自動運転車が運転できる領域を人の手でマッピングしていたのでは、なかなか社会実装は捗らない。例えば田舎であるほど他交通手段に比較して自動車の使用ニーズは高いが、人手不足などで調査が遅れる可能性がある。
自動運転車が自らマップを作ることは可能だろうか？
研究者らは挑戦的な試みを始めたようだ。以下はその研究論文紹介である。
(Featured AI and healthcare) It detects the place where you can drive by Bayes (Publication)
Z. Liu, S. Yu, N.Zheng, “A Co-Point Mapping-Based Approach to Drivable Area Detection for Self-Driving Cars”. Engineering , 4, 4, 479-490 (2018). について
３つの要点
✔️強い仮説を必要としない、データ融合に基づく教師なし検出法を提案し、ROAD-KITTIベンチマークでテストしたところ最高水準のパフォーマンスが得られた。
✔️レーザーセンサーとカメラのデータを融合における新しい種類の制約を記述するコポイントマッピングという新しい概念を導入した。
✔️運動可能度(DD）という新しい特徴量を作った。
概説
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