Arquitectura HW/SW para la aceleración de tareas de robots móviles mediante la integración de FPGA y ROS
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Autores
Cuero Ortega, Jairo David
Tipo de contenido
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Español
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Resumen
La complejidad inherente de los robots móviles ha requerido un trabajo interdisciplinario de
varios campos de la ingeniería, como las tecnologías de la información y las
comunicaciones, la inteligencia artificial y el desarrollo de software. A su vez, la comunidad
de ingenieros y desarrolladores que utilizan ROS ha contribuido a que los robots sean
mejores, más accesibles y estén presentes casi en cualquier tipo de aplicación. Cada vez
más, los robots integran múltiples sensores y actuadores heterogéneos para realizar tareas
más complejas que a menudo son computacionalmente intensivas o requieren
procesamiento en tiempo real que los procesadores, sin importar cuántos núcleos tengan,
no pueden cumplir. Para abordar este problema, se propone desarrollar, evaluar y
demostrar en una plataforma robótica prototipo la integración de ROS con dispositivos SoC
FPGA que combinan unidades de procesamiento y recursos de hardware reconfigurables
en un chip. La plataforma robótica objetivo fue un robot móvil de tracción diferencial
utilizado en educación, investigación y desarrollo llamado Turtlebot3 Burger. Este robot
compatible con ROS incluye un sensor LiDAR y una placa Raspberry Pi como unidad de
procesamiento. La Raspberry se reemplazó por el SoC FPGA Ultra96v2 para implementar
una rutina de software para crear el mapa de ocupación a partir de los datos del sensor
LiDAR. Se midió el tiempo de ejecución del algoritmo y luego se desarrolló un diseño de
hardware para reemplazar parte de la rutina en el software. La partición y la asignación de
tareas al hardware programable mejoraron el rendimiento al acelerar hasta diez veces la
construcción del mapa de ocupación en el entorno del robot. (Texto tomado de la fuente)
Abstract
The inherent complexity of mobile robots has required interdisciplinary work from
several engineering fields, such as information and communications technology,
artificial intelligence, and software development. In turn, the community of
engineers and developers using ROS has contributed to making robots better,
more accessible, and ubiquitous in almost any type of application. Robots
increasingly integrate multiple heterogeneous sensors and actuators to perform
more complex tasks that are often computationally intensive or require real-time
processing that CPUs, no matter how many cores they have, cannot fulfill. To address
this problem, we propose developing, evaluating, and demonstrating on a prototype
robotic platform the integration of ROS with SoC FPGA devices that combine both
processing units and reconfigurable hardware resources on a chip. The target robotic
platform was a differential drive mobile robot used in education, research, and
development called Turtlebot3 Burger. This ROS-enabled robot includes a LiDAR
sensor and a Raspberry Pi board as a processing unit. A SoC FPGA Ultra96v2
replaced the Raspberry to implement a software routine to create the occupancy map
from the LiDAR sensor data. Then, we measured the algorithm execution time and
developed a hardware design to replace part of the routine in software. The
partitioning and the task assignment to the programmable hardware improved the
performance by speeding up the construction of the occupancy map in the robot
environment by up to ten times.
Palabras clave propuestas
Descripción
ilustraciones, fotografías, graficas