挑战自我 超越巅峰——2016 Altera亚洲创新设计大赛完美谢幕
2016-10-20
作者：杨晖
来源：电子技术应用
32年前，Altera发明了世界上第一个可编程逻辑器件；30多年来，Altera不断创新，一直被称为FPGA领域的雌雄双绝之一，为全球14,000多个客户提供先进的芯片、软件工具、知识产权（IP）和技术服务等高质量的可编程解决方案，广泛应用于汽车、医疗、消费、航空航天、通信、工业等领域。
17年前，Altera大学计划来到中国，成为外资企业中国大学计划的先行者。Altera通过与大学创建联合实验室和培训中心、举行大学教师会议、举办各类设计比赛等，把当今最新的FPGA技术引入到中国高等教育，并探寻适合中国高校和教育发展的模式。
针对学生，Altera于2004年启动了亚洲创新设计大赛。Altera通过设计大赛推动学生在可编程逻辑器件及其应用层面的能力发展，让学生能够把所掌握的FPGA知识应用到实践中去，快速实现新的创意和革新，更好地适应当前“大众创业 万众创新”的新形势。据悉，Altera每年为业界培养上千名熟悉FPGA的毕业生，分布到世界各地。目前，中国已经成为接受FPGA先进技术最快的国家！
2015年12月英特尔斥资167亿美元收购了Altera公司，整合完成后，Altera成为IntelPSG部门，Altera的名字将载入史册，不再保留。
今年，是Altera亚洲创新设计大赛的第13个年头，也是以Altera名义主办的亚洲创新设计大赛的最后一年，明年的大赛将以Intel名义继续主办。
21支顶尖队伍齐聚武汉
金秋十月,由Altera和友晶科技联合主办的2016亚洲创新设计大赛在武汉完美谢幕。本次大赛共吸引了超过500多支队伍报名参赛，通过初赛、复赛，最后共有来自大陆和台湾的21支队伍参加了最后的角逐。
短短的两天时间，21支队伍通过技术报告、公开演讲、现场展示对参赛作品进行了全方位的阐述和展示，由Altera、友晶资深技术专家和高校老师组成的评审组从技术水平、创新、实用性、演讲水平、作品展示等方面对参赛作品进行认真的评审，评选出大赛的特等奖、一、二、三等奖，SoC特别奖，OpenCL特别奖等奖项。
最后，湖北大学的“磁流体显示系统（Magic Ferrofluid Show） ”当选本届亚洲创新设计大赛的两岸总冠军。
湖北大学的“磁流体显示系统”项目获两岸总冠军
参赛作品创意多多 机器人是热点
在本届参赛作品中，机器人仍然是热点，同学们设计制作出了应用于不同领域的机器人，包括无线搜索定位机器人、舞蹈机器人、蜘蛛机器人、管家机器人、采用3D打印手的麒麟机器人等。
给笔者印象最深的是一个叫“AlphaBot”的机器人，酷酷的外型，足以与AlphaGo媲美。“AlphaBot”是一只1/12真人尺寸的大型机器人，有17个自由度与两个轮子引擎，具备机器人运动学的控制系统，可以达成人、车变身与双足平衡走路的功能，非常震撼！“AlphaBot”因此获得大赛一等奖和Wurth特别奖。
获得大赛一等奖和Wurth特别奖——AlphaBot
除了机器人，大赛中也涌现出了许多源于生活、极具商业价值的作品！
国立虎尾科技大学的“儿童电子绘图板”，用设计有趣的指点笔代替传统的纸、笔、黑板来教学，所见即所得，可以让课程更生动、趣味。现场获得了妈妈们的青睐，可谓是现场人气作品。
人气作品——“儿童电子绘图板”
台湾健行科技大学的“MASK”，通过二维影像与测距装置计算出符合五官位置的面膜资料并上传到云端，客户可定制化符合自己脸型的面膜或面具。女同胞们特别喜欢。
定制适合自己脸型的MASK
国立台湾科技大学的“iRuner”从日常生活中选材，可实现非接触式的运动及心律信号监控，解决了运动时的汗水对穿戴式心律带、计步器或手环造成的不适影响。
台湾学生的创新创意、发散思维让人叹服！大陆学生的作品中也涌现出许多精品。
上海大学的“体感互动式虚拟动作捕捉系统”是学生们对华山医院机器及其多家分院康复科的调研后萌发的创意，用VR领域中的动作捕捉技术致力于解决脑卒中患者上下肢体一体化运动机能评估问题。凸显我们当代大学生的社会责任担当。
电子科技大学的“基于OpenCL的游戏AI设计与实现”，实现基于异构计算的游戏机器人，把DE5-NET作为图像加速模块，通过图像处理和学习算法，成功完成游戏的自动运行。该项目采用Altera公司最新提供的OpenCL-FPGA接口进行设计，充分利用OpenCL针对FPGA的优化方法，在很短的时间内完成了该系统的设计与验证，资源利用率达到85%以上，使设计满足实时视频信号处理。
据了解，以华尔街各大银行为代表的金融公司和谷歌、百度、腾讯等为代表互联网公司均已开始构建以基于FPGA并采用OpenCL为开发手段的新型高能效异构计算平台。基于FPGA的异构计算系统方案相比于其它竞争方案具备更高的能量利用效率，有望成为未来构建高性能计算平台的主流方案。
2016亚洲创新设计大赛获奖名单：http://www.chinaaet.com/article/3000053456
专家点评亮点多多
本次大赛的参赛作品从技术难度、应用广度、实用性等均受到专家好评。专家评委们毫不吝啬地表达了对作品的喜爱，并提出了中肯的改进意见，让学生们受益匪浅。
专家们点评时妙语连珠，展现了深厚的文化底蕴和个人风采。下面是部分专家的精彩点评。
磁流体显示系统（Magic Magnetofluid Show）——两岸总冠军、大赛特等奖、卓越导师奖
参赛单位：湖北大学
指导教师：刘文超
参赛队员：李宣成 杨天 史晓彤
此项目拿奖真是拿到手软啊！据了解，团队中有一名同学大一是学化学的，大二转到电子专业。看来，跨学科促进了该项目的诞生！
专家点评：
这是一种新的显示系统。它与液晶屏、投影、CRT、LED等显示不同，是利用外部磁场来驱动溶液中的磁性流体，能显示数字、英文字母、汉字等。该作品是一个跨学科的作品，很有创意，将化学知识和电子知识结合起来。
从作品的制作来看，没有套件，全部自己制作。从溶液配制、显示平台、驱动电路、控制电路的制作，全部自己完成。移植了嵌入式Web服务器，在Ubuntu OS上开发，是一个典型的嵌入式系统。
该作品能显示8*8汉字点阵、时钟、英文字母，还有贪吃蛇游戏功能，增加了作品的趣味性。
对这个作品印象深刻，非常有创意，值得学习。
AlphaBot——大赛一等奖、Wurth特别奖
参赛单位：国立台湾大学
指导教师：简韶逸
参赛队员：林炜翔 洪亦德 樊恩宇
专家点评：
国立台湾大学的这个作品对我来讲很新颖。Alaphabot采用基于FPGA的机器人模型，在FPGA内部完成机器人的电机控制，既可以完成机身各部位的单独控制，又能完成整个机器人的变换操作，非常震撼。由于机身上采用多电机，因此AlphaBot还能实现平衡行走等功能。除此之外，Alphabot还支持基于卷积神经网络算法的图像识别，而CNN识别是及其消耗FPGA资源的。
这款作品的商业价值非常大，我个人希望台大的Alphabot团队能够继续对系统进行优化，早日商业化。
由于资源的限制，本次作品没有实现CNN的学习过程，而是静态地将学习结果预置在ROM中，这个不得不说是一个遗憾。但是我相信随着更高端FPGA的采用，学习过程将不再是个问题。非常棒的作品！
基于FPGA的辅助3D设计系统——大赛特等奖、卓越导师奖
参赛单位：清华大学
指导教师：全成斌
参赛队伍：胡泽聪 韦毅龙 杨天龙
该作品的技术报告获得点评专家的高度赞扬。清华学子真不是盖的!！
专家点评：
三维建模是很困难的，对设备资源要求较高。清华大学用两个摄像头、一个显示器、一块FPGA板卡实现了一个简单的3D设计系统。虽然系统看起来很简单，但创意较新。
该项目的特点：
1）一个简单的3D建模模型，给出了一个低成本方案，展示了清华学子深厚的数学功底，用于几何空间的建模。
2）6个NIOSII CPU分工合作：2个CPU负责识别绘制笔和坐标,1个CPU负责整体调度和GUI的绘制,3个CPU负责三维图像并渲染;解决了多CPU的调度问题,这是一个难点。
3）从技术文档来看，首先从功能设计入手，给出了系统总体框架结构，然后再到硬件设计、软件（算法）设计以及最后功能实现；对时序分析、跨时钟域的分析，文档写得非常清楚。值得大家学习。
儿童电子绘图板——大赛特等奖
参赛单位：国立虎尾科技大学
指导教师：张凯雄
参赛队员：沈国丞 周冠廷
此项目现场表现力强，堪称人气作品，获得诸多年轻妈妈的青睐！
专家点评：
儿童教育问题，从教育理念、教育方式、教育工具，都是热点。国立虎尾科技大学的“儿童电子绘图板”从教育工具入手，针对儿童教育提升兴趣的角度，利用已有的设备——投影仪，外加上一个Altera NIOSII SoPC系统，就可以实现一款拥有画图功能、动画功能、音乐训练功能、算术功能，让小朋友非常容易上手的的绘图工具。这个绘图板抓住了应用的一个痛点，或者说需求；作品生动有趣，寓教于乐，易于使用。
该系统的设计创新点突出、应用场景明确、功能丰富，有商业前景和推广价值。
为了完成这个设计目标，设计者完成了CCD摄像图形的色彩空间变换，光点XY坐标确定定位、音乐、电子钢琴、播放等模块，在FPGA上建立NIOSII的SoPC系统，软硬结合，取材方便，克服了传统电子白板的缺点，让每一个小朋友的桌面都可以成为电子绘图板，抓住了创新的要点，是一款很成功的设计作品。
进一步设想：如果加上无线路由，老师在讲台上控制某个书桌上的绘画笔开启；指点笔改为红外方式，不采用红光LED，保护小朋友的眼睛。
Robot Kylin——大赛一等奖
参赛单位：湖北大学
指导教师：卢仕
参赛队员：欧阳程喆 魏磊 潘山
专家点评：
湖北大学的麒麟机器人也是属于机器人应用的一个实现案例。
在作品中，设计者完成了两个截然不同的数据通路。首先是采用数据手套中的传感器获取人体上肢运动参数，然后将运动参数通过蓝牙送到FPGA中，同时通过VR眼镜获取头部运动参数，也是通过蓝牙送到FPGA，然后在FPGA中完成麒麟机器人手臂的控制。
同时，设计者还实现了另外一个数据通路，就是将摄像头获取的信号，通过FPGA完成格式转换，然后通过以太网连入路由器，送到与其连线的手机APP上。难能可贵的是，FPGA中的图像格式转换是通过FPGA的OpenCL加速完成的。
从设计应用来看，作品很好地诠释了VR的概念，通过FPGA的加速完成实时处理。
从系统功能分区来看，ARM的功能还稍微薄了一些，仅仅只是完成TCP/IP协议栈，没有充分利用ARM的可编程特性。如果能够在图像处理这个思路上对图像处理的功能丰富和完善，将是一款非常了不起的VR应用。
Freedom in Wireless:A Future Proof,Low Latency SDR Wireless Microphone System——大赛一等奖
参赛单位：台湾大学
指导老师：魏宏宇
参赛队员：卓训纬
专家点评：
台湾大学的软件无线电麦克风系统。我大教室上课从不用麦，因为同学们喜欢我原声音质，没噪声。说实话，就是有点费嗓子。但是我带的专题试验很特殊，条件限制，28位同学得在两个房间做试验。所以我不仅要用麦，还是无线麦。经常有同学穿过来说，老师，那边广播里又开始卖假药啦。我工作方向上也搞数字视频广播DVB,和数字音频广播DAB。听到卓同学的作品，兴趣自然就来了。
卓同学自成逻辑完备组，以一当三人， 用软件无线电思想， 独立设计了一个收发端可交互，发射端可变频，接收端分集接收，同时具备多策略和多种应用的廉价无线麦克风音频传输处理方案。作品给可调频的模拟无线麦克风增加射频接收变频功能。接收时巧妙使用多个内含硅电调的廉价电视棒完成射频接收，下变频，和数字化。用ARM实现数据获取、预处理，网络等功能。用FPGA硬件实现数字解调到声音输出的快速通路。在其中使用复数锁相环解调带来了高线性度和低延迟的优点。在分集信号处理和降噪等方面也是可圈可点。可看出设计上花了多少心思和精力。
演示的时候，我询问150米具体指的什么到什么，他立刻跑到走廊去秀给大家看远距离传输效果，我是真的被他的真诚和实在感动了，从作品和演示我看到了一丝不苟的匠人精神。
这个作品的创意和效果保证了作品的实用性。从另方面看，虽然现在数字音频广播收发成本还是高于模拟系统，但是数字系统的高频带利用率是模拟系统无法比拟的。因此，作品继续适度的数字化可能会带来更具前瞻性的市场应用前景。
一种仿卷积神经网络的艺术风格图像处理系统——大赛二等奖
参赛单位：哈尔滨工业大学
指导教师：孟升卫
参赛队员：鲁健捷
专家点评：
画家大多思维发散、跳跃，对色彩的偏好、色彩组成、线条构成、构图创意、意境、空间感的把握，各个画家有自己的特点，如构图新颖、想象力丰富、形象层次丰富、色彩绚丽等，特色非常鲜明。
梵高的《向日葵》以色彩鲜明的黄色偏好为特征；张大千的墨彩，独创西洋的泼彩画法；徐悲鸿的马，几根线条勾勒出马的强健、有力，以线条劲道著称。
电子系统一般都被认为是比较死板、墨守成规的。如计算1+1=2、X+Y>Z等这些逻辑问题非常容易。但要电子系统去判断两个同学的关系好不好，很困难。要让一个电子系统形成梵高、张大千那样的画风，就很困难。
然而人工智能AI、深度学习等技术的出现和突破，让这些不可能变成可能。
哈工大的艺术风格图像处理系统，采用卷积神经网络，用浅层网络反映的特征作图画的风格，深层网络反映的特征作为内容，构造一个艺术大师，创意十足，富有挑战性。
为什么呢？因为目前深度学习对硬件资源的要求非常高，一般的嵌入式处理器难于达到深度学习对资源的要求。所以设计者设计了X86服务器加上DE1客户端的架构，服务器完成深度学习的计算，DE1负责发参数和指令、解析数据、生产图像，完成了一个艺术风格的电子图像处理系统。大家也看到了所处理的图像的确显现出一些“艺术”的特点。
然而系统主要依赖于X86卷积神经网络，希望通过进一步研究，把CNN做到SoC中去！
PS:这个作品非常适合OpenCL！ 哈工大的参赛学生说在学校根本就没有这门课，也不知道去哪里找。友晶总经理彭显恩先生当即表示，为了鼓励他继续这个项目的深入研究和开发，愿意赠送一块最新的板子支持他接着进行OpenCL算法的研究！
iRunner——大赛二等奖
参赛单位：国立台湾科技大学
指导教师：林渊翔
参赛队员：林郁宸 李杰 官筱芬
专家点评：
作品思路比较巧妙，从日常生活中选材，开发出智能跑步机原型。这个作品通过摄像头追踪人脸，从而获取运动参数。识别到的人脸参数采集在Atom CPU完成，利用FPGA完成人脸图像的滤波平滑以及去噪；然后将干净的人脸参数通过运动模型得到运动参数，并在服务器端显示。
这个系统也很好反应了SW+HW软硬结合的设计思路，在FPGA中实现了计算量大的IIR滤波算法作为滤波器来对运动参数进行去抖；同时利用平均值预测的方式来判断下一个点是杂散信号还是心率信号，从而提供信号精确性。都是值得称赞的。这是一个很有意思的作品。
虽然这个作品已经初具规模，但是从商业化的角度来讲，如果能够拟合出个人平均N天的运动曲线来指导运动，将取代目前健身教练的部分工作。同时从识别精确度和实时性来看，能否考虑采用FPGA完成人脸识别部分的硬件加速?
体感互动式虚拟动作捕捉系统——大赛二等奖
参赛单位：上海大学
指导教师：陆晓峰
参赛队员：程鹏 陈天义 熊学钧
专家点评：
很高兴看到这样一个在应用上具有很大社会意义的作品。这个作品中，FPGA完成数据与capture node的蓝牙传输，同时与server端application SW的RS-232交互。需要在FPGA中完成capture人体采样点运动轨迹的实时信息处理，得到application SW需要的数据信息。而server端通过application SW给出了一个软件GUI，很好地根据FPGA处理后的运动轨迹信息实时显示人体动作。
作品很好体现SW+HW软硬结合的设计思路，通过硬件完成延时要求高的实时图像数据处理。个人觉得，本作品取材以及完成度完全可以走向商用。
个人感觉能够从增加人体采样点，或者在FPGA内部通过实现两套处理引擎从而提高处理精度以及立体图像显示，并增加康复周期人体运动轨迹曲线统计等功能上面来进行提升。
即时复写平台——大赛三等奖
参赛单位：湖北大学
指导教师：卢仕
参赛队员：刘炎欣 鲍磊 祝双羽
专家点评：
FPGA利用摄像头得到图像，完成边界提取算法。本次作品采用Sobel算子，当然还有包括其余log算子以及Robert算子等。然后将边界矢量送到ARM进行基于Sobel算子的增强锐化处理；再将灰度信息转换为打印臂动作控制信息送到FPGA控制逻辑，从而完成机器臂打印的控制。
主要两大功能：图像边界处理以及机器打印臂电机控制。
整个作品思路比较清晰，很好体现了自动控制系统中特征值抽取à特征值到控制指令转换à电机控制。采用ARM来处理边界灰度信息还是不错的。
如果能够在图像采集实时性、打印臂精度，以及打印控制信息传输通道容错和加密机制上做些提升，个人觉得应该可以更好。
基于SoCKit的实时网络频谱分析仪——大赛三等奖
参赛单位：中国传媒大学
指导教师：杜伟韬
参赛队员：祁得文 刘锡铭 陈玮璐
专家点评：
这个作品是我本人比较感兴趣的一个作品。因为在通信领域中，基于频域进行波形分析的设备通常比较昂贵，所以如何在设计组中共享测试资源一直是开发测试团队比较关注的问题。今天从传媒大学同学的作品里面看到了一些有意思的尝试。首先通过AD完成采样，然后将采样后的信号送入FPGA中，完成变频处理；同时通过ARM与服务器进行通信，在服务器的应用软件中完成各种基于频谱特征函数的运算；通过在应用软件中通过选择通道数，可以实现多通道同步显示。
作品结构和思路清晰，可扩展性强，比如可以通过增加触发通道数来提供增加类似于示波器探头数功能以提高实际测试中多点触发采样的场景，同时也比较容易地在服务器端通过SW层扩展各种频域特征函数，比如基于TDEV函数的信号抖动，相噪比函数等。
当然作品也稍有不足，一个是窗函数的选择，目前这个作品只是支持汉明窗，因为不同应用需要使用不同的窗函数；窗函数中FFT的点数可配置等。而且从实现来看，ARM的功能没有完全体现出来，这里仅仅只是用做与服务器的桥接。
舞蹈机器人——大赛三等奖
参赛单位：湖北大学
指导教师：卢仕
参赛队员：王鑫健 朱元杰 艾康
专家点评：
很高兴在本次大赛中看到很多与机器人应用相关的作品。而湖北大学同学完成的这个作品就是其中之一。在这个作品中，几乎所有功能都是通过FPGA完成的，其中包括了摄像头采集数据识别以及参数转换，采集数据RGB转换到VGA显示器，机器人电机控制，基于蓝牙的传输通道。
这个作品很好地体现了FPGA的处理能力，能够对采集数据进行实时处理；而且采用NIOSII完成采集信息到机器人关机控制指令的转换。很显然是一个非常棒的基于NiosII的系统设计。
从个人来讲，我希望能够看到在增加人体采集点从而精确机器人动作上面的提升，并扩展和增强对摄像头采用图像的处理。
小型物联管家机器人——大赛三等奖
参赛单位：中山大学
指导教师：郭建平
参赛队员：李开友 徐粤荣 莫燕飞
专家点评：
今年6月在深圳和我一个工作了10余年的学生见面。他刚离职开公司专做物联网方案，在珠三角这个方向太火了。所以当我看到中山大学的“小型物联网管家机器人”题目时，心想不愧是珠三角的大学呀，与国家发展建设需求紧密合拍。
选手在台上的演讲表现可以用惊艳来形容，极具感染力，基本是和主持抢饭碗的节奏。
咱们回到作品上来。这个设计创意紧跟时代热点，又有所突破。一方面将昂贵的智能家居用廉价的智能机器人代替，给网红董明珠老师争取了革新智能家电的时间。
另一方面这个机器人可以开进危险环境，替代涉險人员进行先期探测和操作控制，保障人员安全。具有明显的实用价值。设备上，使用了DE1-SOC开发板、履带车体、一系列传感器，可操控的机械手和互联网另一头的手机或者PC构成完整系统。主IC资源则使用了一个ARM,一个NIOS-II和用于驱动外设及采集处理数据的FPGA，较好的利用了DE1-SOC的特点，资源和优势，且具有一定的技术难度。现场演示小车受控运动灵活，数据采集有效，机械臂上的机械手可以触碰指定位置的物体，演示效果良好。
整体来看，这是一个相当有前景的优秀作品。再展望一下，机械臂和机械手继续优化一下，同时完善机器人适应复杂路面的能力，那么将呈现出一个更加完美的作品。