FIELD-PROGRAMMABLE GATE ARRAY (FPGA) PARTICLE FILTER CRACK DETECTION ACCELERATION

Abstract

Due to the related hazards, costly down-time, and detection inconsistencies associated with manual visual inspection for cracks in structures, there has been an emergence of proposed autonomous robots capable of conducting these inspections. UAVs have been especially prevalent due to the requirement for scanning structures which can be located in remote areas or pose significant hazards to personnel. Due to the resource limitations inherent to UAVs, the current solution when conducting crack detection is to transfer all applicable sensor data to a ground station where detection will occur at a later time, thereby preventing real-time decision based on the results. To allow on board UAV detection, and therefore on-board decision making to occur, a crack detection particle fi lter has been optimised for parallel computation and implemented onto an FPGA. This research shows that an FPGA holds distinct trade-offs between computational speed, energy consumption, and physical footprint compared to that of traditional CPU designs, allowing for it to be an ideal system for UAV applications.

En raison des risques associés, des temps d'arrêt coûteux et des incohérences de détection associées à l'inspection visuelle manuelle des fissures dans les structures, de nouveaux robots autonomes capables de mener ces inspections ont vu le jour. L’usage de drones est particulièrement répandu en raison de la nécessité d’inspecter des structures en zones isolées ou présentant des risques importants pour le personnel. En raison des limitations de ressources inhérentes aux drones, la solution actuelle lors de la détection de fissure consiste à transférer toutes les données de capteur applicables à la station au sol où la détection sera effectuée ultérieurement, empêchant ainsi une décision en temps réel basée sur les résultats. Pour permettre la détection embarquée sur un drone et donc la prise de décision embarquée, un filtre particulaire pour la détection de fissure a été optimisé pour le traitement de l’information en parallèle et implémenté sur un circuit logique programmable (FPGA). Cette recherche montre que le FPGA fait des compromis distincts entre la vitesse de calcul, la consommation d'énergie et l'empreinte physique par rapport aux designs traditionnels des unités centrals, ce qui en fait un système idéal pour les applications sur les drones.