yamada_yoshiki Posted by

こんにちは。こんばんは。山田です。

今回はALGYANグループが主催する。
NVIDIA社Jetson Nanoを使用した勉強会に参加してきたので、その内容を紹介します。

ALGYANについては下記を参照ください。
ALGYANグループ

NVIDIAとは


アメリカ合衆国にある半導体メーカー
主にコンピュータのグラフィックス処理演算処理の高速化を主な目的とするGPUを開発し販売しています。

自作PCなどを作ったことがある方ならNVIDIA社のロゴを一度は見た事あるのではないでしょうか。

Jetson Nanoとは

Jetson Nanoは、2019年に発売されたAIに特化した組み込みGPUプラットフォームです。

最新の画像分類・物体検出・セグメンテーション・音声処理などのアプリケーションを小型サイズ・低電力・低コストで実現可能とした製品になります。

勉強会内容

カメラに映る映像をリアルタイムに認識し、自走用の学習済モデルを作成する仕組みを学びます。

今回使用するJetBot『ALGYAN Jetbot AI学習キット』(通称:ALGYAN Jetbot)

Jetbotとは


NVIDIA製Jetson Nanoを使用したミニサイズのAIカーのプラットフォームです。
床に敷いた板から落ちないように、または障害物への衝突を回避して移動します。

画像はALGYANオリジナルのJetbotとなっており、通常のJetbotに比べ、以下のような特徴があります。
組み立てが簡単:モーターの組み付けを除き、一切ネジ止めの必要がありません。
入手が容易:学習用キットとして市販されています。
教材として使いやすい:限られた時間、環境の中でも使いやすくなっています。

AIカー作成手順

キットの組み立て

まずはALGYAN Jetbotを組み立てます。

完成写真

Jetson Nano起動

AIの処理をするJetson Nanoを起動します。

JupyterLabにログイン

ウェブブラウザから http://<OLEDに表示されているIPv4アドレス>:8888 に接続する
今回の場合はhttp://192.168.128.97:8888にアクセスします。

アクセスするとJupyterLabのログイン画面が表示されるのでログインします。

JupyterLabとは

最新版のファイルにプログラムや説明の文章、実行結果などをまとめて管理できる、データ分析用のツールのことです。

個人/商用問わず、無料で利用することができ、チームとのプログラムの共有も容易に行えます。

今回はJupyterLabAIカー動作確認用のプログラム画像データ収集用のプログラム共有されています。

Jetbotの動作確認

JupyterLabにログインしたら予め用意されているプログラムを実行し、AIカー動作確認を行います。

動画のようにJupyterLab内に保存されているプログラムを選択しCtrl+Enterで選択されているプログラムを実行します。

画像データの収集

画像データ収集用のプログラムを起動し、学習用の直進する画像迂回する画像を収集します。

add freeボタンが直進する画像add blockedボタンが迂回する画像です。

両ボタンの左に表示されている数字が各画像の枚数になります。

今回は手やペットボトル、黒い枠線が画像に表示されれば迂回するように画像を収集します。

画像の特徴を繰り返し学習させる

収集した画像データを講師が用意したサーバに保存し、学習フェーズを実施します。

学習フェーズでは収集した画像を繰り返し学習させることで直進・迂回の判定の精度を上げます。

推論フェーズ

学習フェーズが完了すれば、いよいよJetBotを自動走行させます。

ペットボトルは認識し、迂回しますがカメラの角度が学習時と違うようで黒線では迂回してくれませんでした。

最後に

今回は時間の都合上、一度の走行テストしかできなく、改良を加えての再テストが出来ませんでしたが、AIについての知識が深まり。

また、同じチームの方々との交流も深めることができとても有意義な勉強会でした。

同様の勉強会があれば次はリベンジしたいと思います。