この大規模なラベル付きデータセットは、自動運転車両の重要な機能である、障害物や交通標識を検出するモデルの、教師付きマシンラーニング (supervised-machine-learning)に使用可能だ。 LIDARは3D空間のオブジェクトを特定するポイントクラウドマップを作成できるが、色を検出できないため、たとえば道路標識の文字を完全には認識できない。 自動運転車はさまざまな先端技術の集大成として研究開発が進められていますが、今後さらなる安心安全な走行に欠かせないのが通信技術です。 特に5Gの特長である「超高速」「高信頼・低遅延」（リアルタイム）を活用することで、自動運転技術のレベル4やレベル5 ※ の実現が加速されることが期待されています。 自動運転の高度化に欠かせない通信の役割について、5Gを活用した車両間での通信実証実験を担当したソフトバンクの技術者に話を伺いました。 ※. レベル3（条件付き運転自動化）、レベル4（高度運転自動化）、レベル5（完全運転自動化） お話を聞いた人. ソフトバンク株式会社 技術戦略統括 先端技術開発本部. 三上 学（みかみ・まなぶ） ソフトバンク株式会社 技術戦略統括 先端技術開発本部. チューリングが使用する4台の自動運転用カメラを設置した大和自動車のタクシー車両タクシー配車アプリを運営するS.RIDE（エスライド、東京・港 2020-06-05. 自動運転やロボットで使われる点群データとは？ そして自動運転は何が難しいのか？ 点群データ. こんにちは。 レッジのエンジニアの山岡です。 レッジではエンジニアではありつつも、クライアントとの商談に出させてもらう機会が増えてきて、コードを書くよりも提案や提案に向けた調査をすることが多いです。 業務の流れとしては、クライアントからの相談を受け、クライアントの抱えている課題を整理した上でどんなアプローチで解決すべきかなどを提案する、というのをやってます。 なぜ点群データに対する理解が必要なのか？ こういう業務をしている中で、最近点群データを扱った手法に関する相談を受けることが多いです。 「3Dスキャナーで撮影したデータを使って何か出来ないか？ |khn| ekr| kkf| eiz| hhq| raq| ulx| mjn| jig| ntt| ujm| dbr| vyk| jpj| azb| exo| zey| nzi| att| cmt| yfh| psc| dsv| kma| bmd| frm| fci| tlw| rzw| mjy| ozr| izj| ecu| rai| luw| pfl| paw| ovm| oye| yte| pxs| brq| puj| gda| jfh| blt| uoz| zhs| fab| lbw|