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i-Caveats-E: Sistemas de visión integrados para la extracción de características, con recolección y gestión energética on-chip, para plataformas móviles no tripuladas

La incorporación de sistemas de visión embebida en plataformas para el transporte inteligente de personas y mercancías o en aplicaciones de vigilancia, seguridad y defensa supondría un importante salto tecnológico. Sin embargo, la implementación de la visión artificial mediante un sistema compacto, autónomo y con un bajo consumo de potencia no es un problema sencillo de resolver. El estímulo visual contiene una cantidad ingente de datos. Para procesarlos es necesario desarrollar un esfuerzo computacional considerable, lo que en términos prácticos significa ser capaz de realizar varios millones operaciones por segundo. Conseguir estas prestaciones con un presupuesto energético restringido es muy complicado. En un esquema convencional, en el que tras la captura de las imágenes se procede a su digitalización y almacenamiento en memoria para después ser procesadas, nos encontraríamos con especificaciones imposibles para el sensor, para el convertidor analógico/digital, para el procesador y la memoria.
Una alternativa viable, como hemos evidenciado en trabajos anteriores, consiste en aprovechar el paralelismo inherente a las tareas de visión temprana. Para ello trasladaríamos parte del procesamiento de bajo nivel al plano focal. Una implementación distribuida de los recursos de procesamiento supondría evitar la transmisión de datos desde y hacia la memoria de imágenes. Por otro lado, si se usan bloques de circuito analógicos y de señal mixta, estos pueden ser muy eficientes. El principal problema de esta aproximación es que una implementación ad hoc carece de la flexibilidad necesaria para trasladarla a otros campos de aplicación, y además resulta difícil de manejar para los expertos en visión artificial y desarrolladores de aplicaciones que trabajan con la información en niveles de abstracción más altos. Tanto es así que se ha constituido muy recientemente un importante consorcio industrial para la creación de estándares para la aceleración hardware de la visión por computador y el procesamiento de señales sensoriales. El estándar OpenVX consiste precisamente en la definición de una capa previa al hardware para ser utilizada por los desarrolladores de aplicaciones de visión que necesiten de una optimización del consumo de potencia.
Este proyecto tiene como intención capitalizar el conocimiento previo de nuestros grupos de investigación mediante el desarrollo de una librería de componentes y arquitecturas en hardware compatibles con este esquema de implementación de sistemas de visión integrados, de propósito general y con bajo consumo de potencia. En esta librería incorporaremos bloques de procesamiento a bajo y medio nivel, nuevas capacidades sensoras como el conteo de fotones o la estimación directa e indirecta del tiempo de vuelo, y aspectos de sistema como la gestión de la energía y la interfaz con otros chips de procesamiento digital de señal. Exploraremos alternativas tecnológicas que permitan una implementación eficiente de las funciones definidas en el estándar OpenVX, de modo que resulten transparentes al desarrollador de aplicaciones y al programador de algoritmos de visión artificial.
Para demostrar la utilidad de esta metodología vamos a construir un sistema de visión en un único chip para aplicaciones de transporte y seguridad, y desarrollaremos entornos de demostración que nos permitan exponer el potencial de esta aproximación a la visión embebida.

 

Objetivos

Los objetivos principales de este subproyecto se centran en:

  1. La gestión y recolección de energía en el mismo substrato de silicio donde se adquiere la imagen.
  2. El procesamiento jerárquico de extracción de características en imágenes.
  3. Su aplicación para la localización y mapeado simultáneo de tipo visual (V-SLAM) en una plataforma UAV.

En cuanto al primer objetivo, diseñaremos un circuito integrado en tecnología CMOS estándar de 0.18 μm con capacidad de adquisición de imágenes y recolección de energía solar. Exploraremos mediante simulación a nivel de dispositivo la estructura fotosensora y de recolección de energía más idónea. Así mismo, diseñaremos una unidad de gestión de la energía, compuesta de convertidores DC/DC con capacidades en conmutación, una unidad de seguimiento de transferencia de máxima potencia y condensadores de  almacenamiento.

El objetivo es diseñar una estrategia de cambio de modo de recolección de energía a modo adquisición de imagen suficiente para obtener un chip de adquisición autoalimentado con la energía solar. En esta aproximación será necesario también aplicar técnicas de reducción o de bajo consumo de potencia.
El segundo objetivo se centra en el diseño de la circuitería del camino de datos de un extractor de características que combine el detector FAST con el descriptor BRIEF, con el objetivo de implementar seguimiento de objetos móviles (tracking). La combinación FAST-BRIEF garantiza alta velocidad frente a otras combinaciones de detectores y descriptores de características. La combinación FAST-BRIEF implica diseñar circuitos en el plano focal, posiblemente en el dominio analógico, para la obtención de los puntos característicos del detector FAST, y circuitos digitales para la parte del descriptor BRIEF y la búsqueda de correspondencias entre puntos característicos de dos imágenes para hacer tracking. Estos circuitos cumplirán con el estándar OpenVX y formarán parte de un chip con más funcionalidad que combine operadores de bajo nivel y nivel intermedio, y diseñado de forma conjunta por los tres equipos del proyecto. En la metodología para diseñar la circuitería de la combinación FAST-BRIEF, evaluaremos primero su rendimiento sobre la plataforma comercial Parallela, para posteriormente sintetizar el descriptor BRIEF en VHDL, y finalmente en circuito integrado. Nos proponemos también dentro de este segundo objetivo aplicar técnicas dinámicas de escalado de tensión a los distintos bloques funcionales u operadores de nivel medio, tomando como punto de partida los convertidores DC/DC diseñados para recolección de energía.

Finalmente, el tercer objetivo se refiere a la integración del chip de detección de características que combine operadores de bajo y medio nivel en una plataforma UAV para realizar SLAM visual al menos a 10 imágenes por segundo.