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In dieser Dissertation wird das Anwendungsgebiet von dynamisch partiell rekonfigurierbaren FPGAs analysiert. Aus einem Vergleich der FPGA-Technologie mit konkurrierenden Technologien resultiert eine Klasse von Anwendungen, die von dynamisch partiell rekonfigurierbaren FPGAs profitieren kann. Die autonome Robotik wird als ein Beispiel dieser Anwendungsklasse identifiziert. Da der Einsatz von dynamischer Rekonfiguration mit Latenzkosten verbunden ist, wird in dieser Dissertation eine Methodik vorgestellt, die das Rekonfigurationsminimierungsproblem als Shortest-Common-Supersequence Problem interpretiert. Anschließend wird jeweils eine Methode der Lokalisierungs- und der Bewegungsphase der autonomen Robotik zur Umsetzung auf dynamisch partiell rekonfigurierbaren FPGAs entwickelt. Dazu wird bei der Lokalisierungsphase eine neue parallele Implementierung des Partikelfilters vorgestellt. Bei der Bewegungsphase wird das Inverse Kinematik Problem mit Hilfe von numerischen Verfahren gelöst. |
