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認識とローカライゼーション

シミュレーション、再シミュレーション、合成データを活用して、自律走行車（AV）の意思決定に役立てます。
ワークフローを見る
“私たちは、自動運転業界で最もパワフルで柔軟なシミュレーション・プラットフォームを使用しています。”
Mike Carter 氏
創業者エンジニア、コディアック
お客様の課題
実世界での認識・ローカライゼーションシステムのテストは時間がかかる上、大規模な実行や繰り返しが困難な場合が多いです。
実世界でのオペレーションは、すべての状況を把握できるわけではありません。
1つの状況には多くのエッジケースやバリエーションがあります。
ある種の事象を実世界でテストするのは危険を伴います。
実際のデータセットを収集し、ラベル付けするのはコストがかかります。
Applied のソリューション
Applied Intuitionのソリューションにより、自動運転システムの認識とローカライゼーションシステムの大規模テスト、エッジケースの特定、およびコードの品質確保が可能になります。
現場で発見された不具合を再シミュレーションします。
認識モデルをトレーニングするための合成データセットを生成します。
センサーシミュレーションを活用し高速なイテレーションができます。
ワークフロー

高性能な認識・ローカライゼーションシステムの開発

01
01
フィールドテストで発見された問題を特定
実世界のログを検索し、ドライバーの介入などの問題を含め、自動運転システムに課題があったセグメントを特定します。
Strada
02
02
根本原因の分析
特定した実世界のログを再シミュレーションして、自動運転システムのパフォーマンスを理解し、必要な調整を決定します。
Strada
Logstream
03
03
認識モジュールの改善とテスト
認識モジュールを修正するか、合成データを使って機械学習（ML）モデルを再トレーニングし、特定された問題に対処します。センサーシミュレーションを繰り返し実行し、目的に応じたテストケースの進捗を監視し、行動、天候、照明のバリエーションを導入して、堅牢性を確保します。
Spectral
Synthetic Datasets
04
04
安全性を確保するためのテストの規模拡大
変更をマージする前、または新しいスタックバージョンをフィールドに展開する前に、完全なテストスイートを実行して、リグレッションを防止します。
Spectral
Logstream
Basis
Orbis
メリット
ソフトウェア開発のライフサイクルを短縮
AV開発の優先順位付け
ログデータを迅速に選別し、重要な開発タスクに集中できます。
実世界の制約を回避
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できます。
反復作業を高速化
シミュレーションを活用し、実環境でのテストの遅延とコストを削減します。
その他のリソース
Case Study: Using Synthetic Data to Improve Traffic Sign Classification and Achieve Regulatory Compliance
Applied Intuition Partners With Ouster to Speed Up Customer Deployment of Lidar-Based Perception Systems
Guest Blog: Boosting driveblocks’ Autonomous Driving Functionality with Applied’s Simulation Software

認識＆ローカリゼーションソリューションの詳細

高性能な認識とローカリゼーションシステムの開発を、Applied Intuitionがどのように支援できるかをご紹介します。
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Applied Intuition のミッションは安全でインテリジェントなマシンの世界への普及を加速させることです。
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