Acelerando algoritmos de baixo nível em visão robótica com hardware reconfigurável

A challenge that remains in the robotics field is how to make a robot to react in real time to visual stimulus. Traditional computer vision algorithms used to overcome this problem are still very expensive taking too long when using common computer processors. Very simple algorithms like image filtering or even mathematical morphology operations may take too long. Researchers have implemented image processing algorithms in high parallelism hardware devices in order to cut down the time spent in the algorithms processing, with good results. By using hardware implemented image processing techniques and a platform oriented system that uses the Nios II Processor we propose an approach that uses the hardware processing and event based programming to simplify the vision based systems while at the same time accelerating some parts of the used algorithms

Implementação Hardware/Software da estimação de movimento segundo o padrão H.264

Motion estimation is the main responsible for data reduction in digital video encoding. It is also the most computational damanding step. H.264 is the newest standard for video compression and was planned to double the compression ratio achievied by previous standards. It was developed by the ITU-T Video Coding Experts Group (VCEG) together with the ISO/IEC Moving Picture Experts Group (MPEG) as the product of a partnership effort known as the Joint Video Team (JVT). H.264 presents novelties that improve the motion estimation efficiency, such as the adoption of variable block-size, quarter pixel precision and multiple reference frames. This work defines an architecture for motion estimation in hardware/software, using a full search algorithm, variable block-size and mode decision. This work consider the use of reconfigurable devices, soft-processors and development tools for embedded systems such as Quartus II, SOPC Builder, Nios II and ModelSim

Arquitetura hardware/software de um núcleo NCAP segundo o padrão IEEE 1451.1: uma prova de conceito

Os sensores inteligentes são dispositivos que se diferenciam dos sensores comuns por apresentar capacidade de processamento sobre os dados monitorados. Eles tipicamente são compostos por uma fonte de alimentação, transdutores (sensores e atuadores), memória, processador e transceptor. De acordo com o padrão IEEE 1451 um sensor inteligente pode ser dividido em módulos TIM e NCAP que devem se comunicar através de uma interface padronizada chamada TII. O módulo NCAP é a parte do sensor inteligente que comporta o processador. Portanto, ele é o responsável por atribuir a característica de inteligência ao sensor. Existem várias abordagens que podem ser utilizadas para o desenvolvimento desse módulo, dentre elas se destacam aquelas que utilizam microcontroladores de baixo custo e/ou FPGA. Este trabalho aborda o desenvolvimento de uma arquitetura hardware/software para um módulo NCAP segundo o padrão IEEE 1451.1. A infra-estrutura de hardware é composta por um driver de interface RS-232, uma memória RAM de 512kB, uma interface TII, o processador embarcado NIOS II e um simulador do módulo TIM. Para integração dos componentes de hardware é utilizada ferramenta de integração automática SOPC Builder. A infra-estrutura de software é composta pelo padrão IEEE 1451.1 e pela aplicação especí ca do NCAP que simula o monitoramento de pressão e temperatura em poços de petróleo com o objetivo de detectar vazamento. O módulo proposto é embarcado em uma FPGA e para a sua prototipação é usada a placa DE2 da Altera que contém a FPGA Cyclone II EP2C35F672C6. O processador embarcado NIOS II é utilizado para dar suporte à infra-estrutura de software do NCAP que é desenvolvido na linguagem C e se baseia no padrão IEEE 1451.1. A descrição do comportamento da infra-estrutura de hardware é feita utilizando a linguagem VHDL