| 研究課題/領域番号 |
15K18044
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
電子デバイス・電子機器
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
秋間 学尚 東北大学, 電気通信研究所, 助教 (40707840)
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| 研究協力者 |
川上 進
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2017年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2016年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2015年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 運動立体視 / 空間認識 / LSI / 神経回路網モデル / Hough変換 / 視覚情報処理 |
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| 研究成果の概要 |
自動運転や自律歩行ロボットを実現する上で、物の動きや位置関係を把握する空間認識は必要不可欠である。本研究では、電力性能比に優れた空間認識システムの構築を目的として、視覚刺激の移動に基づいて空間認識を行う運動立体視の神経回路網モデルの機能をLSI化した。膨大な神経配線を限られたチップ面積内に実装するために、モデルの処理ステージ毎に最適な仮想配線方式を採用した。また、試作したLSIの実環境性能を検証するためのリアルタイム空間認識システムを構築した。その結果、接近する物体に対応したオプティカルフローを毎秒30フレームで検出することに成功し、一般的なCPUに比べて100倍以上の電量性能比を達成した。
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