@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00216075,
 author = {ウェイ, カイジ and 久野, 祐輝 and 新井, 正敏 and 天野, 英晴 and Kaijie, Wei and Yuki, Kuno and Masashi, Arai and Hideharu, Amano},
 issue = {18},
 month = {Jan},
 note = {三次元データを自動運転システムにおいて利用するために，リアルタイムでデータを処理する必要があり，デプスマップが広く使われている．コンピュータビションの分野では，デプスマップを生成するために，様々なアル ゴリズムが開発されたが，中でもステレオマッチングが広く用いられている．FPGA のプラットフォームは，性能と消費電力の点で優れており，本研究は Zynq Ultrascale+ を用いた M-KUBOS ボード上に，このアルゴリズムを実装した．設計環境としては，今後のシステムのメインテナンスを考慮し，Vitis HLS を採用した．実装したステレオマッチング IP は 5 つのモジュールから構成され，その間を AXI ストリームでデータを流す．この実装法により，性能を向上するだけでなく，リソース消費量も抑制することができる．各モジュールで入力されたデータから自動的に必要 ビットサイズを検知することで，さらに性能を上げ，リソース消費量を抑制できる．Vitis HLS 2020.1 の結果により，1920 × 1080 のイメージについて，構築したシステムはおよそ 45.45fps が達成できた．リアルタイムでステレオマッチングが可能であり，GPU Tegra X2 の結果と比べ，1.28 倍の高速化を達成した．, To make full use of stereo data in autonomous driving system, the techniques to generate depth-map in real-time are necessary for the users. Semi-Global Matching(SGM) has been widely accepted to derive depth information in the field of computer vision. Generally, GPU is always an acceptable choice to meet the requirements of real-time. However, the high energy and resource consumption on GPU brings a burden on edge devices. Thus, FPGA has been a promising platform for its benefit of energy efficiency and high-speed performance. With considering the maintenance, we choose Vitis HLS 2020.1 as our tool and achieve 45.45 fps on the input source of 1920 × 1080, which is 1.28× faster than the performance on GPU Tegra X2.},
 title = {FPGAを用いたリアルタイムステレオマッチングシステムの構築},
 year = {2022}
}