| 大会名称 |
|---|
| 2019年 ソサイエティ大会 |
| 大会コ－ド |
| 2019S |
| 開催年 |
| 2019 |
| 発行日 |
| 2019/8/27 |
| セッション番号 |
| A-1 |
| セッション名 |
| 回路とシステム |
| 講演日 |
| 2019/9/10 |
| 講演場所(会議室等) |
| C棟 2F Ｃ203講義室 |
| 講演番号 |
| A-1-5 |
| タイトル |
| ソーティングネットワーク回路によるグラフ型近傍点探索を用いたピッキングロボット向け物体姿勢推定高速化手法 |
| 著者名 |
| ○小菅敦丈, 大島 俊, |
| キーワード |
| ロボット, FPGA, 動的再構成 |
| 抄録 |
| 物流業界での人手不足を背景に、倉庫内の商品集荷作業を自動化するピッキングロボットの研究が進んでいる。課題の一つは、人手と比較しロボット1台当たりのピッキング作業が遅いことである。ピッキング作業高速化のためには、長時間の演算を占める物体姿勢推定の高速化が欠かせない。本研究では、特に物体姿勢推定の演算時間を占めていたk近傍点探索を高速化するため、グラフ構造を用いたk近傍探索高速化アルゴリズム、及びソーティングネット回路を基にした高速回路方式を考案した。提案高速化回路手法はＦＰＧＡに実装し、グラフ生成及びｋ近傍点探索の両方に適用したことで、物体姿勢推定時間を4.3倍高速化を達成した。 |
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