今日のテクノロジーは、人工知能を抜きにしては語れません。ハードウェア産業も例外ではなく、AIと組み合わせることで、多くの可能性が開けます。私たちのプロジェクトは、NVIDIA Jetson Nanoを搭載した自律型AIレースカーであるJetRacerに新しい機能を統合するというアイデアから発展してきました。Jetson Nano（4GBモジュール）を使用してJetRacerを構築しました。このJetRacerは、コンピュータビジョン技術と複雑なDeep Neural Networkモデルを使って学習されています。JetRacerの動作をリアルタイムに人体ポーズで制御するために、私たちは2台のJetsonNanoを用いました。JetRacerに搭載されたJetson Nanoの他に、trt_pose estimationを別のJetsonNanoモジュール（2GB）に実装しています。 これらの相互通信にはMQTTプロトコルが使用されており、JetRacerはMQTTプロトコルに従った姿勢制御を行います。検出された人体ポーズに基づいて、MQTTはJetRacerにメッセージを送信し、JetRacerはそれに応じて移動します。MQTTは非常に軽量なメッセージングトランスポートであるため、メッセージ配信の信頼性が高く、多くのIoTケースで有用な迅速なアクションを行うことができます。
続きを読む→AI技術とハードウェアも用いた直感的で没入的な体験に興味がある人
この技術は、バーチャルリアリティゲームで応用することができ、今後の開発でリアルタイムに実装することも可能です。ジェットレーサーの操作は、コントローラー等を用いずに完全ワイヤレスで遠隔操作できるのがメリットです。
私たちは会津大学コンピュータ理工学部の学生です。学部3年で音声分析を研究する大平拓人と、修士2年で自動運転技術の研究をするEdula Raashika（エデュラ・ラーシカ）の2名によるチームです。
この作品を共有
