自動運転車がリアルタイムに道路を学習する新システム「SegNet」
SegNet」は米国ケンブリッジ大学によって作られた新システムで、道路を"読み込み"、標識や道路標示、歩行者、さらに空など様々な状況を認識できる。このシステムは道路のRGB画像を知覚し、場面のベイズ分析を使用して様々な層に分類する。

リリース文より

SegNetと呼ばれる第一のシステムは、これまで見たことのない街路風景の画像を見て、対象物を道路や道路標識、歩行者、建物、自転車など、12の違ったカテゴリーにリアルタイムで分類できる。光や影、夜間にも対応しており、現在、画素の90%以上を正確に分類できる。高価なレーザーやセンサーをベースとしたレーダーを使用したこれまでのシステムは、リアルタイムでここまで正確な精度を出すことはできなかった。

第二のシステムは、クルマがどこにあっても自車の位置を正しく測定することができるという興味深いものだ。システムが画像を"見て"、"位置と方向を数メートル、数度単位"で評価する。つまり、このシステムはGPSよりはるかに優れており、分析や位置の報告のためにワイヤレス通信を必要としない。

SegNetは、自分が住む街の道路の写真をアップロードすることで試してみることができる。システムがその画像を分析し、見えた物を表示する。

この種のシステムの利点はGPSを全く使わない代わりに、3D空間における機械の学習に焦点を当てていることだ。しかし、まだ完全なシステムとは言えないようだ。

研究リーダーのロベルト・チポラ教授は、「近い将来、この種のシステムはロボット掃除機のような室内用のロボットで見かけるようになる」と語っている。「ドライバーが自動運転車に完全に頼れるようになるにはまだ時間がかかるが、このテクノロジーがより効果的で正確になれば、ドライバーレスのクルマやその他の無人ロボティクスの普及に繋がるだろう」。

注:この記事は米『TechCrunch』のJohn Biggs 記者による記事を転載したもの。




By:TechCrunch
翻訳:日本映像翻訳アカデミー