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Applied Intuition のログデータ活用ハンドブック:ログデータ探索(その2)

2022年11月1日
ログデータ活用ハンドブックシリーズの第2弾は、ログ探索の中でも特に興味深い事象を浮上させ、レビューすることに重点を置いてご紹介しています。
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Applied Intuition のログデータ活用ハンドブック:ログデータを活用した自動運転開発 (パート1)

2022年10月19日
ログデータは、自律システム開発において最も重要な構成要素の1つです。当社のログ管理ハンドブックでは、ログファイルの作成から保存までの流れを説明し、業界を超えた自動運転プログラムの共通プラクティスを示しています。
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Applied Intuitionは、バーチャルメカニクス社とCarSim製品の日本国内における長期的な提携を継続

2022年8月25日
バーチャルメカニクス社は、自動車開発用の先進的なソフトウェアを日本で販売している会社です。CarSim、TruckSim、BikeSim、SuspensionSim の販売パートナーとして、長年に渡りご愛顧いただいています。
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Applied IntuitionのV&Vハンドブック:ADASおよびADSの開発段階における検証・妥当性確認(Part 1)

2022年7月12日
自律走行システムを安全に開発し、配備することは困難な作業です。Applied IntuitionのV&Vハンドブックは、システムを安全に開発し、テストし、実用化に向けて展開するためのアクティブなリソースを、自律走行プログラムに提供することを目的としています。
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地図検証の方法: IEEE IV 2022からの学び

2022年6月16日
Applied Intuitionは、今年のIEEE Intelligent Vehicles Symposiumで発表を行い、実環境の自動運転プログラムで使用される地図検証や道路モデル作成方法に関する議論をリードしました。
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自動運転システムの検証・妥当性確認: Tech.AD Europe 2022からの学び

2022年5月12日
Applied Intuition は、Tech.AD Europe において、主要なステークホルダーとの4つの詳細なセッションを開催しました。当社のチームは、自動運転システムの検証と妥当性確認に関する議論をリードしました。
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道路上での自動運転システムのための標準と性能指標:NISTワークショップの成果

2022年4月26日
Applied Intuitionは、政府、学界、産業界の専門家とともに、ワークショップに参加しました。パネルでは、道路上での自動運転システムのためのAIと、自動運転技術への信頼を築く方法について議論しました。
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Applied Intuition、日産自動車と先進運転支援技術の安全性とスケーラビリティの向上でパートナーシップを組むことを発表

2022年4月25日
Applied Intuition は、日産自動車と事故低減と安全性向上を目的とした緊急回避性能を飛躍的に向上させる運転支援技術システムの開発でパートナーシップを組むことを発表しました。
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Applied Intuition、業界をリードするビークルダイナミクスシミュレーション企業CarSimを買収

2022年3月14日
我々は、カテゴリーをリードする ADAS と AV の開発ツールを提供することを約束します。
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CARLAによる大規模なシミュレーションと検証

2022年2月8日
アプライドのツールはCARLAのような他のシミュレータと統合し、その機能を補完することで、AVチームはAV開発のスケールアップと検証を効率的かつ成功裏に行うことができます。
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Applied Intuition と Supernal は安全な自律型次世代空モビリティーの実現に向け、先進的なシミュレーションを追求するための協力関係を構築しました

2022年2月3日
Applied Intuition とSupernal は、安全で信頼性が高い自律型の次世代空モビリティー(AAM: Advanced Air Mobility)機の試験、認証、配備を可能にするための協力関係を構築しました。
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オフロードの自動運転システムシミュレーションにサスペンションモデルが重要な理由

2022年1月11日
オフロード車は不整地を走ることが多いため、サスペンションモデルはオフロードシミュレーションに欠かせません。車両のサスペンションを考慮しないシミュレーションでは、現実世界を十分に反映していない結果になる可能性があります。
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​Seegrid と Applied Intuition は Seegrid Palion AMR 用の自律的なマテリアル・ハンドリング・ソリューションを加速するためにシミュレーション環境の作成に関するパートナーシップを結びました

2021年12月15日
自律型移動ロボット(AMR)のリーダー企業である Seegrid は Applied Intuition のシミュレーションツールを活用して、次世代のマテリアルハンドリングの自動化ソリューションを開発しています。
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ケーススタディ 合成データを活用した物体検出性能の向上

2021年12月13日
Applied Intuition のパーセプションチームは、合成データを利用して、実世界のデータセットに存在しないクラスに対するパーセプションアルゴリズムの物体検出性能を向上させるケーススタディを実施しました。
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Motional社のnuScenesデータセットがApplied Intuition社のStradaで検索可能に

2021年12月13日
研究者や開発チームは、nuScenesデータセットから特定のシーンやイベント、異常をクエリして、キュレーションされたトレーニングデータセットを作成したり、オンロードでの問題を検証したりすることができます。
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Elad Gil、Addition、Coatue が共同主宰する 1 億 7500 万ドル(約199億円)のシリーズ D 資金調達を実施しました。

2021年11月11日
Applied Intuition, Inc. は 1 億 7500 万ドル(約199億円)を Elad Gil、 Addition (Lee Fixel 氏)、Coatue Management (Thomas Laffont 氏)、そして既存投資家の皆様からの共同出資により調達し、オートモーティブ アドバイザリーボードを設置いたします。
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Torc Robotics 当社との協業により自動運転トラックの開発・検証を加速しています

2021年11月09日
この複数年にわたる戦略的な協力関係は、Daimler-Torc の自動運転車が、現実世界における予測不可能で危険な出来事に備えるために役立ちます。
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ビルド vs バイ。ADAS/AV開発のためのツール調達における戦略的意思決定

2021年11月8日
自律走行車(AV)のエンジニアリング企業は、開発者用ツールについて、自社開発するか購入するかのジレンマに直面しています。このブログでは、自律走行車の開発チームがテストや開発プロセスに適したツールを選択する際に考慮する選択肢を紹介します。
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Applied Intuitionのコア・シミュレーターがISO 26262の認証を取得

2021年11月3日
本日、Applied Inuitionのシミュレーションツール Simian が、TÜV NordによるISO 26262認証を取得したことを発表しました。先進運転支援システム(ADAS)や自動運転システム(AV)システムのメーカーは、検証ワークフローの中核としてSimianを活用することができます。
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再シミュレーションによる自動運転システムの自動運転解除防止の検証

2021年10月18日
このブログ記事では、オープンループのログ再生と再シミュレーションによって、認識・ローカライゼーションシステムとモーションプランニング・制御システムの性能をそれぞれ評価し、自動運転解除に対して自動運転システム全体を包括的に検証・確認する方法について説明します。
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ASAM OpenSCENARIO V2.0の概要とADAS/AV開発における重要性

2021年9月27日
抽象的、論理的、具体的なシナリオは、自動運転システムの安全性をテストし、検証し、認証する上で重要な役割を果たします。OpenSCENARIO V2.0では、抽象的なシナリオの作成やツール間の移行が容易になります。
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再シミュレーションツール「Logstream」を発表

2021年9月21日
ログ再シミュレーションツール Logstream は、AV および ADASのエンジニアリングチームが、運転介入イベントの分析やシステム性能の評価を行い、安全な自動運転システムをより早く市場に展開することを可能にします。
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AVやADASのシステムエンジニアが公道走行データを使って要求事項を自動検証する方法

2021年9月13日
公道走行データを用いて要件を検証することは、これまで困難でした。 Applied Intuitionの「シナリオサーチ」は、既存のアプローチではエラーが発生しやすく、時間のかかる作業を自動化します。
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Basis と Strada のご紹介:検証・妥当性確認、及びドライブデータの探査

2021年9月9日
Verification and validation (検証・妥当性確認) マネジメントプラットフォーム「Basis」とドライブデータ探査ツール「Strada」は、ロングテールのイベントに備え、安全な自動運転システム、及び ADAS (先進運転支援システム) を一般に展開することを可能にします。
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自動運転システム検証で失敗事例を特定するためのコンピューター処理効率が高い機械学習ベースのアプローチ

2021年7月1日
大きなパラメータ空間で失敗シナリオを特定するには、計算効率の高いアプローチが必要です。既存の検証ワークフローを補完する、マシーンラーニングに基づいた手法をご紹介します。
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マルチロボットシステムにおける自動運転システム調整とタスク割り当てのシミュレートをするためのアプローチ

2021年5月10日
自動運転型マルチロボットシステムの商用アプリケーションはますます増えています。このブログでは、システムアルゴリズムの安全性と進歩を確かなものにするためのユースケースとテスト、および検証での考慮事項について説明します。
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レイトレーシングと Vulkan API を備えた忠実度の高いセンサーモデル

2021年4月5日
Applied チームは、Vulkan レンダリングの機能を構築しています。レイトレーシングが自動運転システムのテストと検証のためのセンサーデータをどのように改善できるかを学びましょう。
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研究から実用化フェーズへ:認識シミュレーションの戦略(パート2/2)

2021年3月29日
このブログポストでは、5つの主要要件に対する認識シミュレーションアプローチのトレードオフを紹介します。シミュレーションのLIDARデータは、詳細なセンサー検証の結果、実データとほとんど差がありませんでした。
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研究から実用化フェーズへ:認識シミュレーションの戦略(パート1/2)

2021年3月25日
認識シミュレーションにはいくつかの方法があります。 実用でデプロイするためのトレーニングと検証に最適なアプローチは?
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オープンスタンダードと ADAS・自動運転システム開発における重要な役割

2021年3月11日
当社はシミュレーションのオープンスタンダードのサポーターであり、ASAM スタンダードと緊密に連携しています。現状のスタンダードにはいくつかの制約がありますが、当社のシミュレーションツールがスタンダードとどのように連携しているかを見てみましょう。
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先進運転支援システム(ADAS)と自動運転車開発における要件管理とトレーサビリティへのアプローチ

2021年1月4日
自動運転開発ライフサイクルにおいて、ますます複雑になる要件管理へのアプローチについて、従来の会社とML(機械学習)を利用している会社の違いを説明します。
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ADAS・自動運転システムの開発における既知および未知の評価指標の定量化

2020年11月4日
自動運転ソフトウェアの開発では、走行テストやシミュレーションによる大量のデータが生成されます。そして、これらを有効活用することは大きな課題です。Appliedチームは、データを使用して既知の要件に対する進捗状況を追跡し、性能のギャップを明らかにする方法について説明します。
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認識アルゴリズムの改善とアノテーションコストの削減を実現する合成データの活用方法

2020年9月12日
現実世界の走行データをアノテーションしてキュレーションすることは、自動運転アルゴリズムをトレーニングするための一般的なアプローチですが、コストが高く、エラーが発生して、またスケーラビリティが限られています。これらの課題を解決できる合成データの使用方法について紹介します。
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プログラム化された 3D 環境生成から決定的な結果の取得まで:自動運転システムの合成シミュレーション

2020年7月6日
自動運転システムのセンサーシミュレーションは複雑であり、リアルタイムで処理できる高忠実度のシミュレーションが必要です。認識システムを正確にテストするための様々なテクニックについて紹介します。
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ドメインカバレッジを使用して、特定の ODD で自動運転システムのパフォーマンスを測定する

2020年6月4日
自動運転ロードマップの進捗状況を評価するために、「要件カバレッジ」や「シナリオカバレッジ」などの指標がありますが、それぞれ限界があります。このブログでは、実用的なアプローチ、「ドメインカバレッジ」を紹介します。
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ISO 26262、SOTIF、及び 自動運転システムの シミュレーション

2020年5月11日
シミュレーションが安全な自動運転システムを構築するためのフレームワークにどのように適合するか、また、シミュレーション技術に関する最近の標準化の取り組みやユースケースをサポートするためのシミュレーションツールの要件について紹介します。
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