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J-GLOBAL ID：202202213193377868   整理番号：22A0930291

効率的なロボット操作のためのノンパラメトリック信念伝搬のハードウェア加速【JST・京大機械翻訳】

Hardware Acceleration of Nonparametric Belief Propagation for Efficient Robot Manipulation

著者 (4件)： Liu Yanqi (Brown University, Providence, RI, USA) ,  Opipari Anthony (University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA) ,  Guerin Theo (Brown University, Providence, RI, USA) ,  Bahar Ruth Iris (Brown University, Providence, RI, USA)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： FPGA ’22  ページ： 51  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 確率的グラフィカルモデル(PGMs)はコンピュータビジョン,ロボット工学,および統計において広く使用されてきた。信念伝搬(BP)のようなPGMsを解くのに使用される生成推論アルゴリズムは,高次元変数への統合を含み,計算不可能になる。パーティクルフィルタからのインスピレーション,ノンパラメトリック信念伝搬(NBP)は,精度およびアルゴリズムロバスト性を維持しながら,隠れ変数の信念空間を捕捉するために,モンテカルロサンプリングの効率を結合した。このポストプレゼンテーションでは,ハードウェアにおけるNBPアルゴリズムを加速する新しい方法を記述し,6自由度(DoF)関節物体姿勢推定問題に関する著者らのアプローチを評価する。著者らの2つの主要な貢献は,1)アルゴリズムの2つの主なステップを効果的に重複するアルゴリズムにおける3つの独立した計算フローの同定である:信念更新とメッセージ更新,2)微細粒並列化を可能にする深くパイプライン化された処理ユニットを作成すること,そしてそれは異なる計算ストリーム上の作業負荷のバランスをとることを助ける。本研究の結果は,この設計が,改善された実行時間とエネルギー効率の両方を達成することを実証した。特に,Jetson AGXの走行と比較して,Titan Xp GPU上のアルゴリズムおよび10Xランタイム高速化および14Xエネルギー節約と比較して,26Xエネルギー節約を達成した。このFPGA実装は実時間アプリケーションのための粒子ベースサンプリング法を大幅に改善できると信じる。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  推定 ,  *ロボット ,  *ノンパラメトリック法 ,  変数 ,  応用プログラム ,  *ハードウェア ,  コンピュータビジョン ,  自由度 ,  高次元 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： ロボット工学 ,  粒子フィルタ ,  姿勢推定 ,  *信念伝搬 ,  潜在変数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 信念伝搬 ,  ハードウェア加速器 ,  リアルタイムシステムアーキテクチャ

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： ロボット ,  ノンパラメトリック ,  信念伝搬 ,  ハードウェア ,  加速