参加者レポート - GPUクラウドAI推進プログラム -

学生ロボコン/ABU
アジア・太平洋ロボコン2024の画像処理システム開発

豊田高専学生ロボコンチーム「T・G・T」

中間レポート
最終レポート

2024年4月時点

開発/研究の目的

学生ロボコン/ABUアジア・太平洋ロボコン2024の競技課題である『HARVEST DAY』を達成することを目指しています。
競技は手動操作と自動動作の2種類のロボットで行われ、農業を模した課題を解決します。手動操作ロボットは稲に見立てた塩ビパイプを回収して所定の位置に置き、その後作物に見立てた色付きのサッカーボールを回収して自動ロボットのエリアへ向けて射出します。自動ロボットはボールの色を識別し、自チームのボールだけを回収してサイロに入れます。これには高い識別精度と素早い意思決定が求められます。

全体のプロセス

学生ロボコンは、ABUアジア・太平洋ロボコンの日本代表選考会という形式で行われ、書類審査と2度のビデオ審査を通過したチームがオフラインで行われる競技大会に進出します。オフライン大会で優勝したチームはベトナムで⾏われるABUアジア・太平洋ロボコンへ日本代表として出場します。

使用されているAI技術やアルゴリズム

YOLOv8というリアルタイム物体検出アルゴリズムを使っています。YOLOの利点は、画像全体を一度に評価するため、高速で誤検出が少ないところですが、小さな物体や多数の物体の検出は苦手です。ただ、以前の競技で野球ボールサイズのボールを認識した実績があり、その経験からより大きなボールを使う今回の競技には適していると判断し採用しました。開発は当初ラップトップPCだけで行っていましたが、性能面での不便さからIDCフロンティアのGPUクラウドが利用できる、この「GPUクラウドAI推進プログラム」に参加することにしました。

システム構成

IDCフロンティアのGPUクラウドは、画像処理用データセットの保存、画像処理の実行環境と、試験環境として使用しています。
使用言語はPythonとC++で、画像処理には先述のYOLOv8とOpenCVを使用しています。
画像識別の精度を高める上で必要不可欠な水増し作業（オーギュメンテーション）にはWebサービスを用い、実物を撮影した画像はMicrosoft VoTTで正解ラベル付け（アノテーション）を行いました。それらをYOLOv8に学習させて得られた重みデータをローカル開発環境に転送し、ロボット内のメインプログラムに使用しています。