PLATAFORMA RECONFIGURABLE PARA EL DESARROLLO DE SISTEMAS DE CONTROL BASADOS EN LÓGICA DIFUSA

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1 PLATAFORMA RECONFIGURABLE PARA EL DESARROLLO DE SISTEMAS DE CONTROL BASADOS EN LÓGICA DIFUSA Cabrera A. 1, Sánchez-Solano S. 2, Baturone I. 2, Moreno-Velo F. J. 2, Barriga A. 2 1 Dpto. Automática y Computación. Facultad de Ingeniería Eléctrica. Instituto Superior Politécnico José Antonio Echeverría, Ciudad de la Habana, Cuba. 2 Instituto de Microelectrónica de Sevilla - Centro Nacional de Microelectrónica Avda. Reina Mercedes s/n, (Edif. CICA) E-41012, Sevilla, Spain III Jornadas de Computación Reconfigurable y Aplicaciones (JCRA 2003), pp , Madrid, Sep.10-12, This material is presented to ensure timely dissemination of scholarly and technical work. Copyright and all rights therein are retained by authors or by other copyright holders. All persons copying this information are expected to adhere to the terms and constraints invoked by each author s copyright. In most cases, these works may not be reposted without the explicit permission of the copyright holder.

2 Plataforma Reconfigurable para el Desarrollo de Sistemas de Control Basados en Lógica Difusa 1 Cabrera A. 1, Sánchez-Solano S. 2, Baturone I. 2, Moreno-Velo F. J. 2, Barriga A. 2 1 Instituto Superior Politécnico José Antonio Echeverría (ISPJAE), Ciudad de La Habana, Cuba alex@electrica.ispjae.edu.cu 2 Instituto de Microelectrónica de Sevilla, Centro Nacional de Microelectrónica, Sevilla, España, Resumen. En el presente trabajo se describe la realización de una plataforma basada en FPGAs de Xilinx que permite el desarrollo de sistemas de control difusos. La plataforma, que incorpora un procesador MicroBlaze, facilita la implementación de controladores difusos totalmente software o basados en codiseño hardware/software en donde el módulo de inferencia se implementa mediante hardware específico. Tanto el sistema de procesado basado en MicroBlaze como el hardware del módulo de inferencia son configurables, disponiéndose de herramientas de CAD para el desarrollo integral del controlador. 1 Introducción Las técnicas de inferencia basadas en lógica difusa constituyen una alternativa de probada eficacia para la implementación de sistemas de control [1]. La capacidad de la lógica difusa para expresar la incertidumbre propia del lenguaje natural y su potencialidad para describir mediante reglas lingüísticas simples el comportamiento de sistemas complejos ha propiciado al desarrollo de controladores difusos caracterizados por su robustez y bajo costo [2, 3]. Los controladores difusos utilizan las mismas variables de entrada y salida que los controladores convencionales, pero se diferencian de estos en que expresan el comportamiento de las salidas por medio de un conjunto de reglas del tipo IF <antecedente> THEN <consecuente>, las cuales utilizan variables lingüísticas representadas por conjuntos difusos en lugar de ecuaciones para describir el comportamiento del sistema. El núcleo fundamental de un sistema de control basado en lógica difusa es el módulo de inferencia difuso (FIM, Fuzzy Inference Module). Este módulo es el encargado de procesar las entradas y obtener los valores de las nuevas acciones de control. Existen diversas técnicas de implementación de los sistemas de control basados en lógica difusa [4]. La mayoría corresponden a realizaciones totalmente software, en donde todas las tareas del sistema (incluyendo las correspondientes al módulo de inferencia) se realizan mediante la ejecución de un programa sobre una plataforma tipo PC. Estas realizaciones se caracterizan por su elevado grado de flexibilidad. Sin embargo, el propio hecho de ejecutar 1 Financiado por los proyectos TIC (CICYT) y DGAECE-58/02 (Junta de Andalucía).

3 un programa, caracterizado por su ejecución secuencial, contribuye a su mayor limitación: su reducida velocidad (normalmente del orden de milisegundos y superiores). Una alternativa de implementación software válida para aquellas aplicaciones en donde los aspectos de peso, volumen, consumo de potencia y costo sean restrictivos consiste en la utilización de microcontroladores comerciales. Esta alternativa sigue presentando la ventaja de la flexibilidad de la implementación aunque la velocidad de respuesta disminuye significativamente. Para las aplicaciones en que la velocidad de operación es un factor determinante la única alternativa viable consiste en recurrir a la implementación hardware del sistema de control (cuyos tiempos de operación son del orden de microsegundos e inferiores). Independientemente de la tecnología que se utilice, en las realizaciones hardware es fundamental reducir al mínimo el área del circuito integrado resultante, de aquí que sea preciso recurrir en la mayoría de las ocasiones a estrategias de realización que limitan en gran medida la flexibilidad del sistema [5]. Una tercera opción de implementación de sistemas de control basados en lógica difusa consiste en aplicar técnicas de codiseño hardware/software para obtener realizaciones mixtas, en donde una parte de las tareas se ejecutan mediante un programa sobre un procesador de propósito general y aquellas que requieren mayor esfuerzo de procesado son implementadas mediante hardware específico [6]. Como consecuencia se obtiene un controlador que combina las ventajas de flexibilidad y velocidad de respuesta. El vertiginoso desarrollo de la industria microelectrónica y la aparición de nuevas estrategias de diseño digital hacen posible actualmente la implementación de sistemas completos sobre un único circuito integrado (System on Chip, SoC). Por otra parte, la disponibilidad de dispositivos lógicos programables como FPGAs que incorporan una elevada cantidad de recursos facilita la implementación de estos sistemas sobre un dispositivo programable (System on Programmable Chip, SoPC). Esta tendencia se ve favorecida por la existencia de potentes entornos de diseño que facilitan la realización de los sistemas y por el uso intensivo de módulos de propiedad intelectual (IP) que proporcionan una gran diversidad de elementos hardware bien desarrollados y depurados. De esta forma, los dispositivos programables han dejado de verse como simples plataformas de desarrollo de prototipos para convertirse en soporte final de una implementación digital, constituyendo una atractiva alternativa frente a la implementación sobre ASICs con la consiguiente reducción del ciclo de diseño. El presente trabajo se centra precisamente en el diseño e implementación de una plataforma reconfigurable que permite el desarrollo de controladores difusos de bajo costo utilizando un procesador empotrado disponible como IP (procesador MicroBlaze, de Xilinx) y utilizando placas de desarrollo de FPGAs comerciales. Esta plataforma permite la realización de implementaciones software del controlador, así como de otras basadas en codiseño HW/SW donde el módulo de inferencia se realiza mediante una arquitectura específica también reconfigurable. 2 Sistema de Control Difuso Basado en Codiseño HW/SW La Fig. 1 muestra la macroestructura de un controlador difuso basado en una estrategia de codiseño consistente en la partición a priori de las tareas del controlador. Teniendo presente que son las tareas relacionadas con el módulo de inferencia las que mayor tiempo

4 consumen [7], dicho módulo se implementa íntegramente sobre hardware de acuerdo con una arquitectura específica, mientras que las restantes tareas del controlador son ejecutadas por un procesador de propósito general. Este se encarga de la inicialización del sistema de control y, una vez adquirida la información, del preprocesado de la misma, de su adecuación a los requerimientos de entrada del FIM y de la escritura en los puertos que sirven de interfaz con el módulo de inferencia. El FIM se encarga de la evaluación de las diferentes reglas de control difusas y sus salidas pueden ser accedidas por el programa que se ejecuta en el procesador. El procesador realiza entonces el post-procesado de esta información y la envía a los actuadores del sistema. También puede realizar otras tareas, como monitorizar las variables del sistema para poder analizar su comportamiento, etc. Con el objetivo de realizar el controlador difuso como un SoPC se utilizará un procesador empotrado en una FPGA como plataforma para la ejecución de todo el software del sistema. Inicialización Pre- y postprocesado Monitoización Temporización Procesador de propósito general FIM FPGA SpartanIIE Inferencia Difusa Fig.1.Estructura general y división de tareas del controlador difuso como SoPC 2.1 Sistema de Procesado Basado en MicroBlaze El procesador seleccionado para dar soporte a todas las tareas de software es MicroBlaze, de Xilinx, disponible como IP conjuntamente con una gran diversidad de periféricos, controladores y estructuras de buses que permiten configurar un sistema según las necesidades del mismo [8]. MicroBlaze es un procesador RISC de 32 bits basado en arquitectura Harvard que puede ser implementado sobre FPGAs de Xilinx del tipo SpartanII y superiores. Posee soporte para el bus OPB (On-chip Peripheral Bus) y para múltiples periféricos compatibles con este estándar (puertos de entrada/salida, temporizadores, UART, controlador de interrupciones, etc.), los cuales pueden ser parametrizados y disponen de drivers de software que facilitan su utilización. El proceso de implementación final puede realizarse utilizando el entorno de desarrollo de FPGAs ISE de Xilinx. La Fig. 2 muestra el diagrama de bloques de la plataforma reconfigurable, compuesta por un sistema de procesado basado en el procesador MicroBlaze y el módulo de inferencia. Además del core de MicroBlaze, configurado con buses para acceso a memoria externa de instrucciones y datos, el sistema de procesado incluye otros componentes. Para el acceso a la memoria externa se han incorporado un controlador de memoria y el árbitro correspondiente. Para la interfaz con el módulo de inferencia hardware se utilizan los puertos de entrada/salida GPIO 1 y GPIO 2. A través de GPIO 1 se pueden suministrar hasta cuatro entradas de 8 bits al FIM mientras que GPIO 2 se utiliza para acceder a la salida del FIM. El bloque del temporizador está formado por dos contadores descendentes de 32 bits, utili-

5 zándose uno de ellos para la generación de señales periódicas y el segundo para temporización general, controlado por interrupción. Por último, el UART se utiliza inicialmente para cargar el programa del controlador en la memoria externa y, posteriormente, como interfaz de comunicación. Controlador de Memoria Externa CORE microprocesador MicroBlaze GPIO 1 FIM Árbitro GPIO 2 Generador de reloj Memoria Local 4 KBytes Controlador de IT GPIO 3 UART Timer SoPC Fig. 2. Diagrama de bloques de la plataforma de desarrollo de controladores difusos 2.2 Arquitectura del Módulo de Inferencia Difuso Algunas de las técnicas utilizadas para reducir el consumo de recursos en las realizaciones hardware de módulos de inferencia difusos son el procesado de reglas activas, la limitación del grado de solapamiento de las funciones de pertenencia y la utilización de métodos de defuzzificación simplificados [5]. La Fig. 3 muestra una arquitectura basada en las consideraciones anteriores para la realización de módulos de inferencia. Por simplicidad se ha representado un sistema de inferencia de dos entradas [9]. Cada una de las entradas es procesada simultáneamente por los circuitos de funciones de pertenencia (MFC) que suministran tantos pares etiqueta-grado de pertenencia (L i,µ i ) como grado de solapamiento se haya previsto en el sistema (dos en este caso). La siguiente etapa consiste en procesar secuencialmente cada una de las reglas que se activen, utilizándose para ello un array de multiplexores controlados por un contador. En cada ciclo del contador los grados de pertenencia de las entradas son combinados a través de un operador que realiza el conectivo de los antecedentes para calcular el grado de activación de la regla (h i ), mientras que las respectivas etiquetas de los antecedentes direccionan la posición de la memoria de reglas que contiene su correspondiente consecuente C i y el peso w i de la misma. Finalmente la etapa de defuzzificación se encarga de obtener la salida del sistema de acuerdo con la siguiente expresión: y = C i.w i.h i / w i.h i. (1)

6 In1 In2 MFC MFC Li, µi MUX MUX Li µi Memoria de reglas Ci wi Defuzzificador Out Cont. Conectivo hi Fuzzificación Inferencia Defuzzificación CONTROL Fig. 3. Arquitectura del módulo de inferencia difuso Una característica importante de esta arquitectura es la existencia de diferentes opciones de implementación para los diferentes bloques que la forman [5]. Los MFCs pueden ser implementados mediante memorias o calculados aritméticamente. Los conectivos de antecedentes de las reglas pueden usar la función MÍNIMO o PRODUCTO. Por último, el bloque defuzzificador puede configurarse para implementar diferentes métodos simplificados (Media Difusa, Media Difusa Ponderada, etc.) acorde a la expresión 1 en función del valor y significado del parámetro w i. 3. Diseño de la Plataforma de Desarrollo MicroBlaze dispone de entornos de desarrollo que posibilitan tanto la síntesis hardware de todo el sistema como la compilación del software y su depuración. La Fig. 4 muestra el flujo de desarrollo de un sistema basado en MicroBlaze. Los componentes a ser incluidos en el sistema MicroBlaze se declaran en un fichero de especificaciones de hardware (.mhs) en donde se configuran tanto el procesador como los diferentes periféricos y controladores a ser utilizados (espacio de direcciones de E/S, buses de datos y direcciones, señales, etc.). De igual forma se declaran los drivers de software de los diferentes periféricos, el modo de operación del sistema MicroBlaze y los enlaces a las rutinas de interrupción, en un fichero de especificaciones de software (.mss). Seguidamente se compilan las funciones (herramienta libgen) de los diferentes periféricos, obteniéndose las bibliotecas que facilitarán el trabajo con los mismos. Posteriormente se integra todo el hardware del sistema MicroBlaze (herramienta platgen) y, si se desea, puede obtenerse una descripción VHDL la cual puede ser utilizada para crear un sistema jerárquicamente superior, como se requiere para la inclusión del módulo de inferencia difuso. Finalmente se implementa todo el sistema utilizando las herramientas de desarrollo de FPGAs de Xilinx incluidas en el entorno ISE.

7 Especificaciones de software Especificaciones de hardware.mss.mhs Bibliotecas, drivers.c.h libgen platgen Código fuente.c.h mb-gcc VHDL Hardware adicional Código ejecutable.out Herramientas de desarrollo de FPGAs (ISE) VHDL xmd FPGA.bit Fig.4. Flujo simplificado de desarrollo de un sistema basado en MicroBlaze Con objeto de poder disponer de opciones de depuración y, sobre todo, de poder modificar y cargar el programa del controlador cuantas veces se desee, se configura el sistema MicroBlaze para trabajar en modo de depuración. Una vez configurado el FPGA se procede a compilar el programa general a ser ejecutado por MicroBlaze (herramienta mb-gcc) y finalmente se descarga el mismo (herramienta xmd) en la memoria del sistema MicroBlaze a través del periférico seleccionado para esta tarea. Para el desarrollo de sistemas de inferencia difusos es muy importante disponer de herramientas de CAD que permitan, entre otras tareas, realizar la descripción del sistema, simular su comportamiento, ajustar la base de conocimientos y realizar el proceso de síntesis del mismo. El entorno de desarrollo de sistemas difusos Xfuzzy [10] se caracteriza no solo por incluir herramientas para la descripción, la simulación, el aprendizaje y la síntesis software del módulo de inferencia sino también por incluir una herramienta (xfvhdl) que permite la generación de código VHDL para la arquitectura expuesta anteriormente [11]. Xfvhdl permite seleccionar entre las diferentes opciones de la arquitectura y configurar los diferentes bloques de la Fig. 3, generando código VHDL sintetizable el cual puede ser incluido en una herramienta de síntesis de FPGAs, facilitando así la realización hardware del módulo de inferencia difuso y su interconexión con un procesador empotrado para formar un SoPC.

8 Como Xfuzzy incorpora herramientas (xfc y xfj) para la síntesis software (en C y Java) del módulo de inferencia difuso, es posible también realizar una implementación totalmente software del controlador difuso utilizando para su ejecución el procesador empotrado en la FPGA. De esta forma, la misma plataforma realizada sobre la FPGA permite ser configurada para la realización de un controlador difuso software o de uno basado en codiseño HW/SW. La Fig. 5 muestra el flujo simplificado de los procesos de síntesis software y hardware del módulo de inferencia utilizando el entorno Xfuzzy. Especificaciones del módulo de inferencia XFL Opciones del programa Opciones de arquitectura Síntesis software xfc xfvhdl Síntesis hardware C VHDL Fig. 5. Flujo simplificado de síntesis software y hardware del módulo de inferencia utilizando Xfuzzy Para dar soporte físico al controlador reconfigurable se ha utilizado una placa de desarrollo de FPGAs Digilab2E (de Digilent Inc) obtenida, junto con el entorno de desarrollo de MicroBlaze, a través del Programa Universitario de Xilinx [13]. Esta placa dispone de una FPGA SpartanIIE200 de puertas equivalentes y 56 Kbits de memoria de bloque [12]. Los bloques de memoria pueden ser configurados para incluir el software requerido por el controlador difuso, así como para implementar los MFCs basados en memoria y la memoria de reglas en el caso de una implementación hardware del módulo de inferencia. También se dispone de una placa auxiliar de entrada/salida (DIO2, de Digilent Inc.) que sirve para visualizar resultados e introducir la condición de arranque del controlador. Adicionalmente, dado que el procesador MicroBlaze sólo puede hacer uso de 4Kbytes de memoria local, se ha añadido una placa con memoria externa (formada por dos SRAM AS7C34098 de 256 Kbytes cada una) para aumentar el espacio de memoria disponible para ejecutar el programa del controlador junto a los programas de depuración y comunicación con el entorno de desarrollo.

9 5. Conclusiones Se ha descrito una plataforma reconfigurable basada en FPGAs que permite la implementación de diversas opciones de controladores difusos, tanto software como basadas en codiseño hardware/software. La misma se basa en la utilización del sistema MicroBlaze como procesador empotrado y del entorno de desarrollo Xfuzzy y sus herramientas de síntesis para la generación del módulo de inferencia difuso, existiendo diversas opciones de implementación hardware del mismo. Tanto el sistema de procesamiento basado en MicroBlaze como el hardware del sistema de inferencia pueden ser fácilmente configurados para obtener una estructura del controlador difuso acorde a las necesidades del proceso a controlar. Las herramientas de desarrollo disponibles del sistema MicroBlaze, del entorno Xfuzzy y del entorno ISE de Xilinx, permiten la automatización de gran parte del proceso de diseño de la plataforma. La aplicación de la plataforma al control de un vehículo autónomo utilizando una placa comercial de desarrollo de FPGAs permite validar su aplicabilidad. Los resultados obtenidos ponen de manifiesto la similitud existente entre las implementaciones software y hardware del módulo de inferencia con diferencias significativas en la velocidad de respuesta y el consumo de recursos. Referencias 1. Passino, K. M., Yurkovich, S., Fuzzy Control, Addison-Wesley, Terano, T., Asai, K., Sugeno, M., Eds., Applied Fuzzy Systems, Academic Press, Yen, J., Langari, R., Zadeh, L. A., Eds., Industrial Applications of Fuzzy Logic and Intelligent- Systems, IEEE Press, Reznik, L., Fuzzy Controllers, Newness, Baturone, I., Barriga, A., Sánchez-Solano, S., Jiménez, C.J., López, D. Microelectronic Design of Fuzzy Logic-Based Systems, CRC Press, Cabrera, A., Sánchez-Solano, S., Senhadji, R., Barriga, A., Jiménez, C.J. Hardware/software codesign methodology for fuzzy controllers implementation, IEEE International Conference on Fuzzy Systems, FUZZIEEE 2002, May 12-17, Honolulu, Von Altrock, C., Adapting existing Hardware for Fuzzy Computation, Institute of Physics Publishing, MicroBlaze Reference Guides, Xilinx, Inc. 9. Sánchez-Solano, S., Barriga, A., Jiménez, C.J., Huertas, J.L, Design and Applications of Digital Fuzzy Controllers, IEEE International Conference on Fuzzy Systems, FUZZIEEE 97, pp , Barcelona, López, D.R., Jiménez, C.J., Baturone, I., Barriga, A. Sánchez-Solano, S., Xfuzzy: A Design Environment for Fuzzy Systems, IEEE International Conference on Fuzzy Systems, FUZZIEEE 98, , Anchorage, Lago, E., Jiménez, C.J., López, D.R., Sánchez-Solano, S., Barriga, A., Xfvhdl: A Tool for the Synthesis of Fuzzy Logic Controllers, DATE 98, pp , Paris, Digilab 2E Reference Manual, Digilent Inc,