BASELABS、Dynamic Grid発表─生データセンサーフューションで高度自動車モデリングを実現
大手自動車センサーフューションソフトウェアプロバイダーBASELABSが、生センサーデータから直接、整合性のある高解像度環境モデルを構築する最先端アルゴリズム「Dynamic Grid」を発表しました。煩雑な学習ステップをバイパスすることで、Dynamic Gridは自動車開発者が駐車支援や渋滞パイロットなどの運転支援機能の開発を加速し、従来のトラッキングとオキュパンシグリッド技術を超える性能を提供します。
都市部自動運転には最も精密な環境表現が要求されます。業界は、レーダー、レーザースキャナー、セマンティックセグメンテーション搭載カメラなどの高解像度センサーに集約し、こうしたシナリオに必要な微細なディテールを取得しようとしています。従来の融合手法はこのデータの流入に追いつけていません。
Dynamic Gridは、レーダー、LiDAR、カメラベースセグメンテーションからの生データストリームを、統合された自己完結型アルゴリズムで処理することで、これらの課題に正面から取り組みます。結果として、静的および動的オブジェクトを正確に検知・追跡し、フリースペースも推定して走行可能ゾーンと利用可能な駐車スペースを区別する、自己整合性のあるマップが生成されます。このソリューションは標準的な自動車CPUでリアルタイム動作し、ISO 26262安全基準に準拠して開発されています。
Dynamic Gridは自動化レベル2以上、ハイレベル自動運転に最適です。典型的なユースケースには、自律駐車（学習型またはバレーモード）、回避機能付き自動緊急ブレーキ、渋滞パイロットモードが含まれます。アルゴリズムはレーダーサブシステムにもシームレスに統合可能です。
「Dynamic Gridは、従来のトラッキングとスタティックオキュパンシグリッドの分離に代わる優れた選択肢を提供します」と、BASELABS製品開発責任者Norman Mattern氏。「単一の統合フレームワーク内でデータを融合することで、二つの異なる手法の組み合わせから生じる不整合を排除します。アルゴリズムは密集した多方向交通環境で優れ、広範な学習なしで任意形状のオブジェクトを検知・追跡できます。」
2012年設立のBASELABSは、自動車OEMとサプライヤー向けにスケーラブルで効率的なセンサーフュージョンソリューションを提供。4人の創業者とVector Informatikが独立して所有し、サプライチェーン全体で戦略的中立性を確保しています。
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