AY 2018 GT Topic Assignments
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CENTER:SIZE(60){COLOR(red){AY 2018 GT Topics }}
CENTER:COLOR(blue){Kick-off seminar on Wednesday, June 30, 2018}
*COLOR(yellow){NASH Project} - http://adaptive.u-aizu.ac.jp/aslint/index.php?NASH [#ab7b22b9]
***1. Hardware Acceleration of Character Recognition with Deep Neural-Network [#kd586739]
s1230014 [[B4 Yoshiki Tanaka]]
-[[Reference>http://adaptive.u-aizu.ac.jp/aslint/index.php?Theses#i947aeb8]]
***2. Design of a Clustered-Neuron Core based on LIF Spiking Neuron Model [#lc1c881b]
s1230161 [[B4 Shinji Hironaka]]
-[[Reference>http://adaptive.u-aizu.ac.jp/aslint/index.php?Theses#x191b349]]
***3. Performance Study of a Neuro-inspired Architecture in Hardware [#vd43e5ca]
-[[Reference>http://adaptive.u-aizu.ac.jp/aslint/index.php?Theses#c9d08113]]
--Sakuma
*COLOR(yellow){Smart Drone/Veicule Project: GT/MT Topics} [#pe85bb10]
***1 Autowareが実行できる安価な自動運転プラットフォームの構築 [#u5bbc736]
自動運転を実現するプラットフォームのオープンソースAutowareを用いた
実験環境を作成する。
これには、
- 各種センサを載せられる小型走行車両の制作
- センサとAutowareをつなぐROSモジュールの作成、
- 制作した車両の電子制御
必要となる。
Create an experimental environment using open source Autoware platform that realizes automatic operation.
Members:
- CFS students (Arakawa, Shimmyo)
- Inoue
- 1230175 Sato
- 1230170 Tsujii
Tasks:
-Development of a compact vehicle on which various sensors can be placed
-Creation of ROS module connecting sensor and Autoware,
-Electronic control of the produced vehicle
Reference:
- https://autoware.ai/
- &ref(compe_2018.compressed.pdf);
- [[FPGAコンテスト:https://wwp.shizuoka.ac.jp/design-contest/]]
***2 SNNを使った新たな組み込み制御 [#v39523ed]
Spiking Neural Network(SNN)を使った算術演算を利用して、
以下の制御を行う。
- ブラシレスモータ制御
- サーボ制御
- Kalman Filter
- PID control
Using arithmetic operations using Spiking Neural Network (SNN)
Perform the following control.
Members:
- Mie
- Shimmyo
- 1230154 Saito
Topics:
- Brushless motor control
- Servo control
- Kalman Filter
- PID control
実装はFPGA上に行う。
Reference:
- [[Neuro-Inspired Spike-Based PID:http://www.mdpi.com/1424-8220/12/4/3831]]
- [[サルの脳に電極を埋め込んでSpiking Neuronで構成されたKalman filterで推定する:https://web.stanford.edu/group/brainsinsilicon/documents/DethierJNE2013.pdf]]
- [[DC brashless motor controllor on FPGA:https://ieeexplore.ieee.org/document/5653617/]]
***3 イメージセンサを使った環境理解 [#h7d5e2fb]
カメラはセンサの中で最も情報量デバイスであるが、処理量も多くなる。
なるべく処理量・処理時間少ないアルゴリズムを作る。
- SVO: カメラを使った姿勢推定
- SLAM: 自己位置推定と地図作成の同時実行
Although the camera is the most information quantity device among the sensors, the throughput also increases.
Make algorithms with as little processing time and processing time as possible.
- SVO: Posture estimation using camera; https://ieeexplore.ieee.org/document/7782863/
- SLAM: Simultaneous execution of self location estimation and cartography; https://128.84.21.199/abs/1610.06475
- TSCDP: Time Space Continuous Dynamic Programming; https://ci.nii.ac.jp/naid/110009713447
Members:
- Arakawa
- Aki Nakamura
References:
- [[SVO:https://www.youtube.com/watch?v=oh-czUPQeJU]]
- [[ORB-SLAM:https://www.youtube.com/watch?v=ufvPS5wJAx0]]
終了行:
CENTER:SIZE(60){COLOR(red){AY 2018 GT Topics }}
CENTER:COLOR(blue){Kick-off seminar on Wednesday, June 30, 2018}
*COLOR(yellow){NASH Project} - http://adaptive.u-aizu.ac.jp/aslint/index.php?NASH [#ab7b22b9]
***1. Hardware Acceleration of Character Recognition with Deep Neural-Network [#kd586739]
s1230014 [[B4 Yoshiki Tanaka]]
-[[Reference>http://adaptive.u-aizu.ac.jp/aslint/index.php?Theses#i947aeb8]]
***2. Design of a Clustered-Neuron Core based on LIF Spiking Neuron Model [#lc1c881b]
s1230161 [[B4 Shinji Hironaka]]
-[[Reference>http://adaptive.u-aizu.ac.jp/aslint/index.php?Theses#x191b349]]
***3. Performance Study of a Neuro-inspired Architecture in Hardware [#vd43e5ca]
-[[Reference>http://adaptive.u-aizu.ac.jp/aslint/index.php?Theses#c9d08113]]
--Sakuma
*COLOR(yellow){Smart Drone/Veicule Project: GT/MT Topics} [#pe85bb10]
***1 Autowareが実行できる安価な自動運転プラットフォームの構築 [#u5bbc736]
自動運転を実現するプラットフォームのオープンソースAutowareを用いた
実験環境を作成する。
これには、
- 各種センサを載せられる小型走行車両の制作
- センサとAutowareをつなぐROSモジュールの作成、
- 制作した車両の電子制御
必要となる。
Create an experimental environment using open source Autoware platform that realizes automatic operation.
Members:
- CFS students (Arakawa, Shimmyo)
- Inoue
- 1230175 Sato
- 1230170 Tsujii
Tasks:
-Development of a compact vehicle on which various sensors can be placed
-Creation of ROS module connecting sensor and Autoware,
-Electronic control of the produced vehicle
Reference:
- https://autoware.ai/
- &ref(compe_2018.compressed.pdf);
- [[FPGAコンテスト:https://wwp.shizuoka.ac.jp/design-contest/]]
***2 SNNを使った新たな組み込み制御 [#v39523ed]
Spiking Neural Network(SNN)を使った算術演算を利用して、
以下の制御を行う。
- ブラシレスモータ制御
- サーボ制御
- Kalman Filter
- PID control
Using arithmetic operations using Spiking Neural Network (SNN)
Perform the following control.
Members:
- Mie
- Shimmyo
- 1230154 Saito
Topics:
- Brushless motor control
- Servo control
- Kalman Filter
- PID control
実装はFPGA上に行う。
Reference:
- [[Neuro-Inspired Spike-Based PID:http://www.mdpi.com/1424-8220/12/4/3831]]
- [[サルの脳に電極を埋め込んでSpiking Neuronで構成されたKalman filterで推定する:https://web.stanford.edu/group/brainsinsilicon/documents/DethierJNE2013.pdf]]
- [[DC brashless motor controllor on FPGA:https://ieeexplore.ieee.org/document/5653617/]]
***3 イメージセンサを使った環境理解 [#h7d5e2fb]
カメラはセンサの中で最も情報量デバイスであるが、処理量も多くなる。
なるべく処理量・処理時間少ないアルゴリズムを作る。
- SVO: カメラを使った姿勢推定
- SLAM: 自己位置推定と地図作成の同時実行
Although the camera is the most information quantity device among the sensors, the throughput also increases.
Make algorithms with as little processing time and processing time as possible.
- SVO: Posture estimation using camera; https://ieeexplore.ieee.org/document/7782863/
- SLAM: Simultaneous execution of self location estimation and cartography; https://128.84.21.199/abs/1610.06475
- TSCDP: Time Space Continuous Dynamic Programming; https://ci.nii.ac.jp/naid/110009713447
Members:
- Arakawa
- Aki Nakamura
References:
- [[SVO:https://www.youtube.com/watch?v=oh-czUPQeJU]]
- [[ORB-SLAM:https://www.youtube.com/watch?v=ufvPS5wJAx0]]
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