意図予測と経路計画のための基礎モデル

当社のディープニューラルネットワーク（DNN）ベースの意図予測および経路計画モデルは、周囲視覚認識と組み合わせることで、完全な自動運転スタックを実現します。

高度な都市シナリオの操作

複雑な都市環境における車両や歩行者の挙動を正確に予測し、最も難しい運転条件でも安全なナビゲーションを実現します。

意思決定と安全性の向上

運転シナリオから確率的な予測を行い、最も安全で最適な経路と運転挙動を計画します。

あらゆるレベルの自動運転に対応可能なスケーラビリティ

高性能なADASからレベル4導入まで、あらゆるレベルの自動運転にシームレスに対応できる柔軟なソリューションを提供します。

主な機能

当社のDNN技術革新、Deep Teaching、を活用し、自動運転車における正確な行動予測と意思決定を実現します。大規模な運転データを用いた教師なし学習により、現実世界の経験から直接学習し、精度と堅牢性を向上させます。

センサーデータに基づいて予測される動画シーケンスを生成し、スケーラブルでコスト効率の高いトレーニングと検証を可能にします。

観測されたデータに基づき、複数の信頼性の高い将来のフレームシーケンスと経路を生成し、自動運転における予測タスクに対して堅牢で柔軟なアプローチを提供します。

都市運転における微妙で重要な要素を自動的に学習し、より自然で効果的な自動ナビゲーションを可能にします。

当社のAIソフトウェア、基盤モデル、およびAIベースの開発・検証ツールについてご案内いたします。