本セッションでは、駐車スペース検知技術開発における『Unreal Engine』の活用事例について紹介いたします。
駐車場シーン等の私有地では、実車撮影に際して制約があり、
シミュレーション技術によるデータ増強が強く求められていることを紹介します。
既存の汎用シミュレータでは焦点を当てていない、白線/トラロープの状態を詳細に調整可能なシミュレータを紹介します。
正解値の取得に際し、シミュレータ上の真値を使うべきでない場合が存在することを具体例を交えて説明し、
本開発における解決策につきまして紹介いたします。
講演者プロフィール
小久保 嘉人
名古屋大学/大学院在籍時に画像認識技術開発/深層学習技術開発に従事した後、アイシン精機株式会社に入社。2017年より現職。
現在はデータサイエンティストとして、深層学習技術の車載応用のための企画及び研究開発に取り組んでいる。
《講演者からのメッセージ》
本セッションでは、深層学習の車載応用のための学習データ不足問題に焦点を当て、シミュレーションデータ活用による課題解決事例を紹介いたします。
自動車業界に従事する立場としての私たちのチャレンジを共有させて頂き、皆様のサービス提供に活かせるような情報を持ち帰ってくださいますと幸いです。
丸山 大尭
立命館大学/大学院在籍時に色彩工学・計測に従事した後、アイシン精機株式会社に入社。2019年より現職。
現在は、機械学習・深層学習の技術開発に取り組んでいる。
《講演者からのメッセージ》
深層学習の学習データにシミュレーションデータを用いた事例について紹介いたします。
よろしくお願いいたします。
浅田 修作
名古屋大学/大学院在籍時にそれぞれメカトロニクス・画像認識技術開発に従事した後、アイシン精機株式会社に入社。2019年より現職。
現在、機械学習・深層学習技術の開発に取り組んでいる。
《講演者からのメッセージ》
深層学習に向けたデータオーグメンテーション手法として、シミュレーションデータを利用した事例について紹介いたします。
よろしくお願いいたします。
末次 恵久
2004年 アイシン精機株式会社に入社。
入社以来、住生活関連・自動車部品の研究開発に従事。
《講演者からのメッセージ》
深層学習の学習データにCG画像を用いた事例の発表を行います。
同様の用途での開発も増えることが予想されるため画像作成の参考になればと思います。
よろしくお願いします。
武藤 洋介
ゲーム制作会社を経て2013年シリコンスタジオ株式会社にCGアーティストとして入社。
ミドルウェア開発サポート、時にゲーム開発などリアルタイムCGを用いた様々な業務に従事。
《講演者からのメッセージ》
ゲーム開発などの知見を活かした機械学習向けアートワークの取り組みについてご紹介できればと思います。
この講演が受講者のみなさんのご参考になれば幸いです。
梅村 篤志
早稲田大学大学院 理工学研究科 機械工学専攻 修士課程(設計工学)修了。
機械設計技術者として半導体露光装置の研究開発に従事する傍ら、CAE・可視化技術の面白さに気付き一念発起。流体・構造解析技術に軸足を移すも画像処理・センサ技術に興味を持ち、無人車両向けのSLAM技術開発に転向。以後ロボットエンジニアを経て2018年より現職。主に自動車・AI関係のシミュレータ受託開発のプロジェクトマネジメントを手掛ける。
可視化情報学会会員
SSII2017「3D-SLAMを用いた広域3D地図生成手法の検討」(共著)
IEEE「Adaptive Motion Planning Based on Vehicle Characteristics and Regulations for Off-Road UGVs」(共著)など
《講演者からのメッセージ》
商用・オープンソース問わず様々なロボット(自動運転)シミュレータが運用されている昨今、画質がいまひとつで…とお悩みの方も多いのではないでしょうか。
弊社では、ゲーム分野を中心とした豊富なリアルタイム3DCG開発の実績をもとに、自社エンジンやサードパーティ製エンジンを駆使し、より写実的な映像を生成可能な各種シミュレータの受託開発を行っています。本講演ではUnreal Engine 4(UE4)を活用したシミュレータの実装事例をご紹介させていただきますが、実写に迫るクオリティを実現できたと自負しております。
河野 駿介
2007年、シリコンスタジオ株式会社 入社。
入社後よりミドルウェアや各種の開発、サポートを通じアーティストとエンジニアを繋ぐ業務を担当。
同時に開発などの管理や制作を行うなどクリエイティブにテクニカルにと幅広いことをやっています。
《講演者からのメッセージ》
昨今、リアルタイムCGを取り巻く環境は目まぐるしく進歩しています。
本セッションではゲーム開発などの知見を活かしながらUE4を用いて学習データを
生成するという取り組みについてのノウハウやハマりポイントなどをご紹介します。