Forschungsprojekt Propedes

Mehr Sicherheit für Fußgänger

13. April 2012, 10:04 Uhr | Von Prof. Dr. Holger Blume, Dr. Sebastian Flügel, Dr. Martin Kunert, Dr. Werner Ritter und Prof. Dr. Axel Sikora
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Fortsetzung des Artikels von Teil 6

Anbindung an das ADTF-Framework

Bild 5. Propedes-Labordemonstrator: Vergleichs- und Profiling-Möglichkeiten erlauben die konsistente Partitionierung und Optimierung der Algorithmen.
Bild 5. Propedes-Labordemonstrator: Vergleichs- und Profiling-Möglichkeiten erlauben die konsistente Partitionierung und Optimierung der Algorithmen.

Eine wesentliche Aufgabe bei der schrittweisen Partitionierung des Verfahrens liegt in der Datenkopplung. Für die grobgranulare Kopplung wurde eine Anbindung an das ADTF-Framework geschaffen, was eine blockweise Umsetzung in das reale, eingebettete System gestattet. Ein Gigabit-Ethernet-Controller, der eine entsprechende Busankopplung mit hoher Datenrate an das eingebettete System ermöglicht, wurde für die Umsetzung des ADTF-Socket-Protokolls entwickelt. Auch innerhalb des Zielsystems stellte sich heraus, dass eine schnelle Datenverbindung zwischen den einzelnen Komponenten von essentieller Bedeutung ist. Auch hier können bestehende leistungsfähige Netzwerkprotokolle wie z.B. Ethernet einen wesentlichen Vorteil bringen.

Für die feingranulare Kopplung von Hardware- und Software-Modulen wurde ein neuartiges nachrichtenbasiertes Protokoll implementiert. Das bei Pro Design entwickelte „Device Message Box Interface“ (DMBI) vereint hohe Datenraten mit niedriger Latenz für die Kommunikation innerhalb eines Geräts und zu externen Host-PCs und unterstützt sowohl eine treiberlose Anbindung eingebetteter Prozessoren als auch einfache Schnittstellen zu Hardware-Beschleunigern.

Der Propedes-Labordemonstrator (Bild 5) wurde für die Anpassung und Optimierung der Algorithmen für eingebettete Architekturen entwickelt. Auf dieser Multi-FPGA-Plattform konnten insbesondere die ASIC-orientierten Ansätze evaluiert werden.

 


  1. Mehr Sicherheit für Fußgänger
  2. Nachtsichtassistenten der nächsten Generation
  3. NIR-Radar
  4. NIR-FIR
  5. Fusionsverfahren
  6. In Propedes entwickelte Software-/Hardware-Architekturen für mehr Rechenleistung
  7. Anbindung an das ADTF-Framework
  8. Optimale Partitionierung der Videoalgorithmen
  9. Applikationsspezifisch konfigurierbare Soft-Core-Prozessoren
  10. Umsetzung auf Multi-FPGA-Hardware-Plattform
  11. FPGA-basierter Ansatz bietet viel Potential
  12. Die Autoren

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