東京C1

C1ルート高速道路としても知られるこの35kmの区間は、自律走行車にとって世界で最も困難な市街地道路のひとつである。絶えず変化する道路の湾曲と高低差、複雑で密集したジャンクション、膨大な数の道路標識や標示があり、自律走行車技術の究極のテストである。そして、そのような能力を安全に行使し、開発するための完璧な方法なのである。

私たちのデジタルツインは、測量グレードのLiDARスキャンデータを使用してモデリングされ、1mm以内の精度で車両力学グレードの路面を作成します。これは、全ルートのあらゆる段差、排水溝カバー、伸縮継手の影響を正確にシミュレートするための重要なポイントです。この環境は幾何学的に正確なだけでなく、機能的にも正確で、何千もの道路標識、標示、道路脇のオブジェクトが個別に分類されています。これは、学習データセットのパノプティック・セグメンテーションに依存する多くのADASや自律システムの開発にとって非常に重要である。

この種の道路ネットワークに必要な量と種類の学習データを収集することは、現実世界では非常に高価で、時間がかかり、潜在的に危険です。私たちの東京のC1のモデルは、この非常に複雑な道路網を、世界のどこにいても、開発エンジニアや研究者に提供します。

このモデルでは、ユーザーがインテリジェントでスクリプト化された交通を追加して、ほぼ無限のテストシナリオを作成することができます。車両の種類、速度、色、交通密度などを変えることができます。rFproシステムでは、多数の人間が同時にモデル内を走行することもできるため、最も複雑なエッジケースシナリオを作成して記録することも可能です。これにより、車両の人工知能を向上させるための大量の使用可能なトレーニングデータを作成するための、コストと時間効率の良い方法が提供されます。