非ディープラーニング自動運転用アルゴリズム【AI論文】

ラスベガスのメルセデスベンツは自動車専用の新しい処理システムを開発することにより、次世代のAI搭載車のビジョンを実現するためにNVIDIAと提携した。

https://youtu.be/dGb333lvK6w

NVIDIA CEOのHuangとベンツ CEOのKhanは、自動車の未来に関する企業の立場、つまり、自動車は明日のニーズを満たすために今日定義されたソフトウェアでなければならないという立場を概説した。

AI BusinessよりMercedes-Benz, NVIDIA Join Forces On Self-Driving Cars

この声明が象徴しているように、昨日まで有用とされている手法でそのまま明日のニーズに応えられるわけではないから、今日の工夫が必要なのがテクノロジー業界の厳しいところである。

さて、自動運転車が進行方向を定める際に必要である「車線の認識」は、ディープラーニングに頼る以外の方法も検討されているようだ。以下がその研究要旨である。

(Featured AI and Vehicles) Development of new algorithm for lane detection for intelligence vehicle, more accurate than deep learning?!(Publication)

J. Cao, C. Song, S. Song, F. Xiao and S. Peng. “Lane Detection Algorithm for Intelligent Vehicles in Complex Road Conditions and Dynamic Environments”. Sensors, 19(14), 3166 (2019). について

DOI: 10.3390/s19143166

3つの要点

✔️ディープラーニングベースの車線検出には、検出精度が低く、リアルタイムパフォーマンスが低いという問題がある。

✔️複数のアルゴリズムを組み合わせで使用した車線検出アルゴリズムが提案された。

✔️今回提案された車線検出アルゴリズムは、以前のものと比較して、優れた精度とリアルタイム性能、高い検出効率、強力な抗干渉能力を備えている。

概説

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