Using an FPGA Mini-Cluster to Implement Bayesian Application-Specific Integrated Circuits for Robotic Applications

Bibliographic Details
Main Author: Gomes, Miguel Mira Duarte
Publication Date: 2017
Format: Master thesis
Language: eng
Source: Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
Download full: https://hdl.handle.net/10316/83031
Summary: Dissertação de Mestrado Integrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia
id RCAP_4d04498f7be973c99695b37c5ff08bb1
oai_identifier_str oai:estudogeral.uc.pt:10316/83031
network_acronym_str RCAP
network_name_str Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
repository_id_str https://opendoar.ac.uk/repository/7160
spelling Using an FPGA Mini-Cluster to Implement Bayesian Application-Specific Integrated Circuits for Robotic ApplicationsUtilizar um Mini-Grupo de FPGAs para Implementar Circuitos Integrados de Aplicação Especifica Bayesianos em Aplicações RobóticasInferência BayesianaPerceçãoGrupo de FPGAsROSPCIeBayesian inferencePerceptionFPGA ClusterROSPCIeDissertação de Mestrado Integrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores apresentada à Faculdade de Ciências e TecnologiaOs sistemas de perceção artificial precisam de conseguir lidar com a incerteza. Uma solução robusta para esse problema consiste em usar métodos probabilísticos. No entanto, estes facilmente sobrecarregam arquiteturas padrão, baseadas em Unidades Centrais de Processamento (CPUs) ou Unidades de Processamento Gráfico (GPUs), o que leva a cálculos mais lentos. Por outro lado, o trabalho apresentado nesta dissertação usa máquinas desenvolvidas em redor de hardware não convencional baseado em sinais estocásticos, permitindo o uso de portas lógicas simples para realizar computações e lidar com inferência Bayesiana de forma eficiente.Estas máquinas foram desenvolvidas durante o projecto Europeu "Bottom-up Approaches to Machines dedicated to Bayesian Inference" (BAMBI), no âmbito do programa Future and Emerging Technologies (FET). Como a sua arquitectura não é genérica, o que significa que não seriam apropriadas para implementar em Circuitos Integrados de Aplicação Especifica (ASICs), uma toolchain foi desenvolvida para permitir a implementação destas máquinas em Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs).Ao usar FPGAs não há soluções prontas a usar para estabelecer uma ligação a um robo. Para fazer isto as FPGAs necessitam de estar ligadas a um computador capaz de usar o Robot Operating System (ROS) para comunicar com robos/sensores/actuadores/simuladores compatíveis com ROS. O ROS é amplamente utilizado para o desenvolvimento de sistemas robóticos e ao usá-lo é-nos possível desenhar uma interface facilmente integrada em muitos projectos robóticos.Também foi desenvolvida uma ligação PCI-Express (PCIe) para que o computador e as FPGAs alcancem transferências de dados de alta-velocidade. O objetivo final é fornecer uma abstração de todas as camadas de comunicação da interface de forma a que o utilizador apenas tenha que lidar com tópicos de ROS para implementar modelos probabilísticos num mini-grupo de FPGAs.No Capítulo 4 apresenta-se um estudo de caso que ilustra as propriedades do sistema, bem como situações em que o mesmo possa ser aplicado com sucesso.Artificial perception systems need to be able to deal with uncertainty. A well tried solution for that problem is the use of probabilistic approaches, however these can easily overload standard architectures based on Central Processing Units (CPUs) and Graphics Processing Units (GPUs), which leads to slow computations. As opposed to this, the work presented in this dissertation uses machines developed around unconventional hardware based on stochastic signals, allowing the use of simple logic gates to perform computations and efficiently solve Bayesian inference.These machines were developed during the European project "Bottom-up Approaches to Machines dedicated to Bayesian Inference" (BAMBI) from the Future and Emerging Technologies (FET) program. Since their architecture is not generic, meaning they would not be appropriate to implement with Application Specific Integrated Circuits (ASICs), a toolchain was developed that allows the spooling of these machines into Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs).By using FPGAs there are no off-the-shelf solutions to connect to a robot. To do this, the FPGAs were connected to a computer that is then able to use the Robot Operating System (ROS) to communicate with ROS-compliant robots/sensors/actuators/simulators. ROS is widely used for the development of robotic systems, and by using it we are able to design an interface that is easily integrated into many robotic projects.In order for the host computer and the FPGAs to achieve high-speed data transfers, a PCI-Express (PCIe) connection was developed. The final objective is to provide an abstraction from all the communication layers of the interface so the user only needs to handle ROS topics to implement probabilistic models in the FPGA mini-cluster.In Chapter 4 a case study is presented that successfully demonstrates the properties of the system.2017-09-27info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttps://hdl.handle.net/10316/83031https://hdl.handle.net/10316/83031TID:202124835engGomes, Miguel Mira Duarteinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)instname:FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiainstacron:RCAAP2020-01-29T10:05:34Zoai:estudogeral.uc.pt:10316/83031Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireinfo@rcaap.ptopendoar:https://opendoar.ac.uk/repository/71602025-05-29T05:29:28.443784Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) - FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiafalse
dc.title.none.fl_str_mv Using an FPGA Mini-Cluster to Implement Bayesian Application-Specific Integrated Circuits for Robotic Applications
Utilizar um Mini-Grupo de FPGAs para Implementar Circuitos Integrados de Aplicação Especifica Bayesianos em Aplicações Robóticas
title Using an FPGA Mini-Cluster to Implement Bayesian Application-Specific Integrated Circuits for Robotic Applications
spellingShingle Using an FPGA Mini-Cluster to Implement Bayesian Application-Specific Integrated Circuits for Robotic Applications
Gomes, Miguel Mira Duarte
Inferência Bayesiana
Perceção
Grupo de FPGAs
ROS
PCIe
Bayesian inference
Perception
FPGA Cluster
ROS
PCIe
title_short Using an FPGA Mini-Cluster to Implement Bayesian Application-Specific Integrated Circuits for Robotic Applications
title_full Using an FPGA Mini-Cluster to Implement Bayesian Application-Specific Integrated Circuits for Robotic Applications
title_fullStr Using an FPGA Mini-Cluster to Implement Bayesian Application-Specific Integrated Circuits for Robotic Applications
title_full_unstemmed Using an FPGA Mini-Cluster to Implement Bayesian Application-Specific Integrated Circuits for Robotic Applications
title_sort Using an FPGA Mini-Cluster to Implement Bayesian Application-Specific Integrated Circuits for Robotic Applications
author Gomes, Miguel Mira Duarte
author_facet Gomes, Miguel Mira Duarte
author_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Gomes, Miguel Mira Duarte
dc.subject.por.fl_str_mv Inferência Bayesiana
Perceção
Grupo de FPGAs
ROS
PCIe
Bayesian inference
Perception
FPGA Cluster
ROS
PCIe
topic Inferência Bayesiana
Perceção
Grupo de FPGAs
ROS
PCIe
Bayesian inference
Perception
FPGA Cluster
ROS
PCIe
description Dissertação de Mestrado Integrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia
publishDate 2017
dc.date.none.fl_str_mv 2017-09-27
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://hdl.handle.net/10316/83031
https://hdl.handle.net/10316/83031
TID:202124835
url https://hdl.handle.net/10316/83031
identifier_str_mv TID:202124835
dc.language.iso.fl_str_mv eng
language eng
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
instname:FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologia
instacron:RCAAP
instname_str FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologia
instacron_str RCAAP
institution RCAAP
reponame_str Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
collection Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
repository.name.fl_str_mv Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) - FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologia
repository.mail.fl_str_mv info@rcaap.pt
_version_ 1833602371970662400

Similar Items