基于FPGA的目标跟踪电磁炮系统

FPGA技术江湖 2024-11-19 08:33

构建AI未来，Arm计算平台无处不在 示波器需要多少模拟通道？

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第一部分设计概论

1.1设计目的

视觉目标跟踪是计算机视觉中的一个重要，有着广泛的应用，如：视频监控、人机交互，无人驾驶等。电磁炮是利用电磁发射技术制成的一种先进动能杀伤武器。与电磁炮与其他火炮相比具有：弹丸初速高、炮口动能大、射击无声响、射速高、后勤供应简单、安全可靠等一系列优点。

本装置通过 USB 摄像头获取视频流，借助 FPGA 的高速处理能力通过帧差法框定物体，对框中心点的运动轨迹进行卡尔曼滤波以预测物体接下来移动位置，读取框定框大小来判断距离，借助三维位置信息通过 PMOD 模块产生 PWM 波控制舵机，通过 IO 口传输信号来打开电磁炮继电器的开关来发射炮弹。目的是为了实现电磁炮的自动目标识别，目标跟踪，在解放人力的复杂情况下有效的击中目标。

1.2应用领域

应用前景包括：可通过更换不同的弹头使用在各种各样的无人环境下，如农药投放，药品投放，救灾物资投放，军工等。

1.3主要技术特点

传统运动物体识别一般基于光流法，计算量大，耗时长，对实时性要求苛刻的情况下并不能适用，且变化的光线会被检测为光流，对目标检测造成极大干扰。针对这种情况，我们使用了帧间差分法来识别运动物体。帧差法对背景变化不敏感，当背景部分往往变化不大时，差分运算时能互相抵消。同时由于只依赖邻近的几个图像帧，稳定性也较好，对环境变化适应性很强，在外部环境变化剧烈的情况下，仍然能得较好的效果。另一方面，由于只缓存了相邻的几帧，减轻了硬件的计算压力，使系统更加流畅迅捷。

为了预判运动物体接下来的位置以及消除各延迟，我们对框定物体的目标框的中心的运动轨迹使用了卡尔曼滤波。卡尔曼滤波器会对含有噪声的输入数据流进行递归操作，并产生底层系统状态在统计意义上的最优估计。通过不断的预测-更新-预测-更新，预判运动物体的位置。

电磁炮系统由升压模块，电感耦合信号的驱动模块，继电器模块，舵机模块协同构成，PYNQ 可通过 PMOD 口输出 PWM 波控制舵机在水平与竖直方向上的自由可控转向，通过 I/O 口给高低电平信号控制电磁炮发射。

1.4关键性能指标

电磁炮能准确击中六米外的大小为 30cm*30cm，速度为 3.2m/s 的泡沫块，最远击打距离可达十一米。

第二部分系统组成及功能说明

2.1 整体介绍

2.1.1：主要机械结构示意图：

2.1.2 硬件系统框图

本系统由 PYNQ-Z2，USB 摄像头模块，HDMI 显示屏模块，电源，继电器模块，驱动模块，升压模块，IGBT 模块，舵机，电磁炮共同组成。执行时，先由摄像头获取视频流，然后传回 PYNQ 进行图像处理，将运动物体框住并通过 HDMI 输出口将图像显示在显示屏上，之后 PYNQ 发出控制指令，控制舵机、继电器模块，将电磁炮指向运动物体位置，发射炮弹击中物体。

2.2 各模块介绍

1.PYNQ-Z2 开发板

PYNQ 是一个开源框架，目标是使嵌入式编程人员能够在无需设计可编程逻辑电路的情况下即可充分发挥 Xilinx Zynq 全可编程 SoC 的功能。与常规方式不同的是通过 PYNQ，设计人员可以通过 Python 语言和库，利用 Zynq 中融合可编程逻辑和微处理器的优势来快速构建更强大的嵌入式系统，其代码可直接在支持 PYNQ 的开发板上进行开发和测试。

2.LenaCV 定基线 USB3.0 双目视觉相机