Study and implementation on SoC-FPGA of a probabilistic method for mission planning in autonomous vehicle

Etude et implémentation sur SoC-FPGA d'une méthode probabiliste pour le contrôle de mission de véhicule autonome

Chabha Hireche (1)

1 Lab-STICC - Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance

Autonomous systems embed different types of sensors, applications and powerful calculators. Thus, they are used in different fields of application and perform various simple or complex tasks. Generally, these missions are executed in nondeterministic environments with the presence of random events that can affect the mission's progress. Therefore, it is necessary to regularly assess the health of the system and its hardware and software components in order to detect failures using Bayesian Networks.Subsequently, a decision is made by the mission planner by generating a new mission plan that ensures the mission in response to the detected event. This decision is made using the Markov Decision Process model based on constraints such as the mission objective, the health status of sensors and embedded applications, the mission policy "safety policy" or "mission first policy", etc. As autonomous systems perform different tasks that require different performance, it is necessary to consider the use of hardware accelerators on SoC-FPGA in order to meet high-performance computing constraints and unload the CPU if needed.

Les systèmes autonomes embarquent différents types de capteurs, d’applications et de calculateurs puissants. Ils sont donc utilisés dans différents domaines d’application et réalisent diverses missions simples ou complexes. Ces missions se déroulent souvent dans des environnements non déterministes avec la présence d’évènements aléatoires pouvant perturber le déroulement de la mission. Il est donc nécessaire d’évaluer régulièrement l’état de santé du système et de ses composants matériels et logiciels dans le but de détecter les défaillances à l’aide de réseaux Bayésiens. Par la suite, une décision est prise par le planificateur de mission en générant un nouveau plan de mission assurant la continuité de la mission en réponse à l’événement détecté. Cette décision est prise à l’aide du modèle Markov Decision Process en fonction de contraintes telles que l’objectif de la mission, l’état de santé des capteurs et des applications embarqués, la stratégie de réalisation de la mission ‘stratégie safety’ ou ‘stratégie mission first’, etc. Comme les systèmes autonomes exécutent différentes tâches qui demandent différentes performances, il est nécessaire de penser à l’utilisation d’accélérateurs matériels sur SoC-FPGA dans le but de répondre aux contraintes de calculs hautes performances et décharger le CPU si besoin.

Mots clés: Mission planning; Markov Decision Process; Bayesian Networks; Hardware/Software implementation; FPGA

Mots clés: Planification de mission; Markov Decision Process; Réseaux Bayésiens; Implémentation matérielle/logicielle; FPGA

Domaines: Systèmes embarqués

Chabha Hireche. Etude et implémentation sur SoC-FPGA d'une méthode probabiliste pour le contrôle de mission de véhicule autonome. Systèmes embarqués. Université de Bretagne occidentale - Brest, 2019. Français. ⟨NNT : 2019BRES0067⟩. ⟨tel-02512555⟩