基于OMAP3530的車道線識(shí)別算法研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、視覺(jué)導(dǎo)航是智能車輛導(dǎo)航中的關(guān)鍵技術(shù)之一,本文針對(duì)智能車輛視覺(jué)導(dǎo)航系統(tǒng)研究了基于圖像檢測(cè)的車道線識(shí)別算法。文章以O(shè)MAP3530為控制板,對(duì)基于單目視覺(jué)的車道線識(shí)別算法進(jìn)行研究。利用外接的CMOS攝像頭采集道路圖像,運(yùn)用圖像處理技術(shù)完成車道線的檢測(cè)與提取,進(jìn)一步為視覺(jué)導(dǎo)航?jīng)Q策提供依據(jù)。
　　依據(jù)車道線識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性、可靠性和穩(wěn)定性要求,本文研究了OMAP3530架構(gòu)下ARM端的嵌入式Linux系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和視頻圖像采集模塊,DSP端

2、車道線識(shí)別算法及ARM核與DSP核的通信機(jī)制DSP/BIOS Link等,設(shè)計(jì)了基于OMAP3530的車道線識(shí)別的解決方案。
　　重點(diǎn)研究了OMAP系列微處理器ARM端嵌入式Linux系統(tǒng)各個(gè)組成模塊,包括MLO,uboot,kernel、文件系統(tǒng)及USB視頻設(shè)備驅(qū)動(dòng)模塊,基于V4L2的視頻圖像采集模塊,并將它們移植到 OMAP3530平臺(tái)上,提高了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和反應(yīng)能力。設(shè)計(jì)的視頻圖像采集模塊可以實(shí)時(shí)的采集出BMP和YUV兩種格