3Dの形を手がかりに、視点変化に強い自動運転を目指す
自動運転システムの研究開発・開発支援と、LLMを使ったアプリケーション開発。共同研究では、3D基盤モデルの幾何情報を取り入れ、カメラ視点の変化に強いEnd-to-End自動運転モデルを研究する。
Suzuca Technologies株式会社 千葉大学発 ／ 千葉県 千葉市稲毛区 ／ 2024年設立
専門サービス・地域の事業 自動運転 End-to-End学習 深層学習 3D基盤モデル コンピュータビジョン 大規模言語モデル
実用化の段階
研究実証販売
共同研究の論文でベンチマーク評価が報告されている一方、会社による製品導入・顧客・販売実績は確認できず、サービスサイトでは開発支援を案内している。
3製品
1提携・顧客
0特許
0出資者
しくみ
解こうとしている課題
学習時と異なるカメラ位置の車両へモデルを適用すると、軌道計画の精度が低下し、車両ごとにデータ収集や再学習が必要になる課題。
どう動くか
共同研究の論文では、3D基盤モデルの深度推定から画素ごとの3D位置を求めて画像特徴に加え、中間特徴をクロスアテンションで融合する。これにより、学習時と異なるカメラ視点でも走行軌道の性能低下を抑える方法を検証している。VR-Driveの視点変化ベンチマークでは、複数条件で性能低下を抑え、特にカメラのピッチ・高さの変化で改善を報告。ただし縦方向の移動では改善が小さく、研究段階の結果である。
できるようになること
視点変化への頑健性を高められれば、異なる車両への自動運転モデルの適用に必要な追加データ収集や再学習の負担を減らせる可能性がある。会社は車両設計から公道自動走行までの開発支援を掲げている。
技術の出自：千葉大学との共同研究。千葉大学のEnd-to-End自動運転モデル研究プロジェクト。論文上の所属は千葉大学およびSUZUCA.AI。 出典1 出典2 出典3
使われる場面
- 自動運転車両・システムの研究開発
- 車両やカメラ配置が異なる環境へのEnd-to-End自動運転モデルの適用
- LLMを活用したアプリケーション開発
- AI・機械学習を用いる製品開発の支援
優位性の主張
製品・サービス
これまでの歩み 新しい順
提携先・顧客
特許
公開情報では確認できていない。
会社の規模
大学との関係共同研究ベンチャー
公式サイトsuzuca.ai