レーダー ベースのモバイル ロボティクス向けインテリジェント表面分類
当社のレーダー ソリューションは、単一のセンサでエッジ AI アプリケーションに対応し、実環境において複数の表面を正確に識別します。
アプリケーションの概要
従来のセンシング技術である PIR、UWB、ToF は、一般的に人の存在有無といった基本的な情報しか取得できません。当社のレーダー センシング ソリューションは、エッジ AI を活用することで、表面分類などの高度なセンシング機能を実現します。これにより、モバイル ロボットは芝生やコンクリートなど、自身の下にある地面の種類を識別し、その情報に基づいてリアルタイムで適切に対応できるようになります。
TI の低消費電力かつコスト最適化された IWRL6432 レーダーにより、エンジニアは次世代のモバイル ロボットに高度な表面分類機能を容易に実装できます。
評価を開始する
データ収集
IWRL6432 デバイスにより高精度なレーダー データを取得し、内蔵の M4F マイコンおよび HWA を通じて、エッジ上で完結する AI 処理を実現します。
データ品質の評価
TI のレーダー センサは、レンジ プロファイル、レンジ ドップラー ヒートマップ、ポイント クラウドなど、さまざまな出力形式に対応しています。表面分類では、モデルはレンジ プロファイル データを活用し、高精度な性能を実現します。
さまざまな種類のレーダー データと出力形式の詳細については、当社の Radar Academy を使用してすぐに開発を開始できます。
お客様は、CCStudio™ Edge AI Studio で提供されているサンプル データセットを使用して、すぐに開発を開始できます。この環境には、未加工のレンジ プロファイル データをアップロードし、さまざまなレンジ ウィンドウを試して性能を最適化できるツールが用意されています。詳細については、表面分類ユーザー ガイドを参照してください。
モデルを構築してトレーニング
CCStudio™ Edge AI Studio のレーダー拡張機能は、次の 2 つの重要な部品を土台として構築されています。
- ローカル システムまたはクラウド サーバーで利用可能なフロントエンド GUI
- API 呼び出しとモデル実行を処理するバックエンドの PyTorch エンジン。
初心者の方は、CCStudio™ Edge AI Studio を使用して、レーダーによる表面分類のサンプル プロジェクトを試すことから始めることができます。このガイド付き体験には、レーダーの事前ロード済みデータセットの評価、モデル定義、コンパイルなど、ワークフローにおける重要なステップが含まれています。
レーダー センシングや機械学習に慣れている上級ユーザーは、バックエンド エンジンに直接アクセスして操作することができます。
トレーニング、コンパイル、および評価はすべてカスタマイズ可能であり、必要に応じて各ステップを独自の手法に置き換えることができます。
この柔軟なアーキテクチャにより、このツールは、レーダーや機械学習の初心者から、当社のレーダー ファームウェア プロジェクトへのモデル導入に向けた自動化や統合の指針を求める経験豊富な開発者まで、あらゆるレベルのユーザーに価値を提供します。
TI の表面分類サンプル モデルを使用して開発を開始する方法と、データの収集、トレーニング、導入を迅速に実行する方法を説明するステップ バイ ステップ動画のガイドをご覧ください。
モデルの展開
トレーニングと検証が完了した後、CCStudio™ Edge AI Studio は、追加のシステムを必要とせずに、学習済みモデルを当社のレーダー デバイスへ直接デプロイするためのエンド ツー エンドのワークフローを提供します。
開始に必要なすべてのハードウェア、ソフトウェア、およびリソース
ハードウェア
IWRL6432
シングルチップ、低消費電力、57GHz ～ 64GHz、産業用ミリ波レーダー センサ
ソフトウェアおよび開発ツール
エッジ AI 向けレーダー ツールボックス
TI の 60GHz および 77GHz の産業用ミリ波センサが、人や物体の距離や相対速度をどのように測定できるのかについて、さらに詳しく学べます。
CCStudio™ Edge AI Studio
Edge AI Studio には、TI のエッジ AI プロセッサ向けにモデルのトレーニング、コンパイル、展開を行うためのツールが含まれています。