NVIDIA DRIVE Autonomous Vehicle Platform 動画 Youtube
https://www.youtube.com/watch?v=0rc4RqYLtEU
Nvidia Drive PX
自律走行車開発プラットフォーム - NVIDIA DRIVE PX 2
●センサー フュージョン
DRIVE PX システムは複数のカメラ、ライダー、レーダー、超音波センサーからのデータをフュージョンできます。
これにより車両周囲の 360 度の状況を正確に把握し、止まっている物体も動いている物体も、すべてをくまなく表現することが可能になります。 ディープ ニューラル ネットワーク (DNN) をフュージョンしたセンサー データに使用することで、物体の検出や分類の正確さが飛躍的に向上します。
https://www.nvidia.com/ja-jp/self-driving-cars/drive-px/
『マッキンゼーが予測する未来――近未来のビジネスは、4つの力に支配されている』 リチャード・ドッブス、ジェームズ・マニーカ、ジョナサン・ウーツェル／著、吉良直人／訳 ダイヤモンド社 2017年発行
人間に奉仕する機械 より
産業用オートメーションはすでに数十年間実用化されており、工場で活用されるロボットは、今や急速な変化を遂げている。過去の世代のロボットは、人間から隔離されており、床に固定され、ときには金網や柵で囲まれていた。そうしたロボットは購入費用が数十万ドルかかり、技術者が作業指示プログラムを入力するのに数日を要する準備プロセスが必要だった。今日では、稼働すればどんどん能力を高めていく新世代ロボットが出現しており、画像認知して機械に接続できる。コミュニケーション能力、センサー、それに人工知能（AI）といった要素技術の発展のおかげで、優れた認知力、器用さ、知能をロボットに持たせることが可能となった。
１つの例が2万2千ドルで購入でぃる一般用途のロボット「バクスター」であり、このロボットは人間と一緒に安全に作業することができる。バクスターは、人間がロボットの手を持って新しい作業手順の動きを教えれば、それを学び、記憶してくれる。バクスターには「頭」がついており指示を与えるとうなずいて了解したことを伝え、「顔」についた2つの目でいろいろな表情を示す。ロボットがさまざまな能力を獲得していくにつれ、かつては「自動化はコストがかかりすぎる」、あるいは「作業が微妙すぎるため導入は難しい」と考えられた業務も、今ではロボットがこなせるようになっている。ロボットの適用は工業分野に限られていたが、サービス対応、ロボット外科手術、さらに人間の補完・代替へと範囲が拡大してきている。
自動車の自動運転も過去10年間に劇的な進歩を見せ、車の歴史を変えてしまうような飛躍的な技術変化を遂げた、もう１つの分野である。2004年、DARPA（米国国防高等研究計画局）は、「モハビ砂漠で150マイルの距離を横断する道を、無人運転で走りきる車に100万ドルの賞金を与える」というコンテストを主催した。完走して賞金を獲得したチームはなく、トップの成績を上げた自動車（カーネギー・メロン大学チーム）がなんとか無人運転で走ったのは、わずか7マイル強であった。ところがその10年後、グーグルが開発した数十台の実験車は、都市の一般道路で行った走行試験実績で、すでに70万マイルを記録している。
しかも、唯一経験した事故は、トヨタ・プリウスをベースにした実験車を人間が運転していたときに起きたものであった。今日、新発売の自動車モデルには、障害物を発見すると自動的にブレーキをかけてくれる、自動駐車、衝突回避してくれるなど、最先端のドライバー補助機能が装備されている。2025年までには、地上を走る（あるいは飛行さえも可能な）無人運転自動車革命がかなり進展しているかもしれない。ただし、それは各種の法規制の枠組みが、変化のスピードに追いついていければの話だ。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
- -
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
どうでもいい、じじぃの日記。
「謎のAI半導体メーカー」が今、話題になっている。
謎のAI半導体メーカーとは、GPU（グラフィックス プロセッシング ユニット）で圧倒的なシェアを誇るNVIDIA（エヌビディア）のことだ。
トヨタ、BMW、フォード、メルセデス・ベンツ、ボルボ。車載人工知能のパワフルなエンジンとなるNVIDIAのDRIVEに主な自動車メーカーが注目している。
画像認識のためカメラの性能も関係しているが、これらを組み合わせたAIの技術が優れているのだそうだ。
グーグルとエヌビディアが、21世紀の世界をリードするのかもしれない。
