自律ロボットのための遠赤外線画像意味的領域分割とそのFPGA実装

摘要

近年画像に関する深層学習の進展はめざましく、その成果は監視カメラの自動認識機能や自動車の自動運転等ロボットビジョンとして実用化されつつある。現状ではセンサとして可視カメラが主流なため、暗所や照度変化の著しい環境での使用には限界がある。一方遠赤外線カメラは、それらの環境におけるセンシング性能の影響は皆無であり、継続的で安定的な運用を実現することができる。本研究では、遠赤外線画像による人や車両等の障害物の検知認識及び車道など移動可能領域（フリースペース）の認識手法として、畳み込みニューラルネットワークによる遠赤外線画像の意味的領域分割（LWIRSegNet）のについて述べ、学習データ及びアノテーションコストの低い学習方法を提案する。また自律移動ロボットの障害物回避機能として用いるため、小型省電力かつ高速処理が可能なFPGAへの実装を行った。本稿では、LWIRSegNetの構築とXilinx社DNNDKツールを用いたZCU102 FPGAボードへの実装及び自律移動ロボットへの実装に関して述べる。実装実験の結果、遠赤外画像の意味的領域分割の推論速度が102fps、自律移動ロボットの障害物回避制御周期が100Hzであった。