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サービス・商品ティアフォーは11日、地図情報の有無やセンサー構成など、異なるシステム要件に対応できるE2E自動運転技術を開発し、複数のAIモデルをオープンソースで公開したと発表した。カメラだけを使う構成から、LiDARやレーダー、高精度地図を利用する構成まで、用途や要求性能に応じてAIモデルを選択できるようにする。
自動運転システムでは、用途や求める性能によって、搭載するセンサーや地図情報、半導体環境などの条件が異なる。同社は、特定のAIモデルやハードウエアに依存せず、自動車メーカーや部品サプライヤーが車両仕様や要求性能に合わせてモデルを選択、最適化できる環境の構築を進めている。
（出所：ティアフォー）
その基盤となるのが、ティアフォーが開発を主導する「Autoware」の次世代アーキテクチャー「Autoware 2.0」。AIモデルと従来のルールベース技術を柔軟に組み合わせ、異なるAIモデルやセンサー構成に対応できるようにする。
公開したモデルはそれぞれ異なる構成に対応する。「NVIDIA Alpamayo 2 Edge」はカメラ画像を入力として走行軌跡を生成する。「AutoE2E」はカメラのみの構成からLiDARやレーダーなどを組み合わせる構成まで対応し、「METEOR」は高精度地図に依存せず、周辺環境の認識から走行軌跡の生成までを行う。「OnePlanner」はLiDARの点群データや高精度地図などを活用し、「LatentDrive」は高精度地図を必要とせず、カメラ映像などから走行軌跡を生成する。
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