NVIDIA、Jetson搭載ロボットが「つくばチャレンジ」で活躍

つくば市では10年近くにわたって毎年開催されている、世界でも珍しい2000mのレースがある。レースに参加するのは、すべて自律ロボットだ。

この「つくばチャレンジ」と呼ばれるイベントは、コース上の人や標識、信号などの様々な目標物を見つけながら、ロボット自身で現実世界の都市環境を走破するという難しい課題に挑戦させるものだ。

今年は、宇都宮大学、千葉大学、筑波大学からの生徒と卒業生から成る3チームが、NVIDIAのJetson組み込みコンピューティング・プラットフォームを利用してロボットを作り上げた。各チームのロボットが、ディープラーニングを利用して信号機や標識、その他のコース上の物体を認識し、かつ歩行者や自転車に乗った人を避けながら街中のレースコースを走破することに成功した。

宇都宮大学チームはJeton TX1を用いて、ビジュアル・オドメトリー、標識の認識、ターゲットの検出を行った。ビジュアル・オドメトリーは、GPSなどの外部システムの助けなしに、カメラからの画像を解析することでロボットの位置や向きを把握する手法だ。大学の研究者たちはこれらの機能は、不整地を移動して作物を識別する農業ロボットで特に重要になってくると考えている。

宇都宮大学教授工学研究科機械知能工学専攻の尾崎博士は以下のように述べている。「歩行者用の横断歩道はたくさんの人が同時に渡っていたり、青信号から青に点滅、そして、赤信号、赤信号から青へと変化しました。Jetson は、ロボットから見える様々な色の変化に追従し、誤認識せず、信号の変化を正しく認識できました。」

千葉大学チームのLIDAR（レーザーを用いた測距機）のデータを解析するのに、Jetson TX1のビジュアル・コンピューティング能力を活用した。LIDARからの点群データを2次元データに変換し、NVIDIAのDIGITSとGPUによって学習させたニューラルネットワークに通すことで、画像上の車、歩行者、サイクリストといった主要な物体を検出させる。千葉大学チームは、大学での研究において重要な、省スペース性、軽量性、耐衝撃性、低消費電力、そして入手容易性のために、Jetson TX1に移行した経緯がある。

千葉大学大学院工学研究科人工システム科学専攻機械系コースの大川一也博士（工学）は以下のように振り返る。「Intel CPUが実装されたノートブックコンピュータを使う代わりに、Jetson TX1ですべての処理をすることができました。Jetson の高い性能で、センサーデータの取得や自己位置推定、障害物検出などすべての必要な動作をカバーすることができました。」

筑波大学チームの卒業生たちは、Jetson TX1 と2台のJetson TK1 を搭載した、土浦プロジェクトというロボットを製作した。AverMedia 製の C353 HDMI キャプチャーボードを挿した Jetson TK1 が魚眼レンズ画像を整形する。もう一つの Jetson TK1 は畳み込みニューラルネットワークを利用した、人の検出に利用されている。

そして Jetson TX1 が Faster R-CNN を走らせて、つくばチャレンジのミッションのキモでもある、カメラの画像から信号機の切り替わりの検出を行う。

土浦プロジェクトのチームリーダーである阪東茂博士（工学）は以下のように述べた。「Jetsonを3台搭載しましたが、大型のモバイルバッテリー(12V50Ah)で3時間程度フル稼働できるほど省電力で、非常にパワーマネージメントに貢献したと考えております。」

ソース：NVIDIAブログ