論文の概要: Deep Neural Network Architecture Search for Accurate Visual Pose Estimation aboard Nano-UAVs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.01931v1
• Date: Fri, 3 Mar 2023 14:02:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-06 14:56:48.565882
• Title: Deep Neural Network Architecture Search for Accurate Visual Pose Estimation aboard Nano-UAVs
• Title（参考訳）: ナノUAVを用いた高精度視覚空間推定のためのディープニューラルネットワークアーキテクチャ探索
• Authors: Elia Cereda, Luca Crupi, Matteo Risso, Alessio Burrello, Luca Benini, Alessandro Giusti, Daniele Jahier Pagliari, Daniele Palossi
• Abstract要約: 小型無人航空機(UAV)は、新興かつトレンドのトピックである。 我々は、新しいニューラルネットワーク探索(NAS)技術を活用し、視覚的ポーズ推定タスクのために複数の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を自動的に識別する。 その結果,10Hz@10mWおよび50Hz@90mWの実時間オンボード推算速度を達成しつつ,フィールド内制御誤差を32%低減し,現状を改善できた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.19616451596342
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Miniaturized autonomous unmanned aerial vehicles (UAVs) are an emerging and trending topic. With their form factor as big as the palm of one hand, they can reach spots otherwise inaccessible to bigger robots and safely operate in human surroundings. The simple electronics aboard such robots (sub-100mW) make them particularly cheap and attractive but pose significant challenges in enabling onboard sophisticated intelligence. In this work, we leverage a novel neural architecture search (NAS) technique to automatically identify several Pareto-optimal convolutional neural networks (CNNs) for a visual pose estimation task. Our work demonstrates how real-life and field-tested robotics applications can concretely leverage NAS technologies to automatically and efficiently optimize CNNs for the specific hardware constraints of small UAVs. We deploy several NAS-optimized CNNs and run them in closed-loop aboard a 27-g Crazyflie nano-UAV equipped with a parallel ultra-low power System-on-Chip. Our results improve the State-of-the-Art by reducing the in-field control error of 32% while achieving a real-time onboard inference-rate of ~10Hz@10mW and ~50Hz@90mW.
• Abstract（参考訳）: 小型無人航空機(UAV)は、新興かつトレンドのトピックである。 片方の手のひらほどの大きさのフォームファクターで、大きなロボットに近づかない場所に到達し、人間の周囲で安全に操作することができる。 そのようなロボット(100mW未満)に搭載されたシンプルな電子機器は、特に安価で魅力的だが、高度な知性を実現する上で大きな課題を生んでいる。 本研究では,新しいニューラルネットワーク探索(nas)手法を用いて,複数のパレートオプティカル畳み込みニューラルネットワーク(cnns)を視覚的ポーズ推定タスクとして自動識別する。 我々の研究は、実際のロボット工学アプリケーションがNAS技術を具体的に活用して、小型UAVの特定のハードウェア制約に対してCNNを自動かつ効率的に最適化する方法を実証している。 我々はNAS最適化CNNを複数配置し、27gのクレージーフリーナノUAVに並列超低電力システムオンチップを搭載したクローズドループで運用する。 その結果,現場での制御誤差を32%低減し,実時間で10Hz@10mW,50Hz@90mWの推論速度を実現した。

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