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小店提供基于Xilinx ZYNQ处理平台的一站式全套解决方案。
一、ZYNQ系列可编程SoC简介
Xilinx ZYNQ SoC主要针对中高端应用场景，与其同等的有Altera Cyclone V和Arria 10系列SoC。该系列器件由2012年正式商用，2016年，在原来双核A9的基础上又增加了单核版本以面向不同场景的应用，器件主要包括：①基于Artix-7 FPGA的Z-7007S（23K）、Z-7012S（55K）、Z-7014S（65K）、Z-7010（28K）、Z-7015（74K）和Z-7020（85K）（其中带S的是单核型号），除Z-7012S和Z-7015带4通道6.6Gbps GTP外，其他型号均不含高速收发器；②基于Kintex-7 FPGA的Z-7030（125K）、Z-7035（275K）、Z-7045（350K）和Z-7100（444K），均带6.6~12.5Gbps高速收发器。
从逻辑规模和I/O资源、收发器来看，基于Artix-7的系列器件主要面向控制、接口和简单计算处理等应用领域，如：高铁和地铁信号控制、机器人控制、工业或3D打印机、无人机无人车控制、车载雷达前端、图像接口与ISP处理、轻量级软件无线电和GNSS系统等，性价比较高。基于Kintex-7的器件主要面向通信和高速网络互联、高性能存储、大规模并发计算等应用领域：如：高性能软件无线电系统、4G/5G通信、高性能光交换中心、大规模存储控制器、云级大规模并发计算、机器学习和AI应用、高性能雷达系统、ADAS系统等，起点较高。
ZYNQ系列器件推出7年以来，已经形成了良好的生态系统，在各行各业得到广泛的应用。
二、实用案例
楼主挑选了四个案例对ZYNQ系列FPGA应用做简要说明。
案例一：全景相机
在图像和接口应用中挑全景相机做简单说明。全景相机一般包括3~5个Sensor接入，做ISP处理、拼接然后输出。这里主要难点是存在较大的带宽压力，一般会采用Z-7020及以上性能的处理器，考虑到成本压力，还会外挂一个海思或其他的处理器来进行图像压缩，实际上，ZYNQ-7000器件上不带视频Codec也是其一个短板，限制了不少应用。全景相机的实现框图见下图1所示。
图1 全景相机实现框图
如图1所示，分成几个模块：
（1）Cam_IF:图像接口，一般采用Sony、OV或安森美的CMOS Sensor，有可能是多通道LVDS、HiSpi或MIPI DPHY/CPHY接口，采用FPGA逻辑+少量外围电路（或ASSP）实现。
（2）ISP处理：这里是图像处理的核心部分，直接影响图像质量，包括必须的Demosaic、3A、降噪、增强等必要处理。
（3）拼接模块：这里是全景相机应用的核心部分，直接影响感官效果，这块儿根据业务的不同基本上就是见仁见智，全靠算法和标定了。
（4）显示模块：主要是用于本地投屏显示，一般会根据需要选择HDMI或SDI接口。
（5）Dual Cortex-A9：ARM处理器（PS）主要是做一些协同处理和控制工作，比如说自动曝光和白平衡的协处理、系统控制和管理等。
（4）一般的，因ZYNQ-7000系列器件不带视频CODEC，使用逻辑实现H.264/264压缩代价较大，从成本、开发难度等方面考虑，还会增加一个处理器专门来做压缩，一般会选择华为海思或全智之类的器件。
在图像领域，ZYNQ-7000系列器件还广泛用于有特殊功能需求的IP Camera、制冷和非制冷型红外热成像仪、工业相机、焊接和筛选机器人、物流机器人、CCD前端采集系统等各方面。
案例二：无人机飞控系统
ZYNQ在无人机上用得相对也比较多，比如早期的DJI，在他的精灵上就用了Z-7020这颗片子；比如Aerotenna，用ZYNQ飞控实现了360°微波防撞和雷达高度计。许多做行业无人机的，飞控也用到ZYNQ-7000系列器件。
无人机飞控是一个相对比较复杂的系统，包括伺服控制系统、感知系统、数据链、GNSS和其他特定的载荷接入等。涉及的门类也很多，按形态分有多旋翼（含系留多旋翼）、复合翼、倾转旋翼等，按动力分有锂电型、油动型、氢燃料电池型等等。说到载荷更是五花八门，有光电吊舱、云台相机、倾斜摄影相机、通信中继站、MiniSAR、高光谱相机、抛投装置、喊话装置甚至于武器弹部等等，还有一些出于自身保护的避障、降落伞、气垫等等设备。基于这种特点，ZYNQ-7000系留器件以其高度的灵活性，在这里很有用武之地。下图2是最简飞控系统框架图。
图2 无人机飞控系统框图
如图2所示，ZYNQ-7000 SoC是核心，负责运行操作系统（如Nuttx、rt-Linux）和飞控软件（如APM），驱动和采集各个外设数据，调度任务等。
（1）RTK(GNSS),差分GPS，可能支持GPS、BD和GLONASS等多模，一般采用模块，对外接口为串口；
（2）无线数、图传：也可能是一体化设备，数传主要是与地面控制站交互控制和状态数据，比如说开源的mavLink协议，图传主要是将图像数据下载到地面，这二者也可能一体，采用宽带数据传输设备；单数传可能是串口，宽带一体化设备可能是网口或者USB等；单图传可能是HDMI或SDI等接口；
（3）SD Card：主要记录飞控运行数据，当然也可能保存本地载荷数据如图片、气体传感器值等；
（4）UAV CAN：一种多节点总线，可用作与电调、IMU和其他挂载通信，主要是高可靠性控制用；
（5）PWM & IOs：可扩展的多通道PWM和可编程I/O，用作控制电调、舵机、云台、起落架等设备；
（6）MIPI CSI-2：图像传感器接口，可能是外部相机载荷接入，也可能是本低的避障相机或前视相机接入；
（7）IMU：是无人机姿态稳定控制的核心部件，以便包括角速度计、加速度计或磁罗盘等，飞控就是根据采集到的这些传感器数据进行滤波和解算处理，通过PID执行机构给电机，维持飞行姿态的动态稳定；
（8）高度计：高度计可能采用气压传感器、超声波传感器、微波雷达等，主要是和GPS高度融合维持较高精度的定高飞行或悬停，在系留无人机、植保机等特殊应用机型中尤其用得多；
（9）避障传感器：有超声波、视觉、微波雷达、激光雷达等，在低速、低空旋翼机上应用较多。
ZYNQ-7000系列器件以其可配置性强的灵活性，可以实现大多数的应用场景功能适配，其PL强大的并行处理能力，也可以实现较复杂的应用算法处理，比如FoC电调控制、图像处理等，很多都集成到了PL实现。
案例三、红外热成像系统
早些年间，红外热成像仪及其派生设备绝对是一个高大上的存在，一般场合用不起，但随着核心焦平面芯片的国产化，现在已经脱下高贵的外衣拥抱平民市场。特别是基于非制冷探测器的红外测量系统可在各领域广泛应用。如海关、机场等公共场所民众体温监测，芯片、焊点、激光光纤等微米级目标检查，高压输电塔巡线，隧道、大坝、桥梁渗水检测，反应塔、高炉等大型工业设备维护，建筑缺陷检测、地质勘探、火山研究，生命科学和化学研究等等。制冷型红外热成像系统仍然还是主要集中在军事、搜救、科研、高端检测等领域。
本案例以检测型的非制冷红外、可见双光热成像仪来说明。下图3是系统的软硬件总体方案框图。
图3 红外热成像系统软硬件框图
从图3来看，影响设计的关键因素是：
①高分辨率红外、可见光图像处理和融合；
②图像压缩、传输；
③精准测温、精准自动对焦；
④重量、体积和电池续航时间；
在传统的设计里，红外图像和可见光图像通常经过不同的模组进行预处理，然后再进行融合。这种传统方式的显著缺点是电路复杂，电路板（模组）多，功耗大。既导致了电池续航能力短，又增加了整机的重量和体积，同时可靠性也大打折扣。
那么，有没有一种解决方案可以在单片内有能力完成所有的处理（大量数据处理和高带宽要求），可以显著降低面积和功耗呢？不用怀疑，当前两大FPGA厂商Altera和Xilinx提供的的Cyclone V和ZYNQ-7000系列SoC都可以做到。
两大巨头的SoC都集成了双核Cortex-A9 ARM处理器、可编程逻辑和丰富的外设。软硬件协同处理、完美结合，正符合多光融合的非制冷红外测量系统的应用特点。
从软件架构上看，可编程逻辑资源的主要耗用如下：
① 红外图像处理：包括非均匀性校正、盲元校正、测温模块、降噪与增强、直方图均衡、（IDE）、微扫描图像合成、（宽动态强化高温区和低温区细节）、伪彩色映射、Zoom等；
② 可见光图像处理：ISP、降噪与增强、（宽动态技术）等；
③ 图像融合：红外图像和可见光图像融合；
④ 图像压缩：红外灰度图像特点，一般采用MJPEG压缩保留较多细节和较低延时。
⑤ 显示和接口：OSD图层、Scaler、HDMI接口、LVDS或MIPI CMOS输入接口、ONFI NAND接口、DDR Mig、和PS及DDR交互的AXI DMA等；
⑥自动对焦：梯度或锐度、模糊度计算。
按照一般的思路，没有过于复杂的如神经网络之类的算法，在架构清晰、代码风格比较好的情况下，XC7Z020（85K逻辑）可满足设计要求。如果需要添加更加复杂的检测、识别、跟踪类算法，可考虑选用XC7Z030（125K逻辑），当然器件成本会成倍上升。
另外，一幅红外图像的像素个数是1024×768，一幅可见光图像的像素个数为3840×2160。根据不同情况，一个像素可能占一个或两个字节，标准帧率为30fps，在精确位移打开或宽动态打开的情况下最终输出的帧率会降低，带宽不会成四倍增加。
缓存主要产生于数据处理过程中的DDR缓存，红外、可见光、压缩处理一帧和DDR的数据交互约在30次以上，因此，为了解决带宽紧张的问题，在PL端扩展了DDR。
PS端的双核ARM其中一个核运行操作系统（OS），另外一个核运行裸机程序（Bare）。运行操作系统的核主要负责外设驱动管理、系统控制、应用管理、GUI等功能。运行裸机代码的核和NEON一起主要偏重算法辅助处理。
案例四、雷达系统
在ZYNQ-7000这个级别上，还难以做到单独处理海量的雷达流水数据，一般会使用高性能DSP来做浮点运算。一般情况下是采用“一颗或多颗FPGA+一颗或多颗DSP”的架构实现。当前，通常应用场景下FPGA一般会选择7系列FPGA或ZYNQ-7000 SoC，DSP主要还是TI的8核TMS320C6678，FPGA做雷达前端接口和与FPGA通信的SRIO接口，在RAW数据上做一些滤波或变换处理后将数据通过SRIO接口送给DSP，DSP做FFT、IFFT、进行滤波、互联、平滑、目标跟踪和预测处理后，将稳定的目标航迹输出。这里的核心算法还是在DSP运行，不在赘述。
三、技术服务
服务内容：
小店可提供系统级的完整解决方案，包括方案设计、硬件设计和调试、FPGA逻辑设计、嵌入式软件设计和生产代工等一站式服务。并且，有若干个成熟的解决方案可供选择，时效性高、质量可靠。
行业分类 : 工业电子
开发平台 : Linux
交付形式 : PCBA,整机,软件
性能参数 : 工业级（-40°C~+60°C）；支持定制开发
应用场景 : 1. 行业相机； 2. 机器视觉； 3. 汽车ADAS系统； 4. 3G/6G广播电视系统和视频矩阵； 5. PCIe数据采集卡； 6.高性能运动和测量系统； 7.软件无线电； 8.SATA接口存储设备； 9.无人机和机器人系统。
