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シャープとデンソーは自動運転技術の高性能カメラ開発でどんな研究をしていますか。 シャープとデンソーの高性能カメラ開発における研究 シャープとデンソーは、自動運転技術における高性能カメラ開発で、以下のような研究を進めています。 シャープ 高精細・高感度な積層型CMOSイメージセンサーの開発: より高精細な画像撮影と、暗い環境でも鮮明な画像撮影を実現し、自動運転に必要な詳細な情報収集能力を向上させる。 例: シャープは、業界最高解像度となる1インチ積層型CMOSイメージセンサー「CMOSセンサー MH-S001」を開発。8K解像度での高画質撮影と、低照度環境での高感度撮影を可能にしている。https://jp.sharp/products/device/lineup/selection/cmos/index.html AI技術を活用した画像認識機能の開発: カメラで取得した画像をAIで分析し、道路標識や歩行者、車線などをより正確に認識する。 例: シャープは、独自のAI画像認識技術「Deep Brain」を開発。人物、車、自転車などの物体検出や、道路標識の認識精度を向上させている。https://www.judiciaryzambia.com/fefj-18nkwcw46784.html 車載カメラ向け小型・軽量モジュールの開発: 自動運転システムに搭載しやすい、小型・軽量で高性能なカメラモジュールを開発する。 例: シャープは、車載カメラ向け小型・軽量モジュール「MIPI CSI-2規格準拠 高画質車載カメラモジュール」を開発。高画質ながら、小型・軽量設計を実現している。https://newswitch.jp/p/25847 デンソー 赤外線カメラとAIを組み合わせた高精度な夜間認識技術の開発: 赤外線カメラで夜間の道路状況を撮影し、AIで分析することで、従来のカメラでは見えにくい歩行者や障害物などを認識する。 例: デンソーは、赤外線カメラとAIを組み合わせた夜間認識技術「ナイトビジョンシステム」を開発。夜間でも歩行者を高精度に検知し、安全運転を支援する。https://sensor.denso.com/ 車車間・路車間通信を活用した協調型カメラシステムの開発: 自車のカメラだけでなく、周辺車両や路面設備の情報も活用し、より広範囲な状況認識を実現する。 例: デンソーは、車車間・路車間通信を活用した協調型カメラシステム「V2Xカメラシステム」を開発。自車の死角にある車両や歩行者などを検知し、安全運転を支援する。https://www.denso.com/global/en/ 高精度な3Dカメラの開発: ステレオカメラやLiDARなどの技術を組み合わせることで、より高精度な3D画像を生成し、車両周辺の立体的な情報を取得する。 例: デンソーは、ステレオカメラとLiDARを組み合わせた高精度3Dカメラ「3D LiDARカメラ」を開発。道路や歩道の段差などを高精度に認識し、自動運転の安全性向上に貢献する。https://www.denso.com/global/en/ これらの研究開発は、シャープとデンソーがそれぞれ独自に進めているだけでなく、共同研究も行われています。将来的には、両社の技術を組み合わせた、より高性能な自動運転用カメラシステムの開発を目指しています。 頑張れ!自動運転!HAYAKAWATOKUJI親衛隊!!!
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velodynelidar→Kudan ↓↓↓ https:// velodynelidar.com/automated-with-velodyne/kudan/ Kudan は、ビジュアルカメラ、LiDAR、その他のセンサーデータ (GPS など) を入力として活用するローカリゼーションおよびマッピング ソフトウェア ソリューションを提供しています。Kudan のテクノロジーは、SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) に基づいています。Kudan は、通常、付加価値ソフトウェア プロバイダーとして機能し、Kudan のソフトウェアをソリューション/システムに統合する顧客をサポートしています。Kudan は日本で公開されており、2020 年 1 月時点での評価額は約 6 億ドルです。 価値提案 緊密に結合されたビジュアル+LIDAR SLAM による、より堅牢で正確なローカリゼーションとマッピングにより、生産性を向上させたり、センサーとプロセッサのコストを削減したりできます。ローカリゼーション用の LIDAR マップを大幅に圧縮 (LIDAR 生データより 300 倍以上軽量) し、IMU によるゼロ遅延ローカリゼーション、アクセラレータ不要 (またはアクセラレータを使用して加速)、事前/事後処理不要で、ユースケースの範囲を拡大します。 ユースケース/顧客プロファイル 自動運転: 高速道路と市街地の両方を含むヨーロッパでの自動運転プロジェクトで、世界トップ 5 の OEM の 1 社と連携しています。当社は、ローカリゼーションおよびマッピング ソフトウェアを提供しています。 HD マップ: Kudan のソフトウェアを使用して HD マップを開発するために、日本の大手マッピング会社と連携しています。 ロボット: 自動運転機能を向上させるために、世界トップ 5 の AGV (自動誘導車両) メーカーと連携しています。 測量/マッピング: より堅牢なローカリゼーションのために、GNSS 上に当社のソフトウェアを活用したモバイル マッピング ソリューションのためにマッピング会社と連携しています。 技術説明 LIDARスタンドアロンSLAM: Kudan Lidar SLAM は、ビジュアル SLAM に関する当社の深い専門知識を活用し、際立ったパフォーマンスを発揮します。それでも、市街地での Lidar による位置特定とマッピング、および大規模な Lidar ベースのマップの処理は、多くのユースケースにとって難しいトピックであり、Kudan Lidar SLAM はそれらに対するソリューションを提供します。 密結合ビジュアル+LIDAR SLAM: 「センサー フュージョン」は多くの企業が行っています。しかし、複数のアプローチがあり、そのパフォーマンスはそれぞれ異なります。Kudan は密結合のビジュアル+ライダー SLAM を提供していますが、他の企業はセンサーの「疎結合」を使用しています。密結合では、1 つの SLAM システムで複数のセンサー データを処理するために、より複雑で洗練された方法が必要です。一方、疎結合は簡単で、SLAM の専門知識がなくてもフィルターを適用することで実現できます。これにより、システム全体のパフォーマンスが向上します。したがって、システムの安全性と精度が向上し、より手頃なセンサー セットアップで同じパフォーマンスを実現できます。
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もうな 普通車のバックカメラ義務化 生活道路30キロ制限 クルマ環境激変、もうダメじゃねーかぁ?
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NVIDIA、物理 AI を強化する Omniverse マイクロサービスを発表 NVIDIA Omniverse Cloud Sensor RTX は、自律走行車、ロボット アーム、移動ロボット、ヒューマノイド、スマート スペースの AI 開発を加速する合成データを生成 2024年6月17日 https:// nvda.ws/3KOEcnK CVPR — NVIDIA は本日、物理的に正確なセンサー シミュレーションを可能にし、あらゆる種類の完全自律型マシンの開発を加速するマイクロサービス セットであるNVIDIA Omniverse Cloud Sensor RTX ™ を発表しました。 数十億ドル規模の成長産業であるセンサーは、自律走行車、ヒューマノイド、産業用マニピュレーター、移動ロボット、スマート スペースに、物理世界を理解し、情報に基づいた意思決定を行うために必要なデータを提供します。NVIDIA Omniverse Cloud Sensor RTX を使用すると、開発者は、現実世界に展開する前に、物理的に正確でリアルな仮想環境でセンサー認識と関連する AI ソフトウェアを大規模にテストできるため、安全性を高めながら時間とコストを節約できます。 「生成型物理 AI を搭載した安全で信頼性の高い自律マシンを開発するには、物理ベースの仮想世界でのトレーニングとテストが必要です」と、NVIDIA の Omniverse およびシミュレーション テクノロジ担当副社長である Rev Lebaredian 氏は語ります。「NVIDIA Omniverse Cloud Sensor RTX マイクロサービスにより、開発者は工場、都市、さらには地球の大規模なデジタル ツインを簡単に構築できるようになり、AI の次の波を加速させることができます。」 大規模なシミュレーションを強化OpenUSD フレームワーク 上に構築され、 NVIDIA RTX ™ レイトレーシングおよびニューラル レンダリング テクノロジーを搭載したOmniverse Cloud Sensor RTX は、ビデオ、カメラ、レーダー、LIDAR からの現実世界のデータと合成データを組み合わせることで、シミュレートされた環境の作成を加速します。 現実世界のデータが限られているシナリオでも、マイクロサービスを使用して、ロボットアームが正しく動作しているかどうか、空港の手荷物受取ターンテーブルが機能しているかどうか、木の枝が道路を塞いでいるかどうか、工場のコンベアベルトが動いているかどうか、ロボットや人が近くにいるかどうかなど、幅広いアクティビティをシミュレートできます。 研究の勝利が現実世界への展開を促進Omniverse Cloud Sensor RTX の発表は、Computer Vision and Pattern Recognition カンファレンスの Autonomous Grand Challenge for End-to-End Driving at Scale で NVIDIA が優勝したのと同時に行われました。 NVIDIA の研究者の優れたワークフローは、Omniverse Cloud Sensor RTX を使用した高忠実度のシミュレーション環境で再現できます。これにより、自律走行車 (AV) シミュレーション開発者は、現実世界に AV を展開する前に、物理的に正確な環境で自動運転シナリオをテストできるようになります。
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レコードチャイナ https://www.recordchina.co.jp/b935433-s6-c20-d0189.html 一般的に、自動運転機能は車両に搭載されたカメラ、ミリ波レーダー、レーザーレーダーなどのセンサーによって道路情報を取得し、車載コンピューティングプラットフォームを通じて情報を集積・融合して、車体が中心になった道路状況の「俯瞰画像」を合成し、車両の自動運転のアルゴリズムがこれに基づいて適切な経路を決定する。関連データもマスキング処理が行われた後、インターネット経由でクラウドコンピューティングプラットフォームに送られ、大規模AIモデルのトレーニングに利用され、アップデートのアルゴリズムを持続的に繰り返し、新たなバージョンに進化した後でユーザーの車両に提供され、車両の運転体験を絶えず最適化する。 --- 入力装置の違いはあれどテスラそっくり?
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マイナーカード、大金使ったのだから、もっと活用しなくてはね。台湾では、高速道路の料金徴収所なんてないからね。カメラで確認して口座引き落としする、簡単。
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「テスラ、不要だと主張した自動運転用「LiDAR」を密かに大量購入」 5/9(木) https://news.yahoo.co.jp/articles/29583e8b1f3e81aac1a8f5d21cfa0c9cda228df3 イーロン・マスクは 「自動運転車両に必要なセンサーはカメラだけだ」👈重要 浅学菲才の超凡人 と主張し、Waymoや他の企業が使用するこの分野の標準装備である「LiDAR」センサーの使用を断固として避けている。しかし、 テスラはハイテク3D画像処理装置を大量に購入👈ルミナーのLiDAR マスクは ・LiDARを人間の盲腸といった役に立たない臓器👈重要 浅学菲才の詐欺師 ・センサーを使用する企業は「破滅する」👈重要 破滅するのはテスラ とさえ述べている。しかし、LiDARを開発する ルミナーはテスラがLiDARを大量購入👈重要 私の予言的中! を公表。 ルミナーの第1四半期の売上高は 前年同期比45%増の2100万ドル(約32億6000万円) 👆 ルミナーの大飛躍は時間だけの問題 でガイダンスをクリア。ルミナーによると、 ・テスラは同社の第1四半期における最大のLiDAR顧客 ・四半期の売上高の10%以上を占めた ・数百台のLiDARを購入 👆 重要 ロボ・タクシーとトラック事業の成功のため ほんの少し前、テスラが第1四半期決算を発表した際、マスクは 「自動運転車両にLiDARやレーダーは必要ない」 👆 重要 ・詐欺師が自信あり気に発言(今回の決算「中国、インド訪問」)➡大嘘 ・詐欺師が不安げに発言(前回の決算「見通しは暫く収益悪化」)➡真実 と繰り返していた。 ■テスラの競合はすべてLiDARを採用 ウェイモやクルーズ、アマゾンのズークスといったロボタクシーを目指す他の企業はLiDARを採用し、昼でも夜でも、雨や霧の中でも、車両が周囲の道路状況や、歩行者を確実に確認。これは、 ・カメラでは決してできない ・DOJOはいかなる環境でもダイナミックに走行することは不可能 ・DOJOだけでは人が死ぬ 👆 重要 DOJOに期待する投資家は無知蒙昧の身の程知らずということ。
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テスラ2024年Q2納車台数は、前年2023年Q2の466,140台をQ1に引き続き下回る予測です。 5月に実施したカーローン金利0.99%キャンペーンで売れ行きは上向きましたが、爆売れというほどではありません。 5月末の中国保険登録台数15,000台は、良い知らせでしたが上記金利優遇キャンペーンが5月末迄でしたので駆け込み需要とも言えます。 優遇キャンペーンは一旦終了しました。 XiaomiSU7やBYD、Zeekerハイコスパ車両群にModel3ハイランドが伸び悩む要因とも思われます。 BEVというカテゴリー内では、中国国内需要の取り合いでコスパ的に負けるでしょう。 しかし中国国内でのFSD承認が成れば状況が変わるかもね、テスラでなければFSDが使用出来ない。 中国政府は、自動運転に積極的で実現の為には、規制当局(中央政府圧力)による法改正・都市改造もやってのける。 それと中国国内は至る所に監視カメラ・センサーが設置されていて道路交通法により迅速に罰せられます。 センターラインオーバーもカメラ画像から罰金刑です。 ゆえに安全性、正確性から米国以上に自動運転が求められると思います。
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「運送業界に革命をもたらす「自動運転トラック」がアメリカで間もなく高速道路を走行し始める」4月3日 間もなく自動運転トラックが革命をもたらす可能性があると、The Washington Postが指摘。 ジェンキンスさんが乗っている自動運転トラックは、Auroraが開発してKodiak Roboticsと共同での販売を計画しているという車両です。両社は 2024年末まで に自動運転トラックの発売を目指しています。 Auroraは2017年にUber、Google、テスラなどの元幹部により設立された自動運転技術開発企業で、Auroraとパートナーシップを締結しているKodiak Roboticsも、UberやAlphabetの元従業員が設立した自動運転技術開発企業です。 Kodiak Roboticsも 2024年末まで に自動運転トラックの運用を開始して、 ダイムラー・トラックも 2027年まで に自動運転トラックの運用を開始する予定です。 「自動運転EVトラック、「脱ディーゼル」で性能がさらにアップ!?」 Kodiakが初のEVトラックを発表 自動運転ラボ編集部 -2023年5月11日 https://jidounten-lab.com/u_41226 自動運転システム「Kodiak Driver」はハードウェアとソフトウェアで構成され、ハードウェアとしては、米Luminar製のLiDAR「Iris」や独ZFのフルレンジレーダーのほか、360度スキャニングLiDARやカメラが組み込まれており、毎秒数百MBのデータを取得し、処理できるという。 「天才ラッセル率いるLuminar、ダイムラーと急接近!自動運転向けLiDARを開発」ボルボ・カーズと蜜月関係のはずだが 自動運転ラボ編集部 -2022年1月27日 https://jidounten-lab.com/u_33638 米Luminar Technologiesは2022年1月、独メルセデス・ベンツ(ダイムラー)に量産向けLiDAR「Iris」を提供する。 【結論】 天才は語らずも革命に迫り、詐欺師は株価対策に多弁に、ロボ・タクシー、トラック(Semi)と奔走。いずれの実現もルミナーの掌の中にある。
おはようございます 自転…
2024/06/25 07:17
おはようございます 自転車は、走りました。 他に話題は、火曜日なので松江市に行くぐらいです。 自転車に乗る前に道路カメラで気象をチェック、今朝は20度肥えです。 1度高いだけで出る汗が違いますね、ヘルメットを被るのに頭にタオルを巻きますが タオルは今朝は濡れました。