ケーススタディ
市場： 自動走行車
製品: 7.1 MP Atlas® 5GigEカメラ
SDK： LUCID Arena SDK
Atlas 5GigEカメラを搭載した自動走行車がaUTorontoオートドライブ競技に参加
トロント大学の学生設計チームaUTorontoは、過去3年間SAEのオートドライブ・チャレンジII競技に出場しており、来年も参加する予定である。この競技は、米国とカナダの10の大学チームがSAEレベル4の自動走行車の開発を競うものである。毎年、チームは車両の能力を繰り返しテストすることに挑戦し、学生たちにエンジニアリング、チームワーク、リーダーシップのスキルを磨く貴重な学習経験を提供している。生徒たちはまた、LUCIDのAtlas 5GigEカメラなど、業界標準の製品を使った実践的な経験も積むことができる。
Altas 5GigEカメラがaUTorontoオートドライブ競技に参加aLUCIDは、SAEのオートドライブ・チャレンジII競技に出場するトロント大学の自動運転車チーム、aUTorontoのスポンサーを行っています。
挑戦
この大会では、主催者のひとつであるGMから各チームにシボレー・ボルトEUV車両が提供される。各チームは、この車両に独自の自動走行技術を組み込んで改造しなければならない。スポンサーは、インテルベースのコンピュータ・プラットフォームやCepton LiDARなど、いくつかのハードウェアを提供するが、チームはカメラなど他の重要なコンポーネントを独自に調達しなければならない。LUCIDのサポートはaUTorontoにとって極めて重要であり、競争力を高めることができた。
自動走行車には堅牢な認識システムが不可欠である。それぞれの視覚センサーが重要な情報を提供する一方で、カメラは処理のためのデータを取り込む上で中心的な役割を果たす。LUCIDのスポンサーシップは、チームに高品質のカメラを供給することで、重要な技術を提供。
チームは、シボレー・ボルトEUVに独自の自動走行技術を搭載しなければならない。
解決策
LUCIDはaUTorontoのスポンサーとして、4台のAtlas 7.1 MP GigE Visionカメラを提供した。これらのカメラはチームのディープラーニング推論エンジンに直接画像を送り込み、ディープニューラルネットワークが2D物体検出を行う。検出された物体は、物体追跡エンジンで処理され、2D物体検出データとLiDARからの3D物体検出データが融合される。LUCIDのカメラシステムは、これらの処理に信頼性と一貫性のある情報を提供し、高速で正確な物体追跡を実現します。 ソニーのIMX420グローバルシャッターCMOSセンサーを搭載したAtlasの7.1MP 5GigEカメラは、視覚的な認識システムに使用されている。Atlasカメラは、車両の左、右、前方の視界を確保するために配置され、システムのカバー範囲を広げている。前方方向では、1台の広角カメラと1台の長距離カメラで確実な視野をカバーします。
aUTorontoの認識システムによる物体と光の検出。
aUTorontoの知覚システムは、7.1MPソニーIMX420グローバルシャッターCMOSセンサーを搭載した4台のAtlas IP67 5GigEカメラを使用している。
LUCIDのArena SDKは、aUTorontoのカスタムROS2カメラノードの開発を効率化した。Atlasカメラの使いやすさと継続的な信頼性により、チームはハードウェアのトラブルシューティングよりも開発に集中することができた。さらに、AtlasカメラのIP67防水性能により、雨や雪などの厳しい気象条件下でのテストが可能になり、これはカナダのチームにとって極めて重要なことでした。aUTorontoの現認識リーダーであるチャド・ペイクによると、”面白い事実として、昨年の車両プレゼンテーションでは、プレゼンテーション中にセンサーシステムに水をかけ、 Atlasカメラの防水性能を審査員に印象づけ、1位を獲得しました”。
結論
aUTorontoがLUCIDのカメラを使用した経験は、圧倒的にポジティブなものでした。スポンサーシップは、チームが非常に高性能な感知システムを開発する上で重要な役割を果たした。Atlasカメラの信頼性とArenaSDKの使いやすさは、aUTorontoのコンペティションでの進歩に役立っている。LUCIDの支援はチームのパフォーマンスを向上させただけでなく、業界標準の技術で実地経験を積む機会を提供した。
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トロント大学の自動運転車チームaUTorontoをご覧ください。
Atlas 5GigEカメラの製品ページをご覧ください。