Diplomarbeit, 2008
90 Seiten, Note: 1,0
1 Einleitung
1.1 Aufgabenstellung
1.2 Gliederung der Arbeit
2 Grundlagen
2.1 Das VTOL-MAV MD4-200
2.1.1 Leistungsdaten
2.1.2 Avionik
2.2 Digitale Signalprozessoren
2.2.1 Arithmetik
2.2.1.1 Fixkommaarithmetik
2.2.1.2 Gleitkommaarithmetik
2.2.1.3 Spezialisierte Recheneinheiten
2.2.2 Speicherzugriff
2.2.2.1 Direct Memory Access
2.2.3 Analog Devices Blackfin BF561
2.2.3.1 Die Blackfin Prozessorfamilie
2.2.3.2 Peripherie
2.2.3.3 Besonderheiten des ADSP-BF561
2.3 Bildsensorik
2.3.1 Verfahren der Bildaufnahme
2.3.2 Logische Repräsentation der Bilddaten
2.3.3 Bayer-Sensor
2.4 Farbmodelle
2.4.1 RGB
2.4.2 YUV und YCbCr
2.5 Bildübertragung
2.5.1 Phase Alternating Line
2.6 Der Optische Fluss
2.6.1 Prinzipien
2.6.2 Das Verfahren nach Lukas und Canade
3 Systemintegration
3.1 Anforderungen an Systemplattform
3.2 Hardware
3.2.1 Systemüberblick
3.2.2 Systemkomponenten
3.2.2.1 Prozessormodul
3.2.2.2 Kameras
3.2.2.3 Videoencoder
3.2.2.4 Massenspeicher
3.2.2.5 I2C und SCCB Schnittstellen
3.2.2.6 Spannungsversorgung
3.2.2.7 Benutzerschnittstellen
3.3 Betriebssystem und Applikationen
3.3.1 Das Betriebssystem μClinux
3.3.2 Layout des Arbeitsspeichers
3.3.3 Bootvorgang
3.3.3.1 Initialisierung des Prozessors
3.3.3.2 Der Bootprozess im Detail
4 Erzeugung und Übertragung stereographischer Bilddaten
4.1 Entstehung des Tiefeneindrucks
4.2 Erzeugung stereographischer Bilddaten in Echtzeit
4.2.1 Signalpfad der Bilddaten
4.2.2 Synchronisation der Kameras
4.2.3 Bayer-Interpolation
4.2.4 Farbraumkonvertierung
4.2.5 Erzeugung des PAL-Signals
4.2.5.1 Layout des SDRAM-Speichers
4.2.5.2 Übertragung des Videopuffers
4.3 Visualisierung
4.3.1 Darstellung mittels Videobrille
4.3.2 Darstellung mittels Anaglyphen
5 Schätzung des optischen Flusses mittels Census Transformation
6 Ergebnisse
6.1 Systemplattform
6.1.1 Technische Daten
6.2 Anwendungen
6.2.1 Stereographie
6.2.2 Schätzung des Optischen Flusses
7 Zusammenfassung
A Verzeichnis der Applikationen
A.1 Applikationen
A.1.1 Verzeichnis camtools
A.1.2 Verzeichnis videnctools
B Anaglyphenbrille
C Schaltpläne
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Entwicklung und Implementierung einer kompakten Hardwareplattform für die Echtzeit-Bildverarbeitung an Bord eines VTOL-MAV (Unmanned Aerial Vehicle) vom Typ MD4-200. Ziel ist es, durch die lokale Verarbeitung von Bilddaten direkt auf dem Fluggerät die Zuverlässigkeit und Autonomie der Navigationslösung zu erhöhen, da bisherige Ansätze über analoge Funkstrecken aufgrund von Latenzen und Störanfälligkeiten limitiert waren.
2.6.2 Das Verfahren nach Lukas und Canade
Der Lucas-Canade Algorithmus [19] ist ein gängiges Verfahren zur Schätzung des Optischen Flusses. Auf eine vollständige mathematische Herleitung des Algorithmus wird im Rahmen dieser Diplomarbeit verzichtet, vielmehr wird auf dessen wesentlichen Eigenschaften im Bezug auf eine Implementierung in DSP-basierten Umgebungen eingegangen. Eine Erläuterung des Verfahrens nebst Praxisbeispielen ist in [20] zu finden.
Gegeben sei ein Pixel x eines Grauwertbildes mit der Intensität I(x, y, t). Dieser Pixel soll sich in einem zweiten Grauwertbild um den Betrag δx, δy, δt von seinem Ursprungspunkt bewegt haben. Für die Intensität bedeutet dies:
I(x, y, t) = I(x + δx, y + δy, t + δt) (2.4)
Unter Annahme eines hinreichend kleinen δx, δy, δt kann diese Gleichung mittels Taylorreihenentwicklung auf die Form:
∂I/∂xδx + ∂I/∂y δy + ∂I/∂t δt = 0 (2.5)
beziehungsweise durch Mulitplikation dieses Terms mit 1/δt und Grenzwertbildung mit δt → 0
∂I/∂x · dx/dt + ∂I/∂y · dy/dt + ∂I/∂t · δt/δt = 0 (2.6)
gebracht werden. Mit f = ( dx/dt , dy/dt )T beziehungsweise fx = dx/dt und fy = dy/dt ergibt sich
∂I/∂x · fx + ∂I/∂y · fy = −∂I/∂t. (2.7)
f enthält dabei die x- und y-Komponenten des Optischen Flusses von I(x, y, t). ∂I/∂x , ∂I/∂y und ∂I/∂t stellen die Ableitungen des Grauwertbildes nach den bezeichneten Komponenten im Pixel x dar.
1 Einleitung: Diese Einleitung stellt die Bedeutung von MAVs in modernen Anwendungen vor und definiert die Aufgabenstellung sowie das Ziel der Diplomarbeit: Die Entwicklung einer echtzeitfähigen Systemplattform zur Bildverarbeitung für das MD4-200.
2 Grundlagen: Das Kapitel vermittelt essenzielle Hintergrundinformationen zum VTOL-MAV MD4-200, zur Funktionsweise von digitalen Signalprozessoren (insbesondere dem Blackfin BF561), zur Bildsensorik sowie zu Farbmodellen und dem Konzept des optischen Flusses.
3 Systemintegration: Hier wird der Entwurf der Hardware-Systemplattform detailliert beschrieben, einschließlich der Anforderungen, der Auswahl der Komponenten wie Kameras, Speicher und Videoencoder, sowie die Softwareeinbettung in eine μClinux-Umgebung.
4 Erzeugung und Übertragung stereographischer Bilddaten: Dieses Kapitel erläutert die Implementierung der Stereobildverarbeitung, wobei der Fokus auf der synchronen Aufnahme, der effizienten Bayer-Interpolation und der Echtzeitübertragung des PAL-Videosignals zur Bodenstation liegt.
5 Schätzung des optischen Flusses mittels Census Transformation: Es wird die Methodik zur Schätzung des optischen Flusses mittels Census-Transformation vorgestellt, die speziell für die Ressourcenbeschränkungen und die sequentielle Architektur des Blackfin-DSPs optimiert wurde.
6 Ergebnisse: Die Ergebnisse validieren die entwickelte Systemplattform hinsichtlich ihrer technischen Leistungsfähigkeit und belegen die Praxistauglichkeit der implementierten Anwendungen (Stereographie und optischer Fluss).
7 Zusammenfassung: Das abschließende Kapitel fasst die Arbeit zusammen und diskutiert mögliche zukünftige Optimierungspotenziale sowie Erweiterungsmöglichkeiten für die Systemplattform.
MAV, MD4-200, Blackfin BF561, Echtzeit-Bildverarbeitung, Stereographie, Optischer Fluss, Census-Transformation, μClinux, Digitale Signalprozessoren, Bildsensorik, FPGA, PAL-Videoencoder, Embedded Systems, Robotik, Bildverarbeitung
Die Diplomarbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung einer dedizierten Hardwareplattform für die automatisierte Echtzeit-Bildverarbeitung, die direkt an Bord eines unbemannten Fluggerätes (Micro Aerial Vehicle) eingesetzt wird.
Die Schwerpunkte liegen auf der Systemintegration von DSP-basierter Hardware, der Implementierung einer Softwareumgebung mittels μClinux und der praktischen Anwendung von Bildverarbeitungsalgorithmen zur Stereographie und Schätzung des optischen Flusses.
Das Ziel ist die Schaffung eines kompakten Systems, das trotz strenger Gewichts- und Platzvorgaben eine performante Bildverarbeitung in Echtzeit ermöglicht, um die autonome Navigation des MD4-200-Helikopters zu stützen.
Neben der Hardware-Konzeption nutzt die Arbeit Ansätze der digitalen Bildverarbeitung, insbesondere die Census-Transformation zur Schätzung des optischen Flusses, die im Vergleich zum klassischen Lukas-Canade-Algorithmus speichereffizienter auf DSPs implementiert werden kann.
Der Hauptteil gliedert sich in die technologische Grundlagenermittlung, das detaillierte Hardware-Layout der Systemplattform inklusive Kameraschnittstellen und Video-Encodierung sowie die Beschreibung der zwei Hauptanwendungen: Stereobild-Aufnahme und der optische Fluss zur Bewegungsschätzung.
Zentrale Begriffe sind MAV, Blackfin-DSP, Echtzeit-Bildverarbeitung, Stereographie, optischer Fluss, Census-Transformation, μClinux und Systemintegration.
Da die zeitliche Synchronisation für stereoskopische Anwendungen entscheidend ist, werden beide Kameramodule über ein gemeinsames Taktsignal versorgt und über ein kombiniertes Powerdown-Signal durch den Prozessor gleichzeitig gestartet, um bitsynchrone Bilddaten zu erhalten.
Die Census-Transformation erfordert weniger wahlfreie Speicherzugriffe und reduziert das Datenvolumen frühzeitig, was sie wesentlich besser für die auf sequentielle Datenverarbeitung optimierte Architektur des verwendeten Blackfin-Prozessors geeignet macht als den rechenintensiven Lukas-Canade-Algorithmus.
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