Das Thema Big Data stellt Forscher und Entwickler vor große Herausforderungen. Gerade in der Robotik müssen riesige Datenmengen in kürzester Zeit bewältigt werden, um einem Roboter Leben einzuhauchen und ihn autonom und in Echtzeit operieren zu lassen. Aus diesem Grund haben die Wissenschaftler des Robotics Innovation Center (RIC) die Software-Frameworks reSPACE (reconfigurable Signal Processing And Classification Environment) und pySPACE (Signal Processing And Classification Environment written in Python) für die Verarbeitung großer Datenmengen im Bereich des maschinellen Lernens und der Signalverarbeitung entwickelt.
Aufgrund der räumlichen Begrenzung mobiler robotischer Systeme einerseits und des hohen Leistungsbedarfs der herkömmlichen Prozessoren andererseits setzen die RIC-Wissenschaftler bei ihren Robotern auf Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) – wiederprogrammierbare Schaltkreise, die aus vielen einzelnen Logikbausteinen bestehen. Um diese für die Robotik nutzbar zu machen, wurde reSPACE entwickelt. Die FPGAs ermöglichen parallele Verarbeitungsoperationen und können daher große Datenmengen in kürzester Zeit verarbeiten. reSPACE definiert die verschiedenen anwendungsspezifischen Rechenoperationen, die nach dem Baukastenprinzip zu einem Datenflussbeschleuniger kombiniert und auf dem FPGA zur Verfügung gestellt werden können.
Die Software pySPACE läuft im Gegensatz zu reSPACE auf allen herkömmlichen CPUs, von verteilten Hochleistungsrechensystemen bis hin zu mobilen Systemen. Die Open-Source-Software erlaubt eine einfache Konfiguration und parallele Ausführung komplexer Vergleiche sowie die Optimierung und Visualisierung von über 200 verschiedenen Verarbeitungs- und Auswertungsmethoden. Über eine automatisch erzeugte Hochleistungsschnittstelle kann pySPACE auf reSPACE zugreifen und dadurch zeitkritische Verarbeitungsschritte auf den FPGA auslagern.
Das Board mit einer Größe von 7 x 10 cm, auf das der FPGA-Chip aufgebracht ist, wurde am RIC entwickelt und soll zukünftig in eigene Robotersysteme, wie „Mantis“ oder „Sherpa“, eingebaut werden. Geplant ist zudem die Integration in ein Exoskelett, das im Rahmen des Forschungsprojekts RECUPERA-Reha entwickelt wird und zukünftig zur robotergestützten Rehabilitation von neurologischen Erkrankungen eingesetzt werden soll. Durch die Echtzeit-Auswertung von EEG-Daten kann die Regelung des Exoskeletts unterstützt werden. Die FPGAs bewältigen die dabei anfallende riesige Datenmenge innerhalb weniger Millisekunden. Dies ermöglicht es den Forschern, mit Hilfe von reSPACE und pySPACE vorauszusagen, wann der Patient beispielsweise seinen Arm bewegen wird – nur so kann das Exoskelett genau im richtigen Moment die Armbewegung unterstützen.
Ansprechpartner: Mario Michael Krell, Hendrik Wöhrle
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