| Resumo: | Com a crescente complexidade de sistemas robóticos, diversos aspectos de seu controle tornam-se desafiantes. O sensoriamento gera agregados de dados volumosos a coletar e processar; atuadores demandam a rápida manipulação de sinais, e controladores evoluem para usar algoritmos sofisticados. Tal progressão de demanda exige um aumento do poder de processamento. Novas tecnologias de processadores podem introduzir limites energéticos. Esses limites, implicam em reduzir que a totalidade de recursos intra-chip seja simultaneamente empregada no seu máximo de desempenho. Dada esta limitação física, alternativas são necessárias para aumentar o desempenho do hardware. Soluções apontam para o paralelismo e a computação heterogênea. Um sistema de computação heterogênea distribui dados, processamento e execução de programas em diferentes processadores. Esta Tese propõe aplicar sistemas de controle digital em sistemas de computação heterogênea e paralela para aumenta a eficiência do controle, permitindo adicionar múltiplas técnicas a este. Exemplos são a descentralização da arquitetura de controle, a auto adaptação do controlador, técnicas de tolerância à falhas e a gestão de energia. A Tese propõe um arcabouço de programação para implementar sistemas de controle sobre sistemas multiprocessados on-chip (MPSoCs). O arcabouço foi desenvolvido de forma genérica, visando servir a múltiplos artefatos robóticos. O estudo de caso de aplicação usado é um veículo aéreo não-tripulado quadrirrotor. Tal tipo de veículo possui uma dinâmica rápida e alta sensibilidade à falhas e demanda por gestão de energia e controladores poderosos. O arcabouço de software foi embarcado em um ambiente de simulação habilitado a simular tanto o MPSoC quanto o quadrirrotor.Um conjunto de experimentos valida a hipótese geral da tese. Eles testam itens como requisitos temporais, descentralização do controle, capacidade de realizar controles com baixo impacto no desempenho, tolerância à falhas e gestão de energia e adaptatividade dos controladores.
With the increasing complexity of robotic systems, many aspects of their control system architecture also become more complex. Sensing produces huge data aggregates to collect and process; actuators demand rapid signal manipulation, and controllers evolve to include highly complex algorithms. This progression in processing demand requires computing power to keep up. However, new processor technologies introduce power limits. These limits, implies that the dissipation of energy inside the chip prevents all its resources from being used simultaneously at their maximum performance rate. With this physical limitation, a distinct method is needed to continue to increase hardware performance. One way to deal with such high processing demands is through the use of heterogeneous computing. A heterogeneous computing system distributes data, processing, and program execution across different processors. The basic idea of this thesis is that the application of a digital control system in a heterogeneous computing system increases the efficiency of the controller, while allowing multiple techniques to be added to the control. Examples are the decentralization of the control architecture, the self-adaptation of the controller, fault tolerance techniques and the energy management. This thesis actually proposes a software framework for the implementation of control systems in a multiprocessor embedded system (MPSoC). This framework was developed in a generic way to serve multiple robotic artifacts. The application case study employed herein is a quadrotor unmanned aerial vehicle. Such an example of robotic equipment is considered due to its fast dynamics, its sensitivity to faults and its high demand for energy management and powerful controllers. The software framework was embedded in a simulation environment capable of simulating both the processor and the quadrotor.Six sets of experiments validate the general hypothesis of the thesis. These experiments tested the time requirements, the decentralization of the control architecture, the ability to process complex control algorithms without impacting the performance, the intra-chip fault tolerance, not forgetting the power management applications and the self-adaptation of controllers. |
