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Aceleração por GPU de serviços em sistemas robóticos focado no processamento de tempo real de nuvem de pontos 3D

Texto completo
Autor(es):
Leonardo Milhomem Franco Christino
Número total de Autores: 1
Tipo de documento: Dissertação de Mestrado
Imprenta: São Carlos.
Instituição: Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/SB)
Data de defesa:
Membros da banca:
Fernando Santos Osório; Eros Comunello; Júlio Cezar Estrella
Orientador: Fernando Santos Osório
Resumo

O projeto de mestrado, denominado de forma abreviada como GPUServices, se insere no contexto da pesquisa e do desenvolvimento de métodos de processamento de dados de sensores tridimensionais aplicados a robótica móvel. Tais métodos serão chamados de serviços neste projeto e incluem algoritmos de pré-processamento de nuvens de pontos 3D com segmentação dos dados, a separação e identificação de zonas planares (chão, vias), e detecção de elementos de interesse (bordas, obstáculos). Devido à grande quantidade de dados a serem tratados em um curto espaço de tempo, esses serviços utilizam processamento paralelo por GPU para realizar o processamento parcial ou completo destes dados. A área de aplicação em foco neste projeto visa prover serviços para um sistema ADAS: veículos autônomos e inteligentes, forçando-os a se aproximarem de um sistema de processamento em tempo real devido ao contexto de direção autônoma. Os serviços são divididos em etapas de acordo com a metodologia do projeto, mas sempre buscando a aceleração com o uso de paralelismo inerente: O pré-projeto consiste de organizar um ambiente que seja capaz de coordenar todas as tecnologias utilizadas e que explore o paralelismo; O primeiro serviço tem a responsabilidade de extrair inteligentemente os dados do sensor que foi usado pelo projeto (Sensor laser Velodyne de múltiplos feixes), que se mostra necessário devido à diversos erros de leitura e ao formato de recebimento, fornecendo os dados em uma estrutura matricial; O segundo serviço em cooperação com o anterior corrige a desestabilidade espacial do sensor devido à base de fixação não estar perfeitamente paralela ao chão e devido aos amortecimentos do veículo; O terceiro serviço separa as zonas semânticas do ambiente, como plano do chão, regiões abaixo e acima do chão; O quarto serviço, similar ao anterior, realiza uma pré-segmentação das guias da rua; O quinto serviço realiza uma segmentação de objetos do ambiente, separando-os em blobs; E o sexto serviço utiliza de todos os anteriores para a detecção e segmentação das guias da rua. Os dados recebidos pelo sensor são na forma de uma nuvem de pontos 3D com grande potencial de exploração do paralelismo baseado na localidade das informações. Porém, sua grande dificuldade é a grande taxa de dados recebidos do sensor (em torno de 700.000 pontos/seg.), sendo esta a motivação deste projeto: usar todo o potencial do sensor de forma eficiente ao usar o paralelismo de programação GPU, disponibilizando assim ao usuário serviços de tratamento destes dados. (AU)