，以调节检测精度于计算成本之间的平衡，可实现检测和跟踪来自现场道路的车道标记。对于跟踪的情况，使用非线性的粒子滤波方法。该方法特别适合并行处理，因为每个粒子可以独立处理。可通过改变使用粒子的数量实现在跟踪精度与计算成本之间进行权衡。

与现有技术相比，有益效果是：本发明利用OpenCL作为编程语言和COTS组件搭建了ADAS开发的基础平台，提出了一种可以在检测精度和速度成本进行协调的可伸缩的车道线检测算法，实现了在异构平台上车道线检测算法的并行化，大大提高了在可接受的精度下车道线检测的速度。实现了低成本的超低功耗车道线实时检测，对自动驾驶辅助系统(ADAS)的投入实际应用提供了可能。

附图说明

图1是本发明车道线检测算法框架图。

图2是本发明硬件配置示意图。

图3是本发明车道线检测效果图。

图4是本发明运行结果图。

图5是本发明时间分析图。

具体实施方式

附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。附图中描述位置关系仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制。

如图1所示，为车道线检测算法框架图，对输入图像先进行预处理，然后根据前一帧的估计来判断执行车道线检测算法或车道线跟踪算法，以获取精确的车道线位置。