ジパングカジノ入金不要ボーナスとアメリカの研究者が新しい自動運転シミュレーション システムを開発

ジパングカジノ入金不要ボーナスと米国の研究者らは最近、現実的な道路シーンを自動的に作成し、より信頼性が高く安価な自動運転車の実験室シミュレーション手法を提供できる自動運転シミュレーション システムを開発した。

業界は一般に、信頼性が高く安全な自動運転システムは、過酷なテスト環境で数億キロメートルも走行できなければならないと考えています。この基準に従えば、実際の路上での完全なテストには数十年かかる可能性があります。したがって、自動運転システムの安全性を検証するには、シミュレーションシステムを使用してシミュレーションを行うことが最も現実的な解決策の1つであると考えられます。

百度研究所、北京大学などジパングカジノ入金不要ボーナスの機関と米国のメリーランド大学の研究者らは、米国の「サイエンス・ロボティクス」誌の新刊に論文を発表した。同社が開発した「拡張現実自動運転シミュレーションシステム」は、実際の運動軌跡や情景画像に基づいて、リアルな道路シーンを自動生成することができる。

研究者らによると、この新しいシミュレーションシステムは、ライダーと双眼カメラを使用して街路の一部をスキャンし、最新のデータ駆動技術とスキャンによって得られた軌跡データを使用して、実際の状況に非常に近い交通の流れをシミュレーションできるという。同時に、高度なビュー合成技術により、既存の画像に基づいて任意の視点からのシーン画像を生成でき、あたかも直接撮影したかのようにリアルに見えます。

百度研究所の上級研究員リー・ウェイ氏は新華社に対し、コンピューターレンダリング、モデリング、ロボット動作計画技術に基づく既存のシミュレーションシステムのシーン要素は十分に現実的ではないと語った。動作はプログラム スクリプトによって制御されているため、現実性や柔軟性に欠けており、手動による修正や処理が避けられず、非常にコストがかかります。新しいシミュレーション システムによって生成される画像は非常に現実的であり、高コストのコンピューター描画モデルの作成や、車両や歩行者の動きを定義するための面倒なプログラムの作成を必要とせず、自動運転システムの経路計画および意思決定アルゴリズムのトレーニングおよびテストに大規模に使用できます。

論文の共著者でメリーランド大学コンピューターサイエンス教授のディネシュ・マノーチャ氏は、新しいシミュレーションシステムは実世界の画像と運動軌跡を使用するため、これまでのシミュレーション方法よりも正確な情報を提供でき、実世界に適用する前に自動運転システムの信頼性と安全性をより適切にテストできると述べた。

出典:新華ネット