Visual-Inertial Odometryが自動運転に与えるインパクトと応用への課題 - TIER IV Tech Blog

こんにちは、ティアフォーでVisual SLAMの研究開発をしている石田です。今回はVisual-Inertial Odometryという、カメラとIMU(慣性計測装置)を用いた経路推定手法を紹介し、これを自動運転に応用できた場合のインパクトと、応用までに乗り越えなければならない課題についてお話します。 走行経路の推定結果 なお、ティアフォーでは、「自動運転の民主化」をともに実現していく様々なエンジニア・リサーチャーを募集しています。もしご興味があればカジュアル面談も可能ですので以下のページからコンタクトいただければと思います。 tier4.jp 自動運転における自己位置推定 自己位置推定とは、名前のとおり車両やセンサーデバイスなどが地図の中でどこにいるのかを推定するための技術であり、自動運転において欠かせない要素のひとつです。自分がどこを走っているか把握できなければ迷子になってしまいます

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2021 / "公道を走る車両の自己位置推定は少なくとも数十センチの精度 / 計算するのに1秒かかっていたら、その間に車が動いてしまい、周囲の物体にぶつかってしまい / カメラとIMU(慣性計測装置)を使って移動経路を求める"