ログデータを迅速に選別し、重要な開発タスクに集中。
セーフティクリティカルな状況やエッジケースを、実世界の制約を受けずにテストする。
シミュレーションを活用することで、現実世界でのテスト時間を削減する。
ADAS と AD の文脈における知覚と定位には、他の物体やランドマークに対する車両の検出、識別、位置決めが含まれます。このプロセスには物体の検出と分類が含まれ、センサデータは他の車両、歩行者、道路標識など、環境内の様々な要素を区別し分類するために使用されます。このデータを正確に解釈することで、これらのシステムは周辺環境をマッピングし、安全にナビゲートします。
シミュレーションツールにより、開発者は制御された再現可能な仮想環境でさまざまな運転シナリオを作成し、テストすることができます。これは認識システムを改良する上で極めて重要であり、実環境でのテストに伴うリスクやコストを伴わずに、様々な条件下でセンサーデータを正確に解釈できることを保証します。
認識及びローカリゼーションシステムは、ADAS や AD システムの安全なナビゲーションと操作に不可欠です。歩行者、障害物、道路標識を検知するなど、車両が環境に適切に対応し、事故を未然に防ぐための正確なリアルタイムデータを提供します。
車両の認識システムは、カメラ、レーダー、ライダーなどのセンサーと高度なアルゴリズムを組み合わせて使用し、物体を検知及び分類します。このデータを処理して周囲のダイナミック マップを作成し、車両が環境を理解して反応できるようにします。
ML の進歩は、特に特徴認識とシナリオ予測能力を強化するディープラーニング技術によって、認識システムの精度と効率を向上させています。このような改善は、車両が複雑な環境をよりよく理解し、より安全な運転判断を下すのに役立ちます。
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