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我们在 Foot-LITE单元中集成了三轴加速计和横摆角速度传感系统，这可以给Foot-LITE算法提供在需要时访问高速率、低延时车辆动态信息的可能。
Foot-LITE 算法把所有的数据整合在一起，为驾驶员提供一系列与他的(或她的)驾驶风格相关的简洁信息。
算法实施
起初，我们想提供一种单处理器系统。不过很快发现，专用处理器可电感加工以简化算法开发工作每次迭代所需的集成工作。我们把主处理器和 Foot-LITE 算法处理器隔离开来，中间用MicroBlaze? Fast Simplex Link (FSL) 总线系统来实现通信。这样可以把两个处理器的存储完全隔离开来(与常见的共享存储的做法不同)，可以大幅度简化集成工作，因为错误不会通过内存损坏而从一个处理器迁移到另一个处理器上。
此外，这样可以避免对处理器周期的竞相争用。这就意电感器生产味着我们的合作伙伴可以放心，我们对主机应用所做的任何修改都不会影响他们的应用性能。
图 2 – 基于 Spartan 的处理模块
我们开发了一系列封装功能，允许我们访问Simulink? 编译器生成的 C 语言程序，而无需对接口进行大幅更改。我们可通过 I2C 总线提供少量非易失板上缓存空间，用于存储Foot-LITE 算法中的各种调节参数 (tune parameter)。这就需要一个简单的封装程序，以便算法在 Simulink 环境下实现轻松访问，从而在启动时读取该内存，并在关断时写回。
该系统工字电感器需要测量加速度和横摆角速度，并通过CAN总线与车道和车辆检测系统通信。由于我们已经有了底层CAN 驱动程序，而且我们担心Linux应用在40毫秒的时间范围内测量车辆动态信息的及时性，我们决定在系统中再增加一个MicroBlaze。这样可以不必把 CAN一体成型电感 驱动程序导入Linux，而且可以通过另一个隔离的处理节点实现确定的性能。这对算法非常重要，因为算法使用的动态测量值。此外，这种方法还可以让我们把编写软件的工作拆开，进行并行开发。这里我们还是使用 FSL 作为动态处理器和Foot-LITE 算法处理器之间的接口。
视频捕获与压缩
系统的初步构想是把视觉系统的数据通过CAN 总线传输给 Foot-LITE 算法单元，为车道宽度和偏移量、与前方车辆之间的距离等提供简单的测量。项目合作伙伴决定强化其设置，将捕获到的视频帧传输到服务器，进行离线环境分析，以转译系统提供的信息的含义。鉴于这项要求只针对“互联网质量”的视频(频率为5 Hz 时，像素为 300x200)，我们觉得我们可以再用一个 MicroBlaze，把视频流实时压缩成一系列 JPEG 图像。摄像头捕获的图像是宽VGA(频率为30Hz 时，像素为 720 x 480，)视频流。很明显，图像降采样工作应该交给硬件来做。
我们设计了一个简单的外设，通过交替去掉像素和行来进行降采样操作，生成360 x 240的图像。该外设还每 5 帧去掉 4 帧，以获得所需的帧率。无需进行更复杂的处理就可以获得视觉上可以接受的结果，因为JPEG 处理会让走样的人为效果不可见。我们使用系统生成器来开发该外设，因为它可以直接导出到 EDK，而且我们已经有了使用系统生成器进行更加复杂的图像处理的绕行电感经验。
进入连接到 JPEG 处理器的 SDRAM 的数据由降采样外设的总线负责控制，数据随即被逐帧压缩，送入循环缓冲区，直到Foot-LITE算法发出标志。JPEG处理器将压缩后的视频帧(也是通过 FSL)发送到主机 MicroBlaze。我们使用独立 JPEG 小组提供的代码库，而且发现基本不需要优化就可以工作在 5Hz 的条件下。
另外，通过隔离的处理器让另一位软件工程师(身处异地)在进行系统相同部分开发的时候，都可以并行不悖。
用蓝牙连接到智能电话和车载诊断系统
简便的安装是这个项目的关键因素。减少系统使用的线缆数量也是需要考虑的重要方面。
我们选用蓝牙做为连接到智能电话的接口。标准USB蓝牙连接器的驱动程序是ucLinux内核的标配，虽然我们不得不自己构建用户空间工具。以上这些工作跟其他代码有着许多关联性，而这些代码也都是经过Petlinux的工具包交叉编译并添加到ucLinux的 文件系统中。1
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