| 研究概要 |
安全性・セキュリティの確保などを重視した「人にやさしい情報社会」のためには,家庭用サービスロボット,高安全自動車などの人間を支援する知能システムが重要となる.このような知能システムを実現するためには,環境情報を高速に取得することが望まれる.最も重要な環境情報として,物体の3次元情報(位置,姿勢,形状)があげられる.そこで,本研究では,究極的高性能化のために,計算量最小化を指向したVLSI向きアルゴリズム,高性能・低消費電力プロセッサアーキテクチャ,先進回路技術 最適設計理論といった各階層における要素技術を確立・統合する.これにより,高信頼な3次元画像取得を数ミリ秒以下で行え,知能システムの実現が大きく促進される.
本年度は,前年度までに提案したウィンドウサイズを可変とする高信頼アルゴリズムとプロセッサアーキテクチャを基に,高安全自動車用道路抽出プロセッサの開発を行った.フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)を用いた実装により,マイクロプロセッサでの処理と比較して,数10倍の高速化が達成できることを示した.
また,ステレオビジョンのさらなる高信頼化のために,3眼ステレオピジョン用プロセッサアーキテクチャを提案した.演算スケジュールを最適化することにより,2眼カメラのハードウェア量とほぼ同じハードウェア量・処理時間で3眼ステレオビジョンの処理を達成した.0.18μCMOSプロセスを用いて,32画素x32画素のサイズの入力画像,最大ウィンドウサイズ4x4に対するテストチップを試作した.その結果,動作周波数100MHzで1000フレーム/secで動作する見積もりを得た.
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