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Aprimoramento de uma interface miocinética dinamicamente reconfigurável para controle protético de mãos artificiais

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorArboleda, Daniel Maurício Munoz-
Autor(es): dc.creatorMendes, Davi de Alencar-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-03-17T23:24:36Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-03-17T23:24:36Z-
Data de envio: dc.date.issued2025-03-13-
Data de envio: dc.date.issued2025-03-13-
Data de envio: dc.date.issued2025-03-13-
Data de envio: dc.date.issued2024-07-19-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.unb.br/handle/10482/51852-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/923644-
Descrição: dc.descriptionNos últimos anos, FPGAs tem se tornado mais populares em sistemas embarcados, tanto como principais recursos computacionais quanto como aceleradores em hardware. A Reconfiguração Dinâmica Parcial é um conceito de projeto atraente para sistemas reconfiguráveis de proposito geral devido à sua flexibilidade e extensibilidade. Na literatura acadêmica recente a respeito da Interface Miocinetica – uma Interface Homem-Máquina (IHM) baseada em ímãs implantados e movimento muscular (contração e elongamento) – soluções embarcadas tem sido propostas para o desenvolvimento de um sistema localizador de ímãs transcutâneo autônomo. Trabalhos anteriores mostram que, quando projetado adequadamente, um sistema localizador de ímãs pode melhorar seu desempenho com utilização reduzida de lógica, ao adotar uma arquitetura reconfigurável em tempo de execução. Infelizmente, há problemas a serem enfrentados: a sobrecarga de reconfiguração não é negligenciável em comparação com o desempenho das CPUs atuais, e o consumo elevado de energia. Em uma tentativa de cobrir essa lacuna, apresentamos aqui uma nova implementação para uma arquitetura reconfigurável em tempo de execução usada para estimar o deslocamento de ímãs utilizando modelos orientados por dados implementados como aceleradores de hardware capazes de rastrear cinco ímãs. A arquitetura é implementada em dispositivos AMD Xilinx FPGA e SoC-FPGA visando reduzir a sobrecarga de reconfiguração com pre-fetching (hardware pipelining) de módulos reconfiguráveis (MR). O sistema apresenta reduzido tempo de execução (6,67 ms – SoC-FPGA, e 5,97 ms – FPGA) e consumo de energia (1,635 W – SoC-FPGA, e 1,203 W – FPGA). O sistema demonstrou ser capaz de localizar ímãs com alta precisão (RMSE variando de ≈ 0,076 mm a ≈ 0,043 mm). A taxa de transferência de reconfiguração obtida (∼ 399 MB/s) utilizando a porta de configuração interna é considerada ideal. Em conclusão, demonstramos o projeto e a implementação de uma arquitetura reconfigurável em tempo de execução aprimorada aplicada à interface miocinética, abrindo caminho para o desenvolvimento de um localizador de ímãs autônomo baseado em FPGA.-
Descrição: dc.descriptionIn recent years, FPGAs have become more popular in embedded systems, both as a main computation resources and as hardware accelerators. Partial Run-Time Reconfiguration of FPGAs is a compelling design concept for general purpose reconfigurable systems for its flexibility and extensibility. In the recent literature research for the Myokinetic Control Interface – a Human-Machine Interface (HMI) based on implanted magnets and gross muscular motion – embedded solutions have been proposed to the development of a self-contained transcutaneous magnet localizer system. Previous works show that, when designed properly a magnet localizer system can improve its performance with reduced logic utilization taking advantage of a partial run-time reconfigurable architecture. Unfortunately, there are problems to face: the reconfiguration overhead is not negligible compared with nowadays CPUs performance, and elevated power consumption. In an attempt to cover this gap, here we present a novel implementation for a run-time reconfigurable architecture used to estimate magnet displacement using data-driven models implemented as hardware accelerators capable of tracking five magnets. The architecture is implemented on both AMD Xilinx FPGA and SoC-FPGA devices aimed at reducing the reconfiguration overhead with the pre-fetching (hardware pipelining) of reconfigurable modules (RM). The system exhibits short execution time (6.67 ms – SoC-FPGA, and 5.97 ms – FPGA) and power consumption (1.635 W – SoC-FPGA, and 1.203 W – FPGA). The system proved able to localize magnets with high accuracy (RMSE ranging from ≈ 0.076 mm to ≈ 0.043 mm). The obtained reconfiguration throughput (∼ 399 MB/s) using the internal configuration port is considered optimal. In conclusion, we demonstrated the design and implementation of an enhanced run-time reconfigurable architecture applied to myokinetic interface paving the way towards the development of a self-contained FPGA-based magnet localizer.-
Descrição: dc.descriptionFaculdade de Tecnologia (FT)-
Descrição: dc.descriptionDepartamento de Engenharia Mecânica (FT ENM)-
Descrição: dc.descriptionPrograma de Pós-Graduação em Sistemas Mecatrônicos-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsAcesso Aberto-
Direitos: dc.rightsA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.unb.br, www.ibict.br, www.ndltd.org sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra supracitada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.-
Palavras-chave: dc.subjectReconfiguração dinâmica parcial-
Palavras-chave: dc.subjectSistema em chip-
Palavras-chave: dc.subjectInterface miocinética-
Título: dc.titleAprimoramento de uma interface miocinética dinamicamente reconfigurável para controle protético de mãos artificiais-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional – UNB

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