Perspektywy wykorzystania reprogramowalnych układów cyfrowych w systemach wizyjnych robotów mobilnych

Rekonfigurowalne układy cyfrowe (głównie w formie układów FPGA) rozpowszechniają się w aplikacjach wymagających rozwiązywania problemów z dziedziny przetwarzania sygnałów, wizji komputerowej i innych. Możliwość wykonywania w sposób naturalny obliczeń w trybie równoległym, a także rekonfigurowalność i modułowość, umożliwiająca rozwiązywanie licznych problemów przez procesory zawarte w strukturze pojedynczego układu scalonego, nierzadko umożliwia wielokrotne przyspieszenie wykonywania obliczeń w stosunku do implementacji programowych, wykorzystujących jako platformę komputery klasy PC. Dodatkowo, zastosowanie układów FPGA może umożliwić zmniejszenie wymiarów, wagi i poboru prądu przez wykorzystujące taką platformę obliczeniową urządzenie. Niniejszy artykuł zawiera analizę przydatności układów FPGA do zastosowań w systemach wizyjnych robotów mobilnych. Analizę poparto licznymi przykładami aplikacji, w których z powodzeniem wykorzystuje się układy reprogramowalne, a także przykładami doświadczeń autora w dziedzinie opracowywania takich aplikacji. Wnioski z analizy zawarto w podsumowaniu, wraz z sugestiami scenariuszy użycia układów FPGA w robotach mobilnych jako głównej platformy obliczeniowej, lub wspomagającego komputer pokładowy koprocesora.

Reconfigurable digital circuits (mainly in the form of FPGAs) are becoming increasingly popular in signal processing, computer vision and many other applications. Their natural ability to perform parallel computations, along with the reconfigurability and modularity often allow to increase the performance significantly, when compared to standard software implementations, using a standard PC as a platform. Additionally, the use of FPGA can allow to reduce the size, weight and power consumption of a complete system. The following paper contains the analysis of usefulness of FPGA circuits as the computing platform in mobile robot vision systems. The analysis is backed up by numerous examples of applications, including author's experiences with using FPGAs as a part of computer vision system. The conclusions drawn from the analysis, along with suggestions for using FPGAs in robot vision systems (as a main hardware platform or a coprocessor) are given in the summary.