如何借助全可编程SoC打造视觉导向的机器人和无人机

另外，还可以实现基于 MathWorks MATLAB 流程的模型设计流程。它能够先在模型层面定义整个图像处理流水线，然后在定义底层的代码。不过大多数现代应用都必须考虑安全性，以防范对系统、系统数据的无授权改动或访问，或是防范恶意黑客攻击。开发安全设计必须从系统层面自上而下考虑。不过使用 All Programmable SoC 能提供一系列器件级和系统级安全功能，让实现工作变得简便易行。Zynq SoC 能够对导向与配置流程进行加密和认证。也可使用 Trust Zone 技术创建正交环境，限制软件借助管理程序访问底层硬件。同时，内置的 XADC 能用于监测器件电压和温度以及外部参数，提供防篡改方法。还有一些功能能实现在设计中，进一步增强安全性。

全可编程 SoC 能实现多个并行图像处理流水线以及同构/异构传感器融合，然后实时执行视觉分析和决策，而且提供对电池供电系统非常关键的极高效的单位功耗性能。借助内在的灵活性，All Programmable SoC 能提供真正的差异化因素，值得在设计中考虑使用，尤其是在需要考虑单位功耗像素数量的时候。

单芯片全可编程SoC 实现的智能系统

随着视觉导向机器人和无人机应用的快速发展，视觉导向的机器人和无人机本身也正在飞速发展。要开发出拥有理想单位功耗性能的高精度视觉系统，最好是使用全可编程SoC。全可编程 SoC 能实现大量并行处理链，在边缘完成传感器融合和实时分析，同时提供高能效、高灵活度和高安全性的系统。赛灵思全可编程 SoC可以在单个器件中实现处理系统与可编程逻辑的强大组合，支持硬件加速计算。

在这些应用中通常实现的算法有多种，最常见的三种是

● 环视系统 – 这些系统用于生成车辆周边环境的三维可视化，实现对环境的进一步了解。典型的环视系统使用球面摄像头。环视往往用于需要同步定位与地图构建(SLAM)和光流的应用中。

● 全景摄像头 – 这些摄像头为周边环境提供360度视野，用于监控应用和车辆可视化。

● 异构传感器融合 – 融合来自电磁频谱不同组成部分的图像，例如红外成像，以增强低光/夜视性能。

实现这些算法会带来几个必须解决的共同挑战，例如透镜校正、消除透镜失真、视角转换、使用并行表面进行视频纹理填充。

结合电磁频谱中可视部分和红外部分的传感器融合实例

另一个是如何呈现最终图像。这就带来了多通道处理和多通道同步的难题，但这是保证所有摄像头都显示相同帧所需要的。当然多通道处理和同步问题并不只局限于视觉导向的的机器人和无人机应用，这是许多嵌入式视觉应用的通病。视觉导向的机器人和无人机也是检测和分类对象，实现自动和半自动操作所需要的。

全可编程 SoC 提供的 IP

在工程项目中实现这些复杂的图像处理算法堪称一项壮举。它需要具有专家级技能水平的工程师正确地在 SoC 内实现算法。这些工程师能够针对目标架构开发和优化特定问题。取得这样的技能需要企业聘用一个长期工程师或分包工程师。除了需要取得专家级技能，由于需要全新开发这些功能，还会延长产品上市时间。

使用专业提供商开发的 IP，无需寻找专家级工程师，同时还能够缩短开发时间，从而加速产品上市进程。它还能够让开发企业集中精力实现产品增值，确保嵌入式视觉产品在市场上占据有力地位。

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。

其中一个这样的图像处理库组合就是 Xylon 在他们的 LogicBRICKS IP 库中提供的。该库专门为在 Vivado Design Suite 中使用进行了优化。一旦这些 IP 模块运用到 Vivado 设计中，它们就能够根据应用的要求加以定制。在 logicBRICKS IP 库内有数个对开发视觉导向的的机器人和无人机应用有重要意义的 IP 模块。