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Wayveの自動運転車向けEnd-to-Endディープラーニングモデル
ディープラーニングAI技術に注力するWayveは、CARLAのシミュレーションデータを基に世界モデルと車両の運転方針を学習し、HDマップのない車への自律性を実現する最先端のエンドツーエンドモデルを発表した。
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実車を使用したリモートソフトウェアの実証と妥当性確認の実装
Bosch は、シミュレートされた車ではなく、実際の車を使って自動回帰テストとユーザテストを行っている。目的は、テストエンジニアとユーザの両方の観点で、ソフトウェアを可能な限り迅速にテストすることだ。車にはリモートでアクセスが可能で、チームメンバは乗車せずに行うことができる。
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TensorFlow 3D：自動運転車の3D知覚のためのディープラーニング
Googleは、TensorFlow 3Dをリリースした。これは、TensorFlow機械学習フレームワークに3Dディープラーニング機能を加えるライブラリである。新しいライブラリは、研究者が3Dシーン理解モデルを開発およびデプロイできるようにするツールとリソースを提供する。
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Waymoが自動運転車の安全性レポートを公開
Waymoは、自動運転車の衝突を分析したレポートを公開している。データは600万マイル以上の運転中に収集され、18の実際の衝突と29のシミュレートされた衝突が含まれている。
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MITとToyotaが自動運転データセットDriveSegをリリース
Toyotaの先進安全技術研究センター (CSRC) とMITのAgeLabは、自動運転研究のデータセットであるDriveSegをリリースした。DriveSegには、25,000フレームを超える高解像度ビデオが含まれており、各ピクセルには12クラスの道路オブジェクトの1つがラベル付けされている。DriveSegは、非営利目的で無料で利用できる。
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Teslaが完全自動運転モードのベータアップデートをリリース
Teslaは、特定の顧客向けに新しい自動運転機能の提供を開始した。新機能には、市街地での車両の自動操縦機能がある。Teslaは近い将来、パッケージの価格を2,000ドル引き上げる予定である。
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Audiが自動運転用データセットをリリース
Audiの研究陣は、自動運転車のためのAudi Autonomous Driving Dataset(A2D2)をリリースした。同データセットには、カメライメージ、LiDARポイントクラウド、車両制御情報に加えて、教師あり学習(supervised learning)用にセグメント化とラベル付けされた40,000以上のフレームが含まれており、商用での利用も可能である。
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Waymoがマシンラーニング用に自動運転車データセットを公開
自動運転テクノロジ企業のWaymoは、5時間以上の運転中に自動運転車が収集したセンサデータを含むデータセットをリリースした。このセットには、いくつかの都市と郊外の環境において、さまざまな運転条件下で収集されたLIDAR(レーザレーダ)およびカメラセンサの高解像度データと、車両、歩行者、自転車、標識のラベルが含まれている。
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主要自動車メーカが車へのBlockchain適用を目指す
Mobility Open Blockchain Initiative（MOBI）は、世界規模の大手自動車メーカー4社と、他の多数の企業によって立ち上げられた。MOBIは、決済から、相乗りや自動運転車まで、モビリティアプリケーションへのBlockchain適応を加速することに焦点を当てている。
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Baiduが自律走行車研究のための巨大データセットApolloScapeをリリース
中国のインターネット巨大企業、Baiduが、自律走行車のシミュレーションと研究の大規模データセットであるApolloScapeをリリースした。ApolloScapeは、同種のオープンデータセットよりも、一桁以上大きくて複雑であり、Baiduの自動車シミュレーションとハードウェアのプラットフォーム、Apolloの一部となっている。このリリースにより、Baiduは自動運転セクタの立場を強固にする。
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自走車による車線変更予測が改善
研究者は、自走車が周囲の車の車線変更を予測するアルゴリズムを開発した。このシステムは、Long Short-Term Memories（LSTM）と呼ばれるディープラーニング技術を使用して動作する。ハイウェイで最も可能性の高いシナリオは、すべての車がその車線にとどまることであるが、アルゴリズムはこの基準となる予測からわずかに改善することができた。