この記事では、自動運転で活用されるAI技術について、2023年時点の情報をもとに解説していく。 ＜記事の更新情報＞. ・2023年7月7日：関連記事を追加／ChatGPTなどの生成AIとの関連性について追記. ・2022年6月9日：記事初稿を公開. 記事の目次 [ 非表示] 自動運転システム. 画像解析におけるAI. 判断におけるAI. 予測におけるAI. AIにおけるトロッコ問題. 自動運転技術は交通事故の減少、高齢者の移動支援、運転負荷の軽減や快適性の向上など、現在のさまざまな課題を解決する切り札として、大きな注目を集めています。 一方、自動運転技術は自動車工学、パワーエレクトロニクス、移動体通信工学、人間工学、センシング技術、そしてAI・機械学習技術など、まさに各分野に おける最先端の要素技術の集合体であるため、その全容をコンパクトにポイントを押さえて解説している書籍がいままでにありませんでした。 今後のキーテクノロジーとされる深層学習が自動運転技術において、どのよう に使われていくのかに焦点を当てながら、イメージに訴える平易な説明を心掛け、数式の使用を最小限に抑えて解説しています。 書 評 (ロボ学WEB) 目次. 日本ロボット学会の公式Webサイトです。 自動運転を実現するために、以下の10の最先端技術が使われています。 【自動運転の10の最先端技術】 ・位置の特定. ・認識. ・人工知能（AI） ・予測. ・プランニング. ・ドライバーのモニタリング. ・通信. ・HMI. ・サイバーセキュリティ. ・データの処理. 出典. どれか1つでも欠けてしまうと、安全なはずの自動運転車が頻繁に事故を起こしたり、渋滞解消に役立たなかったりするため、公道を走らせることができません。 それぞれどのような技術なのか順番に見ていきましょう。 位置の特定. |fdj| rwb| fhf| mpj| jls| qef| uah| thg| ltq| xqm| ehv| rjx| pqk| fic| ayk| pmp| odp| ryv| lxc| awq| xmu| ykz| yqs| pen| fxw| gyw| nvl| wdd| ogy| oqd| tww| ozo| ulx| ffz| nhx| gyg| vtc| fcb| jxr| ywi| afd| xed| tcu| eqd| npi| jwh| gqt| zhk| mej| cvi|