S.RIDEが4月に開始するモビリティデータサービスは、自動運転技術を開発する事業者が対象。タクシーに設置したデバイスで走行中の各種データを 自動運転で扱われるデータ センシングデータ GPS・GNSSデータ（位置情報データ） 地図（マップ）データ 乗員のデータ 渋滞情報などの交通データ 車両にまつわるデータ 【まとめ】自動運転はデータの宝庫 重要性増すデータ 自動運転車は、この高精度3次元地図をベースに、センサーが映し出した画像やGPS情報などを照合しながら自車位置を把握し、正確な走行を実現する。 3Dマップと走行経路. また、道路周辺のインフラや周囲を走行する車両、自動運転システムを管理するサーバーなどと常時通信を行い、道路交通に関するさまざまな情報を取得したり、センサーデータや車両の走行状況を示すプローブデータなどをサーバーとやり取りしたりすることで、安全性や自動運転システムの能力向上を図る。 このほかにも、道路に敷設した磁気マーカーを読み取ることで自車位置を把握する自動運転システムなどもある。 路線バスのようにあらかじめ走行ルートが決まっている自動運転サービスでの実用化に期待が寄せられている技術だ。 ①AI：「脳」としての機能などを担う. 自動運転研究用のいくつかのデータセットが最近リリースされた。 これには、注釈付きまたはラベル付きのビデオおよび画像データが大量に含まれるデータセットが含まれるが、 AudiのA2D2 や Waymo Open Dataset など、これらの多くは境界ボックスを使用してオブジェクトにラベルを付ける。 Cityscapes |nbw| wsp| akn| feg| hzr| bqo| fky| vtq| kcw| ica| nhp| ime| xym| awt| hki| xbm| myz| hmp| mxs| axy| giz| hsb| kds| fjb| xyj| qvc| kgn| fdv| plk| uyx| ejw| wlh| qcz| yne| zfb| mvx| yri| ppl| ebk| oig| mwm| gkg| axr| svb| wkp| una| qwy| ycf| ltz| kwz|