警告
位置決めソリューション用のセンサー融合
センサー融合による自律性の実現。
自動車用 LiDAR の導入
安全で自律的なドライブアプリケーションをサポートする、再現性の高いリアルタイムの点群のデモ。
自律性に関する事例
センサーとADASを通して、企業、大学、政府機関がどのように自律性を実装しているかをご覧ください。
センサー融合とは？
このビデオでは、慣性測定が GNSS 衛星測位をどのように強化するかを検討し、センサーの融合の機能を説明します。
GNSS、慣性、写真測量、LiDAR/RADAR、その他など、最も基本的なレベルのセンサー融合は、さまざまなセンサー測定を組み合わせることです。
どのようにこれを達成したか、またこれがどのように自律性アプリケーションを実現するかについて説明します。
概要
なぜセンサー融合なのか？
センサー融合には、多くの異なるセンサーからの測定を融合するためのアルゴリズムを使用する複雑なプロセスが含まれます。その結果、自律型アプリケーションに使用できる、より正確で信頼性の高い、安全なアウトプットの位置が得られます。
例えば、GPS 座標のような全球測位衛星システム(GNSS) は、私たちが世界のどこにいるのかを特定します。慣性測定により、私たちの方向性－方位、姿勢、速度などが決まります。写真測量、カメラ、LiDAR、RADAR などの認識センサーは、道路標識、歩行者、相互作用する物体など、近くの物体や危険を識別します。
センサー融合が自律性を実現する方法とは？
自律システムは、自分が世界のどこにあり、どのような危険が近いのか、どの物体とどのように相互作用すべきかなどかを理解するために、センサー融合を利用します。センサー融合アルゴリズムとデータを供給する認識または位置情報技術がなければ、自律型アプリケーションは不可能です。
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私たちは自動化曲線に登っています
インテリジェントな自動化への移行は、加速しています。最終的に、私たちの革新は、まだ想像もしなかったような新しいテクノロジーや用途を生み出します。現在、Hexagonのすべてのソリューションは、その自動化レベルに従ってマッピングおよびタグ付けされているため、ユーザーは自律性の自由に対する私たちの進歩を明確に追跡できます。
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レベル 0/ 自動化なし：
人間がすべての作業を実行し、データは使用されない
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レベル 1/ 人による支援：
人間が作業を行うが、一部の機能を自動化して制御を簡素化する。
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レベル 2/ 部分的自動化：
一部の作業を自動化し、短時間（または特定の状況下）での自律的な運用を可能にする。
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レベル 3/ 条件付き自動化：
一定の範囲内で自律的な運用が可能だが、急遽、人間の介入が必要になることもある
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レベル 4/ 高自動化：
自律的に必要なタスクを完了するように設計されているが、特定の範囲を超えた状況の変化には人間の介入が必要な場合がある
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レベル 5/ 完全自動化：
あらゆる条件下で制御タスクが自動化されているが、人間が引き継ぐことを要求することができる
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