Sistema de reconhecimento de impressões digitais baseado em FPGA

Trabalho de Projeto para obtenção do grau de Mestre em Engenharia de Eletrónica e Telecomunicações

Estudo e desenvolvimento de sistema de cobrança de portagens baseado em NFC

Tese para obter o grau de Mestre em Engenharia Electrónica e Telecomunicações

Desarrollo e implementación de un sistema robótico aéreo con programación tridimensional orientado al recorrido de rutas

En la actualidad se estudia en numerosos campos cómo automatizar distintas tareas ejecutadas por aeronaves con tripulación humana. Estas tareas son en todos los casos muy costosos, debido al gran consumo de combustible, gran coste de adquisición y mantenimiento de la propia aeronave, todo ello sin contar el riesgo para los mismos tripulantes. Como ejemplo de estas tareas se puede incluir la vigilancia policial y fronteriza, revisiones de tendidos de alta tensión, la alerta temprana de incendios forestales y la medición de parámetros contaminantes. El objetivo de este proyecto es el diseño y la construcción de un prototipo electrónico empotrado basado en microcontrolador con núcleo C8051 de Silicon labs, que sea capaz de gobernar una aeronave de radiocontrol de forma transparente, de manera que en un futuro se pueda sustituir el propio aeromodelo, con la modificación de algunos parámetros, para poder incorporar sistemas de video o distintos medios de detección de variables. El prototipo seguirá una ruta confeccionada y transferida como un archivo de texto con un formato determinado que contendrá los datos necesarios para poder navegar mediante GPS. El trabajo con los modelos de motorización térmica (motores de combustión interna tipo glow, en este caso) resulta peligroso debido a la gran energía que son capaces de alcanzar. A fin de mantener la máxima seguridad durante la evolución del proyecto, se ha diseñado un proceso de tres partes independientes que permitan la correcta familiarización de los distintos componentes que se emplearán. Las fases son las siguientes: 1. Test y modelado de todos los componentes mediante pequeños montajes con protoboard de inserción y programas individuales. Se realizará mediante una tarjeta multipropósito que contendrá un microcontrolador similar en características, aunque de menor complejidad, al del prototipo final. 2. Integración de todos los componentes mediante una tarjeta especialmente diseñada que servirá de interfaz entre la tarjeta multipropósito y todo el hardware necesario para el control de un vehículo terrestre de iguales características (actuadores y motorización) al aeromodelo. 3. Diseño de un sistema embebido que concentre todos los subsistemas desarrollados en las fases anteriores y que integre todos los componentes necesarios para el gobierno de una aeronave de ala fija. ABSTRACT. Nowadays, the way of automating different tasks done by manned vehicles is studied. These tasks are any case very expensive, due to large fuel consumption, costs of aircraft buying, without taking into account the risk for human crew. As an example of these tasks, we can include policing or border surveillance, maintenance of high voltage lines, early warning of forest fire and measuring of pollution parameters. The target of this project is the design and construction of an embedded electronic prototype, based on a microcontroller with C8051 core from Silicon labs, and it will be able to controlling an aircraft transparently, in order that in the future the flying model could be changed with the modification of some parameters, and video or any variables detection systems could be added. The prototype will follow a designed and transferred path as an plain text file with a given format, that will contain all the necessary data for GPS navigation. Working with heat engine models (internal combustion engine, glow type, in this case) becomes dangerous due to the large energy that can be able to acquire. In order to keep the maximum safety level during the project evolution a three independent stages process have been designed, this allows familiarizing properly with the parts that will be used. The stages are as follows: 1. Test and modeling of all of the parts by little assemblies with through-hole protoboard and stand alone programs. It will be done with a multipurpose card which contains a microcontroller of similar characteristics, although less complex, of the final prototype. 2. Integrating of all of parts through a dedicated design card that will serve as interface between multipurpose card and all the necessary hardware for controlling a ground vehicle with the same characteristics (actuators and engine) of the flying model. 3. Embedded system designing that contains all the developed subsystems in the previous stages and integrates all the necessary parts for controlling a fixed-wing aircraft.

Brain-Computer Interfaces: Desarrollo de un sistema de identificación de estados mentales alfa

En el mundo actual las aplicaciones basadas en sistemas biométricos, es decir, aquellas que miden las señales eléctricas de nuestro organismo, están creciendo a un gran ritmo. Todos estos sistemas incorporan sensores biomédicos, que ayudan a los usuarios a controlar mejor diferentes aspectos de la rutina diaria, como podría ser llevar un seguimiento detallado de una rutina deportiva, o de la calidad de los alimentos que ingerimos. Entre estos sistemas biométricos, los que se basan en la interpretación de las señales cerebrales, mediante ensayos de electroencefalografía o EEG están cogiendo cada vez más fuerza para el futuro, aunque están todavía en una situación bastante incipiente, debido a la elevada complejidad del cerebro humano, muy desconocido para los científicos hasta el siglo XXI. Por estas razones, los dispositivos que utilizan la interfaz cerebro-máquina, también conocida como BCI (Brain Computer Interface), están cogiendo cada vez más popularidad. El funcionamiento de un sistema BCI consiste en la captación de las ondas cerebrales de un sujeto para después procesarlas e intentar obtener una representación de una acción o de un pensamiento del individuo. Estos pensamientos, correctamente interpretados, son posteriormente usados para llevar a cabo una acción. Ejemplos de aplicación de sistemas BCI podrían ser mover el motor de una silla de ruedas eléctrica cuando el sujeto realice, por ejemplo, la acción de cerrar un puño, o abrir la cerradura de tu propia casa usando un patrón cerebral propio. Los sistemas de procesamiento de datos están evolucionando muy rápido con el paso del tiempo. Los principales motivos son la alta velocidad de procesamiento y el bajo consumo energético de las FPGAs (Field Programmable Gate Array). Además, las FPGAs cuentan con una arquitectura reconfigurable, lo que las hace más versátiles y potentes que otras unidades de procesamiento como las CPUs o las GPUs.En el CEI (Centro de Electrónica Industrial), donde se lleva a cabo este TFG, se dispone de experiencia en el diseño de sistemas reconfigurables en FPGAs. Este TFG es el segundo de una línea de proyectos en la cual se busca obtener un sistema capaz de procesar correctamente señales cerebrales, para llegar a un patrón común que nos permita actuar en consecuencia. Más concretamente, se busca detectar cuando una persona está quedándose dormida a través de la captación de unas ondas cerebrales, conocidas como ondas alfa, cuya frecuencia está acotada entre los 8 y los 13 Hz. Estas ondas, que aparecen cuando cerramos los ojos y dejamos la mente en blanco, representan un estado de relajación mental. Por tanto, este proyecto comienza como inicio de un sistema global de BCI, el cual servirá como primera toma de contacto con el procesamiento de las ondas cerebrales, para el posterior uso de hardware reconfigurable sobre el cual se implementarán los algoritmos evolutivos. Por ello se vuelve necesario desarrollar un sistema de procesamiento de datos en una FPGA. Estos datos se procesan siguiendo la metodología de procesamiento digital de señales, y en este caso se realiza un análisis de la frecuencia utilizando la transformada rápida de Fourier, o FFT. Una vez desarrollado el sistema de procesamiento de los datos, se integra con otro sistema que se encarga de captar los datos recogidos por un ADC (Analog to Digital Converter), conocido como ADS1299. Este ADC está especialmente diseñado para captar potenciales del cerebro humano. De esta forma, el sistema final capta los datos mediante el ADS1299, y los envía a la FPGA que se encarga de procesarlos. La interpretación es realizada por los usuarios que analizan posteriormente los datos procesados. Para el desarrollo del sistema de procesamiento de los datos, se dispone primariamente de dos plataformas de estudio, a partir de las cuales se captarán los datos para después realizar el procesamiento: 1. La primera consiste en una herramienta comercial desarrollada y distribuida por OpenBCI, proyecto que se dedica a la venta de hardware para la realización de EEG, así como otros ensayos. Esta herramienta está formada por un microprocesador, un módulo de memoria SD para el almacenamiento de datos, y un módulo de comunicación inalámbrica que transmite los datos por Bluetooth. Además cuenta con el mencionado ADC ADS1299. Esta plataforma ofrece una interfaz gráfica que sirve para realizar la investigación previa al diseño del sistema de procesamiento, al permitir tener una primera toma de contacto con el sistema. 2. La segunda plataforma consiste en un kit de evaluación para el ADS1299, desde la cual se pueden acceder a los diferentes puertos de control a través de los pines de comunicación del ADC. Esta plataforma se conectará con la FPGA en el sistema integrado. Para entender cómo funcionan las ondas más simples del cerebro, así como saber cuáles son los requisitos mínimos en el análisis de ondas EEG se realizaron diferentes consultas con el Dr Ceferino Maestu, neurofisiólogo del Centro de Tecnología Biomédica (CTB) de la UPM. Él se encargó de introducirnos en los distintos procedimientos en el análisis de ondas en electroencefalogramas, así como la forma en que se deben de colocar los electrodos en el cráneo. Para terminar con la investigación previa, se realiza en MATLAB un primer modelo de procesamiento de los datos. Una característica muy importante de las ondas cerebrales es la aleatoriedad de las mismas, de forma que el análisis en el dominio del tiempo se vuelve muy complejo. Por ello, el paso más importante en el procesamiento de los datos es el paso del dominio temporal al dominio de la frecuencia, mediante la aplicación de la transformada rápida de Fourier o FFT (Fast Fourier Transform), donde se pueden analizar con mayor precisión los datos recogidos. El modelo desarrollado en MATLAB se utiliza para obtener los primeros resultados del sistema de procesamiento, el cual sigue los siguientes pasos. 1. Se captan los datos desde los electrodos y se escriben en una tabla de datos. 2. Se leen los datos de la tabla. 3. Se elige el tamaño temporal de la muestra a procesar. 4. Se aplica una ventana para evitar las discontinuidades al principio y al final del bloque analizado. 5. Se completa la muestra a convertir con con zero-padding en el dominio del tiempo. 6. Se aplica la FFT al bloque analizado con ventana y zero-padding. 7. Los resultados se llevan a una gráfica para ser analizados. Llegados a este punto, se observa que la captación de ondas alfas resulta muy viable. Aunque es cierto que se presentan ciertos problemas a la hora de interpretar los datos debido a la baja resolución temporal de la plataforma de OpenBCI, este es un problema que se soluciona en el modelo desarrollado, al permitir el kit de evaluación (sistema de captación de datos) actuar sobre la velocidad de captación de los datos, es decir la frecuencia de muestreo, lo que afectará directamente a esta precisión. Una vez llevado a cabo el primer procesamiento y su posterior análisis de los resultados obtenidos, se procede a realizar un modelo en Hardware que siga los mismos pasos que el desarrollado en MATLAB, en la medida que esto sea útil y viable. Para ello se utiliza el programa XPS (Xilinx Platform Studio) contenido en la herramienta EDK (Embedded Development Kit), que nos permite diseñar un sistema embebido. Este sistema cuenta con: Un microprocesador de tipo soft-core llamado MicroBlaze, que se encarga de gestionar y controlar todo el sistema; Un bloque FFT que se encarga de realizar la transformada rápida Fourier; Cuatro bloques de memoria BRAM, donde se almacenan los datos de entrada y salida del bloque FFT y un multiplicador para aplicar la ventana a los datos de entrada al bloque FFT; Un bus PLB, que consiste en un bus de control que se encarga de comunicar el MicroBlaze con los diferentes elementos del sistema. Tras el diseño Hardware se procede al diseño Software utilizando la herramienta SDK(Software Development Kit).También en esta etapa se integra el sistema de captación de datos, el cual se controla mayoritariamente desde el MicroBlaze. Por tanto, desde este entorno se programa el MicroBlaze para gestionar el Hardware que se ha generado. A través del Software se gestiona la comunicación entre ambos sistemas, el de captación y el de procesamiento de los datos. También se realiza la carga de los datos de la ventana a aplicar en la memoria correspondiente. En las primeras etapas de desarrollo del sistema, se comienza con el testeo del bloque FFT, para poder comprobar el funcionamiento del mismo en Hardware. Para este primer ensayo, se carga en la BRAM los datos de entrada al bloque FFT y en otra BRAM los datos de la ventana aplicada. Los datos procesados saldrán a dos BRAM, una para almacenar los valores reales de la transformada y otra para los imaginarios. Tras comprobar el correcto funcionamiento del bloque FFT, se integra junto al sistema de adquisición de datos. Posteriormente se procede a realizar un ensayo de EEG real, para captar ondas alfa. Por otro lado, y para validar el uso de las FPGAs como unidades ideales de procesamiento, se realiza una medición del tiempo que tarda el bloque FFT en realizar la transformada. Este tiempo se compara con el tiempo que tarda MATLAB en realizar la misma transformada a los mismos datos. Esto significa que el sistema desarrollado en Hardware realiza la transformada rápida de Fourier 27 veces más rápido que lo que tarda MATLAB, por lo que se puede ver aquí la gran ventaja competitiva del Hardware en lo que a tiempos de ejecución se refiere. En lo que al aspecto didáctico se refiere, este TFG engloba diferentes campos. En el campo de la electrónica:  Se han mejorado los conocimientos en MATLAB, así como diferentes herramientas que ofrece como FDATool (Filter Design Analysis Tool).  Se han adquirido conocimientos de técnicas de procesado de señal, y en particular, de análisis espectral.  Se han mejorado los conocimientos en VHDL, así como su uso en el entorno ISE de Xilinx.  Se han reforzado los conocimientos en C mediante la programación del MicroBlaze para el control del sistema.  Se ha aprendido a crear sistemas embebidos usando el entorno de desarrollo de Xilinx usando la herramienta EDK (Embedded Development Kit). En el campo de la neurología, se ha aprendido a realizar ensayos EEG, así como a analizar e interpretar los resultados mostrados en el mismo. En cuanto al impacto social, los sistemas BCI afectan a muchos sectores, donde destaca el volumen de personas con discapacidades físicas, para los cuales, este sistema implica una oportunidad de aumentar su autonomía en el día a día. También otro sector importante es el sector de la investigación médica, donde los sistemas BCIs son aplicables en muchas aplicaciones como, por ejemplo, la detección y estudio de enfermedades cognitivas.

Embedded platform for ECG biometric recognition

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia de Electrónica e Telecomunicações

Projecto de uma câmara em rede em FPGA

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia de Electrónica e Telecomunicações

Many-core approach to 2D-DCT calculation using an FPGA

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia de Electrónica e Telecomunicações

Linux based mobile: operating systems

Trabalho de Projeto para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática e de Computadores

XtranX passenger: navegação inercial

Trabalho de Projecto para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática e de Computadores

Diseño, implementación y verificación de un controlador para robots educativos

[EN] This project briefly analyzes the scope and applications of Industrial Robotics, as well as the importance that this technical discipline has gained in the past decades. In addition, it proposes a modern platform to assist in teaching this discipline in colleges and universities. This new educational platform for the teaching of Industrial Robotics is based on the robotic systems from Rhino Robotics Ltd., using the existing robotic arms and replacing the control electronics by a newer, modern and yet backwards-compatible controller. In addition to the controller, this platform also provides new, up-to-date software utilities that are more intuitive than those provided with the old system. The work to be done consists essentially in receiving commands from a personal computer which the controller must interpret in order to control the motors of the robotic arm. The controller itself will be implemented as an embedded system based on microcontrollers. This requires the implementation of a communication protocol between the personal computer and the microcontroller, the design of a command interpreter, the design of the electronics for motor control using PWM and H-bridges, and the implementation of control techniques (more precisely, PID control). Hence, this project combines software and hardware design and integration techniques with motor control techniques and feedback control methods from Control Engineering, along with the kinematic analysis of the Rhino XR-4 robotic arm. 

Integración MPlayer-OpenSVC en el procesador multinúcleo OMAP3530

La constante evolución de dispositivos portátiles multimedia que se ha producido en la última década ha provocado que hoy en día se disponga de una amplia variedad de dispositivos con capacidad para reproducir contenidos multimedia. En consecuencia, la reproducción de esos contenidos en dichos terminales lleva asociada disponer de procesadores que soporten una alta carga computacional, ya que las tareas de descodificación y presentación de video así lo requieren. Sin embargo, un procesador potente trabajando a elevadas frecuencias provoca un elevado consumo de la batería, y dado que se pretende trabajar con dispositivos portátiles, la vida útil de la batería se convierte en un asunto de especial importancia. La problemática que se plantea se ha convertido en una de las principales líneas de investigación del Grupo de Investigación GDEM (Grupo de Diseño Electrónico y Microelectrónico). En esta línea de trabajo, se persigue cómo optimizar el consumo de energía en terminales portables desde el punto de vista de la reducción de la calidad de experiencia del usuario a cambio de una mayor autonomía del terminal. Por tanto, para lograr esa reducción de la calidad de experiencia mencionada, se requiere un estándar de codificación de vídeo que así lo permita. El Grupo de Investigación GDEM cuenta con experiencia en el estándar de vídeo escalable H.264/SVC, el cual permite degradar la calidad de experiencia en función de las necesidades/características del dispositivo. Más concretamente, un video escalable contiene embebidas distintas versiones del video original que pueden ser descodificadas en diferentes resoluciones, tasas de cuadro y calidades (escalabilidades espacial, temporal y de calidad respectivamente), permitiendo una adaptación rápida y muy flexible. Seleccionado el estándar H.264/SVC para las tareas de vídeo, se propone trabajar con Mplayer, un reproductor de vídeos de código abierto (open source), al cual se le ha integrado un descodificador para vídeo escalable denominado OpenSVC. Por último, como dispositivo portable se trabajará con la plataforma de desarrollo BeagleBoard, un sistema embebido basado en el procesador OMAP3530 que permite modificar la frecuencia de reloj y la tensión de alimentación dinámicamente reduciendo de este modo el consumo del terminal. Este procesador a su vez contiene integrados un procesador de propósito general (ARM Cortex-A8) y un procesador digital de señal (DSP TMS320C64+TM). Debido a la alta carga computacional de la descodificación de vídeos escalables y la escasa optimización del ARM para procesamiento de datos, se propone llevar a cabo la ejecución de Mplayer en el ARM y encargar la tarea de descodificación al DSP, con la finalidad de reducir el consumo y por tanto aumentar la vida útil del sistema embebido sobre el cual se ejecutará la aplicación desarrollada. Una vez realizada esa integración, se llevará a cabo una caracterización del descodificador alojado en el DSP a través de una serie de medidas de rendimiento y se compararán los resultados con los obtenidos en el proceso de descodificación realizado únicamente en el ARM. ABSTRACT During the last years, the multimedia portable terminals have gradually evolved causing that nowadays a several range of devices with the ability of playing multimedia contents are easily available for everyone. Consequently, those multimedia terminals must have high-performance processors to play those contents because the coding and decoding tasks demand high computational load. However, a powerful processor performing to high frequencies implies higher battery consumption, and this issue has become one of the most important problems in the development cycle of a portable terminal. The power/energy consumption optimization on multimedia terminals has become in one the most significant work lines in the Electronic and Microelectronic Research Group of the Universidad Politécnica de Madrid. In particular, the group is researching how to reduce the user‟s Quality of Experience (QoE) quality in exchange for increased battery life. In order to reduce the Quality of Experience (QoE), a standard video coding that allows this operation is required. The H.264/SVC allows reducing the QoE according to the needs/characteristics of the terminal. Specifically, a scalable video contains different versions of original video embedded in an only one video stream, and each one of them can be decoded in different resolutions, frame rates and qualities (spatial, temporal and quality scalabilities respectively). Once the standard video coding is selected, a multimedia player with support for scalable video is needed. Mplayer has been proposed as a multimedia player, whose characteristics (open-source, enormous flexibility and scalable video decoder called OpenSVC) are the most suitable for the aims of this Master Thesis. Lastly, the embedded system BeagleBoard, based on the multi-core processor OMAP3530, will be the development platform used in this project. The multimedia terminal architecture is based on a commercial chip having a General Purpose Processor (GPP – ARM Cortex A8) and a Digital Signal Processor (DSP, TMS320C64+™). Moreover, the processor OMAP3530 has the ability to modify the operating frequency and the supply voltage in a dynamic way in order to reduce the power consumption of the embedded system. So, the main goal of this Master Thesis is the integration of the multimedia player, MPlayer, executed at the GPP, and scalable video decoder, OpenSVC, executed at the DSP in order to distribute the computational load associated with the scalable video decoding task and to reduce the power consumption of the terminal. Once the integration is accomplished, the performance of the OpenSVC decoder executed at the DSP will be measured using different combinations of scalability values. The obtained results will be compared with the scalable video decoding performed at the GPP in order to show the low optimization of this kind of architecture for decoding tasks in contrast to DSP architecture.

Exploration of RVC applications using an ARM multicore processor = Exploración de aplicaciones RVC empleando un procesador ARM multinúcleo

Single core capabilities have reached their maximum clock speed; new multicore architectures provide an alternative way to tackle this issue instead. The design of decoding applications running on top of these multicore platforms and their optimization to exploit all system computational power is crucial to obtain best results. Since the development at the integration level of printed circuit boards are increasingly difficult to optimize due to physical constraints and the inherent increase in power consumption, development of multiprocessor architectures is becoming the new Holy Grail. In this sense, it is crucial to develop applications that can run on the new multi-core architectures and find out distributions to maximize the potential use of the system. Today most of commercial electronic devices, available in the market, are composed of embedded systems. These devices incorporate recently multi-core processors. Task management onto multiple core/processors is not a trivial issue, and a good task/actor scheduling can yield to significant improvements in terms of efficiency gains and also processor power consumption. Scheduling of data flows between the actors that implement the applications aims to harness multi-core architectures to more types of applications, with an explicit expression of parallelism into the application. On the other hand, the recent development of the MPEG Reconfigurable Video Coding (RVC) standard allows the reconfiguration of the video decoders. RVC is a flexible standard compatible with MPEG developed codecs, making it the ideal tool to integrate into the new multimedia terminals to decode video sequences. With the new versions of the Open RVC-CAL Compiler (Orcc), a static mapping of the actors that implement the functionality of the application can be done once the application executable has been generated. This static mapping must be done for each of the different cores available on the working platform. It has been chosen an embedded system with a processor with two ARMv7 cores. This platform allows us to obtain the desired tests, get as much improvement results from the execution on a single core, and contrast both with a PC-based multiprocessor system. Las posibilidades ofrecidas por el aumento de la velocidad de la frecuencia de reloj de sistemas de un solo procesador están siendo agotadas. Las nuevas arquitecturas multiprocesador proporcionan una vía de desarrollo alternativa en este sentido. El diseño y optimización de aplicaciones de descodificación de video que se ejecuten sobre las nuevas arquitecturas permiten un mejor aprovechamiento y favorecen la obtención de mayores rendimientos. Hoy en día muchos de los dispositivos comerciales que se están lanzando al mercado están integrados por sistemas embebidos, que recientemente están basados en arquitecturas multinúcleo. El manejo de las tareas de ejecución sobre este tipo de arquitecturas no es una tarea trivial, y una buena planificación de los actores que implementan las funcionalidades puede proporcionar importantes mejoras en términos de eficiencia en el uso de la capacidad de los procesadores y, por ende, del consumo de energía. Por otro lado, el reciente desarrollo del estándar de Codificación de Video Reconfigurable (RVC), permite la reconfiguración de los descodificadores de video. RVC es un estándar flexible y compatible con anteriores codecs desarrollados por MPEG. Esto hace de RVC el estándar ideal para ser incorporado en los nuevos terminales multimedia que se están comercializando. Con el desarrollo de las nuevas versiones del compilador específico para el desarrollo de lenguaje RVC-CAL (Orcc), en el que se basa MPEG RVC, el mapeo estático, para entornos basados en multiprocesador, de los actores que integran un descodificador es posible. Se ha elegido un sistema embebido con un procesador con dos núcleos ARMv7. Esta plataforma nos permitirá llevar a cabo las pruebas de verificación y contraste de los conceptos estudiados en este trabajo, en el sentido del desarrollo de descodificadores de video basados en MPEG RVC y del estudio de la planificación y mapeo estático de los mismos.

Técnicas de diseño de pruebas en sistemas embebidos

El software es, cada vez más, una parte muy importante de cualquier circuito electrónico moderno, por ejemplo, un circuito realizado con algún tipo de microprocesador debe incorporar un programa de control por pequeño que sea. Al utilizarse programas informáticos en los circuitos electrónicos modernos, es muy aconsejable, por no decir imprescindible, realizar una serie de pruebas de calidad del diseño realizado. Estas pruebas son cada vez más complicadas de realizar debido al gran tamaño del software empleado en los sistemas actuales, por este motivo, es necesario estructurar una serie de pruebas con el fin de realizar un sistema de calidad, y en algunos casos, un sistema que no presente ningún peligro para el ser humano o el medio ambiente. Esta propuesta consta de la explicación de las técnicas de diseño de pruebas que existen actualmente (por lo menos las más básicas ya que es un tema muy extenso) para realizar el control de calidad del software que puede contener un sistema embebido. Además, muchos circuitos electrónicos, debido a su control o exigencia hardware, es imprescindible que sean manipulados por algún programa que requiera más que un simple microprocesador, me refiero a que se deban controlar por medio de un pequeño programa manipulado por un sistema operativo, ya sea Linux, AIX, Unix, Windows, etc., en este caso el control de calidad se debería llevar a cabo con otras técnicas de diseño. También se puede dar el caso que el circuito electrónico a controlar se deba hacer por medio de una página web. El objetivo es realizar un estudio de las actuales técnicas de diseño de pruebas que están orientadas al desarrollo de sistemas embebidos. ABSTRACT. Software is increasingly a very important part of any modern electronic circuit, for example, a circuit made with some type of microprocessor must incorporate a control program no matter the small it is. When computer programs are used in modern electronic circuits, it is quite advisable if not indispensable to perform a series of quality tests of the design. These tests are becoming more and more difficult to be performed due to the large size of the software used in current systems, which is why it is necessary to structure a series of tests in order to perform a quality system, and in some cases, a system with no danger to humans or to the environment. This proposal consists of an explanation of the techniques used in the tests (at least the most basic ones since it is a very large topic) for quality control of software which may contain an embedded system. In addition, a lot of electronic circuits, due to its control or required hardware, it is essential to be manipulated by a program that requires more than a simple microprocessor, I mean that they must be controlled by means of a small program handled by an operating system, being Linux, AIX, Unix, Windows, etc., in this case the quality control should be carried out with other design techniques. The objective is to study the current test design techniques that are geared to the development of embedded systems. It can also occur that the electronic circuit should be controlled by means of a web page.

Procesamiento de imágenes y control de un hexacóptero

En este proyecto se pretende diseñar un sistema embebido capaz de realizar procesamiento de imágenes y guiado de un hexacóptero. El hexacóptero dispondrá a bordo de una cámara así como las baterías y todo el hardware necesario para realizar el procesamiento de la información visual obtenida e implementar el controlador necesario para permitir su guiado. OpenCV es una biblioteca de primitivas de procesado de imagen que permite crear algoritmos de Visión por Computador de última generación. OpenCV fue desarrollado originalmente por Intel en 1999 para mostrar la capacidad de procesamiento de los micros de Intel, por lo que la mayoría de la biblioteca está optimizada para correr en estos micros, incluyendo las extensiones MMX y SSE. http://en.wikipedia.org/wiki/OpenCV Actualmente es ampliamente utilizada tanto por la comunidad científica como por la industria, para desarrollar nuevos algoritmos para equipos de sobremesa y sobre todo para sistemas empotrados (robots móviles, cámaras inteligentes, sistemas de inspección, sistemas de vigilancia, etc..). Debido a su gran popularidad se han realizado compilaciones de la biblioteca para distintos sistemas operativos tradicionales (Windows, Linux, Mac), para dispositivos móviles (Android, iOS) y para sistemas embebidos basados en distintos tipos de procesadores (ARM principalmente). - iPhone port: http://www.eosgarden.com/en/opensource/opencv-ios/overview/ - Android port: http://opencv.willowgarage.com/wiki/AndroidExperimental Un ejemplo de plataforma embebida es la tarjeta Zedboard (http://www.zedboard.org/), que representa el estado del arte en dispositivos embebidos basados en la arquitectura Cortex de ARM. La tarjeta incluye un procesador Cortex-A9 dual core junto con una gran cantidad de periféricos y posibilidades de conexión a tarjetas de expansión de terceras partes, lo que permite desarrollar aplicaciones en muy distintos campos de la Visión por Computador.

Implementação em hardware de uma Rede Neuronal com ummicroprocessador embebido em FPGA

O objectivo deste trabalho é a implementação em hardware de uma Rede Neuronal com um microprocessador embebido, podendo ser um recurso valioso em várias áreas científicas. A importância das implementações em hardware deve-se à flexibilidade, maior desempenho e baixo consumo de energia. Para esta implementação foi utilizado o dispositivo FPGA Virtex II Pro XC2VP30 com um MicroBlaze soft core, da Xilinx. O MicroBlaze tem vantagens como a simplicidade no design, sua reutilização e fácil integração com outras tecnologias. A primeira fase do trabalho consistiu num estudo sobre o FPGA, um sistema reconfigurável que possui características importantes como a capacidade de executar em paralelo tarefas complexas. Em seguida, desenvolveu-se o código de implementação de uma Rede Neuronal Artificial baseado numa linguagem de programação de alto nível. Na implementação da Rede Neuronal aplicou-se, na camada escondida, a função de activação tangente hiperbólica, que serve para fornecer a não linearidade à Rede Neuronal. A implementação é feita usando um tipo de Rede Neuronal que permite apenas ligações no sentido de saída, chamado Redes Neuronais sem realimentação (do Inglês Feedforward Neural Networks - FNN). Como as Redes Neuronais Artificiais são sistemas de processamento de informações, e as suas características são comuns às Redes Neuronais Biológicas, aplicaram-se testes na implementação em hardware e analisou-se a sua importância, a sua eficiência e o seu desempenho. E finalmente, diante dos resultados, fez-se uma análise de abordagem e metodologia adoptada e sua viabilidade.