Model-driven FPGA Design Environment for Intelligent Robot System

智能机器人系统模型驱动的 FPGA 设计环境

• 批准号: 21K11814
• 负责人: 大川 猛
• 金额: $ 2.75万
• 依托单位: Tokai University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K11814/
• 关键词: FPGA; モデル駆動開発; 知的ロボット; エッジ; コンポーネント

令和4年度は、以下の研究を行った。(A)ハードウェア・ソフトウェアを含む多くの異種の処理環境を適切にモデル化する方法：ROS2（Robot Operating System 2）による通信により遠隔ロボットアームを実現する方法についての設計・実装を行なう事例を通じ、多くの異種処理環境について機能・非機能要件（性能含む）を適切にコンポーネントとしてモデル化する方法の検討を進めた。また、エッジ・クラウドに分散した異種処理環境の扱いについて、ROS2/DDS(Data Distribution Service)の拠点間をインターネット経由でつなぐ方法についての検討を進めた。(B)上流設計における抽象度の高いモデルでの性能シミュレーション方法：　粗粒度シミュレーションの一つとして、UMLシーケンス図からROS2システムとして生成可能な粗粒度モデルの実現を目標に検討を進めた。しかし粗粒度シミュレータとしての実現と、実際のC/C++高位合成によるFPGA回路を想定した細粒度シミュレーションについては次年度の課題である。(C)モデルから実装を生成することが可能な自動化設計手法：　UML(Unified Modeling Language)モデルのうち、シーケンス図からシステム全体の粗粒度モデルを生成する手法を検討した。すなわち、システム中に登場する部品としてROS2ノードを抽出して、ROS2ノード間の通信メッセージ型を自動生成する手法の検討を行った。また、ステートマシン図からFPGA向けに高位合成可能なC/C++実装生成を生成するための検討を行った。しかしながら、コード生成システムの実装は未着手であり、次年度の課題として残った。

在2022年，进行了以下研究。 （a）如何正确对许多不同的处理环境进行建模，包括硬件和软件：通过通过ROS2（机器人操作系统2）通信实现远程机器人武器的设计和实施方法的示例，我们研究了如何适当地模拟许多不同处理环境的功能和非功能性和非功能性要求（包括性能）作为组件。此外，关于分布在边缘云的异质处理环境的处理，我们一直在考虑如何通过Internet连接ROS2/DDS（数据分发服务）位置。 （b）在上游设计中具有高抽象模型的模型的性能模拟方法：作为粗粒模拟之一，我们的目标是实现一个可以从UML序列图中生成的粗粒模型，该模型可以作为ROS2系统生成。但是，基于实际C/C ++高级合成的粗粒大小模拟器和细粒大小仿真的实现将是明年的挑战。 （c）一种自动化设计方法，该方法允许从模型生成实现：在UML（统一建模语言）模型中，我们检查了一种从序列图生成整个系统的粗粒模型的方法。换句话说，我们研究了一种通过将ROS2节点作为系统中出现的组件提取，从而自动生成ROS2节点之间的通信消息类型的方法。我们还研究了从状态机器图中为FPGA的高级合成C/C ++实现的创建。但是，代码生成系统的实施尚未开始，并且在下一个财政年度仍然是一个问题。

项目成果

知的ロボットシステムのためのモデル駆動FPGA設計環境

适用于智能机器人系统的模型驱动 FPGA 设计环境