[ES] Las arquitecturas de control basadas en emociones se están
convirtiendo en una de las soluciones más prometedoras a la hora de
implementar los sistemas de los robots. Los encargados de controlar estos
sistemas son ...[+]
[ES] Las arquitecturas de control basadas en emociones se están
convirtiendo en una de las soluciones más prometedoras a la hora de
implementar los sistemas de los robots. Los encargados de controlar estos
sistemas son los procesos emocionales, que sirven de guía para el robot a la
hora tomar una decisión sobre qué comportamientos se han de activar para
completar sus objetivos. El número de estos procesos emocionales se
incrementa en gran medida conforme lo hace la complejidad del problema,
haciendo que la capacidad de cálculo de un procesador de un solo núcleo no
sea suficiente para este trabajo. Por suerte, estos sistemas son altamente
paralelizables y por lo tanto se puede incrementar la capacidad de cálculo del
equipo en gran medida empleando técnicas de paralelización.
En este TFG vamos a emplear distintas técnicas de paralelización con el
objetivo de acelerar el cálculo de las emociones que determinarán el
comportamiento de los robots. Para cumplir este objetivo utilizaremos y
compararemos Unidades de Procesamiento Gráfico (GPU) con procesadores
de múltiples núcleos y con el uso de instrucciones SIMD (Single Instruction
Multiple Data).
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[EN] Control architectures based on emotions are becoming promising
solutions for the implementation of future robotic systems. The basic
controllers of this architecture are the emotional processes that decide ...[+]
[EN] Control architectures based on emotions are becoming promising
solutions for the implementation of future robotic systems. The basic
controllers of this architecture are the emotional processes that decide which
behaviors the robot must activate to fulfill the objectives. The number of
emotional processes increases (hundreds of millions/s) with the complexity
level of the application, limiting the processing capacity of the main processor
to solve the complex problems. Fortunately, the potential parallelism of
emotional processes permits their execution in parallel, hence enabling the
power computing to tackle the complex dynamic problems.
In this paper, Graphic Processing Unit (GPU), multicore processors and
single instruction multiple data (SIMD) instructions are used to provide
parallelism for the emotional processes.
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