如何借助全可编程SoC打造视觉导向的机器人和无人机

就生成图像处理流水线而言，和普通的想法不同的是我们不必使用 HDL 重新生成一切。在标准 Vivado？ IP 库内提供了一些图像处理内核，使用 AXI Streaming 接口就能够连接。使用 AXI Streaming 接口便于把灵活、可扩展的图像处理流水线创建成标准接口，用在所有的 IP 模块上。这种标准化能缩短初始开发时间，便于随着产品规划图的延伸更容易地升级和复用。

使用现有的、基于成熟技术的 IP 模块还降低了项目的总体风险。在项目上使用商用 IP 核，还能与辅助合同一起提供，让内核能无缝集成到您的应用中。有数个 IP 模块作为 Vivado Design Suite 标配提供，其它用于嵌入式解决方案的高级商用 IP 由多家第三方供应商提供。

在算法层面，这种高精度嵌入式视觉系统运行的算法有同步定位与地图构建(SLAM)和稠密光流(Dense Optical Flow)，可以为平台提供增强型感知和避障系统。这些算法同时还与更传统的模式和对象识别算法互相结合。

视觉导向的机器人和无人机因此不仅需要强大的处理能力，还需要有能力进行功耗优化，提供面向未来且具有可扩展性的解决方案。

嵌入式视觉可划分为两个高级类别；感知环境和采取行动。视觉导向的机器人和无人机属于后面的采取行动类。

高精度嵌入式视觉系统提供高帧率，其处理图像和根据图像采取行动的能力要远超过人眼。对许多应用来说，需要使用多个摄像头来形成立体多视觉，以完整掌握无人机周边环境。这也称为传感器融合。虽然许多应用使用多摄像头方法来观察环境，部分应用还会把设计用于观测电磁场频谱不同组成部分的摄像头结合起来使用，例如在超光谱或红外应用中的情况。在使用多个相同类型传感器的时候这一般称为同构，在使用不同传感器技术的时候称为异构。

要发挥 SDSoC 的功能，我们可以使用 IP 核定义一个包含底层图像处理流水线的新平台。SDSoC 随后就能够使用可用的逻辑和互联资源加速设计。在 SDSoC 内有多个库可供设计人员开发能在可编程逻辑内加速的应用。具体到图像处理，主要有两个支持 HLS 的库：

在同构和异构传感器融合方面，这个最大的 SoC 产品系列提供充足的可编程逻辑架构，能实现20个以上的视觉通道并让每一个通道并行运行。因为这些通道实现在可编程逻辑架构内，设计工程人员不受定义的图像处理路径制约，相反他们有能力为目前的应用实现所需的特定图像处理流水线。

许多应用使用的是高动态范围摄像头。动态范围代表的是传感器捕获拥有宽范照度强度的图像的能力，一般使用 dB 或比率来表达。这意味着同一幅图像中可以同时有高照度区域和黑暗区域。通过增强图像的照度和图像局部区域的亮度，logiHDR 内核提供与这些摄像头接口并从图像中提取最大细节的能力。

借助 SDSoC 开发工具推动加速系统设计