@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00200100,
 author = {原, 凌司 and 谷本, 輝夫 and 井上, 優良 and 大澤, 隆志 and 丸岡, 晃 and 飯塚, 拓郎 and 追川, 修一 and 井上, 弘士},
 issue = {8},
 month = {Nov},
 note = {自己位置を推定するための手法として SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) が用いられる．SLAM は周囲の環境の地図の作成 ／ 更新や地図内の自分の位置を推定するために，取得画像から特徴点を検出する機能やそれらを追跡する機能を持つ．これらの機能は SLAM での処理の大部分を占める．画像処理など定型処理の実行効率を高める手段として FPGA (Field-Programmable Gate Array) によるハードウェアアクセラレーションが注目されている．しかしながら，回路規模の問題から SLAM アプリケーション全体を FPGA 実装することは難しい．そこで，本研究では SLAM の実装の 1 つである ATAM を対象に機能の一部を FPGA 実装した．ATAM 主要機能のうち 4 機能のハードウェア化において，資源制約下でフレームレートを最大化するため，Halide DSL からハードウェアを生成可能なコンパイラを用いて設計パラメータ探索を行った．Zynq 評価ボードである ZCU102 を用いた評価の結果，ソフトウェア実行に比べフレームレートを最大で 4.82 倍向上可能であることが分かった．},
 title = {高位合成用DSLコンパイラを用いたSLAMアプリケーションのハードウェアアクセラレーション},
 year = {2019}
}