組み込み機器向け量子インスパイアード技術を適用した歩行者に対する多体物体追跡の高精度化のデモ。歩行者と歩行者が重なって物体追跡が難しくなる「オクルージョン」が起こっても、歩行者に割り振られたIDが変わることなく物体追跡できていることが分かる。処理速度は約50fpsでほぼリアルタイムに処理できている［クリックで再生］

　東芝は、組み合わせ最適化問題の計算を得意とする量子インスパイアード技術として「シミュレーテッド分岐マシン」を開発しており、クラウドベースのサービスを提供するなど事業展開も進めている。今回の参考展示は、このシミュレーテッド分岐マシンの技術を組み込み機器でも利用できるようにしたもので、多体物体追跡の高精度化のデモを披露した。

　レベル4以上の自動運転技術では、周辺に存在する多数の車両を検知し追跡する多体物体追跡が重要な役割を果たす。この多体物体追跡で課題になるのが、検知済みの物体が手前にある他の物体で隠れてしまい追跡できなく「オクルージョン」である。今回のデモは、多数の歩行者が行き交う歩道を横から撮影するカメラによる多体物体追跡において、オクルージョンが同時に多数かつ長時間発生するという条件の下で、検知した全ての歩行者の追跡を継続するという多体物体追跡の高精度化を行った。

　この多体物体追跡の高精度化に用いたのが、組み込み機器向け量子インスパイアード技術と、オクルージョンに対応するための組み合わせ最適化をベースとする独自アルゴリズムである。

多体物体追跡の高精度化の概要［クリックで拡大］出所：東芝情報システム

　量子インスパイアード技術は一般的にサーバ上で計算処理を行うイメージが強い。ただし、「東芝のシミュレーテッド分岐マシンはFPGAに実装可能で演算器の並列度を自由にカスタマイズできるので組み込み機器向けのFPGAにも展開できる」（東芝情報システムの説明員）という。今回のデモでは、AMDのプログラマブルSoCを搭載するSOM（System on Module）製品「Kria KR260」に実装できるように演算器の並列度を最適化した。

　一方の独自アルゴリズムは、検出物体と追跡物体の1対1マッチングだけを行わず、オクルージョンによって隠れてしまっている追跡物体の潜在的なマッチング（1対多）を同時に発見するというものになっている。「このアルゴリズムをリアルタイムに処理することは組み込み機器向けのCPUやGPUで難しいが、量子インスパイアード技術を組み込んだFPGAであれば十分可能だ」（同説明員）。

　展示デモは、歩行者が行き交う歩道のCG映像に対して、NVIDIAの組み込みAI（人工知能）ボード「Jetson Orin Nano」を用いて歩行者検出を行ってから、Kria KR260で組み合わせ最適化による物体追跡に結果をJetson Orin Nano側にフィードバックし、画面表示するという内容になっている。約50fpsの速度で、検知した歩行者に割り振ったIDがオクルージョンの影響があってもIDが変わらずに高精度に追跡できていることを示した。

展示デモの構成［クリックで拡大］出所：東芝情報システム

　なお、組み込み機器向け量子インスパイアード技術は、デンソーとトヨタ自動車が出資する車載半導体メーカーのミライズテクノロジーズと東芝が共同開発した自律移動ロボットに組み込まれている。

ミライズテクノロジー、デンソー、東芝の組み込み機器向け量子インスパイアード技術に関する取り組みの概要［クリックで拡大］出所：東芝情報システム

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