|
|
Neuronové sítě na platformě AURIX
Smrčka, Michal ; Buchta, Luděk (oponent) ; Blaha, Petr (vedoucí práce)
Část této práce pojednává o dopředných neuronových sítích FNN a způsobu jejich vývoje pomocí MATLAB Deep Learning Toolboxu a API Keras v jazyce Python. Následně se práce zabývá převodem těchto sítí do jazyka C/C++ pomocí knihoven Keras2c, AIfES, TFLM a NNoM. Tento teoretický základ byl nezbytný pro navazující část, která je zaměřena na implementaci a testování natrénované FNN na platformě AURIX TC397 3.3V Application Kit. Tato FNN slouží k diagnostice PMS motoru za účelem detekce mezizávitového zkratu. V práci je blíže popsána konfigurace periferií GPT12 a GETH mikrokontroléru AURIX TC397, které byly využity v aplikaci pro testování FNN. S využitím knihovny Keras2c byla ověřena možnost spuštění inference na 2 jádrech mikrokontroléru AURIX a v rámci knihovny NNoM byla provedena kvantizace natrénované FNN. Nakonec bylo provedeno srovnání knihoven Keras2c, AIfES, TFLM a NNoM z hlediska jednoduchosti implementace, přesnosti klasifikace a rychlosti klasifikace na platformě AURIX.
|
|
|
Propojení procesoru AURIX s platformou NVIDIA Jetson
Smrčka, Michal ; Bartík, Ondřej (oponent) ; Blaha, Petr (vedoucí práce)
Část této práce pojednává o základech používání platforem NVIDIA Jetson Nano a AURIX Application Kit, konkrétně typů TC277 TFT a TC224 TFT. Rovněž jsou v ní teoreticky rozebrány některé periferie platforem. Tyto základy jsou nezbytné pro navazující část, která je zaměřena na realizaci sériového komunikačního rozhraní pro přenos dat mezi platformami. V práci je popsána programová implementace 2 rozhraní: SPI a Ethernet MAC. Komunikace přes SPI (respektive QSPI v případě AURIX) je doplněná o využití GPIO pinů, v případě Ethernetu je komunikace realizována na úrovni linkové vrstvy pomocí Ethernetových rámců. Propojení skrze SPI je dále otestováno v konkrétní aplikaci při řízení BLDC motoru pomocí TC224 a AURIX eMotor Drive Kit V2.1, kdy jsou měřená data odesílána na Jetson Nano k real-time zpracování.
|
|
|
Neuronové sítě na platformě AURIX
Smrčka, Michal ; Buchta, Luděk (oponent) ; Blaha, Petr (vedoucí práce)
Část této práce pojednává o dopředných neuronových sítích FNN a způsobu jejich vývoje pomocí MATLAB Deep Learning Toolboxu a API Keras v jazyce Python. Následně se práce zabývá převodem těchto sítí do jazyka C/C++ pomocí knihoven Keras2c, AIfES, TFLM a NNoM. Tento teoretický základ byl nezbytný pro navazující část, která je zaměřena na implementaci a testování natrénované FNN na platformě AURIX TC397 3.3V Application Kit. Tato FNN slouží k diagnostice PMS motoru za účelem detekce mezizávitového zkratu. V práci je blíže popsána konfigurace periferií GPT12 a GETH mikrokontroléru AURIX TC397, které byly využity v aplikaci pro testování FNN. S využitím knihovny Keras2c byla ověřena možnost spuštění inference na 2 jádrech mikrokontroléru AURIX a v rámci knihovny NNoM byla provedena kvantizace natrénované FNN. Nakonec bylo provedeno srovnání knihoven Keras2c, AIfES, TFLM a NNoM z hlediska jednoduchosti implementace, přesnosti klasifikace a rychlosti klasifikace na platformě AURIX.
|
|
|
Propojení procesoru AURIX s platformou NVIDIA Jetson
Smrčka, Michal ; Bartík, Ondřej (oponent) ; Blaha, Petr (vedoucí práce)
Část této práce pojednává o základech používání platforem NVIDIA Jetson Nano a AURIX Application Kit, konkrétně typů TC277 TFT a TC224 TFT. Rovněž jsou v ní teoreticky rozebrány některé periferie platforem. Tyto základy jsou nezbytné pro navazující část, která je zaměřena na realizaci sériového komunikačního rozhraní pro přenos dat mezi platformami. V práci je popsána programová implementace 2 rozhraní: SPI a Ethernet MAC. Komunikace přes SPI (respektive QSPI v případě AURIX) je doplněná o využití GPIO pinů, v případě Ethernetu je komunikace realizována na úrovni linkové vrstvy pomocí Ethernetových rámců. Propojení skrze SPI je dále otestováno v konkrétní aplikaci při řízení BLDC motoru pomocí TC224 a AURIX eMotor Drive Kit V2.1, kdy jsou měřená data odesílána na Jetson Nano k real-time zpracování.
|
host ::
RSS.