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基于FPGA的车道检测系统研究的中期报告
一、研究背景和意义
车道检测是自动驾驶、智能交通等领域的重要应用之一。相对于传统的图像处理算法，基于FPGA的车道检测系统具有高效性和实时性的优势，能够满足实时交通监测、驾驶辅助、自动驾驶等应用需求。
本次研究旨在设计并实现基于FPGA的车道检测系统，探索FPGA在车道检测领域的应用，提高车道检测的实时性和准确性，为智能交通、自动驾驶等领域的发展贡献力量。
二、研究内容和方法
1、研究内容
本次研究主要包括以下内容：
（1）车道检测算法研究：研究车道检测算法，包括边缘检测、霍夫变换、车道线拟合等步骤，优化算法实现，提高车道检测的准确性；
（2）FPGA架构设计与优化：根据车道检测算法特点，设计并优化FPGA架构，实现高效的车道检测；
（3）软硬件协同设计：将算法实现转化为FPGA硬件结构，与软件协同设计，实现车道检测系统。
2、研究方法
本次研究采用以下方法：
（1）算法研究：通过文献资料、实验、对比分析等方法研究车道检测算法，在Matlab环境下编写车道检测程序，对算法进行优化，得到较为准确的车道拟合结果。
（2）FPGA架构设计：根据车道检测算法特点和实现难点，设计FPGA架构，采用余弦函数、look-uptable等技术优化设计，实现高效的车道检测。
（3）软硬件协同设计：通过Vivado开发工具构建FPGA框架，将车道检测算法转化为FPGA硬件结构，借助SDK实现软件与FPGA之间的通讯，最终实现车道检测系统。
三、预期结果和进展情况
预计本次研究将得到以下结果：
（1）设计并实现基于FPGA的车道检测系统，并进行测试和优化；
（2）比较不同车道检测算法的优劣，并得出相应的改进方法；
（3）分析车道检测系统的性能指标，包括准确性、实时性、鲁棒性等；
（4）探索FPGA在车道检测领域的应用，为智能交通、自动驾驶等领域的发展提供技术支持。
目前，本次研究已经进行了算法研究和FPGA架构设计，并实现了车道检测系统的初步原型。下一步，将进行软硬件协同设计，完成整个系统的调试和优化，得出性能指标，并进行相应分析。