Schwerpunkte

FPGA und Arm-SoC kombiniert

Signale einfach verarbeiten

19. Mai 2021, 16:00 Uhr   |  von Oliver Helzle

Signale einfach verarbeiten
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Smart Farming und Spezialfahrzeuge sind ein Anwendungsgebiet für Elektroniken zur Multisignalverarbeitung.

In innovativen Embedded-Designs sind oftmals viele Sensordaten zu verabeiten. Zum Beispiel setzen Rundumsichtgeräte an Smart-Agriculture-Anwendungen oder Drohnen auf eine Vielzahl an Signalen. Da hilft es, wenn die Elektronik einfach zu entwickeln ist.

Beim Aufbereiten und Auswerten der Sensordaten stehen Entwicklern eine Reihe unterschiedlicher Konzepte zur Auswahl: »Intelligente« Sensoren sind in der Regel einfach zu integrieren und direkt einsetzbar. Embedded-Systeme mit Arm-Mikroprozessoren können Rohdaten von Sensoren verarbeiten und sind dank Linux als Betriebssystem einfach zu programmieren. PC-basierte Systeme verfügen in der Regel über die höchste Rechenleistung. Für viele Anwendungen gibt es mehrere geeignete Möglichkeiten. Entscheider wählen den für sie optimalen Kompromiss aus Entwicklungs- und Serienkosten, gewünschter Funktion und Bauform.

Allerdings stellen die eingangs genannten Anwendungen und Geräte besondere Anforderungen an die Elektroniken: So kommen oftmals deutlich mehr Sensoren zum Einsatz, als Embedded-Prozessoren standardmäßig unterstützen. Sie sind für dedizierte Anwendungen entwickelt und verfügen über eine Reihe darauf angepasster Schnittstellen. Ihr Vorteil sind eine kompakte Baugröße und ein geringer Preis. Beim Einsatz vieler Sensoren sind weitere Schnittstellen um den Mikrocontroller herum bereitzustellen. Sie sind jedoch lediglich über Umwege wie Signalkonverter parallel nutzbar.

Herausforderung Sensorfusion

Dabei hilft auch der Einsatz intelligenter Sensoren nicht weiter, da sie jeweils eine eigene Schnittstelle an der Elektronik benötigen. Ihr Vorteil wiederum liegt im Vorverarbeiten der Daten – je nach Sensor werden bereits aufgearbeitete Daten geliefert. Im Falle einer Kamera als Sensor können das zum Beispiel Bilder mit erfolgter Grau­wertkorrektur und Rauschunterdrückung sein. Noch weiter gehen Sensoren für bestimmte Anwendungen wie das Identifizieren von Personen oder
Merkmalen, die nurmehr das Ergebnis ihrer Bildanalyse weitergeben. Hinzu kommt, dass für viele Anwendungen die Fusion verschiedener Sensordaten nötig ist. Etwa wenn der Anwender Bilder mehrerer Kameras zusammenfügen oder die Position und Größe mittels Radar identifizierter Gegenstände auf einem Kamerabild visua­lisieren soll. Hierfür müssen für die entsprechende Anwendung in der Re­­gel jedoch die Rohdaten der Sensoren verfügbar sein.

Industrie-PC versus Embedded-FPGA-System

X86-basierte Industrie-PCs sind mit vielen und unterschiedlichen Schnittstellen konfigurierbar und stellen eine hohe Rechenleistung für das Verarbeiten der Daten oder für das Streamen in eine Cloud bereit. Das ermöglicht das zentrale Verarbeiten der Daten und umfassende Prozesse, bei denen unterschiedliche Signaldaten zusammengefasst, interpretiert und komplexe Ergebnisse ausgegeben werden. Für stationäre Überwachungs- und Kontrollaufgaben sind sie oftmals ein vernünftiger Kompromiss aus Entwicklungsaufwand, Preis und Leistungs­fähigkeit. Gleichzeitig eignen sie sich aufgrund ihrer Baugröße und der oftmals hohen Leistungsaufnahme lediglich eingeschränkt für mobile oder dezentrale Anwendungen und die Integration in vorgegebene Gehäuse oder enge Einbausituationen.

Die Anforderungen für mobile oder kompakte Elektroniken zur Multisi­gnalverarbeitung lassen sich wie folgt zusammenfassen:

  • Benötigt wird ein System, das möglichst viele Schnittstellen für unterschiedliche Sensoren bietet.
  • Es muss über ausreichend Rechenleistung verfügen, um Signaldaten zusammenfassen und gemeinsam auswerten zu können.
  • Für den mobilen Einsatz und die einfache Integration muss die Bauform kompakt und flexibel sein.
  • Lediglich tatsächlich benötigte Komponenten sollten auf der Elek­tronik bestückt sein, um Größe, Leistungsaufnahme und Serienkosten zu optimieren.
  • Ein Linux-Betriebssystem schafft die Möglichkeit zum unkomplizierten und freien Programmieren der Endanwendung.
Beispielelektronik für das Verarbeiten multipler Datensignale
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Bild 1. Beispielelektronik für das Verarbeiten multipler Datensignale.

In der Praxis erfüllt diese Anforderungen am besten einEmbedded-System mit Arm-Mikroprozessor. Größte Herausforderung ist hierbei jedoch die Integration der zahlreichen Schnittstellen. Um das zu ermöglichen, setzt Hema Electronic auf die Kombination von FPGA-Technik und Arm-Prozessoren, zum Beispiel mit den Bausteinen »Zynq Ultrascale+« von Xilinx. Sie enthalten bis zu sechs Arm-Prozessoren und eine große FPGA-Logik – mit bis zu 800 I/O-Pins. Die FPGA-Logik übernimmt das Vorverarbeiten der Sensordaten, die entweder als Rohdaten oder minimal aufgearbeitet von den Sensoren bereitgestellt werden. In der Regel sind entsprechende IP-Cores verfügbar, mit denen Entwickler sehr vielseitige Schnittstellen realisieren und Sensoren direkt anschließen und konfigurieren können. So führt die FPGA-Logik das Einlesen der Datenströme und hauptsächlich das Vorverarbeiten aus, während die Arm-Prozessoren die Einzelergebnisse zu einem Gesamtbild oder Gesamtergebnis zusammenfassen und über die Standardschnittstellen wie Ethernet oder USB an ein übergeordnetes System weitergeben (Bild 1).

Schnelles Verarbeiten der Daten

Ermöglicht die FPGA-Logik den Einsatz günstiger Sensoren ohne integrierte »Intelligenz« und gewährt ein schnelles Auswerten großer Datenströme, so steht der Arm-Prozessor – oder je nach Anwendung mehrere Prozessoren – für die Analyse der kombinierten Daten bereit. In der Regel gehen mit dem Vorverarbeiten keine Informationen verloren und der Prozessor erhält Zugang zu allen erfassten Daten. So sind die Daten eines Kamerasensors für mehrere Anwendungen einsetzbar – zum Beispiel sowohl zum Zählen von Personen als auch zum Übertragen eines kompletten Bildes der Situation. So wird die Datentiefe von Kamerasensoren optimal genutzt.

Von den Prozessoren aus erfolgt dann gegebenenfalls die Weitergabe der Ergebnisdaten an ein Anzeigegerät, Speichermedium oder eine Cloud. Ein Vorteil der Architektur ist außerdem, dass die Rechenleistung der Prozessoren für die eigentliche Anwendung verfügbar bleibt und keine Ressourcen über das Aufbereiten der Daten im Prozessor verloren gehen. Zudem erlaubt Linux als Betriebssystem ein schnelles Entwickeln der Anwendung vom Systemintegrator und das Verwenden von Standardschnittstellen wie Ethernet oder USB.

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1. Signale einfach verarbeiten
2. Signale einfach verarbeiten – Fortsetzung

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