AD開発プラットフォーム高度運転支援システムと自動運転システムを自信を持って開発、テスト、検証できます。詳しく車両ソフトウェア・プラットフォーム業界をリードするプラットフォームで、車両ソフトウェアおよびAIアプリケーションの開発、展開、更新をサポートします。詳しく自動運転スタック最先端で検証済みの自動運転ソフトウェアスタックを統合し、量産を実現します。AD開発プラットフォーム高度運転支援システムと自動運転システムを自信を持って開発、テスト、検証できます。詳しく車両ソフトウェア・プラットフォーム業界をリードするプラットフォームで、車両ソフトウェアおよびAIアプリケーションの開発、展開、更新をサポートします。詳しく自動運転スタック最先端で検証済みの自動運転ソフトウェアスタックを統合し、量産を実現します。Intuitionのお客様とそのサクセスストーリーをご覧ください。AD開発に関する最新のブログ記事をお読みください。Intuitionでキャリア情報を確認して、興味のある職種に応募しましょう。Intuitionに関する最新のプレスリリース、企業ニュース、メディア掲載情報をご覧いただけます。ニュースルームへイベント世界各地で開催されるイベントに参加したり、ウェビナーに登録することができます。ついて安全でインテリジェントなマシンを世界に普及させるという私たちのミッションについてご紹介します。自動駐車システム(APS)は先進運転支援システム(ADAS)と類似の技術を利用していますが、APSを量産に導入する場合、オートモーティブエンジニアリングチームは駐車場特有の課題を克服しなければなりません。1サプライヤーは、信頼性の高いAPSを開発することができます:予め構築されたODDタクソノミー、テストスイート、および地図ドライブログを用いてセンサーと認識システムを再シュミュレーションによりテスト古典的アプローチとMLベースのアプローチの両方を使用して実際のログをマイニングし、合成データを生成することで、トレーニングデータセットをキュレートするMLOpsツール物理ベースのビークルダイナミクスとルールベースとデータドリブンの両方のビヘイビアによるオブジェクトシミュレーション堅牢なAPSの開発と規模拡大パーキングODD、マルチセンサー・スイート、テストケースをカバーするシミュレーションとデータツールにより、APSの開発と検証を合理化ODD全体にわたりパフォーマンスをモデル化し評価あらかじめ用意されたODD分類、シミュレーションマップ、テストスイートで開発をスタートできます。タクソノミー、マップ、3Dコンテンツ、テストケースをGUI、パラメータベースのアプローチ、自然言語を使用してカスタマイズするツールで、ODDのロングテールに適応します。‍クラウドオーケストレーションでODD全体にシミュレーションをスケール可能です。超音波センサー、フィッシュアイと通常のカメラ、レーダー、lidarといったマルチセンサーシミュレーションで自動駐車システムを正確にモデル化し、より安全なAPSを開発します。ログ再シミュレーションやセンサーSIL、HILを活用することで、センシング、認識、エンドツーエンドのAPSスタックを確実に開発、テスト、検証できます。Sim実データと合成データを使ってMLベースの認識を効率的に開発データマイニングと、生成モデルを活用してログのメタデータを充実させ、検索を簡素化するオートラベリングツールを使用して、ドライブログからトレーニングデータセットを効率的にキュレートします。古典的および生成的なセンサーシミュレーションの両方を使用してレンダリングされるアノテーションと多様なバリエーションを持つ駐車スペース、標識、道路標示など特定の合成データセットで実際のデータセットを補完します。tag.古典的またはMLベースのプランニング、予測、制御を開発しテストするためのツールオブジェクトレベルのセンサーが認識処理を模擬するので、チームはプランニング、予測、制御を単体テストできます。ルールベースおよびデータドリブンの交通弱者(VRU)および入庫・出庫の挙動、駐車の正確性に関する評価基準、物理的に正確なビークルダイナミクスを利用して、プランニング、予測、制御を現実的な環境でテストします。Sim堅牢なAPSの開発と規模拡大パーキングODD、マルチセンサー・スイート、テストケースをカバーするシミュレーションとデータツールにより、APSの開発と検証を合理化ODD全体にわたりパフォーマンスをモデル化し評価あらかじめ用意されたODD分類、シミュレーションマップ、テストスイートで開発をスタートできます。タクソノミー、マップ、3Dコンテンツ、テストケースをGUI、パラメータベースのアプローチ、自然言語を使用してカスタマイズするツールで、ODDのロングテールに適応します。‍クラウドオーケストレーションでODD全体にシミュレーションをスケール可能です。超音波センサー、フィッシュアイと通常のカメラ、レーダー、lidarといったマルチセンサーシミュレーションで自動駐車システムを正確にモデル化し、より安全なAPSを開発します。ログ再シミュレーションやセンサーSIL、HILを活用することで、センシング、認識、エンドツーエンドのAPSスタックを確実に開発、テスト、検証できます。Sim実データと合成データを使ってMLベースの認識を効率的に開発データマイニングと、生成モデルを活用してログのメタデータを充実させ、検索を簡素化するオートラベリングツールを使用して、ドライブログからトレーニングデータセットを効率的にキュレートします。古典的および生成的なセンサーシミュレーションの両方を使用してレンダリングされるアノテーションと多様なバリエーションを持つ駐車スペース、標識、道路標示など特定の合成データセットで実際のデータセットを補完します。Explorer古典的またはMLベースのプランニング、予測、制御を開発しテストするためのツールオブジェクトレベルのセンサーが認識処理を模擬するので、チームはプランニング、予測、制御を単体テストできます。ルールベースおよびデータドリブンの交通弱者(VRU)および入庫・出庫の挙動、駐車の正確性に関する評価基準、物理的に正確なビークルダイナミクスを利用して、プランニング、予測、制御を現実的な環境でテストします。検証テストと検証を現実世界からシミュレーションに移行することで、APSの信頼性を高めるMLを搭載します。プログラムの成熟度に合わせてカスタマイズマップ、シナリオを直接カスタマイズすることでシミュレーション結果を駐車場ODDのロングテールまで拡張できます。高精度の事前構築済み駐車場ODD分類、マップ、テストスイートなどスピードとコストを最適化する効率的なクラウドシミュレーションが可能です。遠方の物体を検知するための360度センサーカバレッジ要件、駐車場特有の車両や歩行者の挙動に対応した計画と制御、駐車場データで訓練して信頼性の高い性能を発揮させる認識アルゴリズムなどがあります。駐車環境の特徴を導入することにより、APSの開発に影響を与える可能性があります。信頼性と安全性の両方を向上させます。性能にどのような影響を与えるのでしょうか?密集した都市環境では、狭い駐車スペースや従来とは異なる駐車スペースを検知し、歩行者や他の車両を安全にナビゲートするために、包括的なセンサーカバレッジと高い精度が不可欠です。さまざまな条件下で確実に動作することを確認するためのさまざまな環境での実環境テストなどがあります。Intuitionがどのようにお役に立てるかをご紹介します。Intuitionの使命は、安全でインテリジェントなマシンの導入を世界に加速させることです。Intuitionのキャリアについて学び、チームに応募しましょう。