AmoebaSATを用いた効率的な自動運転アクセラレータ

摘要

近年，組込みシステムのアプリケーションは大規模·複雑化し，様々な処理から構成されるため，その各々に専用アクセラレータを実装することは回路規模の問題から困難である．本研究では，International Conference on Field Programmable Technologyで開催されている自動運転コンテストを対象に，経路生成および物体検出を充足可能性問題（SAT）に帰着させ，SATのFPGAソルバであるAmoebaSATを共通のアクセラレータとして応用する手法を提案する．リソースが限られる小規模なFPGAで経路生成および物体検出を処理するための効率的な問題定式化手法を示す．実験より，経路生成および物体検出のそれぞれにおいて，提案手法の有効性を示す．