ADとADAS開発における環境の変化とは
人々の移動手段として、自動車は大きな革命をもたらしましたが、近年ではその仕組みが新たに変わろうとしています。現在では、運転手が判断し運転技術が人に依存していますが、近年のIT化、IOTの浸透、ネットワーク化、AIのディープラーニング(深層学習)、アルゴリズム等の進化と共に、自動運転のシステム化についても急速に進んでいます。自動車の運転は、ヒトからADAS(先進運転支援システム)へ、そしていずれはAD(自動運転)へと進化していくだろうと言われています。
コネクテッドデータ分析・走行画像認識AIモデル構築、アノテーション等の複数技術を提供し、AD・ADAS開発における内製化体制を支援します。
市中の一般車両または実験車両などのコネクテッドカーから取得した走行データの集計、可視化することでコネクテッドデータを分析し、ADAS開発のエビデンスのためのデータ分析を行います。
また、自動車業界において、信号、標識や車線、交差点や歩行者など、画像認識の精度向上のための開発を進めていますが、大量の学習画像データが必要であり、それに伴いアノテーションの必要数も増加しています。
それに加え、同時に必要なリソースも増加し、新規のテーマ・新規車種も増え、今後はさらに開発リソースの不足が進む見込みがあります。弊社では、海外拠点でのアノテーション対応実績もあり、自動車業界でのご支援も多く知見が豊富なため、顧客の分析部門の体制充足として、弊社データサイエンティストチームが参画し、内製化体制を支援いたします。
-
[ コネクテッドデータ分析とは ]
※AD/ADASとは?
ADとは自動運転のことであり、ADAS(先進運転支援システム)とは運転を補助するシステムです。
つまり、ADASは人が運転し、事故の危険性を予測しアシスト機能での自動操作やドライバーに危険を知らせる事で事故抑止に繋げるシステムであり、一方のADは、人を必要としないシステムを目指しています。
ADはその自動化の程度により5つのレベルに分類されており、レベル1〜2は「運転支援」と位置付けられ、システムが判断するいわゆる「自動運転」はレベル3以上となっています。
自動車業界の知見が豊富な弊社がお客様の分析部門の一部パートを担い、アジャイルなプロセスで開発業務をご支援いたします。
課題毎の解決策
●Case1/自動車業界でのデータ分析によるAD/ADAS開発支援
<Before>想定課題 | <After>課題解決 | |
---|---|---|
車両情報の膨大なデータから何を可視化して使うべきか判断するのが難しい | 走行状況からADAS制御における検証方法を確立! | |
車両から情報は取得できるが、データ量が膨大であり、どう可視化を始めるべきか、どうすればうまく検証に繋げられるのかの知見や、そこにかけるべきリソースがない。 | コネクテッドデータ分析を行うことで、車両情報の膨大なデータから何を可視化すべきかを分析し、事実からのインサイトの示唆が可能。 |
●Case2/自動車業界でのADAS用画像認識モデル開発
<Before>想定課題 | <After>課題解決 | |
---|---|---|
ADAS用画像認識モデルの開発リソース、ノウハウが不足している | プロパーの開発リソースを低減可能! | |
対象車種が増えたことにより人手が足りず、少ない人手で開発を行っていることにより、必要なノウハウも不足している。 | 画像認識モデルの開発技術をご提供することで、開発リソースの削減に貢献する。 |
想定される業界・部門
- 自動車メーカー、自動車部品メーカーの開発部門
実績
- 目的:自動車制御へ向けたコネクテッドカーデータ分析
- 対象企業:自動車メーカー様
- 納品物:結果分析報告書
- 目的:車載カメラ向け映像認識アルゴリズムの開発支援
- 対象企業:自動車部品メーカー様
- 納品物:プログラムスクリプト、結果分析報告書
■プロジェクト概要①
■プロジェクト概要②