トヨタが自動運転で出遅れたのはどうやら「カイゼン」のせいだった（井上 久男） @gendai_biz
トヨタが抱える重大な「欠落」 1兆円を超える研究開発投資を続け、人材も資金も圧倒的に豊富なトヨタ自動車が、自動運転の商品化で出遅れているのはなぜか。ここには今後の日本の自動車産業の競争優位を揺るがしかねない大きな問題が隠されている。 実は今のトヨタには、最新のある技術が欠落しているのだ。それは、「バーチャル・シミュレーション」を使った開発手法だ。 それを説明する前にクルマの開発の流れを大まかに説明しよう。クルマは商品企画で、どのような製品にしたいか、たとえば「スポーティーな若者向けにする」といったようなコンセプトが定まり、「高速走行時に搭乗者にかかる重力をいくらまでに抑えるか」などの細かい仕様が定まっていく。 その仕様を作るために、開発の上流段階で、実物のクルマやエンジンなどを試作して実験を繰り返し、燃費や安全関連のデータを取り出していく。仕様書は別名「要求書」とも呼ばれる。試作と実験を繰
画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針 - Qiita
画像処理は難しい。 Instagramのキレイなフィルタ、GoogleのPhoto Sphere、そうしたサービスを見て画像は面白そうだ！と心躍らせて開いた画像処理の本。そこに山と羅列される数式を前に石化せざるを得なかった俺たちが、耳にささやかれる「難しいことはOpenCVがやってくれるわ。そうでしょ？」という声に身をゆだねる以外に何ができただろう。 本稿は石化せざるを得なかったあの頃を克服し、OpenCVを使いながらも基礎的な理論を理解したいと願う方へ、その道筋(アイテム的には金の針)を示すものになればと思います。 扱う範囲としては、あらゆる処理の基礎となる「画像の特徴点検出」を対象とします(実践 コンピュータビジョンの2章に相当)。なお、本記事自体、初心者である私が理解しながら書いているため、上級画像処理冒険者の方は誤りなどあれば指摘していただければ幸いです。 画像の特徴点とは 人間が
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