無人

>>No. 449

Whale Dynamic CEO David Yufei Chang氏が、Linkedinにて最初の2台の納品報告をして、早7ヶ月。

これまでは研究主体でまとまった売上はなかったであろうWhale Dynamic。

今回、kudanへのライセンスフィーを払える見通しが立ったということは、kudanとの中国案件納品のIRが近いのでは？


David Yufei Chang
CEO&Founder at Whale Dynamic
7ヶ月前

先週末、私たちは最初の 2 台の完全自律型配達車両をお客様に納車しました。 その裏にある大変な努力とユニークなアイデアに興奮し、感銘を受けました。 物語は 2017 年に始まり、私たちは当時非常に多くの先進的なアイデア (初期段階のフュージョン、MSF 位置特定、人間とマシンのコドライバーなど) を備えた最高のセンサー フュージョン キットの 1 つを作成しました。 そして、乗用車プラットフォームで何年にもわたってテストを行った後、L4 スタックを使用して世界中で販売される堅牢なシステムを構築しました。 そして最終的には、すべてのノウハウと L4 スタックが配送車両に統合されました。 これを実現してくれた当社の素晴らしいチームと PIX Moving などのパートナー、Innoviz Technologies や Ouster などのセンサー企業に拍手を送ります。 自動運転は確かに課題ではありますが、未来であることは確かです。 それで、行進してください。

>>No. 442

一応、以下記事によると日本や韓国でも案件獲得してるみたいすね。あと、今日のリリースにある動画は、東京でのデータとのこと。


全栈自研L4级自动驾驶技术，「惠尔智能」打造标准化出海无人小车

惠尔智能
2023-05-19 09:42

https://m.sohu.com/a/676986364_121334151?scm=1102.xchannel:325:100002.0.6.0&spm=smwp.channel_247.block2_307_epwR4p_1_fd.4.1695200504786BJNXXw4_324

「言及に値するのは、2022年、ホイアースマートマップシリーズ製品が日本やイギリスなどの市場に成功し、海に出る旅が始まった。ホイアースマートチームは同時に日本、韓国などのアジア諸国を視察し、無人配送カート製品はすでにいくつかの国の意向注文を受けました。」


Kudan & Whale Dynamic Collab: Centimeter Lv. Mapping and Localization in Non-GNSS Urban Environment

https://m.youtube.com/watch?v=HgAHwv37oXQ&feature=youtu.be

「このビデオは、都市東京の環境が悪化または拒否されたGNSSの下での正確で堅牢なマッピングとローカリゼーションの結果を示しています。」

>>No. 426

百度が運営してるオープンソースプロジェクトがApollo。

そこに参画してるのが、惠尔智能。

惠尔智能｜百度Apollo携自动驾驶黑科技亮相GOTC峰会
2021-08-04 09:13
https://www.sohu.com/a/481295840_218783

v1.0からv3.0までの内容読むと、MMS(モービルマッピングシステム)はガチだと高いから、オープンソースのマップを利用したが、それだと8メートル位普通にぶれるし、処理速度遅いし役に立たんってことらしいが、多分コレKdVisual入れたら一発やな。

なんでさっさと使わんかったんやろ。

あるかなレベルで考えてましたが、詳しく調べてみると、今回kudanとのヤツが、「3D都市モデルに最適化したVPSの開発」のv3.0で、一番最初のバージョンは、凸版印刷さんに加えて、国際航業さんも入ってました。凸版印刷さんは全部に参画、場所は全部沼津やし、時系列的にも意外とマジなやつかも。


2021.8.24 — Published
uc21-002
自動運転車両の自己位置推定におけるVPS（Visual Positioning System）活用
https://www.mlit.go.jp/plateau/use-case/uc21-002/

実施事業者 株式会社三菱総合研究所 / 凸版印刷株式会社 / 国際航業株式会社
実施協力 静岡県 / 東急株式会社 / 国立大学法人東海国立大学機構名古屋大学等
実施場所 静岡県沼津市（沼津駅から沼津港までの約2km程度）
実施期間 2021年7月～2022年3月

約5年の時を経て、一度は幻とまで揶揄されたあの伝説の案件がいよいよ始動するのか？！


2018/06/24
リリース
Kudan社とライセンス契約締結　～ロボティクス時代の空間基盤情報構築へ～
https://www.kkc.co.jp/news/release/2018/06/24_1938/


2020/12/22
リリース
国際航業が参画した国土交通省『Project “PLATEAU” 』のティザーサイトがオープン
https://www.kkc.co.jp/news/release/2020/12/22_2143/

2024年3月期 1Q決算説明資料 P4
「3D都市モデルに最適化したVPSの開発」への技術提供を開始

って、また先の話だろと思ってたら、コレのことですな。以下、国土交通省のサイトにありました。凸版印刷さんらとの実証実験。凸版印刷、いい企業すね。


Map the New World.
国土交通省が主導する、
日本全国の3D都市モデルの整備・活用・オープンデータ化プロジェクト PLATEAU
https://www.mlit.go.jp/plateau/


2023.8.31 — Published
3D都市モデルに最適化したVPSの開発v3.0
https://www.mlit.go.jp/plateau/use-case/uc23-18/

実施事業者 凸版印刷株式会社/株式会社ホロラボ/プレティア・テクノロジーズ株式会社
実証場所 静岡県沼津市
実施予定 2023年9月～11月

3D都市モデルとカメラ画像等を組み合わせたVPS（Visual Positioning System）を高度化し、より精度の高い自己位置推定システムを開発。モビリティに留まらず様々な業界に向けたサービス実装を目指す。

今回の実証実験では、3D都市モデルを活用したVPS技術の確立と、社会実装に向けた汎用性の拡大の2つの観点で開発をおこなう。1つは昨年度の追加改修として、車両向け自律走行システムの高度化を目指す。具体的には、昨年度開発した「C*」の処理能力向上を図るため、照合用のカメラ画像の分析に新たなセンシングシステムを統合するなどのトラッキング機能の安定性向上のための施策を講じるとともに、Kudan株式会社から提供を受けたVPS技術であるKdVisualを活用し、両VPSを最適に組み合わせることで自己位置推定の精度とトラッキング機能の安定性の向上を目指す。

まあ、なかなか中身までには辿り着けないかも。

ただ、大手が継続的にある程度のボリュームの取引をしてくれているという事実が、kudan SLAMの需要を証明してくれますね。

有価証券報告書
P20

nissan motor manufacturing (uk) ltd
約4800万

NTTグループ
約8800万


ルノーとの ERASMO関連は否定できないですが、nissan motor manufacturing (uk) ltdは、製造工場であり、工場のスマート化に関わる AMR関連かも。

ユメさん

当期は、NTTとNISSANになってますね。
ルノーでなく。

この度、Movel AI CEOのAbhishek Gupta氏が、自身のLinkedinにて、Tugbot.ai CEOのFernando Freitas氏の記事にいいねしてました。少し端折りますが、その大元の記事が以下。

2022/12/15
イトーヨーカドー／アリオ橋本で品出し、かご回収など6種のロボット導入
https://www.ryutsuu.biz/it/o121511.html


Tugbot.ai CEOのFernando Freitas氏とMovel AIは、以下にあるように昨年から既に実証実験を進めてます。

2022/4/20
Movel AI spreading wings to Spain: Tugbot by RoboSavvy
https://news.movel.ai/movel-ai-spreading-wings-to-spain-tugbot-by-robosavvy

記事中の写真
左から右へ：Fernando Freitas（TugbotのCEO）、Pedro Silva（Tugbotのリードソフトウェアエンジニア）、Koon Han Ong（Movel AIのロボット工学エンジニア）、Abhishek Gupta（Movel AIのCEO）。

「ロボット工学の開発に焦点を当てたリーディングカンパニーとして、RoboSavvyとの共同プロジェクトは、すでに何百ものロボットが倉庫で積極的にサービスを提供している環境で実施されています。」


その中に出てくるRoboSavvy社、調べると、「現状の業務運用のまま、工場内のあらゆるカートを運ばせられる世界で唯一のAMR「TUGBOT.ai」のメーカーである」とのことで、以下記事によると、

RoboSavvy Ltd.
https://www.aichi-nagoya-startups.jp/companies2021/detail/RoboSavvy_Ltd.html

「３つのＰＲポイント」があり、

「ポイント②ソフトウェアに依存しない世界で唯一のAMR
ソフトウェアに依存しない設計のため、どんなソフト（MOV.AI、MOVEL.AI、ROCOS.IO等）でもTUGBOTを起動可能」

との事。

イトーヨーカドーのデモでTugbotにSEAOSのロゴあり、調べるとやはり。

SEAOS HP

自律走行（3D SLAM）搬送ロボット
Logiler Move
Hardware by RoboSavvy
https://www.seaos.co.jp/product/logiler/tugbot.html

そして、kudan × SEAOS。
怪しい。

2019/8/9
Kudanとシーオスが倉庫の完全自動化・無人化ソリューションの 共同開発に向けて業務資本提携契約を締結
https://www.kudan.io/jp/archives/318

GMVのブログを読みと、間接的にERASMOの進捗が分かりますね。SLAMは、自己位置推定はもちろん、やはりHDマップの自動更新にも期待されているよう。


2023/3/29
The new role of highly accurate and safe GNSS in automobiles
https://www.gmv.com/en/media/blog/automotive/new-role-highly-accurate-and-safe-gnss-automobiles

GNSSは知覚システムに初期化とキャリブレーションデータを提供するためにも使用でき、プラットフォームリソースのより効率的な使用につながります。HDマップを動的に更新するための独立した信頼性の高い入力を提供します(SLAM技術などを介して)。また、正確な位置と保護レベルの組み合わせは、仮想地理的境界（ジオフェンシング）の出入りの検出を一意に決定するための重要な手段となりす可能性があります。これは、より高いレベルの自動化が許可されている特定のインフラストラクチャ（高速道路など）に車両が侵入したことを確認するために、自動運転に特に関連します。信頼できる安全なポジショニングのためのアプリケーションの数は日々増加しています。

通常、ソフトウェアは、パソコンの脳であるCPUで動きますが、CPUは他の様々な作業も同時にこなしており、高速化する為には計算に特化した部署が必要で、それをGPUに任せ高速化したことでシェアを拡大したのがNVIDIAです。

しかし、GPUはまだまだ電力消費が大きく、車やロボットのような大きさや電力に制約のある分野で更なる高速化を目指すには、新たな部署が必要であり、極小のチップ内においても占有面積が小さく、かつ省エネなDSPは、正にうってつけ。

そのDSPを設計しているのは、CadenceとCEVA、更にSLAMに特化しているのは現状CadenceのQ7のみ。

ただ、個人的にはとても興味深いものの、マニアックな提携なんで、残念ながら株価には反映されづらいでしょうね(涙

以下は、2019/5/20のkudan IRを紹介した5/21の記事ですが、この記事を書いたEDA EXPRESS 菰田 浩さんは、最後にCEVAとCadenceについても触れてました。

やはりDSP業界では、2019年当時からSLAMが注目されていたよう。それから4年、やっとリアルワールドでも実装できるレベルに至ったのでしょう。

まさかCEVAとも？


2019/5/21
SynopsysとSLAMアルゴリズムのKudanが高効率/高精度なマシンビジョンの実現で協業
https://www.eda-express.com/2019/05/synopsysslamkudan.html

ここ最近、にわかにSLAMアルゴリズムのDSP実装に関する話題が多い。時同じくして5月20日にCEVAは、同社の「CEVA-XM」DSPおよび「NeuPro AI」プロセッサをターゲットに、SLAMアルゴリズムの実装を効率化するための「CEVA-SLAM SDK」を発表。つい先日も、CadenceがSLAMアルゴリズム用の拡張命令とSLAMアルゴリズム用の演算ライブラリを追加した新型DSP「Tensilica Vision Q7」を発表している。

もう一つ、kudanがCadenceと提携した理由について。

DSPの活用は、Synopsysとの提携時に既に盛り込まれており、kudanのDSP-SLAM技術提供先はCadenceが初めてではありません。

しかし、以下を読むと、Synopsysはあくまで既に基板として組み込まれたDSPを使っているだけで、DSP単体の設計には踏み込んでおらず、DSP-IP業界は、ほぼCadenceとCEVAが寡占している状況となっており、更にSLAMに特化しているのはCadenceのQ7のみのよう。

今回のIRの意義は、その独占状態をkudanが獲りに行ったという点につきるかと。


2019/5/16
Tensilica’s New DSP Targets SLAM
https://www.eetindia.co.in/tensilicas-new-dsp-targets-slam/

競争力のある風景

では、TensilicaのVision DSPファミリー(P6やQ6などの以前のDSPコア製品を含む)を競合他社と区別するものは何ですか?

デムラーは、「現時点では、DSP-IPビジネスはケイデンスとセバだけにかなりダウンしています。シノプシスには、組み込みビジョンコアにDSPが含まれていますが、スタンドアロンのDSPは提供していません。

彼は、コンピュータビジョンとAIのためのケイデンスとセバによる製品の違いよりも多くの類似点があると信じています。しかし、「最大の違いはターゲットアプリケーションにある」と彼は指摘した。

一方、ケイデンスはビジョンP5、P6、Q6、Q7、HiFi-DSPとDNA 100を持っています。一方、CevaはXMシリーズ、TeakLite、およびNeuProを持っています。 「どちらもワイヤレスモデム用のDSPを提供していますが、Cevaはその市場の最先端を維持することに重点を置いています」とDemlerは言いました。「要するに、強みはアプリケーションに依存します。この新しいQ7は、SLAM用に最適化されたと聞いたのは初めてです。」

最後にあと一つ。

TIER IVが主体のAutoware Foundation。

Whale Dynamicは、そのAutoware Foundationに新たに参画したとのこと。

Whale Dynamic × TIER IV
kudan × TIER IV


2023/4/7
https://www.autoware.org/

ホエールダイナミックがオートウェア財団に加わりました。自動運転ソリューションのリーディングプロバイダーであるWhale Dynamicは、自動運転車のソフトウェアおよびハードウェア開発で長年の経験を持ち、オープンソースコミュニティに重要な貢献をしてきました。彼らは、私たちがそのグローバルリーチを拡大し、オートウェアで自動運転技術の進歩に貢献するのに役立ちます。

以下、2019年時点でkudanは、既にDSP-SLAMを商用化してますが、発表当時は提供先が明かされておらず、むしろその後のGPUを得意とするNVIDIAとの提携の方が取り沙汰され、DSP-SLAMの方はあまり注目されてませんでした。しかし、真にSLAMを高速化するにはCPUでもGPUでもなく、DSPが必須であり、それがCadenceと繋がる最大の理由と思われます。
　　　
2019/2/19
デジタルシグナルプロセッサのための超高速な DSP-SLAM を提供開始
https://www.kudan.io/jp/archives/394

改めて見直すとAmol Borkar氏は、自身のLinkedinにて、2019-2020頃からkudanやartisenseの記事をフォローしてくれており、それが例の7ヶ月前のステーキ会でのJuan Wee氏や村井さんらの「ついに握手できました」発言に繋がったのではと思われます。

kudanのLinkedinでは、
「ケイデンスデザインシステムズとのパートナーシップとコラボレーションの結果の一部を共有し始めることができることを嬉しく思います。#SLAM処理パイプラインの一部をCadence Tensilica Vision Q7 DSPにオフロードすることで、いくつかの印象的なパフォーマンス数値が見られます。」
とあり、既にTensilica Vision Q7 DSPでSLAM処理して高速化したデータがあるもよう。

最後にあと一つ。

TIER IVが主体のAutoware Foundation。

Whale Dynamicは、そのAutoware Foundationに新たに参画したとのこと。

Whale Dynamic × TIER IV
kudan × TIER IV


2023/4/7
https://www.autoware.org/

ホエールダイナミックがオートウェア財団に加わりました。自動運転ソリューションのリーディングプロバイダーであるWhale Dynamicは、自動運転車のソフトウェアおよびハードウェア開発で長年の経験を持ち、オープンソースコミュニティに重要な貢献をしてきました。彼らは、私たちがそのグローバルリーチを拡大し、オートウェアで自動運転技術の進歩に貢献するのに役立ちます。

以下、2019年時点でkudanは、既にDSP-SLAMを商用化してますが、発表当時は提供先が明かされておらず、むしろその後のGPUを得意とするNVIDIAとの提携の方が取り沙汰され、DSP-SLAMの方はあまり注目されてませんでした。しかし、真にSLAMを高速化するにはCPUでもGPUでもなく、DSPが必須であり、それがCadenceと繋がる最大の理由と思われます。
　　　
2019/2/19
デジタルシグナルプロセッサのための超高速な DSP-SLAM を提供開始
https://www.kudan.io/jp/archives/394

改めて見直すとAmol Borkar氏は、自身のLinkedinにて、2019-2020頃からkudanやartisenseの記事をフォローしてくれており、それが例の7ヶ月前のステーキ会でのJuan Wee氏や村井さんらの「ついに握手できました」発言に繋がったのではと思われます。

kudanのLinkedinでは、
「ケイデンスデザインシステムズとのパートナーシップとコラボレーションの結果の一部を共有し始めることができることを嬉しく思います。#SLAM処理パイプラインの一部をCadence Tensilica Vision Q7 DSPにオフロードすることで、いくつかの印象的なパフォーマンス数値が見られます。」
とあり、既にTensilica Vision Q7 DSPでSLAM処理して高速化したデータがあるもよう。

ユメさんの補足です。

まず、電子基板の設計を自動化するEDA（Electronic Design Automation；電子設計自動化ツール）ベンダーは、現在、Synopsys、Cadence、Siemensの3社が寡占しており、TrendForceの分析による2021年の市場シェアは、Synopsys 32％、Cadence 30％、Siemens 13％とされています。
2022/8/18
https://www.eda-express.com/2022/08/eda1382024136trendforce.html

Siemensは、Cremers教授が以前に研究していた古巣であり、artisenseの顧客でもあり、今回のIRでkudanは、事実上その全てと関わることとなります。

中でもCadenceは、早くからvisual SLAMの潜在性を見出しており、その仕掛人が、正に今回のIRに登場したAmol Borkar氏です。

以下、2020年にAmol Borkar氏が発表した内容を一部のせときます。


2020/11/10
SLAM and Autonomous Vehicles: A DSP Implementation
Amol Borkar — Cadence
https://www.chipestimate.com/SLAM-and-Autonomous-Vehicles-A-DSP-Implementation/Cadence/Technical-Article/2020/11/10

「SLAMプロセスフローの各ブロックは、古典的なコンピュータビジョン(CV)アプローチに基づいています。しかし、それらはさまざまな線形代数と行列演算に大きく依存しているため、計算的に重く、CPUまたはGPUで実装できます。

CPUの使用は、汎用の使用とプロトタイピングに最適ですが、パフォーマンス能力は限られています。1つの制限は、並列処理用の少数のSIMDレーンです。第二に、電力効率が良くないので、拡張するための最良の選択肢ではなく、場合によっては、リアルタイムでSLAMパフォーマンスを提供できない場合があります。

GPUを使用することは、計算能力の面で次のレベルアップです。並列処理のためのさまざまなモダリティがあり、優れたパフォーマンスを達成し、リアルタイムの要件を満たすのに役立ちます。しかし、繰り返しますが、GPUも電力に飢えており、多くの熱を発生させます。さらに、SoCベンダーは、この方法で処理を行うためだけに、フロアプランにGPUに必要な不動産を追加することを正当化することはできません。

ここで特殊なDSPが登場します。DSPは高度にプログラム可能で、小さな領域を必要とするため、さまざまな市場のデバイスへの大量展開にスケーラブルです。

テンシリカビジョンQ7 DSP

Cadence® Tensilica® Q7 DSPは、エッジやその他のデバイスで高性能SLAMを可能にするためにゼロから設計されています。ビジョンQ7 DSPは、テンシリカファミリーの第6世代のビジョンおよびAI DSPです。ケイデンスは、マトリックス操作、特徴抽出、および畳み込みでより高速なパフォーマンスのための指示を最適化し、ビジョンDSPで最高のパフォーマンスを提供し、エッジでのSLAMアプリケーションに不可欠な高性能と低消費電力の完璧なバランスを提供します。前身のTensilica Vision Q6 DSPと比較して、同じ分野でビジョンとAIに最大2倍のパフォーマンスを提供できます。」

以上のように、CadenceのDSPを上手く使いこなせれば、クラウドに依存せずとも車やロボット等のエッジ側のみでSLAMのリアルタイム演算処理ができる可能性が出てきます。