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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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エンジニア向けのニュースレター