Futebol: uma questão de tempo real?

Sistemas de Tempo Real

Hugo Santos (27621)Pedro Mónica (25330)

Introdução

• Identificamos várias áreas no domínio do futebol robótico– Estratégia– Comunicação– Tratamento da informação do mundo

• Sensores• Visão

• Um dos problemas advém da utilização de uma única fonte para múltiplos fins de diferentes prioridades

Domínio do problema

• Para demonstrar o problema iremos utilizar o domínio da visão

• Um robô tem uma ou várias cameras de vídeo para reconhecimento do mundo

• De cada uma das cameras obtêm uma imagem cada T ms– Desta única imagem terá que reconhecer diversos

detalhes– A prioridade do processamento destes detalhes

porém é diferente

Domínio do problema (II)

• Alguns dos detalhes que neste domínio devem ser reconhecidos incluem– Os obstáculos

• Sejam limites do campo, balizas, postes e outros robôs

– As linhas do campo de jogo– A bola

• A utilização de cada um destes detalhes implica uma prioridade distinta – por ex. é de maior importância detectar um obstáculo

do que a bola

Domínio do problema (III)

• Iremos explorar duas abordagens ao tratamento destes dados– Uma monolítica e sequencial– E uma modelar que tem em conta aspectos

de tempo real

• Ao distinguir estas duas abordagens iremos demonstrar como podemos impor restrições de tempo real ao domínio do problema

Uma abordagem monolítica

• Com um processamento sequencial dos detalhes a partir de uma única frame obtemos um comportamento não determinístico e não óptimo

• Isto deve-se ao facto do processamento de um único detalhe de menor prioridade poder levar demasiado tempo

Uma abordagem monolítica (II)

• Processando os detalhes na seguinte ordem:– Procurar obstáculos– Procurar a bola– Procurar as balizas– Procurar cantos de campo

• Conseguimos obter a informação relativa aos obstáculos a tempo para todos os frames onde não exista sobre-utilização do tempo de frame– No entanto se um processamento ultrapassar a sua

quota ou não for suficientemente constante então temos um problema.

Uma abordagem monolítica (III)

• Dependendo da estratégia utilizada para procurar um determinado detalhe, esta pode demorar mais ou menos tempo dependendo do input.– Por ex. se começarmos a procurar a bola no

centro da imagem, demoramos pouco tempo se esta tiver no centro, e muito se ela estiver numa das extremidades

Processamento sequencial

• Desta forma o processamento de único frame pode afectar o tempo de processamento dos seguintes, tendo um impacto na latência de obtenção de informação e não levando em conta as prioridades seguintes.

• Introduz também não-determinismo pois o atraso de um processamento em particular afecta todos os seguintes.

Frame 1

Obst Bola Resto Obst Bola Resto

Frame 2 Frame 3

Obst …

T

Atraso no processamentoou perca de frame

Abordagem modular

• Como podemos ver a abordagem monolítica não nos apresenta as garantias requeridas pelo domínio

• Então como obter um sistema que nos ofereça essas garantias

• Começamos por dividir o problema e a especificar os requisitos de tempo real– É também critico perceber que algum processamento

é mais susceptivel a falhas em relação a outros• Por ex. Actualização do mundo vs. evitar obstaculos

Abordagem modular (II)

• Prioritização– Detectar os obstáculos é mais importante que

detectar a bola• Não queremos colidir, queremos maximizar a velocidade

– Detectar a bola é mais importante que as balizas• Manter a possessão da bola é importante para a equipa

• No entanto a fonte de informação é partilhada e os tempos gastos para processar cada detalhe são distintos

Abordagem modular (III)

• Para solucionar este problema utilizamos um sistema de memoria partilhada entre processos distintos que trabalham em detalhes diferentes

• Um único frame é partilhado por todos os processos que necessitam dele

• Cada processo actualiza uma imagem global que é depois utilizada pelas camadas superiores de decisão– Cada processo trabalha também ao seu ritmo

• Por ex. a detecção de bola pode apenas conseguir processar de 2 em 2 frames

• A preempção entre processos garante que os de maior prioridade têm sempre tempo para executar

Abordagem Modular (IV)

• Uma prioritização estrita entre os processos garante-nos os requisitos

• A divisão funcional do problema permite obter valores determinísticos para cada processo uma vez que não existe uma interdependência interna, apenas externa

Frame 1

Obst Obst

Frame 2 Frame 3

Obst

T

Frame 1

Bola

Frame 2 Frame 3

Frame 1

Resto Resto

Frame 2 Frame 3

Resto

Bola

Conclusão

• Podemos modelar facilmente um problema num sistema modular, de forma a atribuir requisitos de tempo-real individualmente a cada uma das partes– Desta forma aumentamos a granularidade na

aplicação dos requisitos de tempo-real do domínio• Este problema não se aplica apenas à visão; é

comum a todos os problemas que envolvam o processamento de informação com prioridades distintas a partir da mesma fonte– Por ex. leitura de sensores ou análise de informação

do mundo