对于自主机器人导航和其它机器视觉应用来说，实时深度感知是很关键的。目前通过立体图像来计算深度的算法计算量很大，例如差异测绘，要占用CPU大量的时间，或者需要用昂贵的器件进行实时操作。 针对立体摄像的深度感知，FPGA解决方案能使处理器
【用FPGA实现低成本实时深度感知】
实时深度感知在自主机器人导航和机器视觉应用中扮演着至关重要的角色。当前，通过立体图像计算深度的主要方法，如差异测绘，往往需要大量计算资源，这不仅消耗中央处理器（CPU）的时间，也可能需要昂贵的硬件来实现实时操作。FPGA（现场可编程门阵列）作为一种灵活且高效的解决方案，能够有效降低这一领域的成本和计算负担。
**FPGA的优势**
针对立体摄像的深度感知，FPGA能够分担处理器的工作负载，减少甚至消除对昂贵微处理器（MPU）、数字信号处理器（DSP）以及激光器和高级镜头的依赖。FPGA的并行处理能力使得复杂的图像处理任务得以快速执行，同时释放CPU去处理更高级别的任务，比如地图构建和定位。
**差异测绘原理**
差异测绘是机器人常用的深度感知技术，通过两台水平放置的独立摄像机获取图像，通过比较左右图像之间的差异来计算深度。物体越近，图像差异越大。计算差异测绘的基本公式是通过左右图像中对应点的位置差（d = x1 - x2）来确定实际坐标X、Y和Z。为了找到对应点，可以使用图像点相关、边缘检测或匹配等算法。
**相关问题及解决**
计算差异测绘时，需要考虑图像匹配和失真校正。低成本的摄像机和镜头可能会引入失真，例如白点效应。通过图像处理算法和坐标查找表可以对失真进行补偿。此外，曝光问题在不同光照条件下也需处理，可能需要调整曝光设置以确保图像细节的准确捕捉。
**FPGA解决方案**
FPGA协处理器可以解决上述问题，它包含嵌入式的DSP功能，支持高速接口（如DDR和LVDS）与外部存储器交互，处理来自摄像机的图像数据。这种设计让CPU专注于高级任务，而将计算密集型的差异测绘算法交给FPGA。相比传统的DSP，FPGA的并行计算能力更强，可以并行执行多个串行任务，提高整体性能。
**FPGA的选择考量**
选择FPGA时，应评估其并行处理能力、对外部存储器的支持以及安全特性。FPGA的并行结构可以有效地加速图像处理算法，如线性插值、滤波器和几何估计。具有内置DSP功能的FPGA能够提供多个乘法器、加法器和累加器，即使在相对较低的系统时钟频率下，也能实现高吞吐量的DSP运算（如3,000 MMAC），这对于处理图像对应这类需要大量计算的任务尤为有利。
**存储器优化**
FPGA内部的分布式存储器和大型嵌入式存储器块可用于构建高性能缓存和缓冲区，以适应并行访问的需求。片外存储器（如SDRAM）可以提供更大的存储空间，用于存储图像数据和其他中间计算结果，确保整个系统的高效运行。
通过FPGA实现低成本实时深度感知，不仅可以降低成本，还能提高系统性能，为自主机器人和机器视觉应用带来更加可靠的深度感知解决方案。
