Aceleración de Cómputo de Operaciones Trigonométricas y Matriciales para la Implementación de Algoritmos de Audición Robótica en FPGA

Abstract

En la actualidad existe un gran interés científico y tecnológico por el desarrollo de sistemas de percepción robótica con arquitecturas que permitan materializar de manera más “natural” -esto es, tal como un organismo se desempeña en su propio medio- funciones percepción de bajo nivel. Estas arquitecturas deben poseer una gran versatilidad y capacidad de cómputo que satisfaga los requerimientos de autonomía energética y dimensiones para ser implementado en un sistema robótico móvil. En particular, ciertos algoritmos de audición robótica requieren la ejecución secuencial de un gran número de operaciones matriciales a variable compleja, sobre volúmenes importantes de datos y en tiempo real. En este trabajo se presenta una metodología de diseño para la implementación de este tipo de funciones utilizando FPGA (del inglés Field Programmable Gate Array) a partir de la integración de un procesador RISC (Reduced Instruction Set Computer) estándar y módulos de hardware específicamente diseñados para la aceleración de cálculos trigonométricos y a variable compleja. De esta manera, se pueden implementar fácilmente algoritmos más complejos y se reduce el tiempo de desarrollo. En particular, se presentan resultados de mejora de la performance de la descomposición propia generalizada de matrices hermitianas a través de los métodos Jacobi y CORDIC (COordinate Rotation DIgital Computer).