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End-to-End Driving (実環境での制御 (交通ルール (信号機, 標識, 停止線, 速度), グローバルナビゲーション…

- - - - 視点変換
  - - - モデルに入力
      - モデルを分割してスイッチ
      - どのような信号にして入れるか
  - - - 学習のいいところを活かしたい
  - - - 他車との距離を一定に保つ
      - 他車に付いていく
  - - - カーナビ
      - GoogleMap
    - - VisualSLAM
      - 3D SLAM
      - 2DSLAM
      - CNNSLAM
- - - - センサの種類
        
        点群
        
        オドメトリ
        
        カメラ
        
        CAN
      - データの種類
        
        各運転シーン
        
        天候
        
        安全・危険なシーン
    - - モデルの学習に必要なデータ量の検証
        
        定量的な運転性能評価指標
        
        安全/危険な運転とは
        
        運転のうまさとはどういうものか
    - - 運転データを録画/アップロードしたくなる仕組み
        
        安全面での録画システム
        
        保険への活用
        
        ドライブレコーダー
        
        youtuber的に運転信号のアップロードで儲かるシステム
        
        運転を評価してくれるシステム
  - - - 大量のデータをどう学習するか
      - モデルの検討
        
        実際に走行できるのか
    - - データクリーニング
        
        データの自動分類
        
        安全危険分類
        
        運転シーン分類
      - データ拡張
  - - - 実際の運転データで評価ができない
      - 理論や枠組みの評価ならある程度可能
    - - 環境整備が大変
      - よい運転評価方法
      - テストコースの環境設定が重要
    - - あまり実際の運転を現していない
- - - - 実際の制御
      - 自動運転のしやすさ判定