독립적인 로보트나 자동차 제어 응용을 위하여 고속 3-D 비젼시스템들은 매우 중요하다. 이 논문은 다음과 같은 세가지 과정으로 구성되는 stereo vision process 개발에 대하여 논술한다 : 왼쪽과 오른쪽 이미지의 edges 추출, matching coresponding edges와 3-D map의 계산. 이 process는 VME 150/40 Imaging Technology vision system에서 이루어졌다. 이것은 display, acqusition, 4Mbytes image frame memory와 세 개의 연산 카드로 구성되는 modular system이다. 40 MHz로 작동하는 프로그래머불 연산 모듈은 $64{ imes}32$ bit instruction cache와 두개의 $1024{ imes}32$ bit RAM을 가진 TMS320C31 DSP에 기초를 두고 있다. 그것들은 각각 512 Kbyte static RAM, 4 Mbyte image memory, 1 Mbyte flash EEPROM과 하나의 직렬 포트로 구성되어있다. 모듈간의 데이터 전송과 교환은 8 bit globalvideo bus와 세 개의 local configurable pipeline 8 bit video bus에 의하여 이루어졌고, system management를 위하여 VME bus가 쓰였다. 두 개의 DSP는 왼쪽 및 오른쪽 이미지 edges 검출을 위하여 쓰였고 마지막 processor는 matching process와 3-D 연산에 사용되었다. $512{ imes}512$픽셀 이미지에서 이 센서는 scene complexity에 따라 1Hz정도의 조밀한 3-D map을 생성했다. 특수목적의 multiprocessor card들을 사용하면 결과를 향상시킬 수 있을 것이다.
High-speed 3D vision systems are essential for autonomous robot or vehicle control applications. In our study, a stereo vision process has been developed. It consists of three steps : extraction of edges in right and left images, matching corresponding edges and calculation of the 3D map. This process is implemented in a VME 150/40 Imaging Technology vision system. It is a modular system composed by a display, an acquisition, a four Mbytes image frame memory, and three computational cards. Programmable accelerator computational modules are running at 40 MHz and are based on TMS320C31 DSP with a $64{ imes}32$ bit instruction cache and two $1024{ imes}32$ bit internal RAMs. Each is equipped with 512 Kbytes static RAM, 4 Mbytes image memory, 1 Mbytes flash EEPROM and a serial port. Data transfers and communications between modules are provided by three 8 bit global video bus, and three local configurable pipeline 8 bit video bus. The VME bus is dedicated to system management. Tasks between DSPs are distributed as follows: two DSPs are used to edges detection, one for the right image and the other for the left one. The last processor computes the matching process and the 3D calculation. With $512{ imes}512$ pixels images, this sensor generates dense 3D maps at a rate of about 1 Hz depending of the scene complexity. Results can surely be improved by using a special suited multiprocessors cards.
