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Tese de Doutorado
Documento
Autor
Nome completo
Vanderlei Bonato
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2008
Orientador
Banca examinadora
Marques, Eduardo (Presidente)
Caurin, Glauco Augusto de Paula
Lima, Carlos Raimundo Erig
Navaux, Philippe Olivier Alexandre
Okamoto Junior, Jun
Título em português
Proposta de uma arquitetura de hardware em FPGA implementada para SLAM com multi-câmeras aplicada à robótica móvel
Palavras-chave em português
Arquitetura de hardware paralelo
FPGA
Robótica móvel
Sistemas embarcados
SLAM
Visão computacional
Resumo em português
Este trabalho apresenta uma arquitetura de hardware, baseada em FPGA (Field-Programmable Gate Array) e com multi-câmeras, para o problema de localização e mapeamento simultâneos - SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) aplicada a sistemas robóticos embarcados. A arquitetura é composta por módulos de hardware altamente especializados para a localização do robô e para geração do mapa do ambiente de navegação em tempo real com features extraídas de imagens obtidas diretamente de câmeras CMOS a uma velocidade de 30 frames por segundo. O sistema é totalmente embarcado em FPGA e apresenta desempenho superior em, pelo menos, uma ordem de magnitude em relaçãoo às implementações em software processadas por computadores pessoais de última geração. Esse desempenho deve-se à exploração do paralelismo em hardware junto com o processamento em pipeline e às otimizações realizadas nos algoritmos. As principais contribuições deste trabalho são as arquiteturas para o filtro de Kalman estendido - EKF (Extended Kalman Filter) e para a detecção de features baseada no algoritmo SIFT (Scale Invariant Feature Transform). A complexidade para a implementaçãoo deste trabalho pode ser considerada alta, uma vez que envolve uma grande quantidade de operações aritméticas e trigonométricas em ponto utuante e ponto fixo, um intenso processamento de imagens para extração de features e verificação de sua estabilidade e o desenvolvimento de um sistema de aquisição de imagens para quatro câmeras CMOS em tempo real. Adicionalmente, foram criadas interfaces de comunicação para o software e o hardware embarcados no FPGA e para o controle e leitura dos sensores do robô móvel. Além dos detalhes e resultados da implementação, neste trabalho são apresentados os conceitos básicos de mapeamento e o estado da arte dos algoritmos SLAM com visão monocular e estéreo
Título em inglês
Proposal of an FPGA hardware architecture for SLAM using multi-cameras and applied to mobile robotics
Palavras-chave em inglês
Computer vision
Embedded systems
FPGA
Mobile robotics
Parellel hardware architecture
SLAM
Resumo em inglês
This work presents a hardware architecture for the Simultaneous Localization And Mapping (SLAM) problem applied to embedded robots. This architecture, which is based on FPGA and multi-cameras, is composed by highly specialized blocks for robot localization and feature-based map building in real time from images read directly from CMOS cameras at 30 frames per second. The system is completely embedded on an FPGA and its performance is at least one order of magnitude better than a high end PC-based implementation. This result is achieved by investigating the impact of several hardwareorientated optimizations on performance and by exploiting hardware parallelism along with pipeline processing. The main contributions of this work are the architectures for the Extended Kalman Filter (EKF) and for the feature detection system based on the SIFT (Scale Invariant Feature Transform). The complexity to implement this work can be considered high, as it involves a significant number of arithmetic and trigonometric operations in oating and fixed-point format, an intensive image processing for feature detection and stability checking, and the development of an image acquisition system from four CMOS cameras in real time. In addition, communication interfaces were created to integrate software and hardware embedded on FPGA and to control the mobile robot base and to read its sensors. Finally, besides the implementation details and the results, this work also presents basic concepts about mapping and state-of-the-art algorithms for SLAM with monocular and stereo vision.
 
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Data de Publicação
2008-03-31
 
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