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「#自動運転」の検索結果
新たな「共創」事業「technology with AZAPA」認定の試験運用を開始【AZAPA】
2017年4月20日 新たな「共創」事業「technology with AZAPA」認定の試験運用を開始高度なAZAPAの知見や技術を生かし、開発支援を行う新たなプログラム。相互に価値創造を促す AZAPA株式会社（名古屋市中区 代表取締役 近藤 康弘）は、これまでの研究開発にて培った知見や知財、技術資産などを広く外部の企業と共同で利...
長時間計測に対応 ステレオカメラRoboVision2s SSDパッケージ販売開始【ZMP】
2018年4月19日 長時間計測に対応 ステレオカメラRoboVision2s SSDパッケージ販売開始－1280×960ピクセル・30fpsで4時間連続計測。運用しやすいポータブルSSDをセット－ ＜ステレオカメラRoboVision2s＞ ＜システム構成（RoboVision2s 2台接続時＞ 株式会社式会社ZMP（東京都文京区、代表取締役社長：谷口 恒、...
2020年東京五輪に向け実証実験エリアを拡大【ZMP】
2018年4月17日 2020年東京五輪に向け実証実験エリアを拡大－自動走行タクシーサービスの実現に向け、スマホ連携や周囲への情報表示など技術検証を実施－ 自動運転車両到着の様子（有明エリア） スマホでドアオープン 周囲とのコミュニケーションの例 表示例 「自動運転中」 表示例 「ありがとう！」 ...
シーメンスの新しいシミュレーション・ソリューションにより、 自動運転車の到来を加速【シーメンスPLMソフトウェア】
2018年4月13日 この資料は2018年3月27日に米国シカゴで開催されたSiemens U.S. Innovation Dayにおいて発表されたプレスリリースを翻訳したものです。 - TASSのPreScanバーチャル・センサ画像とメンターのDRS360プラットフォームを 組み合わせることで、センサ・フュージョンとセンサ処理のアルゴリズム開発を...
世界初！路肩に自動で退避させるドライバー異常時対応システムのガイドラインを策定しました【国土交通省】
2018年3月29日 世界初！路肩に自動で退避させるドライバー異常時対応システムのガイドラインを策定しました ～ドライバーの発作等に起因する交通事故の防止に向けて～ 国土交通省では、ドライバーが急病等により運転の継続が困難になった場合に、自動運転技術を活用して可能な限り路肩等に自動車を寄せて停止...
衝突被害軽減ブレーキの性能を国が認定します【国土交通省】
2018年3月30日 衝突被害軽減ブレーキの性能を国が認定します －衝突被害軽減ブレーキの性能認定制度の創設について－ 高齢運転者による交通事故防止対策の一環として、自動車メーカー等の求めに応じ、乗用車の衝突被害軽減ブレーキが一定の性能を有していることを国が認定する制度を創設します。 国土交通...
遠隔型自動運転システムの公道実証実験に必要な手続きを明確化します【国土交通省】
2018年3月30日 遠隔型自動運転システムの公道実証実験に必要な手続きを明確化します －遠隔型自動運転システムを搭載した自動車の基準緩和認定制度の創設について－ 安全確保を前提とした自動運転技術の開発・実用化を促進するため、今般、遠隔型自動運転システムを搭載した自動車の基準緩和認定制度を創設し、...
車間距離計測向けステレオカメラ RoboVision2s CarTrackパッケージ出荷開始【ZMP】
2018年3月22日 車間距離計測向けステレオカメラ RoboVision2s CarTrackパッケージ出荷開始 －約70m先の車両を検出し追跡！車両位置・相対速度を出力－ この度、株式会社ZMP（東京都文京区、代表取締役社長：谷口 恒、以下ZMP）は、車間距離計測向けステレオカメラシステム「ZMP RoboVision 2s CarTrackパッケー...
【導入事例紹介】 自動運転開発プラットフォーム RoboCar® HV 埼玉工業大学様 埼玉県初の自動運転実証実験へ活用【ZMP】
2018年3月19日 【導入事例紹介】自動運転開発プラットフォーム RoboCar® HV 埼玉工業大学様 埼玉県初の自動運転実証実験へ活用 株式会社ZMP（東京都文京区、代表取締役社長：谷口 恒、以下ZMP）が販売する自動運転開発プラットフォームRoboCarⓇ HVが、埼玉工業大学様による自動運転の実証実験用に導入され...
自動運転におけるAI、実用的なディープ・ラーニング【日本テキサス・インスツルメンツ】
2018年3月9日 近い将来、私たちは人工知能（AI）によって安全に目的地に到着できるようになり、生活はより快適になるでしょう。このような日がいつ到来するのかを正確に予測するのは難しいですが、AIは現在の表層的なものから、より現実のものに近づくと予想されます。 一方で、ディープ・ラーニング技術を利用し...
