引言
對于自主機器人導航和其它機器視覺應用來說，實時深度感知是很關鍵的。目前通過立體圖像來計算深度的算法計算量很大，例如差異測繪，要占用CPU大量的時間，或者需要用昂貴的器件進行實時操作。
針對立體攝像的深度感知，FPGA解決方案能使處理器的時間得到緩解，減少或除去器件的成本，例如MPU、DSP、激光器和昂貴的鏡頭。通過提供給機器人其環境中 的差異測繪，FPGA使機器人中的CPU專注于重要的高層任務，例如建圖和定位。
差異測繪
加深度感知到機器人的常用技術是用兩個水平放置的獨立攝像機，互相之間平行分開放置。用差異測繪算法對兩個攝像機進行比較，見圖1。
圖1 差異測繪計算
簡單來說，差異是指右面和左面圖像之間的差別。物體越接近攝像機，兩個圖像之間的差異越大。
你可以自己來做一個實驗，對著你的臉水平地向上握住一支筆，不停地眨你的左眼和右眼。移動的筆越接近你的臉，你眨眼時覺得移動越多。做更多的移動時，物體越接近你的眼睛，圖像中的差異越大。
如圖1所示，從兩個圖像之間物體的位置算出差異：d=x1-x2。為了計算點M的實際坐標，可通過左面和右面的攝像機來進行計算：
X=Bx1/d
Y=By1/d
Z=fB/d
相關的問題
計算差異測繪依賴于相關的圖像，以及左面圖像和右面圖像的匹配性質。逐點計算相關的像素的計算量是很大的，因此用其它算法來簡化這個問題。有一種方法稱為圖像點相關，仔細檢查左面圖像的像素塊，稱為點，然后在右面圖像中尋找相同的點。其它的方法包括邊沿檢測和匹配。一旦定位了相應的圖像，就可進行差異計算。
失真與曝光問題
如果使用高質量的攝像機，可以忽略鏡頭失真。為了省錢，使用便宜的CMOS 或者CCD攝像機，或者低成本廣角鏡頭。這些較低質量的產品會引入失真或曝光問題。
鏡頭會引起比例和定位失真，例如白點效應，靠近圖像外面的物體出現彎曲狀，使用眾所周知的圖像處理算法可以進行補償。針對移動或者其它幾何算法，糾正白點的一種方法是使用坐標的查找表重測圖像中的像素。
在非常明亮和非常暗的環境中，其它的算法需要可靠地捕獲圖像中的詳細特征。例如，針對不同的區域確定最佳的曝光設置，使用區域的合成圖像可以補償缺少背景亮度。
用含有嵌入式DSP的FPGA的解決方案
本文中闡述的深度感知算法計算復雜，以實時的視頻速率來實現。系統設計者必須評估CPU/軟件、ASIC, ASSP(例如DSP處理器)和FPGA解決方案，確定哪個是最佳的，以及FPGA價格。
圖2展示了提出的FPGA協處理器解決方案，解決失真、曝光、通信和針對深度感知差異測繪算法。這個方法使CPU騰出時間，允許DSP處理器處理更多的串行任務。
圖2 FPGA支持計算量大的差異測繪算法
通常選擇FPGA時，需要評估三個電路方面的需求：
●針對利用并行特性的協處理功能，DSP的功能和性能。
●DDR(雙數據速率)和LVDS(低電壓差分信號)支持接口至片外SDRAM緩沖存儲器，直接連接到來自攝像機的圖像數據。
●安全方案以保護知識產權。
對于圖像處理算法，傳統的DSP處理器的并行功能有限，每個DSP芯片只有1到4個乘法器，見圖3中的左面。因此DSP用很高的時鐘速率來進行補償，時鐘速率高達1GHz或更高，以達到高的吞吐量。需要很快完成的復雜串行任務的DSP算法應該用DSP處理器實現。
然而，許多深度感知圖像處理功能需要大量的并行處理，例如線性插值技術，媒體濾波器和幾何估計。與DSP芯片比較，FPGA可以用并行來執行串行功能，以加速系統性能，見圖3的右面所示。例如圖像對應是很簡單的算法，比較大量的像素值，或者兩個圖像之間的像素點。為了得到有效均方差的和(SSD)，圖像對應算法必須對圖像中的像素進行百萬次計算，對串行執行功能的DSP芯片來說這是一個挑戰性的任務。
具有DSP功能的FPGA包含幾個乘法器塊，但是一些FPGA還有嵌入式加法器、減法器和大大增加處理性能的累加器。盡管低成本FPGA以低于300MHz系統時鐘頻率工作，但用片內多個DSP塊以并行方式實現多個DSP功能可以達到高的DSP吞吐量(3,000 MMAC)。
存儲器和DDR
由于有多個乘法器，利用FPGA并行的靈活性有益于存儲器的訪問。能夠容易地并行訪問各種存儲器。片內分布式存儲器可以用來建立小的高性能便箋，針對去除白點使用坐標的查找表，對于在圖像中再測繪像素是很有用的。片內較大的嵌入式存儲器塊能構建較大的高性能存儲器，用于FIFO和線緩沖器。
片外存儲器DDR II SDRAM可以提供大的高性能存儲器。針對常用于圖像處理，存儲整個幀的DDR SDRAM，FPGA可以為DDR SDRAM提供存儲器控制和接口。
較低的時鐘速度(100MHz以下)，DDR存儲器控制器接口是容易做的，可用FPGA中的通用I/O和邏輯實現。然而在較高的頻率，擁有專門電路的FPGA要求穩健的DDR存儲器接口。不是所有FPGA器件都有這些專門電路的，實現高速DDR存儲器接口的成本和復雜性差別很大，取決于特殊的FPGA。
LVDS
針對攝像機和通過LVDS接口的視頻芯片集的深度感知，例如攝像機鏈接， FPGA接口圖像處理引擎。LVDS是低噪聲、低功耗，小擺幅差分信號用于通過銅線傳送高速(每秒吉比特)數據。
作為一個用于視頻接口的例子是7:1 LVDS接口，有多個LVDS信號對用于數據傳送，一個信號對用于時鐘。對一些FPGA來說，這是本身的I/O接口。視頻數據通過3個LVDS對進入FPGA，I/O結構對這個包進行解串，然后把FPGA中并行的數據送到邏輯陣列。
安全性
因為自主的機器人有時用于軍事應用，在配置期間FPGA不應對系統引入額外的脆弱性。對于基于SRAM的FPGA，配置數據來自外部的非易失存儲器。有些FPGA擁有內置的128位AES解密引擎，防止黑客通過逆向工程來獲取FPGA中的功能。
只要密鑰是未知的，AES配置位流加密提供了保護措施。然而，非易失FPGA完全去除了這種安全性的風險。一些非易失FPGA在同一芯片上組合了Flash和SRAM。上電后SRAM獲得工作配置。這種技術提供了高配置安全性，同時又利用了SRAM無限次重構的優點。
結語
支持DSP、差分信號LVDS和DDR II存儲器接口的FPGA使得機器人的實時感知成為可能。
對于機器人的立體視覺應用，針對實時圖像處理實現，CPU、DSP處理器和FPGA協處理器的組合能夠對性能和價格做出最佳的平衡。FPGA能夠處理高度并行差異測繪和深度感知算法。DSP進行較少并行處理、高速和簡單代碼的更加復雜的功能。CPU做需要靈活性和高層軟件實行的那些部分。
基于Flash，非易失LatticeXP2 FPGA支持許多需求，包括LVDS、內置DDRII存儲器和完整特性的DSP塊，以及大量的可編程邏輯和存儲器塊支持接口和其它的定制功能。許多DSP知識產權核和MATLAB SIMULINK使設計更加便利。Lattice還有基于7:1 LVDS視頻接口的參考設計和平臺。免費參考設計IP提供的一些功能是色深度轉換、亮度、對比度和視頻覆蓋。