自動運転プラットフォーム／DNN(Deep Neural Network)を使った物体認識
Autowareを使った自動運転プラットフォーム
・様々な情報を統合して外界の状況を認識し、適切な判断に基づき自律走行する
自動運転システムを構築するプラットフォームです。
・知能化に必要となる高度芯情報処理能力を実現するため、メニーコアを始めと
した 各種プロセッサを組み合わせたスケーラブルな分散コンピューティング
環境をベースにしています。
・自動運転プラットフォームには、様々なコンピューティング資源をソフトウェア
資産と組み合わせる ためのスケーラビリティ、および高い信頼性と安全性を
保証するリアルタイム性能の両方が要求されます。
・「あいちITSワールド2015/第19回名古屋モーターショー」で実車によるデモ走行
が行われました。
DNN(Deep Neural Network)を使った物体認識
・KANN on eMCOSは、既存および独自のディープラーニングフレームワークで学習
した ネットワークを、eMCOSが搭載されたKalray社メニーコアプロセッサ「MPPA」
上で実行(inference)するSDKです。
・eMCOSにより、メニーコアプロセッサを単なるDNNのinferenceアクセラレータとして
使うだけでなく、アプリケーションや各種前処理、後処理などを行うスレッド群と
組み合わせ、システム設計に沿った優先度設定に従い、特許取得済みのeMCOS独自の
スケジューラが、スループットとリアルタイム性の両立を実現します。
このカタログについて
| ドキュメント名 | 【適用事例】スケーラブルリアルタイムOS「eMCOS」自動運転プラットフォーム／DNNを使った物体認識 |
|---|---|
| ドキュメント種別 | 製品カタログ |
| ファイルサイズ | 2.2Mb |
| 登録カテゴリ | |
| 取り扱い企業 | イーソル株式会社 (この企業の取り扱いカタログ一覧) |
この企業の関連カタログ
このカタログの内容
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DNN Deep Neural Network
eMCOS® IoT
Trained Data Network
(Weights) Description
Code
Tool Box Generator
MPPA
executable
CNN Network
Image processing
pre-processing
INPUT DATA RESULTS
• Camera • Decoding MPPA® Manycore Processor • Classification
• Images • Resizing & cropping • Segmentation
• Pixel formatting KaNN • Detection
Caffe prototxt: Description of the network (type, layers, kernels, …)
Caffe model: Trained parameters in respect with CAFFEMODEL description
Tool Box: Transfer trained data weight and Network parameters to a comprehensive dataset for KANN code generator
Code generator: Generate C code to execute the CNN on MPPA
GoogLeNet
KANN on eMCOS
eMCOS Kalray MPPA inference SDK
eMCOS DNN inference
eMCOS
Tel: 03-5302-1360 E-mail: ep-info@esol.co.jp EMB-012-202004-1
Caffe
model
Caffe
prototxt
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Autoware
eMCOS IoT
Autoware application
ROS nodes ROS nodes (app)
TF2/Eigen/FLANN
Linux API and services
PC (x86)
Multi-cluster chip Single-
cluster chip
ITS 2015/ 19
eMCOS
Tel: 03-5302-1360 E-mail: ep-info@esol.co.jp EMB-012-202004-1
Native
POSIX
TRON