With the fast development of embedded deep-learning computing systems, applications powered by deep learning are moving from the cloud to the edge. When deploying NN onto the devices under complex environments, there are various types of possible faults: soft errors caused by cosmic radiation and radioactive impurities, voltage instability, aging, temperature variations, etc. Thus, more attention is drawn on the reliability of the NN embedded system. In this project, we build a virtual simulation system in Gazebo to simulate and test the working of an embedded NN system in the virtual environment in indoor navigation. The system can detect objects in the virtual environment with the help of the virtual camera(the image sensor) and the object detection module, which is based on YOLO v3, and make corresponding control decisions. We also designed and simulated the corresponding error injection module according to the working principle of the image sensor, and tested the functionality, and fault tolerance of the YOLO network. At the same time, network pruning algorithm is also introduced to study the relationship between different degrees of network pruning and network fault tolerance to sensor faults. / Med den snabba utvecklingen av inbyggda datorsystem för djupinlärning flyttas applikationer som drivs av djupinlärning från molnet till kanten. När man distribuerar NN på enheterna under komplexa miljöer finns det olika typer av möjliga fel: mjuka fel orsakade av kosmisk strålning och radioaktiva föroreningar, spänningsinstabilitet, åldrande, temperaturvariationer, illvilliga angripare, etc. Därför är mer uppmärksamhet ritade om tillförlitligheten hos det inbyggda NN-systemet. I det här projektet bygger vi ett virtuellt simuleringssystem för att simulera och testa hur ett inbäddat NN-system fungerar i den virtuella miljö vi ställer upp. Systemet kan upptäcka objekt i den virtuella miljön enligt den virtuella kameran och objektdetekteringsmodulen, som är baserad på YOLO v3, och göra motsvarande kontrollstrategier. Vi designade och simulerade också motsvarande felinsprutningsmodul enligt bildsensorns arbetsprincip och testade funktionalitet, tillförlitlighet och feltolerans hos YOLO-nätverket. Samtidigt nätverk beskärningsalgoritm introduceras också för att studera sambandet mellan olika grader av nätverksbeskärning och nätverksfeltolerans.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-321372 |
| Date | January 2022 |
| Creators | Wang, Yang |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2022:699 |
Page generated in 0.0028 seconds