広島大学ナノデバイス・バイオ融合科学研究所小出准教授らの研究グループとケイデンス・デザイン・システムズは、交通標識を認識するハードウェア向けアルゴリズムをラピッド・プロトタイピング・プラットフォームに搭載してアルゴリズム開発時間を70％削減したと発表した。
自動車普及台数増加による交通事故の増加が深刻化しているが、交通事故の主な原因として発見の遅れ、判断・操作ミスなど運転者によるものが大半を占める。交通事故の発生を防止するため、先進運転支援システム（ADAS）が注目されている。ADASのうち、車載カメラを通して道路標識を認識し、ドライバーに通知するシステムに関する研究も進んでいる。
今回の研究では、ADASシステムの一つとして、車両前方に取り付けた単眼カメラから速度標識を検出して、標識の速度を即時に読み取る組込みシステムの開発を目指したもの。
広島大学が開発した交通標識認識アルゴリズムは、矩形パターンマッチング、円検出、数字認識の3処理で構成、夜間や雨天時、標識に傾きや歪みがある場合にも対応できる。簡単な計算で抽出可能な特徴を使って瞬時に道路標識認識を行うことができるため、小型集積回路に実装することが可能。
今回、広島大学は、3つの処理のうち矩形パターンマッチングをラピッド・プロトタイピング・プラットフォームへ実装し、ハードウェアとソフトウェアを協調設計し、システムの最適化と開発期間を短縮した。
ラピッド・プロトタイピング・プラットフォームは、ケイデンス・デザイン・システムズが開発している、早期の設計段階からハードウェアとソフトウェア開発が可能なプロトタイピング・プラットフォーム。これを用いることにより、プロトタイプの立ち上げ時間を従来と比較して最大70％削減し、何カ月もかかっていた工程を数週間に短縮できる。
同社では、今回の広島大学の報告が複雑な画像処理システムのプロトタイプ早期立ち上げに効果的な実証事例の一つとなったとしている。
小出准教授らの研究グループでは、標識認識アルゴリズムとシステム開発を加速するため、ケイデンスと緊密に協議してラピッド・プロトタイピング・プラットフォームの適用を進めてきた。これによりプロトタイプシステムの立ち上げにかかる期間を短縮でき、アルゴリズム開発に集中できるとしている。
今後、ラピッド・プロトタイピング・プラットフォームを活用したソフトウェア／ハードウェアの協調設計を改良し、アルゴリズムとハードウェア開発の生産性向上を目指す。
