自動運転レベル４時代に突入か その課題は？

政府がまとめたデジタル行財政改革案の内容が明らかになりました。2025年度までに都道府県で「レベル4」の自動運転を推進することが注目されています。今回の目標であるレベル4は、完全にシステムが運転を行い、人が運転を引き継ぐ必要がない「完全自動運転」とされています。

レベル4の課題

レベル4は、通常の車両が走行しない遊歩道での運転を前提にしています。一般車両が走る道路や歩行者や自転車が多い場所での運行には、環境に適応したシステム改良が求められます。また、自動運転への国民の受け入れ方も重要な課題です。ドライバーがいない場合、事故が発生した際の責任が運行管理者やシステム開発者に問われる可能性があります。この不安をどう払拭できるかが問われています。

自動運転システムにおいて、AI（人工知能）は様々な情報を解析し迅速に判断して安全な自動走行を実現するための「頭脳」です。自動運転に不安を感じる多くの人々は、AIの精度に懸念を持っているのではないでしょうか。AIモデルの精度はトレーニングデータの品質に大きく依存します。データの収集から前処理まで、データの質を確保することが極めて重要です。

自動運転ソリューション

Datatangは、既製データセット、カスタマイズ収集・アノテーションサービス、プライベート化導入可能なアノテーションプラットフォームを提供できます。高品質なトレーニングデータが、お客様のインテリジェントドライビングAIモデルの改善と、より安全で快適な運転乗車体験の創造をアシストします。

車内・車外データ収集・アノテーション

Datatangは、スマートコックピットや自動運転シーンでの画像・音声データ収集をサポート。自社のデータアノテーションツールはさまざまなデータに対応可能で、点、線、フレーム、ポリゴンなどを組み合わせたアノテーションもサポートしています。複雑かつ多様な環境において自動運転技術が実際の道路、車両の位置、障害物の情報をより良く感知できるようアシストします。

3D点群アノテーションツール

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