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基于SOPC的立体视觉定位系统的设计与实现的中期报告
一、研究背景：
立体视觉定位技术是近年来快速发展的一种定位技术，具有精度高、鲁棒性强、实时性好等优点。由于其在无人驾驶、机器人、家庭服务机器人等领域的应用前景广阔，因此成为当今研究的热点之一。本项目将基于SOPC平台，设计并实现一种基于立体视觉的定位系统。
二、研究内容：
本系统采用双目摄像机作为立体视觉系统，以识别现实环境中的物体，并进行定位。具体研究内容包括以下三个方面：
1.立体视觉系统的硬件设计：
系统采用SOPC平台，通过FPGA实现图像采集、处理和定位。设计初步确定使用Altera公司的CycloneIVEP4CE40F23C8芯片作为FPGA，选择两个分别用于左右两颗摄像头的CMOS摄像头，以及相关的模数转换电路和驱动电路。
2.立体视觉系统的图像处理算法：
采用基于卷积神经网络（CNN）的图像特征提取方法，对摄像机采集的图像进行预处理，使之符合网络输入要求。针对图像的相位匹配问题，采用SIFT算法进行特征匹配，KLT算法跟踪匹配点的运动，然后根据立体几何关系计算目标在世界坐标系的位置和旋转矩阵。
3.系统软件设计：
采用C语言编写嵌入式程序，在FPGA开发板上进行软件开发，并利用Linux操作系统进行上位机应用程序的编写。
三、目前进展：
1.立体视觉系统硬件设计已经完成，包括了两个摄像头、模数转换芯片和驱动芯片等。
2.立体视觉系统的图像处理算法已经初步确定，包括特征提取、特征匹配等具体步骤，已经在Matlab平台上进行实现测试。
3.系统软件设计已经开始，使用QuartusII对FPGA进行编译和仿真，编写Linux应用程序，目前已经完成了部分功能的开发。
四、下一步工作：
1.完善立体视觉系统的硬件设计，进行电路优化和调试，确保系统稳定可靠。
2.将图像处理算法移植到FPGA平台上进行实现，进一步提高处理速度和可靠性。
3.完成系统软件的开发，包括嵌入式程序和上位机应用程序的编写，实现整个系统的功能测试。