Laboratorio de Computación Reconfigurable

Theses

  • Sistema de navegación inercial en FPGA

     
     

     

     

    Un sistema de navegación inercial o INS (por sus siglas en inglés, Inertial Navigation System,), es un sistema de asistencia de navegación que calcula en tiempo real una estimación de la posición, orientación y velocidad (dirección y rapidez de movimiento) de un objeto en movimiento sin necesidad de referencias externas. Está compuesto por una computadora, acelerómetros (sensores de variación de aceleraciones) y giróscopos (sensores de variación de las velocidades angulares) en los tres ejes perpendiculares entre sí. Este sistema de navegación utiliza posicionamiento relativo necesitando conocer posición, velocidad y altitud iniciales.

     

    Mediante la resolución de ecuaciones, que utilizan la información de los sensores y datos iniciales, se calculan: velocidades angulares, gravedad, velocidad, posiciones y otros ángulos de orientación en un marco de referencia conocido. Para resolver estas ecuaciones es necesario utilizar algoritmos compuestos por un conjunto de operaciones básicas (suma, resta, multiplicación y división) y funciones trigonométricas, ambas en precisión simple de punto flotante, y cálculos matriciales (suma, resta, transpuesta de una matriz y multiplicación), los cuales demandan un elevado tiempo de computación por su complejidad.

     

    Un FPGA (Field Programmable Gate Array) permite la ejecución de algoritmos complejos en forma paralela, lo que implica un mayor desempeño. También permite mejor escalabilidad respecto de implementaciones en otros sistemas digitales, los cuales además pueden presentar costos muy elevados.

     

    El objetivo del proyecto es desarrollar en FPGA los circuitos aritméticos necesarios para implementar un INS con precisión simple de punto flotante, obteniendo una estimación de la posición, orientación y velocidad de un móvil. Finalmente se realizará una prueba de concepto del conjunto INS-magnetómetro aplicando la técnica “hardware in the loop” con el fin de comparar la información obtenida con valores, calculados con anterioridad con MATLAB.


     

     

  • Análisis de OpenCores como Red Compleja para Desarrollos en FPGA

     
    Research Area: Uncategorized
     
  • Filtro de Kalman en FPGA

     
     

    En el presente proyecto implementa el algoritmo de Bierman-Thornton del Filtro de Kalman (KF) en un Arreglo de Compuertas Programables en Campo (FPGA) operando en punto fijo.

     

    El KF procesa mediciones ruidosas de un sistema lineal perturbado por ruido aleatorio Gaussiano a fin de estimar su estado interno. Este algoritmo de estimación, constituye en la actualidad una herramienta fundamental en una amplia cantidad de aplicaciones en la industria, que van desde sistemas de navegación inercial hasta procesamiento de imágenes.

     

    La implementación del KF en FPGA es de relevancia debido a su gran capacidad de cómputo paralelo y bajo costo de desarrollo. El presente trabajo posee un valor estratégico debido a que desarrolla el Know-How necesario para permitir la implementación de este tipo de conocimiento avanzado en desarrollos e investigaciones tecnológicas.

     

    Se elaboró documentación detallada sobre los fundamentos teóricos del KF y las técnicas numéricas que permiten su funcionamiento en sistemas digitales. Se desarrolló software que permite realizar el análisis de estabilidad numérica del filtro operando en punto fijo. Se sintetizó el KF en una FPGA Xilinx y se evaluó su desempeño temporal y numérico, obteniéndose un factor de mejora de 11.28 y una tasa de procesamiento de 2.29 mega-samples/s.

     

    Palabras clave: Procesamiento de señales - Filtro de Kalman - Análisis Numérico - FPGA.

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