活用例
セルフドライビングカーの位置決めと追跡
中国自動車技術研究センター
130㎡
位置決めと追跡、都市模擬模型、無人車両
セルフドライビングカー
16のMars 1.3Hモーションキャプチャーカメラ

インターネットの急激な発展と人工知能の更なる成熟に従って近代的な生活は至る所に人工知能の影が見えるようになって、同時にこの技術も急速に自動車工業に入りました。当面の技術ネットワークによって、自動車工業の未来の発展方向は必然的に知能化、ネットワーク化に邁進するのに違いありません。セルフドライビングカーもきっと未来の自動車工業の主要な役になるのに違いありません。この方向の案内で、国内外の有名で伝統的な自動車会社とインターネットの巨頭はすでにセルフドライビングカーの激しい競技を展開して、次々とセルフドライビングカーの完成車と関連製品を研究・開発し出したのです。セルフドライビングカーの研究開発はすでに大学、科学研究機構の実験室から歩き出しました。同時、関連政策の強力な支持、試験模範区域の建設はすべてセルフドライビングカーに対して積極的な影響を与えて、その発展速度を次第に加速しています。技術の潮流において、環境の駆動で、中国自動車技術研究センター(自動車研究センター)はセルフドライビングの研究開発に新しい道を切り開って、都市模擬模型を結びつけて、セルフドライビングカーの初級の制御を実現して、セルフドライビングカーの試験環境での模擬走行を完成しました。

全体のセルフドライビングカーの研究開発環境の構築初期に、自動車研究センターの先生は私達のStudioへ実地調査に来て、Demo演示の後に、「これは私達がほしいもので、きっと私達の試験段階の制御要求をよく満たすことができる」と非常に確かに言いました。その後、NOKOV光学式三次元モーションキャプチャーシステムを自動車研究センターのセルフドライビングカーの研究開発試験段階の位置決め追跡システムとすることを確定しました。

全体の都市模擬模型の面積が130㎡を超えて(モーションキャプチャーシステムの通常の使用面積が50㎡ぐらい)、且つ実際的な都市シーンを模型で具体的に体現するのは関連元素がわりに多くて、情景が複雑なので、NOKOVのエンジニアは現場に来て、実際の都市模型と結びつけてシステムの構築とデバッグを行って、現場でNOKOVモーションキャプチャー専門カメラを16に増えて、そしてトラスに合わせて都市模型で全体のプジションシステムを配置して、十分に全体のキャプチャー区域を覆って、そして精密なキャプチャーをやり遂げました。

全体の試験プロセスで、NOKOVのモーションキャプチャー位置決めシステムは無人車で配置されているマーカーによって無人車の模型での具体的な位置を受けて、SDKが無人車のサーバーに送信して、更に無線モジュールを経由して位置情報を無人車に伝えて、それによってリアルタイムで位置情報を受けてそして無人車に返送して、リアルタイムに位置をつけて線路と走行行為を是正することを実現しました。全体の模型の面積がわりに大きくて、情景が複雑な情況で、NOKOVは高効率、精密正確で、低遅延のキャプチャーと位置決めを実現して、全体のセルフドライビング初級段階試験の順調な進行を保証しました。

セルフドライビングカーは知能化の移動交通機関で、人類の運転手に取って代わって一連の運転行為を実現することができます。それは環境の感知と感覚、ナビゲーションと位置決め及び知能決定制御などの多い学科の研究分野に関わっています。NOKOVも高要求、高目標、高品質の行動準則を取って、未来のセルフドライビングカーの研究開発に引き続き協力します。



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