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Progettazione di Sistemi Embedded
Design of Embedded Systems Claudio Turchetti
Sede
Ingegneria
A.A.
2016/2017
Crediti
9
Ore
72
Periodo
I
Lingua
ITA
Prerequisiti
Sistemi digitali programmabili, elettronica di base,elaborazione digitale dei segnali.
Risultati di apprendimento attesi
CONOSCENZE E COMPRENSIONE:
Il corso intende dare agli studenti le conoscenze hardware e software necessarie per il progetto di sistemi embedded in generale e di sistemi di computer vision più in particolare. A tal fine vengono studiate le fondamentali architetture ARM, i linguaggi di programmazione di processori embedded, gli algoritmi di elaborazione delle immagini.
CAPACITA' DI APPLICARE LE CONOSCENZE:
Il corso intende formare la capacità di applicare le conoscenze allanalisi delle specifiche di progetto di un sistema embedded, alla selezione e alla programmazione di dispositivi per il raggiungimento delle prestazioni desiderate, alla definizione e allimplementazione di algoritmi in applicazioni di computer vision.
COMPETENZE TRASVERSALI:
Il corso fornisce competenze trasversali di programmazione di microcontrollori e microprocessori embedded, tecniche di computer vision, utilizzabili in diversi settori dellingegneria biomedica, delle telecomunicazioni, dei controlli automatici e dellinformation technology in generale.
Programma
Sistemi Embedded ARM Architettura ARM ; Larchitettura RISC; Set istruzioni per sistemi Embedded; lHardware di Sistemi Embedded; il bus ARM ; il protocollo AMBA Bus; Registri nellarchitettura ARM; Registri Banked; Exceptions, Interrupts, e Vector Table; Introduzione al set di istruzioni ARM; Introduzione al set di istruzioni Thumb; Introduzione allassembler ARM; Direttive; Processori STM32F4(Cortex-M4/ARMv7_M); Raspberry PI(ARM1176JzF-S/ArMv6); MC1322x (ARM7TDMI-S, ARMv4T); Introduzione alla programmzione C per processori ARM.
Sistemi Embedded per il monitoraggio di segnali fisiologici: ECG, PPG, EMG.
Sistemi Embedded per la Navigazione nei Robot: Localizzazione; Dinamica e Controllo.
Sistemi Embedded per la Computer Vision nei Robot: Elaborazione delle Immagini; Teoria delle Matrici; Segnali aleatori; Processi stazionari; Teoria della stima; Stima ai minimi quadrati; Principio di ortogonalità; Trasformazioni di Immagini; Decomposizione ai valori singolari; Filtraggio delle immagini; Modello di formazione delle immagini; Filtro Inverso; Filtro di Wiener; Filtraggio con le transformazioni di immagini; Elaborazione Bayesiana dei segnali; Filtraggio recursivo; Filtro di Wiener-Kalman a singolo stadio; Filtro di Wiener Kalman multi-stadio; Tracking Bayesiano nonlineare; Metodo Grid-based; Particle Filters; Algoritmo Sequential Important Sampling (SIS); Elaborazione digitale delle immagini con MATLAB; Video Tracking; Equazioni del motion field; Stima del motion field dalle sequenze di immagini; Lalgoritmo optical flow; Feature tracking; Simultaneous Localization e Mapping (SLAM).
Sistemi Embedded per il Machine Learning: Introduzione al learning statisico.
Modalità di svolgimento dell'esame
METODI DI VALUTAZIONE DELL'APPRENDIMENTOprova orale
CRITERI DI VALUTAZIONE DELL'APPRENDIMENTOPer superare l'esame con esito positivo, lo studente dovrà mostrare di avere acquisito le metodologie e le tecniche di progettazione di sistemi embedded
CRITERI DI MISURAZIONE DELL'APPRENDIMENTOAttribuzione del voto finale in trentesimi.
CRITERI DI ATTRIBUZIONE DEL VOTO FINALELa prova orale sarà articolata su domande relative agli argomenti del programma e sulla discussione di un progetto, con riferimento all'approccio utilizzato e ai risultati ottenuti.
Testi consigliati
A.N.Sloss,D.Symes,C.Wright, ARM System Developers Guide, Elsevier, 2004;
P.Coke,Robotics, Vision and Control, Springer,2013.
A.K. Jain, Fundamentals of Digital Image Processing, Prentice Hall;
J.V.Candy, Bayesian Signal Processing,Wiley,2009.
E.Maggio,A.Cavallaro,Video Tracking,Wiley,2011.
Appunti del docente
Corsi di laurea
- Ingegneria Elettronica (Corso di Laurea Magistrale (DM 270/04))