| 研究概要 |
自律移動ロボットの脳型知性を専用バードウェアで実現することを目標とし,以下を行った.
1. ポータブルなFPGAボードhwModule VCの開発
小型の自律移動ロボットへ脳型ハードウェアを実装するために,CardBusインタフェースを持つFPGAボードhwModule VCの開発を行った.これにより,小型ノートPCとhwModule VCで小型・高速・低消費電力の実験プラットフォーム構築が可能となった.
2. 動画像圧縮伸張ハードウェアの開発,仮想回路の転送・遠隔操作技術の開発
カメラから得られる動画像は周辺環境や対象物に関する情報を多く含む.これを実時間学習するためには,ハードウェアによる実時間処理が不可欠である.しかしながら,動画像をそのまま取り扱うとデータ量が大きすぎるので適切な圧縮が必要である.そこで,ウェーブレット変換ベースの圧縮伸張アルゴリズムを開発,さらに,ネットワーク経由で仮想回路を転送・遠隔操作する技術を確立,hwModule VC上へ実装した.CPUでのソフトウェア比で最大70倍の性能を得た.
3. 各種自己組織化マップハードウェアの開発と融合の検討
オンライン学習型自己組織化マップハードウェア,高階の自己組織化マップハードウェア,木構造型自己組織化マップハードウェアをそれぞれ別個に開発した.今後は,それぞれの長所短所を整理し,融合に関する検討が必要である.
|
