Shogo Yamazaki Bachelor Thesis

1. ３次元スキャンマッチングのための
ハードウェアアクセラレータ
理学部情報科学科4年 加藤研究室
山﨑省吾
2018-02-13
1

2. 背景 ― ロボットとSLAM
組込み機器の制約
◦リアルタイム性
◦メモリ量 / 性能
Simultaneous Localization and Mapping
◦地図構築 (Mapping)
◦自己位置推定 (Localization)
(J.J.Leonard and H.F.Durrant-Whyte,”Mobile robot localization by tracking geometric
beacons,” Robotics and Automation, IEEE Transactions on, vol. 7,no. 3,pp.376-382,1991.)
2

3. 自己位置推定
◦地図とセンサーの比較
◦点と点のマッチング
3
Autoware
https://www.pdsl.jp/fot/autoware/

4. 自己位置推定アルゴリズム
Iterative Closest Point (ICP)
◦すべての最近傍点を探索
Normal Distributions Transform
◦空間をボクセルに分割して計算
(Paul J.Besl and Neil McKay: “A Method for Registration of 3-D Shapes”, IEEE Transactions on Pattern Analysis
and Machine Intelligence, Vol.14, pp. 239–256, 1992.)
(Peter Biber and Wolfgang Straßer: “The Normal Distributions Transform:A New Approach to Laser Scan Matching”,
Proceedings of the 2003 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, pp. 2743–2748, 2003.)
(Andrei Sharf, Marina Blumenkrants, Ariel Shamir, and Daniel Cohen-Or. Snappaste: an
interactive technique for easy mesh composition. The Visual Computer, 22(9):835–844, 2006.)
(Takeuchi Eijiro, and Takashi Tsubouchi. "A 3-D scan matching using improved 3-D normal distributions transform for mobile
robotic mapping." Intelligent Robots and Systems, 2006 IEEE/RSJ International Conference on.IEEE, 2006. 3.)
4

5. Normal Distributions
Transform
•空間をボクセルに分割
•重心と分散共分散行列を計算
•確率密度関数を計算
(Takeuchi Eijiro, and Takashi Tsubouchi. "A 3-D scan matching using improved 3-D normal distributions transform for mobile
robotic mapping." Intelligent Robots and Systems, 2006 IEEE/RSJ International Conference on.IEEE, 2006. 3.)
5

6. NDTのハードウェア化による高速化
演算
◦3次元ベクトルの和・積が主
メモリ
◦点群データを配列で格納
6
課題1: 倍精度浮動小数点数の利用による回路の肥大化
課題2: 周期的な入力スキャンに対するデータ転送の遅れ

7. システム設計
ハードウェアアクセラレータ
マップ生成 変換計算 フィルタ
VRAM バスレジスタ
CPU VRAM
7
•レジスタバスを介して実行
•ボクセル分配と変換計算
•フィルタもボクセルを利用可

8. 提案 ― 座標ビット数の削減
(Magnusson, Martin and Lilienthal, Achim and Duckett, Tom, "Scan registration for autonomous
mining vehicles using 3D-NDT", Journal of Field Robotics, 24(20), 803-827, 2007)
•入力点の占有するメモリ削減効果
•同一面積でより高い並列性
•ターンアラウンドタイムの減少
8

9. 提案 ― 座標ビット数の削減
IEEE754-2008
•Binary64
•Binary32
•Binary16 Licensed with CC-by-SA-3.0
https://commons.wikimedia.org/wiki/File:IEEE_754r_Half_Floating_Point_Format.svg
https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Float_example.svg
https://commons.wikimedia.org/wiki/File:IEEE_754_Double_Floating_Point_Format.svg
9

10. 実験１
私有地
キャンパス
10

11. 実験２
一般公道
11

12. 結論と課題
NDTハードウェア化の際の座標ビット数の削減
•単精度浮動小数点数の有効性の確認
•半精度浮動小数点数が不十分であることの確認
•固定小数点数については今後検討
12