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Autowareの検索結果1 - 4 件 / 4件

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Autowareに関するエントリは4件あります。 自動運転 が関連タグです。 人気エントリには 『Autowareの開発を更に加速!Openなシナリオテストフレームワークを紹介! - TIER IV Tech Blog』などがあります。
  • Autowareの開発を更に加速!Openなシナリオテストフレームワークを紹介! - TIER IV Tech Blog

    はじめに こんにちは!ティアフォーの片岡と申します。 本日は、ティアフォーのSimulation Teamで開発してきたシナリオテストフレームワークであるscenario_simulatorをApache-2.0ライセンスでOSS(オープンソースソフトウェア)とした件についてお話します。 github.com また、ティアフォーでは「自動運転の民主化」をともに実現すべく、ロボット技術、ゲームエンジンを使った開発等幅広い分野に知見を持ったSimulation Engineerを募集しております。 自動運転のSimulator開発は、バグの少ない高品質なコードを書くのはもちろんのこと、三次元幾何や統計、はてはプログラミング言語開発まで様々な知識が要求される分野であり、広く深く様々なことをやってみたい方には非常にマッチするポジションであると思います。 もし興味等ございましたら以下のページよりコン

      Autowareの開発を更に加速!Openなシナリオテストフレームワークを紹介! - TIER IV Tech Blog
    • Autowareにおける3次元物体検出アルゴリズムの再検討【サーベイ編】 - TIER IV Tech Blog

      ティアフォーのSensing/Perceptionチームで開発を行っている村松です。Autowareの動物体検出アルゴリズムのうち一部を再検討し、Autowareに組み込むまでについて紹介します。今回はそのサーベイ編として、調査した概要や手法についてお話します。 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。 TIER IV Careers tier4.jp 自動運転における3次元物体検出について 3次元物体検出とは、3次元空間での物体のクラス(種類)・位置・大きさ・向きなどを推定する技術です。自動運転において、事故なく目的地まで移動するためには、他車両や歩行者などがどこにどの大きさで存在するかという周辺環境の認識が必須となります

        Autowareにおける3次元物体検出アルゴリズムの再検討【サーベイ編】 - TIER IV Tech Blog
      • 自動運転ソフトウェア「Autoware」の開発に取り入れている、様々な自動化の仕組み

        はじめにこんにちは、TIER IVでオープンソースの自動運転システム「Autoware」の開発をしている三宅です。現在は主に開発環境周りを担当しており、効率的な開発プラットフォームを目指して日々改善を重ねています。 前回のブログ記事では、Autowareのコンセプトやリポジトリ構成について説明しました。 今回は実装面の詳細として、以下のような様々な自動化の仕組みについて解説します。 自動化のためのプラットフォーム開発環境構築の自動化Continuous Integration (CI) による品質管理の自動化リリース作業の自動化ドキュメントサイト周りの自動化複数リポジトリ管理の自動化自動化のためのプラットフォームAutowareはGitHub上でソースコードを管理しているため、GitHub公式のGitHub Actionsを使用しています。Publicリポジトリに対しては無料で使えるので、

          自動運転ソフトウェア「Autoware」の開発に取り入れている、様々な自動化の仕組み
        • Autowareの備忘録 - Qiita

          Autowareとは ROS/ROS 2をベースとした世界初のオープンソースソフトウェアの自動運転システムである。 最新版であるAutoware Core/UniverseとAutoware.AI, Autoware.Autoの違いは? AutowareにもAutoware.AI, Autoware.Auto, Autoware Core/Universeの3種類があるが、2022年以降はAutoware Core/Universeが主流になっている。 ざっくり経緯をまとめると以下のような感じです。 Autoware.AIは自動運転としてのアーキテクチャ設計が明確になっていない状態で、自由に研究開発が進みすぎたため製品レベルに持っていくには課題があった。その後、Autoware.AIを製品レベルに持っていくためAutoware.AutoでROS 2ベースで設計・開発プロセスを刷新した。しか

            Autowareの備忘録 - Qiita
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