本研究では,自律型ロボットへ応用可能な脳型計算機システムの実現を目指す.理論・回路班では,Restricted Boltzmann Machines とAutoEncoders のハードウェア指向アルゴリズムを提案した.応用班では,Robot Operating System(ROS)から書き換え可能半導体FPGA内の仮想回路へと簡便にアクセス可能なROS-FPGAシステムを提案した.また,深層畳み込みニューラルネットワークと転移学習によるロボット向け画像認識システムを提案した.研究成果をホームロボットへと集積し,ロボット競技会を通してその有用性を示した.
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