モビルアイが自動運転技術の先駆者としての地位を危うくする重大な過ちを犯した
モビルアイが自動運転技術の中核をなすLiDARの研究開発を中止したことは、同社の自動運転分野での優位性を脅かす重大な過ちである。
自動運転システムにおける予測と計画の統合: 深層学習アプローチの総合的レビュー
自動運転システムにおいて、予測と計画は相互に影響し合う密接な関係にあり、両者を統合的に扱うことが重要である。従来の順次的なアプローチでは限界があり、相互作用を考慮した新しい統合手法が必要とされている。
自動運転のための行動模倣モデルの現実検証
自動運転のための行動模倣モデルは、シミュレーション環境では良好な性能を示すが、実世界での性能は不明確である。本研究では、実際の走行データを用いて、最新の行動模倣モデルの性能を評価し、その適用可能性と限界を明らかにする。
テスラのFSD「重要な介入」が600kmに1回に改善
テスラのFSDシステムが、都市部での走行において、1000kmあたり約1.7回の重要な介入が必要な状況まで改善されてきている。
自動運転における安全性重視の3Dオブジェクト検出器のための妥協のない空間制約
自動運転車両の視点から、オブジェクト検出の予測が対応する地上真値を完全に覆うことを要求する、妥協のない空間制約を提案する。
自動運転車のアダプティブ・クルーズ・コントロールの評価と最適化: CARLA シミュレータを用いた雨天および晴天条件下での性能研究
CARLA シミュレータを使用して、雨天および晴天条件下における自動運転車のアダプティブ・クルーズ・コントロールの性能を評価し、最適化する。
自動運転における強化学習報酬関数の包括的レビュー
自動運転における強化学習の報酬関数設計には多くの課題があり、安全性、快適性、進捗、交通規則順守などの目標を適切に組み合わせることが重要である。
物理情報を活用した安全コントローラーによる自動運転エンド・ツー・エンド計画の強化
物理情報を活用したモデル予測制御と ポテンシャル関数を組み合わせた安全コントローラーにより、ニューラルネットワークベースの自動運転計画の安全性と適応性を向上させる。
4D ミリ波レーダーの自動運転への活用: 包括的な調査
4D ミリ波レーダーは、自動運転における環境認識、位置推定、マッピングの重要なセンサーとなっている。本調査では、4D ミリ波レーダーの理論的背景、信号処理ワークフロー、データ品質向上手法、関連データセット、および自動運転への応用アルゴリズムを包括的に紹介する。
自動運転における意味論的AIセキュリティの体系化
自動運転システムは安全性と正しい運転判断のためにAIコンポーネントに大きく依存しているが、これらのAIアルゴリズムは一般的に脆弱であり、攻撃に対して脆弱である。しかし、AIコンポーネントレベルの脆弱性が必ずしもシステムレベルの脆弱性につながるわけではない。この意味論的なギャップを埋めるための研究が重要である。
