自動運転向け周囲環境認識用実時間組込みAIシステムの高精度・低電力化

• 研究課題/領域番号: 24K14877
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分60040:計算機システム関連
• 研究機関: 金沢大学
• 研究代表者: 深山 正幸 金沢大学, 高度モビリティ研究所, 准教授 (30324106)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2026年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円); 2025年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円); 2024年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
• キーワード: 自動運転 / 周囲環境認識 / 組込みシステム / 人工知能 / 畳込みニューラルネットワーク

研究開始時の研究の概要

研究期間内に明らかにすることは、１）自動運転用周囲環境認識アルゴリズム、２）組込みAIシステムアーキテクチャ、３）実時間システムの消費電力と遅延である。令和6年度は１）に関し、Ａ) カメラ画像と距離画像のフュージョン、Ｂ）距離画像を入力する3次元物体検出、Ｃ）距離画像のストリーム処理、Ｄ）マルチモーダル・マルチタスクCNNの半教師あり学習、Ε）自動運転シミュレータとの接続を研究する。令和7年度は２）に関し、Ａ)アーキテクチャ探索、Ｂ）CNN推論エンジン開発、Ｃ）組込みAIボード実装を行う。令和8年度は３）に関し、Ａ）組込みAIボード実装、Ｂ）テスト環境構築、Ｃ）消費電力と遅延の測定を行う。