2024-03-29T06:27:12Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:002026562023-04-27T10:00:04Z01164:01579:10069:10070
2次元LiDAR SLAMアルゴリズムのFPGAによる高速化Accelerating 2D LiDAR SLAM Algorithm using FPGAjpnアクセラレーションhttp://id.nii.ac.jp/1001/00202562/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=202656&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2020 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.慶應義塾大学理工学部慶應義塾大学理工学部杉浦, 圭祐松谷, 宏紀近年,自律型ロボットの普及により SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) 技術の重要性が高まっている.SLAM とは,自己位置推定と地図構築をロボット自身が行うためのアルゴリズムであり,ロボットの自律動作には不可欠である.現在でも頻繁に用いられるアルゴリズムの一つとして GMapping (Grid Mapping) が存在する.GMapping とは,パーティクルフィルタを理論的な基礎とした,格子ベースの 2 次元 LiDAR SLAM である.しかし,SLAM アルゴリズム全般に共通する問題として,処理の複雑さと,それに伴う計算負荷の高さが挙げられる.従って,計算資源が制限された環境で動作させるには,ハードウェアへの処理のオフロードによる,スループット改善とリソース消費の軽減が必要と考えられる.そこで,本論文では GMapping (GridMapping) アルゴリズムを対象とし,そのボトルネックとなるスキャンマッチング処理の FPGA 実装を提案する.複数のデータセットによる評価の結果,精度の劣化を防止しつつ,ソフトウェア単体と比較して 1.7 倍から 2.8 倍の性能向上を達成した.AN10096105研究報告システム・アーキテクチャ(ARC)2020-ARC-23926162020-01-152188-85742020-01-09