Upcycling can be described as an activity where outdated or discarded products are used as raw-materials in the construction of a new object, for which an increased quality or value is achieved. Some ideas for upcycling of technologically simple products have prooved successful, in the sense that those ideas have become widespread and practically implemented within a certain target audience. This thesis explores how an idea concerning upcycling of an electric product can be developed into a prototype, with the intent to simplify application of the idea within the target audience of electronic hobbyists. This is achieved through the development of a prototype for an adapter, the purpose of which is to extend the functionality of a character based LCD module with the Hitachi HD44780 control circuit. This allows for using such LCD module for displaying text in additional languages, and (for certain applications) using it as a substitute for a monochromatic graphical LCD module. The conclusion of the study is that the adapter prototype is capable of increasing the number of user defined characters that can be displayed simeltanously by a character LCD module, and that the prototype may be of use for certain types of applications within the intended target audience. / "Upcycling" kan beskrivas som en syssla där föråldrade eller kasserade produkter används som material vid tillverkning av ett nytt föremål, vilket har högre kvalitet eller värde. Det finns exempel på idéer för "upcycling" av teknologiskt enkla produkter vilka har visat sig framgångsrika, i bemärkelsen att de har nått spridning och tillämpas praktiskt inom någon målgrupp. I detta arbete undersöks hur en idé för "upcycling" av en elektrisk produkt kan utvecklas till en prototyp, med syftet att underlätta tillämpning av denna idé inom målgruppen elektronikhobbyister. Detta sker genom utveckling av en prototyp till en adapter, som utökar funktionaliteten hos en teckendisplaymodul med styrkretsen Hitachi HD44780. Adapterns funktion är att öka det antal användardefinierade tecken som kan visas på en sådan teckendisplaymodul. Detta möjliggör att teckendisplaymodulen kan användas för att visa text på fler språk, och att den för vissa ändamål kan användas som substitut för en monokrom grafisk displaymodul. Slutsatsen av arbetet är att prototypen av denna adapter kan användas för att öka det antal användardefinierade tecken som samtidigt kan visas på en teckendisplaymodul, samt att prototypen kan vara användbar för vissa syften inom den avsedda målgruppen.

As society becomes more digitalized, cyberattacks are increasingly common and severe. Security in the Internet of Things (IoT) is essential, and IoT devices must be updated to patch vulnerabilities. The thesis aims to investigate the question "How can the Software Updates for Internet of Things (SUIT) specification be applied to develop a technology-agnostic and interoperable update architecture for heterogeneous networks of Internet of Things devices?" The thesis project studied the SUIT specifications to gain an understanding of what such an architecture must provide. Five high-level domains were identified and further discussed:1) roles of devices, servers, and operators, 2) key management, 3) device profiles, 4) authorization, and 5) update handling. The architecture was shown to fulfill the requirements SUIT imposes on the architecture and information model, while being flexible and extensible. A prototype was developed in the Contiki-NG operating system to evaluate the feasibility of the architecture. The thesis found that applying the proposed architecture to constrained systems is feasible and would enable updates in heterogeneous IoT networks. / I takt med att samhället blir digitaliserat blir digitala attacker vanligare och får ökade konsekvenser. Säkerhet inom Internet of Things (IoT) är kritiskt och IoT-enheter måste kunna uppdateras för att laga sårbarheter. Denna uppsats ämnar att undersöka frågan "Hur kan Software Updates for Internet of Things (SUIT)-specifikationen appliceras för att utveckla en teknologiskt agnostisk och kompatibel uppdateringsarkitektur för heterogena nätverk av Internet of Things-enheter?"Uppsatsen studerade SUIT-specifikationen för att förstå vad en sådan arkitektur måste erbjuda. Fem abstrakta domänområden identifierades och diskuterades: 1) roller för enheter, uppdateringsservrar, och operatörer, 2) nyckelhantering, 3) enhetsprofiler, 4) auktorisering, och 5) lokal uppdateringshantering. Arkitekturen visades uppfylla de krav SUIT ställer på en arkitektur och informationsmodell samt var flexibel och kunde utökas. En prototyp utvecklades i Contiki-NG operativsystemet för att utvärdera genomförbarheten hos arkitekturen. Uppsatsen fann att det är rimligt att applicera den föreslagna arkitekturen på resursbegränsade enheter, vilket skulle möjliggöra uppdateringar för heterogena IoT-nätverk.

This report explores the design of a system for remotely switching electronics on and off within a range of at least 15 km, to be used with battery driven radio nodes for outdoor Wi-Fi network bridging. The application of the network bridges are connecting to remote networks, should Internet infrastructure fail during an emergency.The problem statement for the report was “What is a suitable radio link technology for use in a remote controlled electrical switch system and how should it best be put to use?” To answer the question, delimitation was done to exploring Low Power Wide Area Network (LPWAN) link technologies, due to their prior use within power constrained devices.Long Range-radio, abbreviated LoRa, is a LPWAN radio modulation technique and was determined to be a good candidate as a suitable link technology for the remote electrical switch system. The range of LoRa is achieved by drastically lowering the data rate of the transmission, and is suitable for battery-powered or energy harvesting devices such as those found in the field of Internet of Things.A LoRa-based transmitter and receiver pair was implemented, and measured to have a packet delivery ratio of over 95% at a distance of 2 km, measured between two bridges. Data at further distances could not be accurately determined, because of the LoRa transceiver giving faulty readings.No conclusion could be made about the suitability for using a LoRa based system to solve the problem, partially due to an improper method for testing the radio performance was used, and partially due to an inconclusive measurement result. / Denna rapport utforskar designen av ett system för att fjärrstyrt slå på eller av elektronik över ett avstånd på minst 15 km, för att användas med batteridrivna radionoder för nätverksbryggning utomhus med Wi-Fi. Tillämpningsområdet för nätverksbryggorna är att koppla samman avlägsna nätverk, om Internetinfrastruktur skulle sluta fungera vid en nödsituation.Problemställningen för rapporten var ”Vad är en lämplig radiolänksteknik att använda i ett fjärrstyrt elektriskt strömbrytarsystem, och hur ska det bäst brukas?”. För att svara på frågan gjordes en avgränsning att utforska Low Power Wide Area Network (LPWAN)-länktekniker, på grund av deras tidigare användning inom effektbegränsade enheter.Long Range-radio, förkortat LoRa, är en radiomodulationsteknik som används för att skicka data över långa avstånd med energibegränsade enheter. LoRa:s räckvidd uppnås genom att drastiskt sänka datatakten, och lämpar sig för bruk i batteridrivna eller energiskördande enheter, likt de som återfinns inom fältet Internet of Things.Ett LoRa-baserat sändaroch mottagarpar implementerades, och uppmättes till att ha en paketlevereringsmängd på över 95% vid ett avstånd på 2 km, mätt mellan två broar. Data vid större avstånd kunde inte bli bestämt noggrant, eftersom LoRa transceivern gav felaktiga avläsningar. Ingen slutsats kunde göras för lämpligheten för att använda ett LoRa-baserat system för att lösa problemet, delvist för att en olämplig metod för att testa radions prestanda använts, och delvist på grund av ett ofullständigt mätresultat.

Many embedded systems lack a memory management unit (MMU) and thus often also lack protection of memory. This causes these systems to be less robust since the operating system (OS), processes, and threads are no longer isolated from each other. This is also a potential security issue and with the number of embedded systems rapidly increasing as a result of the rise of Internet of things (IoT), vulnerabilities like this could become a major problem. However, with a recent update to the RISC-V processor architecture, a possibility to isolate regions of memory without an MMU was introduced. This study aims to identify problems and possibilities of implementing such memory protection with RISC-V. Based on a study of literature and documentation on memory protection and the RISC-V architecture, a prototype was designed and implemented to determine potential problems and evaluate performance in terms of execution time and memory cost. The developed prototype showed aworking implementation of memory protection for the memory regions with RISC-V. The evaluation of the prototype demonstrated an increase in context switch execution time and memory usage. The results indicate that the implemented memory protection comes with an increased cost in performance with a constant factor and a small memory overhead. Therefore, it is recommended that implementations that wish to implement memory protection with RISC-V on smaller embedded systems where time and memory may be crucial takes the overhead in consideration. Further research and testing is needed to identify optimizations that could improve the performance as well as discover security flaws. / Många inbyggda system saknar en enhet för minneshantering (s.k. MMU) och saknar därför oftast minnesskydd. Detta leder till att dessa system blir mindre robusta eftersom operativsystemet, processer och trådar inte längre är isolerade från varandra. Detta är också en säkerhetsbrist och med antalet inbyggda system som snabbt ökar på grund av tillväxten av Internet of things (IoT), så kan sårbarheter som denna bli ett stort problem. Med en nyligen introducerad uppdatering av RISC-Vprocessor arkitekturen, så introducerades en möjlighet till att isolera minne utan hjälp av en MMU. Denna studie syftar till att identifiera problem och möjligheter av att implementera sådant minneskydd med RISC-V. Baserat på en studie av litteratur och dokumentation om minnesskydd och RISC-V arkitekturen designades och implementerades en prototyp för att hjälpa till att fastställa problem och möjligheter samt göra en utvärdering med avseende på prestanda- och minneskostnader. Den utvecklade prototypen visade en fungerande implementering av minneskydd för minnesregioner med RISC-V. Utvärderingen av prototypen visade en ökad exekveringstid för kontextbyten och ökad minnesanvändning. Resultaten indikerar att det implementerade minneskyddet kommer med en ökad kostnad i prestanda med en konstant faktor och en liten omkostnad i minne. Därför rekommenderas att implementeringar som vill implementera minneskydd med RISC-V på mindre inbyggda system där tid och minne kan vara avgörande tar hänsyn till omkostnaderna. Ytterligare studier och tester behövs för att identifiera optimeringar som kan förbättra prestandan och upptäcka säkerhetsbrister.

Att köra fastän trötthet upplevs är en erkänd trafikfara. Om en förare idag kör när denne är trött klassas det som vårdslöshet i trafiken. Dock är det nästan omöjligt att vid en olycka påvisa att olyckan skedde för att en förare var trött. Det praktiska resultatet är att det lämnas åt föraren att själv avgöra om denne är för trött för att föra fram fordonet säkert. Hela situationen om att vara en trafikfara eller ej lämnas då åt en subjektiv bedömning.   I denna rapport undersöks olika sömnstadier, och metoder för att avgöra när och hur det är lämpligast att vakna för att vakna i ett mer alert tillstånd. För att sedan använda de metoder som visar sig vara lämpade som indata och parametrar till en algoritm som ska avgöra när det är som lämpligast att vakna för att vakna mer alert. Rapporten gör också en kalkyl som kan användas för att fastställa prototypens utvecklingskostnader.   Arbetet resulterar i en prototyp som föreslår en lösning till problemet med trötthet i trafiken. De kostnader som framkommer i samband med prototyputveckling fastställs och presenteras.   Undersökningen och utvecklandet av den tekniska lösningen har delats upp i två moduler och kommer att göras i samverkan med en extern studentgrupp på skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) vid Kungliga Tekniska högskolan. / Driving although experiencing fatigue is a recognized traffic hazard. Today, if a driver is driving despite being tired, it is considered to be reckless driving. However, in the event of an accident, it is almost impossible to prove that the accident occurred because the driver was tired. The practical result is that it is left to the driver to decide if one is too tired or not to drive the vehicle safely. The whole situation of being a traffic hazard or not is then subjected to a subjective assessment. This report examines different sleep stages and methods for determining when it’s most appropriate, and how it’s most appropriate to wake up, with the aim on waking up in a more alert state. Further, to use the methods that prove to be suitable as inputs and parameters of an algorithm. The report also examines different calculations that can be used to determine the development cost of the prototype. The result consists of a prototype that is a beginning on addressing the problem with fatigue in traffic. It also consist of a calculation determining the development cost. The research and development of the technical solution has been divided into two modules and will be done in collaboration with an external student group at School of Electrical Engineering and Computer Science (EECS) at KTH Royal Institute of Technology.

Domestic chores are one of the most tedious and time consuming tasks in a person’s life. A lot of time can be saved and put to better use if these tasks can be automated. One such chore is the routine task of vacuuming the house every day. Robotic vacuum cleaners that clean the house are thus one of the most widely used domestic robots. These robots have the ability to clean the entire house almost autonomously with little or no human intervention. However, most of these robots do not have a system to report the real-time pick up of dirt which can be useful to the user in knowing which parts of his house are dirty and maybe investigate the reason behind it. This information can be useful to the robot as well in determining efficient cleaning patterns based on the dirt localization in the house. In this thesis a prototype was developed to measure the real-time pick-up of dirt by a robotic vacuum cleaner. It uses light sensing technology to measure the amount of dirt picked up and can thus be used to glean which parts of the house are dirtier than the others. The signals can also potentially be used to understand the size of the dirt picked up by the robotic vacuum cleaner. Research was done to investigate the different sensing technologies that can be used and to select the appropriate one. The system was tested and conclusions were made regarding its performance. Additional functions that can be implemented and improvements that can be made have also been suggested as future work. / Att städa hemmet är en av de mest tråkiga och tidskrävande uppgifterna i en persons liv. Mycket tid kan sparas och användas bättre om dessa uppgifter kan automatiseras. Robotdammsugare som städar golvet i hemmet är en av de mest använda inhemska robotarna, då dessa robotar har möjlighet att rengöra hela huset nästan autonomt med liten eller ingen mänsklig intervention. De flesta av dessa robotar har dock inte ett system för att rapportera realtidsupphämtning av smuts som kan vara användbart, då användaren kan få reda på vilka delar av huset som är smutsiga och då ha möjlighet att undersöka orsaken bakom. Denna information kan också vara användbart för roboten för att bestämma effektiva rengöringsmönster baserat på lokalisering av smuts i huset. I denna avhandling utvecklades en prototyp för att mäta upptagning av smuts i realtid av en robotdammsugare. Den använder IR-teknik för att mäta mängden smuts som hämtas upp och kan därmed använda informationen för att avgöra vilka delar av huset som är smutsigare än andra. Signalerna kan också potentiellt användas för att förstå storleken på smuts som tas upp. Forskning av olika tekniker utfördes för att kunna välja den mest lämpliga. Systemet testades därefter och slutsatser gjordes avseende dess prestanda. Ytterligare utredningar och förbättringar som kan genomföras har också föreslagits som framtida arbete.

Modeling is a fundamental property in today’s development of embedded systems. Models of computation enable us to describe the functionality and characteristics of a system on a higher abstraction level which gives the designer great insight in the behavior of the final implemented system at a very early stage in the design process. The ForSyDe modeling framework is based on the Model-of-computation (MoC) theory. Synchronous data-flow (SDF) is one MoC that uses actors and tokens to describe the communication and behavior of a system. Currently, the ForSyDe input modeling language exists only as a Haskell implementation and a System C implementation. The main problem is that the ForSyDe tool ecosystem is implemented across different languages without proper connections between tools. However, a framework to make such connections exists, namely the ForSyDe IO Java supporting library. In addition, any language running on the JVM can already be connected to ForSyDe IO. Hence, the thesis explores how a modeling workbench can be designed as a domain specific language (DSL) in the JVM language Groovy using the Gradle environment. Since there are many modules in the ForSyDe modeling framework, one for each MoC, this thesis targets one module: SDF. This choice is enough to explore whether it is possible to achieve the same modeling that Haskell provides in a JVM language, without sacrificing the user experience while modeling. The resulting Groovy DSL can describe the Synchronous Data-Flow MoC with the purpose of modeling SDF graphs, often used in image processing applications. By using the produced DSL workbench, a designer can model SDF applications in an efficient way. There were some differences when comparing the Groovy DSL to the Haskell implementation, such as the methods for defining actors and connecting them. However, the core modeling concepts are the same. Combining Groovy and Gradle offered an easy way of designing a DSL using the concept of closures. The created Groovy DSL is the first member of a family of textual DSL’s for describing MoC’s and therefore acts as a foundation for future work within the ForSyDe modeling framework. It can be extended to support more modules and functions or to inspire others to develop new DSL’s. / Modellering av system är en grundsten i dagens utveckling av inbyggda system. Beräkningsmodeller möjliggör att beskriva systems egenskaper och funktioner på en hög abstraktionsnivå vilket underlättar den första tiden vid utvecklingen av ett nytt inbyggt system. ForSyDe är ett modelleringsspråk baserat på beräkbarhetsteori. Det synkrona dataflödet (SDF) är en beräkningsmodell som använder sig av aktörer och tokens för att beskriva ett systems kommunikation och bettend. ForSyDe är implementerat i programmeringsspråket Haskell och System C, men är i fortsatt utveckling och grenar ut till andra språk och miljöer. Det huvudsakliga Problemet med ForSyDe är att ramverket saknar bra kopplingar mellan verktygen som erbjuds. Ett ramverk som möjliggör kopplingen mellan verktygen är stöd biblioteket ForSyDe IO och dessutom kan ett språk som kör i Javas virtuella miljö redan kopplas med ForSyDe IO. Därför undersöker uppsatsen hur ett domänspecifikt språk kan skrivas i Groovy i utvecklingsmiljön gradle för att direkt extrahera en ForSyDe IO modell utan att behöva undersöka varje element i modellen. Det finns många moduler i ForSyDe ramverket, en för varje beräkningsmodell och därför menar uppsatsen att undersöka en modul: SDF. Att undersöka SDF modulen anses tillräckligt för att bestämma sig huruvida det är möjligt att uppnå liknande modellering som Haskell erbjuder fast i java miljön, utan att offra användarvänligheten då ett system modelleras. Resultatet blev en Groovy prototyp som kan beskriva SDF-modulen med syftet att modellera SDF-grafer vars funktion ofta används inom bildbehandling. En SDF-graf beskriver ett systems dataflöde och via det resulterande domänspecifika språket kan en utvecklare på ett tillfredsställande sätt beskriva dataflöden i javamiljön. Det visade sig att det resulterande domän specifika språket i Groovy skiljer sig en aning från Haskell i hur man specificerar aktörer och deras kopplingar, men det fundamentala konceptet är detsamma. Groovy i kombination med Gradle erbjöd ett smidigt sätt att programmera ett domänspecifikt språk med hjälp av closures vilket kan användas för framtida bruk inom utvecklingsområdet. Den skapade prototypen är den första medlemmen i en familj av framtida modelleringsspråk som beskriver beräkningsmodeller. Resultatet av projektet utgör en grund för ett fortsatt arbete med att bygga vidare på prototypen, men även för att kunna lägga till fler beräkningsmoduler som i sin tur bidrar med utbyggningen av ramverket ForSyDe.

The electrification of the automotive industry and artificial intelligence are both growing rapidly and can be greatly beneficial for a more sustainable future when combined. Induction machines exhibit many complex relationships between physical and electromagnetic properties that must be calculated in order to produce the correct quantities of torque and speed commanded by the driver. This is why calculations that depend on sensory information are often cross-monitored and supervised to prevent unsafe conditions or damage to the equipment. Safe torque estimation has a substantial role in safety which requires the fulfillment of ASIL C defined by ISO 26262. The calculation of safe torque is based on rotor temperature among other safety parameters. Traditional methods of obtaining rotor temperature include thermal models, state observers, and active parameter estimation. These methods rely on complex mathematical equations that have the risk of being incorrect and can sometimes be unfeasible in a practical environment. Naturally, we investigate whether we can embed Artificial Neural Networks in the software since we know that they can solve complex non-linear problems exceptionally well when combined with supervised machine learning. To supervise and train the network, we must first acquire the rotor temperature in an experimental setting with a temperature sensor. Then we embed the model into the software of an electrical inverter produced by Inmotion using a microcontroller framework. This way, predictions of rotor temperature can be made in a live environment without the sensor. Using the mean squared error of the output and k-fold cross-validation we can apply a corrected t-test to make a comparison and statistical evaluation of the models. The results in this research prove that a machine learning model can in fact be used to replace the current traditional state observer model that is based on stator temperature. We find that when stator and rotor temperatures are uncorrelated and different, the machine learning model is able to generalize much more accurately passing the t-test with an alpha threshold of  α  = 0.05. Results also reveal that the obtained rotor temperature can be used as reliable input for estimating safe torque by evaluating the measurements from a live motor with a realistic safety requirement. / Elektrifieringen av fordonsindustrin och artificiell intelligens växer i snabb takt där de båda har stor potential att vara välgörande för en mer hållbar framtid när de kombineras. Induktionsmotorer grundar sig på många komplicerade förhållanden mellan fysiska och elektromagnetiska egenskaper som måste beräknas för att förse rätt vridmoment och hastighet som föraren begär. Därför är ofta beräkningar som beror på sensorisk information ofta korsövervakad för att förhindra osäkra tillstånd eller skada på utrustningen. Säker vridmoment estimering spelar en stor roll i säkerhet vilket kräver ett uppfyllande av ASIL C definerad av ISO 26262. Beräkningen av denna estimering baseras bland annat på rotor temperatur och andra säkra parametrar. Traditionella metoder för att ta fram rotor temperatur inkluderar termala metoder, tillståndsobserverare och aktiv parameter estimering. Dessa metoder grundar sig på komplexa matematiska ekvationer som har en risk att vara inkorrekta och är ibland ogenomförbara i en praktisk miljö. Naturligt sett så vill vi istället undersöka om vi kan bädda in artificiella neuronnät i mjukvaran eftersom vi vet att de är exceptionellt bra på att lösa komplexa icke-linjära problem i kombination med övervakad maskininlärning. För att övervaka och träna nätverket så måste vi först erhålla rotor temperaturen i en experimentiell miljö med en temperatur sensor. Sedan så kan vi bädda in modellen i mjukvaran för en elektrisk inverterare skapad av Inmotion med ett mikrokontroller ramverk. På så vis så kan vi göra förutsägelser av rotor temperaturen utan behovet av en sensor. Genom att använda medelkvadratfelet och en form av flerstegs validering så kan vi applicera ett korrigerat t-test för att jämföra och göra en statistisk evaluering av modellerna. Resultaten i denna studie visar på att en maskininlärning modell kan användas för att ersätta den nuvarande traditionella modellen som baserar sig på stator temperatur. Vi finner att när stator och rotor temperatur och okorrolerade och olika så generaliserar maskininlärningsmodellen mycket mer exakt och klarar t-testet med en alpha gräns på α = 0.05. Resultaten visar också på att den erhållna rotor temperaturen kan användas som en pålitlig inmatning för att estimera säkert vridmoment genom att evaluera mätningar från en riktig motor med ett realistiskt säkerhetskrav.

Denna uppsats presenterar ett ramverk för utveckling av hållbara inbyggda system baserat påde tre pelarna hållbarhet - ekonomiska, sociala och miljömässiga aspekter. För att skapa ramverket genomfördes en allmän litteraturstudie och intervjuer med anställda på olika företag och forskare som på olika sätt arbetar inom hållbarhet. Dessa ansträngningar bidrog till att identifiera olika hållbarhetspraxis och verktyg som kan bidra till utveckling av hållbara inbyggda system. Det framtagna ramverket kan fungera som vägledning för företag som vill utveckla sina inbyggda system på ett mer hållbart sätt. De rekommendationer som presenteras kan bidra till att minska negativa miljöeffekter och öka sociala och ekonomiska fördelar,vilket främjar hållbar utveckling. Genom att integrera hållbarhetspraxis och verktyg i utvecklingsprocessen av inbyggda system kan företag ha en positiv inverkan på miljön, främja sociala fördelar och skapa ekonomiskt värde. Sammantaget bidrar denna uppsats till det pågående arbetet för att uppnå hållbarhet i teknikutveckling. Ramverket som presenteras kan fungera som en utgångspunkt för företag att göra positiva förändringar i sina utvecklingsprocesser och bidra till en mer hållbar framtid. / This paper presents a framework for the development of sustainable embedded systems basedon the three pillars of sustainability - economic, social and environmental aspects. To createthe framework, a general literature study and interviews were conducted with employees atvarious companies and researchers who work in different ways within sustainability. Theseefforts helped to identify various sustainability practices and tools that can contribute to thedevelopment of sustainable embedded systems. The developed framework can serve asguidance for companies that want to develop their embedded systems in a more sustainableway. The recommendations presented can help reduce negative environmental impacts andincrease social and economic benefits, which promotes sustainable development. Byintegrating sustainability practices and tools into the development process of embeddedsystems, companies can have a positive impact on the environment, promote social benefitsand create economic value. Overall, this paper contributes to the ongoing work to achievesustainability in technology development. The framework presented can serve as a startingpoint for companies to make positive changes in their development processes and contributeto a more sustainable future.

Deep learning is replacing many traditional data processing methods in computer vision, speech recognition, natural language processing and many more diverse end applications. Until only a few years ago, using deep learning networks for inference required large amount of computational resources such as memory, processing power and energy. It was not trivial to deploy the computationally-expensive deep neural networks on embedded devices with limited capabilities. In recent years however, deep learning is finding its way through the world of embedded devices. Embedded systems such as Internet of Things (IoT) devices, phones and even components in cars are being equipped with deep neural networks. This raises interesting challenges for both embedded designers and deep learning scientists to close the gap between these two domains. In this thesis work, some challenges involved in deploying deep learning for embedded systems were discussed, as well as some of the available solutions and frameworks. Moreover, focusing on the safety and fault-tolerance aspects of embedded systems, tolerance of deep neural networks against faults was investigated using an experiment-based research strategy. A fault injection framework was designed and implemented that targeted deep neural networks defined using PyTorch. The framework developed was used to perform fault injection experiments on a small deep learning network. It was found how faults have various impacts on the accuracy of the neural network depending on the type of layer targeted by the faults. Worst-case faults were identified and several architectural modifications on the deep neural network were examined to improve the fault tolerance of the neural network under study. / Djupinlärning ersätter många traditionella databehandlingsmetoder inom datorseende, röstigenkänning, språkteknologi och flera olika slutanvändningar. Fram tills några år sedan har användningen av djupinlärningsnätverk för inferens krävt stora mängder beräkningsresurser såsom minne, processorkraft och energi. Det är inte trivialt att distribuera det beräknings-dyra djupa neurala nätverket på inbyggda enheter med begränsad kapacitet. Under de senaste åren har dock djupinlärning nått världens inbyggda enheter. Inbyggda system som Internet of Things (IoT) -enheter, telefoner och till och med komponenter i bilar utrustas med djupa neurala nätverk. Detta medför intressanta utmaningar för både designers av inbyggda system och djupinlärningsforskare att minska klyftan mellan dessa två domäner. I detta examensarbete diskuteras några av utmaningarna med att distribuera djupinlärning för inbyggda system, samt tillgängliga lösningar och ramverk. Djupa neurala nätverks feltolerans undersöks. Ett ramverk för felinjicering skapades som riktade sig mot djupa neurala nätverk som använder sig av Pytorch. Ramverket användes sedan för att utföra felinjektionsexperiment på ett mindre djupinlärningsnätverk. Man kunde se hur felinjiceringar påverkade nätverkets noggrannhet på olika sätt beroende på vilket lager av nätverket felinjiceringen gjordes på. Den värsta sortens felinjicering identifierades och olika arkitektoniska modifieringar av det djupa neurala nätverket undersöktes för att förbättra feltoleransen av nätverket.