Christian Kötting

"FPGAs in Roboterkontrollarchitekturen"

Auf höheren Abstraktionsschichten der Kontrollarchitektur eines mobilen Roboters gibt es viele recheninten- sive Aufgaben. Da diese im Betrieb zur Laufzeit erledigt werden müssen, ist es üblich, diese Aufgaben auf schnellen PC-CPUs oder Grafikkarten durchzuführen. Die Ergebnisse, in Bezug auf Verarbeitungszeit sind i.d.R. befriedigend, allerdings ergeben sich hier auch oft Lastfälle, in denen die Hardware an die Grenzen ihrer Auslastungsfähigkeit gebracht wird. Eine tatsächliche Echtzeitfähigkeit ist damit oft nur schwer zu gewährleisten. Insbesondere für große Maschinen ergibt sich hier eine gewisse Problematik. Bei nicht zu gewährleistender Echtzeitfähigkeit stellt der Einsatz automatischer, großer Roboterfahrzeuge ein gewisses Sicherheitsrisiko dar. Es gibt zwar Erkennungsalgorithmen, die benutzt werden können, um Sensordaten auszuwerten, so die Umwelt des Roboters wahrzunehmen und Aktionen einzuleiten oder zu beeinflussen, die Sach- und Personenschäden prinzipiell verhindern können. Damit diese korrekt funktionieren, muss man aber formelle Garantien, wie Echtzeitfähigkeit, Deadlock-Freiheit oder formale Korrektheit angeben können. Eine mögliche Perspektive stellt der Einsatz von FPGAs dar. Es wurde schon mehrfach gezeigt, dass diese durch ihre hohe Parallelität eine adäquate Option zum Bewältigen vieler rechenintensiver Aufgaben darstellen. Sicherheitsrelevante Strukturen können in eigene Module integriert werden, die voll-parallel zu der restlichen Kontrollarchitektur laufen und so eine Gewährleistung für korrektes Arbeiten ermöglichen. Dies gilt nicht nur für untere Abstraktiesschichten, wie der Anbindung von Peripheriemodulen, sondern es kann so auch eine Sensordatenverarbeitung mit anschließender Entscheidungsfindung, unabhängig von der CPU, stattfinden. Komplexe, sicherheitsrelevante Algorithmen können damit entkoppelt von der restlichen Kontrollarchitektur arbeiten. Die FPGA-Implementation von vielen typischen High-Level-Robotikalgorithmen, wie beispielsweise Verhaltensnetzen, "klassischen" Bild- und Punktwolkenverarbeitungsalgorithmen oder neuronalen Netzen, kann die CPU des Roboter- systems deutlich entlasten und so eine schnellere und gleichzeitig energiesparendere Umsetzung darstellen. Dies geht in vielen Fällen auch mit verringertem Gewicht einher, da der PC durch embedded Hardware erstzt werden kann. Damit ist dieser Ansatz genauso für den Aufbau kleiner Roboter geeignet. Eine unterstützende Technologie, die untersucht werden soll, ist die High-Level-Synthese, die, verglichen mit klassischen Hardware-Beschreibungssprachen, eine schnelle Implementierung und Modifizierbarkeit von Kontroll- strukturen erlaubt. Eine weitere Technik, die in dem Zusammenhang von Interesse ist, ist dynamische Rekonfiguration von FPGAs. Diese erlaubt, vorhandene Hardware besser auszunutzen. Somit können im laufenden Betrieb kontextsensitiv Module ausgetauscht oder umkonfiguriert werden, während sicherheitsrelevante Module permanent aktiv bleiben.

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