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Fpga robot car
- 2. 自己紹介 2 FPGAの部屋 2005年5月から 4,141記事（2018 年4月21日現在） 筑波大学、技術 職員 今年60歳、還暦 定年退職
- 3. CNNで白線間を認識して走る ミニ・ロボットカー 平成28年度 カメラを使用した画像認識により白線間を走行するロ ボットカーの製作 ガボール・フィルタにより、白線を認識して走るミニ・ロボッ トカーを発表 平成29年度 ガボール・フィルタによる白線認識を、畳み込み ニューラルネットワーク（CNN）に変更した カメラ画像をCNNで解析し白線間を走行 CNNはFPGAに実装した 3
- 4. CNNの出力数と層構成 CNNを使用して、カメラ画像により白線の状況を 認識して、直進、左旋回、右旋回のいずれかを出 力 CNNの層構成 畳み込み層－ReLU－マックス・プーリングー全結合 層－ReLU－全結合層 「ゼロから作るDeep Leanning」の第7章の層構成と同 じ 4
- 5. CNNの学習と推論のベース 5 学習は「ゼロから作る Deep Learning」のPython コードをそのまま利用 推論の「ゼロから作る Deep Learning」のPython コードを適当なビット幅に 量子化するように変更し て精度を確認 複数のビット幅で精度を 確認 オライリー・ジャパン 「ゼロから作る Deep Learning」の表紙を引用
- 6. 量子化方法（全結合層の場合） 6 学習はそのまま浮動小数点演算で学習 推論のみ 重みとバイアス、層の出力を量子化 量子化方法（forward_int()） 小数部のビット分を掛け算（float型） 四捨五入してint型に変換し、小数点以下切り捨て 量子化ビット長で飽和演算 float型に変換 掛け算した分を割り算で戻す（float） 量子化した値で内積を取る（float演算） 再び量子化
- 7. CNNの学習用データの例 7 白線走行の学習データ例 左旋回 直進 右旋回 • ８００ｘ６００ピクセルのミニ・ロボットカーの車載カメラ 画像
- 8. 白線データの用意 8 77枚の学習画像と74枚のテスト画像を別に用意 （800x600ピクセル） 画像を加工して増やす（imagemagic） コントラストを変更 ぼかす ノイズを加える（ガウス、インパルス、ラプラシアン） 学習画像－1,386枚、テスト画像ー1,332枚 サイズ変更（60X45ピクセル） 0.075倍 白黒変換 白線の部分を切り取る（56X10ピクセル） 1枚の画像につき25枚 学習画像ー34,650枚、テスト画像ー33,300枚 精度は93%程度
- 9. Vivado HLSを使用してCからHDLへ 9 CNNの推論をCで書き直した Vivado HLS（Xilinx社のFPGA用高位合成ツール）を使 用してCコードをHDLに変換してIP化した 重みやバイアスはCのヘッダとして実装 直進、左旋回、右旋回という情報を出力するCNNのIP （Intellectual Property）コアを作成 推論時間約1.94ms、515fps チューニング後の推論時間約96.3us、10,400fps 約20倍高速になった（オーバースペック） ただしチューニング後のCNN IPは実機では未検証
- 10. ミニ・ロボットカー 10 Digilent社のZYBOボードを使用した全長30cm程度 のロボットカー（ZYBOtベース） ハード（FPGA内の回路）、ソフト共に独自開発 ZYBOボード Xilinx社のARMプロセッサ（Cortex-A9デュアル）＋ FPGAチップ Zynq-7010 2つのCortex-A9でUbuntu14.04が動作 ソフトウェア実装後にハードウェアにオフロードが簡 単に行える
- 11. ミニ・ロボットカーの写真 11
- 15. まとめ 15 白線間走行用畳み込みニューラルネットワークを FPGAに実装 ミニ・ロボットカーに白線間走行用畳み込み ニューラルネットワークを搭載 ミニ・ロボットカーで白線間を走行することができ た