NVIDIAお使いのブラウザーは対応していません。お使いのウェブブラウザーはこのウェブサイトでは対応していません。いくつかの機能が正常に動作しない可能性がございます。アップグレートいただくか下記のブラウザーのどれかをインストールください。ニューラルネットワークがカメラの画像データから空きスペースを見つけます混み合った駐車場や街なかで駐車スペースを探してさまよった経験は、ありませんか。空いている場所を見つけるのは一苦労ですよね。枠線が消えかかっていたり、大型トラックの陰に小型車が隠れていたり、他のドライバーも空きを狙っていたり......。なると、ちょっとそこまでの買い物が、たちまちストレスに変わってしまいます。した環境で自律走行車が駐車するには、さまざまな条件下で空きスペースを検出できる視覚認知システムが必要になります。時には消えかかった線で区切られた駐車スペースを認識することが求められます。空きスペース、埋まっているスペース、部分的に隠れているだけのスペースを見分けることや、そのようなスペースをさまざまな光の条件下でこなすことも重要です。駐車スペースの形状も、複雑さの元です。すべての駐車スペースが完璧な長方形というわけではありません。斜めに線が引かれていたり、傾斜があったりもしますし、縦列駐車の場合も、並列駐車の場合もあります。そのため、駐車スペースとそこに駐車しようとしている車両の位置関係には多様なパターンが考えられます。ニューラルネットワーク処理です。辺から成るポリゴンとして検知させるトレーニングを行いました。これにより、車両と区画線との位置関係を問わずに、駐車スペースを認知できるようになります。辺のうちどれが「入口線」にあたるのかも判断します。これは要するにポリゴンの開口部のことで、車両はそこから駐車スペースに進入することになります。入口線情報は自動駐車のプランニング/制御用ソフトウェアへの重要な入力情報となるため、高い確度で分類できるだけでなく、交通規則と社会通念にも従っている必要があります。使った駐車スペースの認知。辺のうち入口線として分類された辺を示しています。画像領域に出力します。座標への変換が必要になります。位置の推定が可能になり、特に短距離の自動駐車動作では高い精度が得られます。座標に変換され、見下ろした視点で視覚化されたもの。