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学習と推論をリアルタイム処理！ハードウェアAI入門 第2回 時系列処理に向くRNNを使ったAIライン·トレーサ

机译：学習と推論をリアルタイム処理！ハードウェアAI入門 第2回 時系列処理に向くRNNを使ったAIライン·トレーサ

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ArduinoでAIを利用したアプリケーションを実装するにあたり，自動運転が実装できれば面白いと思いませんか．自動運転を実現する上で重要なのが，通信と計算に伴う遅延時間を短くすることです．実用的な車速を達成する遅延時間の目安は全体で100msとされています［文献（1）］．そのため，短時間で複雑な計算を可能とするAI処理は自動運転技術の実現に適しているといえます．ここでは自動運転の要素の1つである道路の線検出や補間の実装を目標としました．マイコン·カーで有名なアプリケーションの1つにPololu社のZumoRobotを使用したライン·トレーサがあります．マイコン·カーが光センサで床の明暗情報を認識し，床に書いた線の上を外れることなく走行するものです．今回は，時系列データ処理に向く回帰型ニューラル·ネットワーク（RNN）のアプリケーション例としてAIライン·トレーサ（以下，，LinePredictor）を製作しました（写真1）．LinePredictorをマイコンに実装すると，線上から外れたり，一部途切れたりしてもAI処理で走行を続けます．

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