自引导车作为一种高效物流输送设备和工厂自动化的理想手段,是移动机器人学与计算机视觉学科交叉的产物。本文采用鱼眼镜头摄像机构建车载全方位视觉传感器,采集车体上方整个半球域内的全方位图像信息,设计了一种基于FPGA+DSP架构的嵌入式硬件图像处理器,可以实现鱼眼镜头畸变校正、目标识别、跟踪和定位功能,具有体积小、功耗低且集成度高的特点,将其安装在自引导车顶部可以在室内外结构化环境中实现自主导航。论文的主要研究工作如下:一、基于185°视场角的鱼眼镜头建立了车载全方位视觉传感器,利用一台摄像机即可实现自引导车上方整个半球域的图像采集,相对于通过单台摄像机旋转扫描或者多台摄像机图像拼接实现的全方位视觉,具有结构简单、实时性高的特点。然而,由于鱼眼镜头成像存在严重的桶形畸变,针对这种超广角镜头的标定方法以及畸变校正是本文研究的一个重点内容。二、设计了FPGA+DSP架构的嵌入式硬件图像处理器,实时实现了鱼眼镜头畸变校正、航标的识别与跟踪以及自引导车的定位算法。相对于传统的由通用计算机和图像采集卡构成的图像处理系统,嵌入式硬件图像处理器具有体积小、功耗低且集成度高的优点,尤其适合于作为自引导车的车载移动设备。三、将粒子滤波器进行改良成功应用于目标跟踪领域,并基于嵌入式系统实现了航标的实时识别与跟踪。首先,改造了粒子滤波器的基本结构,利用交叉并行结构实现了双目标的自动识别和实时跟踪;其次,加入了波门内校验、序列航标的自动切换功能,提高了算法的鲁棒性;最后,通过大量的算法优化和算法结构改良,使得算法可以在嵌入式系统中流畅运行。四、将嵌入式硬件图像处理器安装在自引导车顶部,结合自引导车内置的工控机,成功实现了自引导车在结构化环境中的自主导航实验。实验中,利用双色序列航标构建自引导车周围的三维环境并生成目标路径,嵌入式系统对航标进行实时跟踪,同时计算出自引导车的空间位置,并将位置信息发送至工控机,再由工控机基于PID控制策略对自引导车进行运动控制,最终实现自引导车的自主导航。