課程設計報告DSP

1、 課 程 設 計 報 告課程設計名稱： DSP原理及應用 系 別： 三 系 學 生 姓 名： 夏秋萍/繆敏 班 級： 12通信（1） 學 號： 37/31 成 績： 指 導 教 師： 黃 駿 開 課 時 間：2014-2015 學年2學期DSP原理及應用課程設計目 錄1.前言12.課程設計引言22.1課程設計題目22.2 課程設計目的22.3 課程設計內容和要求22.3.1課程設計內容22.3.2 課程設計要求22.4工作進度安排及分工32.4.1進度安排32.4.2分工情況33.基本原理43.1 Matlab介紹43.2螳螂算法及單目測距原理43.2.1 螳螂算法43.2.2單目測距64.G

2、UI Design115.測試結果及代碼145.1 測試結果145.2 實驗代碼166.總結和展望217.參考文獻23231.前言曾幾何時，汽車對很多家庭來說是不敢想象的。但隨著社會生產力的發(fā)展和經濟水平的大幅度提高，百姓的收入日益增加，解決了溫飽問題的家庭開始奔向小康，表現最明顯的是交通工具的升級換代：一些家庭開始購買汽車作為代步工具。 針對汽車擁擠的現狀，設計一種反應快，穩(wěn)定性好而且經濟實用的汽車防撞測距儀對當今汽車行駛安全現狀勢在必行。汽車防撞測距儀是一種向駕駛員報警的裝置，此汽車防撞測距儀能在汽車行駛和倒車過程中自動檢測障礙物，然后通過超聲波測距原理測出汽車與障礙物之間的距離

3、，并將距離顯示出來。當汽車與障礙物之間的距離達到極限時，系統(tǒng)發(fā)出聲光報警，達到提醒司機防止撞車的目的。隨著社會經濟發(fā)展的不斷進步，汽車的數量逐年增加，汽車擁擠的現狀不可避免，而在汽車擁擠的情況下，惡性事故屢屢發(fā)生，時刻威脅著人們的安全。我國交通事故的年死亡人數遠高于他國，分別是美國的2.3倍、德國的18.4倍、日本的13.4倍。當現代家庭充分的享受汽車帶來方便的同時，也為此付出了沉重的代價。據統(tǒng)計，我國自2010年至2010年，已有150多萬人死于道路交通事故，其中大部分的道路交通事故為汽車追尾碰撞事故。面對當今這種現狀，設計出一種反應快，穩(wěn)定性好而且經濟實用的汽車防撞測距儀勢在必行。

4、0;防撞預警自動測量技術應運而生，尤其非接觸式測量技術發(fā)展卓越。在大多情況下，測量與障礙物之間的距離是不能夠接觸到障礙物的，在這種時候就會用到非接觸式測量設備。無人駕駛車用激光標定螳螂防撞算法的仿真，是高檔汽車防撞技術一部分，該系統(tǒng)是防止汽車碰撞的一種高科技智能裝置，它能夠通過雷達發(fā)現前方車輛、行人等其他障礙物，一旦通過微型處理器分析對汽車安全構成威脅就會發(fā)出警報提醒駕駛員同時采取相應的制動措施有效規(guī)避碰撞事故的發(fā)生，最大限度保障人和車的安全。2.課程設計引言2.1課程設計題目無人駕駛車用激光標定螳螂防撞算法的仿真2.2 課程設計目的 本課程是為通信工程專業(yè)本科生開設的必修課，結合學生的專業(yè)方

5、向的理論課程，充分發(fā)揮學生的主動性，使學生掌握應用MATLAB 等仿真軟件建立基于激光與可見光的無人駕駛車防撞系統(tǒng)，鞏固理論課程內容，規(guī)范文檔的建立，培養(yǎng)學生的創(chuàng)新能力，并能夠運用其所學知識進行綜合的設計，鼓勵2人一組。DSP的課程設計是對自適應DSP控制原理與應用等系統(tǒng)仿真軟件、課程學習的綜合檢驗，配合理論課的教學，讓學生親自參加設計、仿真、驗證DSP系統(tǒng)的高級處理與控制原理、Applications等方面的關鍵知識點。2.3 課程設計內容和要求2.3.1課程設計內容在WINDOWS環(huán)境下，用MATLAB搭建圖像處理軟件，一位同學負責GUI的建設，一位同學負責后臺算法的建立，用手機預先拍好的

6、激光標定圖片序列構建虛擬前進過程，并播報與障礙物的距離，類似螳螂三單眼三維超高速“DMA”算法。2.3.2 課程設計要求要求：a 熟悉Matlab的GUI Design。b 熟悉Matlab的Image邊框Processc 用手機與激光筆采集樣板圖序列d Simulate電子PTZ功能e 用兩點定位計算報告第三點的距離f 如果時間多余再做如下試驗箱互動g Connect with the TI board to make warning sound h User must be able to control the PTZ.2.4工作進度安排及分工2.4.1進度安排Day 1: 圖書館查閱資

7、料，思考總體設計方案, 熟悉軟件的編程環(huán)境,推薦的參考資料有：MATLAB工程仿真MATLAB/SIMULINK系統(tǒng)建模與仿真實例分析TMS320C55x DSP Library Programmers ReferenceDay 2: 總體設計方案的確定與設計Day 3: 各部分的具體實現Day 4: 程序調試并程序注釋Day 5: 整理完成設計報告2.4.2分工情況1 繆敏同學負責Matlab的GUI Design和圖片的采集。2 夏秋萍同學負責Matlab程序的編寫和修改。3 夏秋萍同學和繆敏同學共同負責課程設計報告的撰寫。3.基本原理3.1 Matlab介紹MATLAB是美國MathWo

8、rks公司出品的商業(yè)數學軟件，用于算法開發(fā)、數據可視化、數據分析以及數值計算的高級技術計算語言和交互式環(huán)境，主要包括MATLAB和Simulink兩大部分。MATLAB是matrix&laboratory兩個詞的組合，意為矩陣工廠（矩陣實驗室）。是由美國mathworks公司發(fā)布的主要面對科學計算、可視化以及交互式程序設計的高科技計算環(huán)境。它將數值分析、矩陣計算、科學數據可視化以及非線性動態(tài)系統(tǒng)的建模和仿真等諸多強大功能集成在一個易于使用的視窗環(huán)境中，為科學研究、工程設計以及必須進行有效數值計算的眾多科學領域提供了一種全面的解決方案，并在很大程度上擺脫了傳統(tǒng)非交互式程序設計語言（如C、

9、Fortran）的編輯模式，代表了當今國際科學計算軟件的先進水平。MATLAB和Mathematica、Maple并稱為三大數學軟件。它在數學類科技應用軟件中在數值計算方面首屈一指。MATLAB可以進行矩陣運算、繪制函數和數據、實現算法、創(chuàng)建用戶界面、連接其他編程語言的程序等，主要應用于工程計算、控制設計、信號處理與通訊、圖像處理、信號檢測、金融建模設計與分析等領域。MATLAB的基本數據單位是矩陣，它的指令表達式與數學、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB來解算問題要比用C，FORTRAN等語言完成相同的事情簡捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等軟件的優(yōu)點，使MATLAB成為

10、一個強大的數學軟件。在新的版本中也加入了對C，FORTRAN，C+，JAVA的支持。3.2螳螂算法及單目測距原理3.2.1 螳螂算法在所有的動物當中，螳螂躲避攻擊對象的反應速度最快，主要是因為螳螂不但有復眼還有單眼，當攻擊對象的影像從復眼進入單眼時，單眼負責觀察目標變大的速度，隨時通知中樞神經逃避目標。根據以上原理，我們選擇了含有96個CPU與ARM處理器的芯片，96個CPU完成復眼的功能，ARM處理器完成單眼的功能。視覺幾何計算規(guī)避原理圖如圖1：圖1復眼CPU提供徑向畸變校正后的圖像image(t)和image(t-1)，單眼提供features(t-1),同時負責提取features(t)

11、，如果feature沒有變化，則表示幾何視覺距離不變，如果feature有變化，進行motion檢測，進行三角幾何計算，同時標定聚合最終位置。計算機視覺的基本任務可以歸結到測量、識別和重建。為進行視覺計算，必須首先獲得空間坐標系與圖象坐標系之間的變換關系，即為攝象機建立適當的模型并求解其參數。模型和參數的準確程度直接影響視覺計算的精度。而視覺計算的魯棒性和可靠性、對源數據及計算條件的誤差的容忍度、計算的代價等，都對算法是否能在實際中應用有深刻的影響。三維視覺三角幾何計算原理圖如圖2 圖2陰影部分為電子眼的光學軸長（A），B表示障礙的大小與位置，A、B的大小可以根據需要用軟件在飛行現場進行長、寬

12、、高的冪比例關系校準與自標定。當單眼在5幀圖像里看到變化超過=10個像素，斷定目標有變化，復眼的速度是每秒30幀，變化是用最小均方差的方法計算的。計算公式如下：常用的自動規(guī)避方法有雷達，超聲波，紅外線或激光。每種方法都有他各自的優(yōu)缺點。雷達缺點是由于主動發(fā)射電磁波，容易暴露自身，成為對方反輻射導彈的目標，另外也容易被干擾，只要對方采取電子對抗措施，如使用電子干擾或發(fā)射干擾彈，就無法正常工作。超聲波測距的優(yōu)點是比較耐臟污，即使傳感器上有塵土，只要沒有堵死就可以測量，可以在較差的環(huán)境中使用，所以倒車雷達多半使用超聲波，缺點是精度較低，且成本較高。紅外測距的優(yōu)點是便宜，易制，安全，缺點是精度低，距離

13、近，方向性差。激光測距的優(yōu)點是精確，缺點是需要注意人體安全，且制做的難度較大，成本較高，而且光學系統(tǒng)需要保持干凈，否則將影響測量。所以我們決定選擇普通可見光低照度感光傳感器作為我們的測距方法。不但可以測量距離還可以識別跟蹤目標。3.2.2單目測距車輛的安全系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分,在危險預警系統(tǒng)、防撞系統(tǒng)等方面發(fā)揮著重要的作用,測距技術則是實現這一系統(tǒng)的關鍵部分。目前,可用于汽車測距主要有超聲波測距、毫米波雷達測距、激光測距和視覺測距這四類方式,除去只適合短距離測距的超聲波方式,與少則幾千,動輒上萬的雷達或激光測距儀器相比,視覺測距在成本設備方面有很大的價格優(yōu)勢。目前應用于智能車輛的視

14、覺系統(tǒng)根據攝像機的多少一般分為兩種:采用多個攝像機的立體視覺系統(tǒng)及采用單個攝像機的單目視覺系統(tǒng)。立體視覺雖然對于恢復深度信息及確定景物距離比較容易,測量精度高,但是計算速度較慢,成本較大,同時圖像配準這一難題的存在缺大大限制了它的應用。單目視覺系統(tǒng)的方法簡潔快速,具有更快的圖像處理速度和更好的控制實時性,也具有很好的研究和應用前景。（1） 反轉透視測距模型攝像機采集圖像的過程是從三維歐拉空間到二維歐拉空間的幾何變換過程?？紤]單目攝像機測距的幾何變換過程,如果用I表示三維的現實空間而用W表示圖像空間,則圖像采集過程是從I到W的過程。測距過程可以被視為這一過程的逆過程,如圖1所示 ,車距測量可以認

15、為是利用圖像空間W = u,v中的數據 ,在一 定 的 先 驗 條 件 下 計 算 現 實 空 間I =x,y,z中 的 一 個 平 面S =(x, y,o)W 上的數據過程。獲得了目標車輛底端在圖像空間中的縱坐標 u ,還需要獲得采集圖像的條件和對于圖像場景描述的假設。如果包括試點及攝像機的位置,由攝像機在現實空間中的位置 l,d,h表示;視圖方向由攝像機中心軸與標準軸的夾角和來表示;攝像機的孔徑張角 2 ;攝像機清晰度 m× n。以上參數值可通過測量或間接計算獲得圖3。圖3m× n射線從攝像機到外界空間,獲得圖像空間中 (u, v)點的射線在實際間中的角度由(u)和 (

16、v)來確定。其中 u、v 是I空間中的坐標, u = 0, 1,2, ,m1;v=0,1,2,n1。另外,地面上一點P在S平面內到攝像機的地面距離可以通過下一距離公式計算:綜合上述因素,得到前車距離的計算公式:該模型利用射線角度的關系建立離圖像空間I中的坐標值u, v與現實空間平面 S = ( x, y,o) W 的數據之間的關系。因此 , 獲得圖像中車輛的像素坐標就可以計算出車輛在S平面中的實際位置圖4。圖4如果攝像機攝像中心軸與世界坐標系中的 x 軸平行,則和值均為0,計算過稱亦可簡化為:（2） 基于幾何關系的投影模型和攝像機標定的測距算法圖像采集是將客觀世界的三維場景投影到CCD攝像機(

17、采集器)的二維像平面(CCD光敏矩陣表面)上,這個投影一般采用幾何透視變換來描述,其依據小孔成像模型來描述此透視變換,如圖5所示。圖5 (a)CCD布置示意圖 (b)距離測量幾何模型其中, f 為CCD攝像機的有效焦距; 為CCD攝像機的俯仰角度;h 為CCD攝像機的安裝高度(鏡頭中ixndao地面的高度);()為光軸與像平面的焦點,作為像平面坐標系的原點,一般取為 (0,0);(x, y)為路面上一點P在像平面上的投影坐標(圖3)。在這里,點P就是檢測出的前方車輛底部陰影的一點。則根據幾何關系得到點P與鏡頭中心的水平距離d的計算公式如下:(3) 基于逆投影變換的測距算法約束條件:(1)因高速

18、公路坡度較小,故可假設高速公路坡度相同。車道沒有太大的彎道,在圖像檢測范圍內,基本呈直道;(2)拍攝位置固定,攝像頭垂直于地面,拍攝角度不變。在本模型中,車間距離需要通過攝像圖像來得到,即從圖像信息出發(fā),解求三維環(huán)境匯總物體的空間位置、形狀、面積、長度等幾何信息,這就要建立物體點和像點之間的關系,需要建立適當的坐標系。由這3個坐標系之間的三角形相似關系可以導出:當焦距 f一定時,實際空間中兩車間距與圖像前方車輛處的車道寬度的乘積為一常數。距離遠近的不同,前車在圖中的成像大小也不一樣,距離越遠,成像越小,距離越近,成像越大,任意兩次測量的距離值與成像大小成反比關系,即: 其中: d'和d

19、 ''分別為兩次測量的距離(單位:米), w' 和 w' '為兩次測量圖像中的車寬(單位:像素)。若已知像大小為W ,則可根據 D = d'×w'/W或 D = d' '×w''/W,求得此時的距離D。從式中可知, d '× w '=d''×w''是個常量,記為測量系數 q,這里 ,可以通過多次測量時記錄的和和,求出因此,距離公式可定義為: D = qW。式中: D為所求距離(單位:米);W為圖中車的寬度(單位:像素);

20、q 為測量系數。4.GUI Design1、Open a New GUI in the GUIDE Layout Editor1. Start GUIDE by typing guide at the MATLAB prompt2. In the GUIDE Quick Start dialog box, select the Blank GUI (Default) template, and then click OK3. Display the names of the GUI components in the component palette:a. Select File >

21、Preferences > GUIDE.b. Select Show names in component palette.c. Click OK.3、Layout the Simple GUIDE GUIAdd, align, and label the components in the GUI.1. Add the three push buttons to the GUI. Select the push button tool from the component palette at the left side of the Layout Editor and drag it

22、 into the layout area. Create three buttons, positioning them approximately as shown in the following figure.5、Label the Push ButtonsEach of the three push buttons specifies a plot type: surf, mesh, and contour. This topic shows you how to label the buttons with those options.1. Select View > Pro

23、perty Inspector.2. In the layout area, click the top push button.3. In the Property Inspector, select the String property, and then replace the existing value with the word Start.4. Click outside the String field. The push button label changes to Start.6、Save the GUI LayoutWhen you save a GUI, GUIDE

24、 creates two files, a FIG-file and a code file. The FIG-file, with extension .fig, is a binary file that contains a description of the layout. The code file, with extension .m, contains MATLAB functions that control the GUI behavior.1. Save and activate your GUI by selecting Tools > Run.2. GUIDE

25、displays a dialog box displaying: "Activating will save changes to your figure file and MATLAB code. Do you wish to continue?Click Yes.3. GUIDE opens a Save As dialog box in your current folder and prompts you for a FIG-file name.4. Browse to any folder for which you have write privileges, and

26、then enter the file name simple_gui for the FIG-file. GUIDE saves both the FIG-file and the code file using this name.5. If the folder in which you save the GUI is not on the MATLAB path, GUIDE opens a dialog box, giving you the option of changing the current folder to the folder containing the GUI

27、files, or adding that folder to the top or bottom of the MATLAB path.5.測試結果及代碼5.1 測試結果打開源文件，運行文件，出現下圖：單擊“start”按鈕，運行程序。下圖為第一張圖片（障礙物3m遠）的運行結果下圖為第二張圖片（障礙物2m遠）的運行結果下圖為第三張圖片（障礙物1m遠）的運行結果5.2 實驗代碼function varargout = untitled(varargin)% UNTITLED M-file for untitled.fig% UNTITLED, by itself, creates a new

28、UNTITLED or raises the existing% singleton*.% H = UNTITLED returns the handle to a new UNTITLED or the handle to% the existing singleton*.% UNTITLED('CALLBACK',hObject,eventData,handles,.) calls the local% function named CALLBACK in UNTITLED.M with the given input arguments.% UNTITLED('P

29、roperty','Value',.) creates a new UNTITLED or raises the% existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are% applied to the GUI before untitled_OpeningFunction gets called. An% unrecognized property name or invalid value makes property application% stop. All inputs ar

30、e passed to untitled_OpeningFcn via varargin.% *See GUI Options on GUIDE's Tools menu. Choose "GUI allows only one% instance to run (singleton)".% See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES% Copyright 2002-2003 The MathWorks, Inc.% Edit the above text to modify the response to help untitled%

31、 Last Modified by GUIDE v2.5 11-Jun-2015 09:09:57% Begin initialization code - DO NOT EDITgui_Singleton = 1;gui_State = struct('gui_Name', mfilename, . 'gui_Singleton', gui_Singleton, . 'gui_OpeningFcn', untitled_OpeningFcn, . 'gui_OutputFcn', untitled_OutputFcn, . &#

32、39;gui_LayoutFcn', , . 'gui_Callback', );if nargin && ischar(varargin1) gui_State.gui_Callback = str2func(varargin1);endif nargout varargout1:nargout = gui_mainfcn(gui_State, varargin:);else gui_mainfcn(gui_State, varargin:);end% End initialization code - DO NOT EDIT% - Executes

33、just before untitled is made visible.function untitled_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)% This function has no output args, see OutputFcn.% hObject handle to figure% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GU

34、IDATA)% varargin command line arguments to untitled (see VARARGIN)% Choose default command line output for untitledhandles.output = hObject;% Update handles structureguidata(hObject, handles);% UIWAIT makes untitled wait for user response (see UIRESUME)% uiwait(handles.figure1);% - Outputs from this

35、 function are returned to the command line.function varargout = untitled_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) % varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT);% hObject handle to figure% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handle

36、s and user data (see GUIDATA)% Get default command line output from handles structurevarargout1 = handles.output;% - Executes on button press in pushbutton1.function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)filename,pathname=uigetfile('*.jpg''*bmp''*.gif','');

37、%§§+str=pathname filename;%im1=imread(str);%axesaxes(handles.axes1);imshow(im1);% hObject handle to pushbutton1 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% - Executes on button press in pushbutton

38、2.function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles)filename,pathname=uigetfile('*.jpg''*bmp''*.gif','');%§§+str=pathname filename;%im2=imread(str);%axesaxes(handles.axes2);imshow(im2);% hObject handle to pushbutton2 (see GCBO)% eventdata reserved -

39、to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% - Executes on button press in pushbutton3.function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles)filename,pathname=uigetfile('*.jpg''*bmp''*.gif','');%§

40、67;+str=pathname filename;%im3=imread(str);%axesaxes(handles.axes3);imshow(im3);% hObject handle to pushbutton3 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% - Executes on button press in pushbutton7.function

41、 pushbutton7_Callback(hObject, eventdata, handles)for n=1:3A=imread(int2str(n),'.jpg'); %§axes(handles.axes4);% cut smallIrows = size(A,1); % Find the lines verticalIcolumns = size(A,2); % Fine lines horizontalfor m=1:100scal=1-m/600;rowscutend = round(Irows*scal); % after the cut rowco

42、lumnscutend = round(Icolumns*scal); % after the cut columnrowscuthead = Irows-round(Irows*scal); % after the cut rowcolumnscuthead = Icolumns-round(Icolumns*scal); % after the cut columnAcut = A(rowscuthead:rowscutend,columnscuthead:columnscutend,:); pause(0.02); % After cutif n=1 sca=3*scalendif n=

43、2 sca=2*scalendif n=3 sca=1*scalenddigits(5);sca1=sca+0.0001;imshow(Acut);title('距離障礙物距離',num2str(sca1),'m');endf(n)=getframe;pause(0.05);end% hObject handle to pushbutton7 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles an

44、d user data (see GUIDATA)% - Executes during object creation, after setting all properties.function axes1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to axes1 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles empty - handles not created until after all

45、CreateFcns called% Hint: place code in OpeningFcn to populate axes1% - Executes on button press in pushbutton8.function pushbutton8_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton8 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)6.總結和展望在大三下學期的時候我們開設了DSP處理及應用這門課，黃老師幽默風趣的演講風格，謙虛謹慎的實驗態(tài)度讓我們班同學對這門課有了不同的認識，黃老師的知識認知視角獨特，總能將一個枯燥乏味的知識點用一種新穎的方式介紹給我們。這門課和之前學習的數字信號極其相似，我們編寫代碼使用的軟件是MATLAB，以前對Matlab的感覺不太好，兩節(jié)課有打不完的代碼，自己也沒學會什么，連打字速度也沒有得到相應提升，但是經過這兩個星期的課程設計，自己不僅學到了更多的Matlab應用知識，更