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Applied Intuition 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。

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。

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？

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。

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。

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 Intuition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。