Concepção e realização de um framework para sistemas embarcados baseados em FPGA aplicado a um classificador Floresta de Caminhos Ótimos

Orientadores: Eurípedes Guilherme de Oliveira Nóbrega, Isabelle Fantoni-Coichot, Vincent FrémontTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica, Université de Technologie de CompiègneResumo: Muitas aplicações modernas dependem de métodos de Inteligência Artificial, tais como classificação automática. Entretanto, o alto custo computacional associado a essas técnicas limita seu uso em plataformas embarcadas com recursos restritos. Grandes quantidades de dados podem superar o poder computacional disponível em tais ambientes, o que torna o processo de projetá-los uma tarefa desafiadora. As condutas de processamento mais comuns usam muitas funções de custo computacional elevadas, o que traz a necessidade de combinar alta capacidade computacional com eficiência energética. Uma possível estratégia para superar essas limitações e prover poder computacional suficiente aliado ao baixo consumo de energia é o uso de hardware especializado como, por exemplo, FPGA. Esta classe de dispositivos é amplamente conhecida por sua boa relação desempenho/consumo, sendo uma alternativa interessante para a construção de sistemas embarcados eficazes e eficientes. Esta tese propõe um framework baseado em FPGA para a aceleração de desempenho de um algoritmo de classificação a ser implementado em um sistema embarcado. A aceleração do desempenho foi atingida usando o esquema de paralelização SIMD, aproveitando as características de paralelismo de grão fino dos FPGA. O sistema proposto foi implementado e testado em hardware FPGA real. Para a validação da arquitetura, um classificador baseado em Teoria dos Grafos, o OPF, foi avaliado em uma proposta de aplicação e posteriormente implementado na arquitetura proposta. O estudo do OPF levou à proposição de um novo algoritmo de aprendizagem para o mesmo, usando conceitos de Computação Evolutiva, visando a redução do tempo de processamento de classificação, que, combinada à implementação em hardware, oferece uma aceleração de desempenho suficiente para ser aplicada em uma variedade de sistemas embarcadosAbstract: Many modern applications rely on Artificial Intelligence methods such as automatic classification. However, the computational cost associated with these techniques limit their use in resource constrained embedded platforms. A high amount of data may overcome the computational power available in such embedded environments while turning the process of designing them a challenging task. Common processing pipelines use many high computational cost functions, which brings the necessity of combining high computational capacity with energy efficiency. One of the strategies to overcome this limitation and provide sufficient computational power allied with low energy consumption is the use of specialized hardware such as FPGA. This class of devices is widely known for their performance to consumption ratio, being an interesting alternative to building capable embedded systems. This thesis proposes an FPGA-based framework for performance acceleration of a classification algorithm to be implemented in an embedded system. Acceleration is achieved using SIMD-based parallelization scheme, taking advantage of FPGA characteristics of fine-grain parallelism. The proposed system is implemented and tested in actual FPGA hardware. For the architecture validation, a graph-based classifier, the OPF, is evaluated in an application proposition and afterward applied to the proposed architecture. The OPF study led to a proposition of a new learning algorithm using evolutionary computation concepts, aiming at classification processing time reduction, which combined to the hardware implementation offers sufficient performance acceleration to be applied in a variety of embedded systemsDoutoradoMecanica dos Sólidos e Projeto MecanicoDoutor em Engenharia Mecânica3077/2013-09CAPE

Robotic device actuation through natural interface in augmented reality

Orientador: Eurípedes Guilherme de Oliveira NóbregaDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia MecânicaResumo: Desde o início da História e particularmente da Revolução Industrial, o homem tem buscado substituir ou complementar sua força de trabalho com dispositivos e máquinas capazes de ampliar a capacidade produtiva ou resolver tarefas para as quais o emprego de força humana não é satisfatório ou é perigoso. Esta necessidade impulsionou, no último século, o desenvolvimento de dispositivos robóticos, que foram se tornando cada vez mais complexos, à medida que a tecnologia avançava. No entanto, quanto mais complexos, mais difícil se torna sua operação. Reduzir a complexidade de operação destes dispositivos sem comprometer sua eficácia é um objetivo desejável e que tem impulsionado significativos esforços de pesquisa ultimamente. Neste trabalho, estudam-se duas tecnologias diferentes que podem ser aplicadas de forma complementar para tornar a operação de dispositivos robóticos mais simplificada. A área de Interfaces Naturais estuda a criação de mecanismos de operação baseados nas formas naturais de interação entre os seres humanos e os computadores, como gestos e fala, visando diminuir a curva de aprendizado para a operação de sistemas complexos, tornando esta uma tarefa intuitiva. A Realidade Aumentada tem entre seus objetivos ampliar o conhecimento sobre uma certa situação ao apresentar a um usuário informações adicionais fornecidas por instrumentação. Para isso, faz uso de técnicas de Computação Gráfica. Também permite criar situações simuladas para avaliar o comportamento de sistemas, ou treinamento para a operação destes sistemas de maneira virtual. Neste trabalho, montou-se um experimento em que um braço robótico será acionado de forma natural, através de gestos do usuário, em um ambiente de Realidade Aumentada. Como transdutor para a captura do movimento do usuário, foi o usado o sensor Kinect¿, que é um equipamento disponível comercialmente com custo relativamente baixo. Foi desenvolvida uma arquitetura que permite o acionamento da plataforma robótica de forma remota, através de comunicação em redeAbstract: Since the beginning of History and particularly of the Industrial Revolution, human beings have sought to replace or supplement their workforce with devices and machines, in order to expand their productive capacity or to solve tasks for which the use of human power is not satisfactory or it is dangerous. This need pushed the development of robotic devices in the last century, which have become increasingly complex as technology advances. However, the more complex it is, more difficult its operation becomes. Reducing these devices operational complexity without compromising its effectiveness is a desirable goal that has driven significant research efforts lately. In this work, two different technologies are studied which can be applied in a complementary way to simplify robotic operation. The area of Natural Interfaces studies the creation of software mechanisms, based on natural forms of interaction between humans and computers, such as gestures and speech, in order to reduce the learning curve for the operation of complex systems, making it more intuitive. Augmented Reality has among its objectives to expand the knowledge about certain situations, presenting to the user additional instrumentation provided information. To accomplish this objective, Augmented Reality makes use of Computer Graphics techniques. It also allows the creation of simulated scenarios to evaluate the behavior of systems, or for virtually training the operators of these systems. In this work, an experiment was set up in which a robotic arm is activated through user gestures in an Augmented Reality environment. As a low cost commercially available equipment, the Kinect¿ sensor is adopted to capture the user's movement. An architecture was developed and tested with auspicious results, implementing the proposed natural interface to interpret the human gestures and to provoke the respective remote activation of the robotic platform through network communicationMestradoMecanica dos Sólidos e Projeto MecanicoMestre em Engenharia Mecânic