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こんにちは、ティアフォーで自動運転システムを開発している高木です。今回はROS開発の心強い味方、「rviz」についてのちょっとしたお話を紹介していきたいと思います。主に開発者向けのノウハウについて書いていくので実装に踏み込んだ話が多くなりますが、そうでない方も画像だけ見れば概要は伝わると思いますので、こういった機能があることを知っていただき、ぜひ率直な感想をお聞かせください。 なお、ティアフォーでは「自動運転の民主化」をともに実現していく仲間を様々な分野から募集しています。下記ページから募集職種のリストをご覧いただき、興味を持った方はぜひコンタクトをお願いします。 tier4.jp 可視化について Autowareは多数のプロセスが組み合わさって動作する複雑なシステムであり、最終的な出力となる車両の挙動のみを見て動作状況を把握するのは容易なことではありません。特にAutowareはオープン
Introduction to the Motion Planning Autonomous vehicles (robots, agents) are requested to move around in an environment, executing complex, safe maneuvers without human interference and to make thousands of decisions in a split second. How can we endow autonomous vehicles with these properties? By the way, at Tier Ⅳ, we are looking for various engineers and researchers to ensure the safety and sec
こんにちは、ティアフォーパートタイムエンジニアの上野と、ティアフォーエンジニアの村上です。 今回読み解いたのは、自動運転位置推定のターニングポイントとなった、Scan Matchingによる高精度自己位置推定技術の華、NDT Scan Matchingです。点と点のMatchingから、点と分布のMatchingにすることで、計算負荷が現実的な程度まで削減されました。方法としては博士論文 M. Magnusson, “The three-dimensional normal-distributions transform : an efficient representation for registration, surface analysis, and loop detection,” PhD dissertation, Örebro universitet, Örebro, 200
こんにちは、ティアフォーで認証認可基盤を開発している澤田です。 最近取り入れたProtobufで、素晴らしいREST APIの開発体験をしたのでご紹介します。 なお、ティアフォーではマイクロサービスを支える認証認可基盤を一緒に開発いただけるメンバーを募集しています。ご興味のある方は下記ページからご応募ください。 herp.careers 実現したかったこと マイクロサービス間連携のAPI開発において、以下の条件を満たすやり方を探していました。 スキーマを最初に定義してリクエストとレスポンスの型が自動で生成される ドキュメント(openapi.yaml)が生成される バリデーションが定義できて、その実装が自動で生成される 実現方法 Go言語で開発する場合はgo-swaggerでも実現できますが、本記事では、Protobufで実現できるgRPC Gatewayとprotoc-gen-valid
ティアフォーのSensing/Perceptionチームで開発を行っている村松です。Autowareの動物体検出アルゴリズムのうち一部を再検討し、Autowareに組み込むまでについて紹介します。今回はそのサーベイ編として、調査した概要や手法についてお話します。 なお、ティアフォーでは、「自動運転の民主化」をともに実現していく様々なエンジニア・リサーチャーを募集しています。もしご興味があればカジュアル面談も可能ですので以下のページからコンタクトいただければと思います。 TIER IV Careers tier4.jp 自動運転における3次元物体検出について 3次元物体検出とは、3次元空間での物体のクラス(種類)・位置・大きさ・向きなどを推定する技術です。自動運転において、事故なく目的地まで移動するためには、他車両や歩行者などがどこにどの大きさで存在するかという周辺環境の認識が必須となります
はじめまして、ティアフォー技術本部 Planning / Controlチームで開発を行っている堀部と申します。 今回は状態推定の王道技術「カルマンフィルター」が実際に自動運転で用いられるまでの道のりやノウハウなどを書いていこうと思います。 みなさんはカルマンフィルターという言葉を聞いたことがありますでしょうか。 カルマンフィルターとは「状態推定」と呼ばれる技術の一種であり、自動運転においては現在の走行状態、例えば車速や自分の位置を知るために用いられます。 非常に有名な手法で、簡単に使えて性能も高く、状態推定と言えばまずカルマンフィルターと言われるほど不動の地位を確立しており、幅広いアプリケーションで利用されています。 使い勝手に定評のあるカルマンフィルターですが、実際に自動運転のシステムとして実用レベルで動かすためには多くの地道な作業が必要になります。 この記事では、カルマンフィルターが
こんにちは、ティアフォーでVisual SLAMの研究開発をしている石田です。今回はVisual-Inertial Odometryという、カメラとIMU(慣性計測装置)を用いた経路推定手法を紹介し、これを自動運転に応用できた場合のインパクトと、応用までに乗り越えなければならない課題についてお話します。 走行経路の推定結果 なお、ティアフォーでは、「自動運転の民主化」をともに実現していく様々なエンジニア・リサーチャーを募集しています。もしご興味があればカジュアル面談も可能ですので以下のページからコンタクトいただければと思います。 tier4.jp 自動運転における自己位置推定 自己位置推定とは、名前のとおり車両やセンサーデバイスなどが地図の中でどこにいるのかを推定するための技術であり、自動運転において欠かせない要素のひとつです。自分がどこを走っているか把握できなければ迷子になってしまいます
こんにちは、ティアフォーエンジニアの村上です。 今回は、 読み解くNDT Scan Matchingの計算 [前編] - Tier IV Tech Blog の続きとして、自動運転位置推定のターニングポイントとなった、Scan Matchingによる高精度自己位置推定技術の華、NDT Scan Matchingを読み解いてみようと思います。 まだの方は、前編もあわせてぜひご覧ください。 tech.tier4.jp なお、ティアフォーでは、「自動運転の民主化」をともに実現していく様々なエンジニア・リサーチャーを募集しています。もしご興味があればカジュアル面談も可能ですので以下のページからコンタクトいただければと思います。 TIER IV Careers tier4.jp Scan Matchingのスコア計算へ 復習になりますが、LiDAR点(ここではSourceと呼びます)とMap点(ここ
こんにちは、ティアフォーのSafety Engineerの須永です。 ティアフォーの安全への取り組みを数回にわたって紹介していくシリーズ。時間がたってしまいましたが今回は第3回目になります。 1回目は法律・ガイドラインについてでした。 tech.tier4.jp 2回目は安心・安全についてでした。 3回目の今回は自動車のサイバーセキュリティについての取り組みを説明していこうと思います。 なお、ティアフォーでは、「自動運転の民主化」をともに実現していくサイバーセキュリティエンジニアを絶賛大募集しています。自動車および自動運転のサイバーセキュリティは最先端、かつ広域にわたる知識が必要になってきます。我こそは、という方が居ましたら、気軽にカジュアル面談からでも対応しますので是非応募ください。 TIER IV Careers 自動車のサイバーセキュリティと安全 自動車へのサイバー攻撃の現状 自動車
こんにちは、ティアフォーでベクターマップの作成ツールの開発をしている浦本と申します。今回は、Autowareで使われている地図の中でも、特にベクターマップとその作成ツールについてお話しようと思います。 なお、ティアフォーでは、「自動運転の民主化」をともに実現していく様々なエンジニア・リサーチャーを募集しています。もしご興味があればカジュアル面談も可能ですので以下のページからコンタクトいただければと思います。 TIER IV Careers tier4.jp 自動運転の地図 点群地図とベクターマップについて Lanelet2について Point LineString Polygon Lanelet Area RegulatoryElement Vector Map Builderの紹介 まとめ 自動運転の地図 点群地図とベクターマップについて Autowareで使われる地図には、自己位置推定
はじめに こんにちは!ティアフォーの片岡と申します。 本日は、ティアフォーのSimulation Teamで開発してきたシナリオテストフレームワークであるscenario_simulatorをApache-2.0ライセンスでOSS(オープンソースソフトウェア)とした件についてお話します。 github.com また、ティアフォーでは「自動運転の民主化」をともに実現すべく、ロボット技術、ゲームエンジンを使った開発等幅広い分野に知見を持ったSimulation Engineerを募集しております。 自動運転のSimulator開発は、バグの少ない高品質なコードを書くのはもちろんのこと、三次元幾何や統計、はてはプログラミング言語開発まで様々な知識が要求される分野であり、広く深く様々なことをやってみたい方には非常にマッチするポジションであると思います。 もし興味等ございましたら以下のページよりコン
こんにちは、ティアフォーのフィールドインテグレーションチームに所属している帯津です。今回は2021年3月29日から4月13日の期間で、茨城県筑西市にある道の駅「グランテラス筑西」と周辺地域で実施しました、小型自動搬送ロボットの実証実験の概要と小型自動搬送ロボットならではの実証ポイントについてご紹介します。 なお、ティアフォーでは、自動運転の安心・安全を確保し「自動運転の民主化」をともに実現していく、様々なエンジニア・リサーチャーを募集しています。もしご興味があればカジュアル面談も可能ですので以下のページからコンタクトいただければと思います。 tier4.jp 実証実験概要 小型自動搬送ロボットの実証実験を行う背景には大きく分けて2つの理由があります。1つ目は、eコマースの普及にともなう物流量の増大や施設管理の大規模化が進み、対応する人手不足が深刻化しているため、2つ目は新型コロナウイルス感
はじめに こんにちは、機械学習の活用を加速させるために学習インフラの開発やワークフロー自動化に取り組むチームに所属している澁井です。今回は自動運転のためのデータ検索基盤を自作した話を書きます。 なお、ティアフォーでは「自動運転の民主化」をともに実現していくエンジニアを募集しています。今回ご紹介する機械学習だけではなく、様々なバックグラウンドをお持ちの方と開発を進めていく必要があります。下記ページから募集職種のリストをご覧いただき、興味を持った方はぜひお気軽にご連絡ください! はじめに 課題 検索システムをどのように作るか どのくらいの期間で作ったか もっと検索できるようにしたいデータがあった まとめ さて、ティアフォーでは自動運転に機械学習を活用しています。主な機械学習の用途は画像や動画データを扱った認識技術への応用です。 機械学習では意味づけ(アノテーション)されたデータが大量に必要とな
こんにちは。ティアフォーで自動運転システムを開発している渡邉です。 今回は、Autowareで使われている車両の走行経路の計画について簡単にご紹介したいと思います。 なお、ティアフォーでは「自動運転の民主化」をともに実現していくエンジニアを募集しております。今回ご紹介するような計画・制御に関わる分野だけでなく、様々なバックグラウンドをお持ちの方と開発を進めていく必要があります。下記ページから募集職種のリストをご覧いただき、興味を持った方はぜひお気軽にご連絡ください! tier4.jp 走行経路計画とは 走行経路計画とは、読んで字のごとく、車両が走行してほしい経路を計画することです。走行経路を計画するときには、道路の形状や道路上の障害物といったものを考慮しながら、車両が実際に走行できるように目標経路を計画する必要があります。走行経路の計画で必要な要件としては、次のようなものが考えられます。
Autonomously controlling a car is challenging and requires solving a number of subproblems. If perception, which understands information from sensors, corresponds to the eyes or our system while control, which turns the wheel and adjusts the velocity, corresponds to the body having a physical impact on the car, then decision making is the brain. It must connect what is perceived with how the car i
こんにちは、ティアフォーでパートタイムエンジニアをしている石川です。 本記事では、楽に「動的ライブラリ(及び実行バイナリ)の特定の関数をフックして何かしらの処理をする」手法について紹介していきます。 この記事は、同じくパートタイムエンジニアの西村さんによる作業の成果を元にして、石川が執筆したものです。ソースコードや図のいくつかも西村さんによる貢献です。 また、ティアフォーでは「自動運転の民主化」をともに実現していく、学生パートタイムエンジニアを常時募集しています。自動運転を実現するためには、Softwareに関してはOSからMiddlewareそしてApplicationに至るまで、Hardwareに関してはSensorからECUそして車両に至るまで異なるスキルを持つ様々な人々が不可欠です。もしご興味があれば以下のページからコンタクトいただければと思います。 https://tier4.j
こんにちは、ティアフォーでフロントエンド開発を担当している田上です。 ティアフォーでは先日ご紹介したSREの信頼性への取り組みの一つとして、少人数でも信頼性が高く、効率的な開発ができるように技術選定会を実施しています。 今回は、最近技術選定会で取り上げた「Point cloud data(PCD)のように大きなサイズのデータを含んだROS TopicをAWS CloudからWebブラウザに転送する」仕組みと技術選定会の様子についてお話したいと思います。 なお、今回ご紹介するようにティアフォーには新しい技術や技術的なチャレンジを良しとする雰囲気、エンジニアの興味や好奇心を満たせる環境があります。ぜひ以下のページから募集職種のリストを見ていただき、興味を持った方は応募をしていただければと思います。 herp.careers 背景 Autowareを使った自動運転車両は車両に搭載したLiDARを
こんにちは、ティアフォーでパートタイムエンジニアをしている佐々木です。 今回はLinuxに搭載されているスケジューラの一つ、SCHED_DEADLINEについて紹介していきたいと思います。自動運転には多数のクリティカルタスクがあり、自動運転の安心・安全をしっかりと確保するためにはこのスケジューラを上手に設定することでこれらのクリティカルタスクが効率的にまた互いにコンフリクトすることなくリアルタイムに処理されることを担保する必要があります。なお、この記事で紹介するコードはLinuxカーネル5.4.0 (Ubuntu 20.04 LTSのベースカーネル) を元としています。 また、ティアフォーでは「自動運転の民主化」をともに実現していく、学生パートタイムエンジニアを常時募集しています。自動運転を実現するためには、Softwareに関してはOSからMiddlewareそしてApplication
こんにちは、ティアフォーで自動運転システムを開発している木村と斉藤です。今回は2020年11月から12月にかけて行った西新宿における自動運転の実証実験の概要と振り返りをご紹介します。 なお、ティアフォーでは、自動運転の安心・安全を確保し「自動運転の民主化」をともに実現していくため、様々なエンジニア・リサーチャーを募集しています。もしご興味があれば以下のページからコンタクトいただければと思います。 tier4.jp ティアフォーにおける自動運転の実証実験について 私たちが行う実証実験の目的は、お客様へのデモンストレーションから、新しい自動運転技術への挑戦、新たなオペレーション手法の検証などなど多岐にわたりますが、いずれも実証実験毎にそれぞれ具体的な目的を定めています。 今回の実証実験はビジネス視点ではサービスとしての成り立ちを見るための観点から行われましたが、私たち自動運転エンジニアとしての
こんにちは、ティアフォーでVisual SLAMの研究をしている石田です。今回は、自動運転における自己位置推定に関してVisual SLAMの重要性と課題についてお話ししたいと思います。 www.youtube.com Visual SLAMの要素技術であるVisual Odometryの例 Reference: Alismail et al., 2016 Dataset: Computer Vision Group - Dataset Download 自動運転における自己位置推定 車両が地図上のどこを走っているかを推定する技術(自己位置推定)は自動運転において欠かせない要素のひとつです。自分がどこを走っているかを把握できなければ迷子になってしまいますし、自分が走っている場所の先に何があるかを把握することも難しくなってしまいます。 現状のAutowareではレーザー光を用いたLiDARと
こんにちは、ティアフォーでSREを担当している宇津井です。 2019年9月にSite Reliability Engineering(SRE)として入社して以来行ってきたことをざっと振り返った上で、自動運転の社会実装においてWeb系のエンジニアには何が求められるのかという答えを探っていきたいと思います。スタートアップ企業でどのようにSREの文化を作っていくのかという面でも何かの参考になるのではないかと考え筆を取っています。 と言いつつも重要なことなので最初に書いておきますが、ティアフォーのSREは私が一人目で入社して以来専任としてはずーっと一人でその役割を担ってきました。ようやく一緒に働く方を募集できる状態になりました。そのような背景もあってこのエントリーを書いています。もしご興味がある方は以下のCareersページからご連絡をお待ちしております。 tier4.jp ※SRE編とタイトルに
こんにちは、ティアフォーで自動運転システムを開発している川端です。 今回はシステムの性能限界検知と環境センシングに関する取り組みの一部をご紹介します。 1、自動運転レベルとODDによる走行条件定義 【自動運転レベル】 自動運転のレベルはSAEの定義に沿う形で0から5までの6段階に分けられることが主流となっています*1。そのうち、レベル3以上の定義は以下のようになっています。 レベル3(条件付運転自動化) 運転自動化システムが全ての動的運転タスクを限定領域において持続的に実行。この際、作動継続が困難な場合への応答準備ができている利用者は、他の車両のシステムにおける動的運転タスクの実行システムに関連するシステム故障だけでなく、自動運転システムが出した介入の要求を受け容れ、適切に応答することが期待される レベル4(高度運転自動化) 運転自動化システムが全ての動的運転タスク及び作動継続が困
皆さんこんにちは、ティアフォーでSimulationチームに所属している織田です。 先日、「Unity for Industry」と言うウェビナーで、人生初の大勢の前(?)で話す実績を解除しました。 今回のTech Blogでは、その際にお話した事と紹介しきれなかった部分を書こうかと思います。 Unityだから出来た自動運転車両の設計を加速させた話 Unity for Industryではこのタイトルでお話をしました。 お話をかいつまみますと 自動運転で使用するセンサの構成の検証が大変。 検証が可能な場所の用意や、取れるデータを推測しながら構成しなければならなかった。 上記の点を調整して、目的のデータが取れなければ再度構成の見直しを行う。 Unity/LGSVL-Simulatorを使用すれば、場所もデータ取りもシミュレーション可能になる。 作ってみた。Unityだったので割と早めに実現で
こんにちは、ティアフォーエンジニアの村上です。今回は、ROS 2の通信機能に関するお話をしたいと思います。 自動運転OSSの「Autoware」は、ROS 2の上に構築されており*1、ROS 2はその通信 (出版/購読) backendとしてDDS (Data Distribution Service) を採用しています。多くのプロセスからなるAutowareにおいて、通信は注目すべき要素です。安心・安全な自動運転の実現のためには、Autowareの機能自体はもちろんのこと、通信のようなbackendについて、各systemに対するtuningをすることは不可欠です。 今回はそのROS 2/DDSについて調査した時のreportです。 ROS 2のProtocol Stack 従来のROS (便宜上ROS 1と呼称します) においては、独自の出版/購読の仕組みを実装していましたが、ROS
こんにちは、ティアフォーのSafety Engineerの須永です。 ティアフォーの安全への取り組みを数回にわたって紹介していくシリーズの今回は第2回目になります。第1回目については以下をご参照下さい。 tech.tier4.jp 最近、社内では機能開発に向けた実車機能テストが増えてきています。公道での実験もあることから、より一層、安全意識を持った実験を行う必要が出てきています。そこでティアフォーでは安全に関する社内の勉強会を隔週で開き、社内における安全意識と知識の醸成を図っています。 そのような取り組みの中で今一度初心に帰り、「安心・安全って何だろう?」ということの確認と自動運転の安全を確保していくための私達のアプローチを確認しました。今回の記事では、その内容をお伝えしようと思います。 そもそも安心・安全ってなに? ティアフォーの中でも安心・安全の議論はよくされます。しかし人によって言葉
こんにちは、Tier IVでMLOpsを担当している澁井(しぶい)です。 Tier IVには2020年9月に入社して、現在社歴2ヶ月です。Tier IVでは自動運転のための機械学習システムとオペレーションを開発しています。MLOpsでは機械学習のパイプライン開発から基盤構築、運用までをエンドツーエンドに行うのですが、MLOpsエンジニアは現状私一人で、寂しく気ままに開発しています。 前職ではECの会社でMLOpsとEdge AIを担当していました。基盤の一部にAWSのKubernetesマネージドサービスであるEKS (Elastic Kubernetes Service) を使っていたのですが、退職直前の2020年7月にそのKubernetesクラスターを再構築しました。2年越しで使っていたKubernetesクラスターが2クラスターあり、Kubernetesのコンポーネントがいろいろと
こんにちは、ティアフォーでWebプラットフォーム開発を行っている関谷です。 8/18・8/19の2夜連続して、技術的な取り組みを紹介するティアフォー初のTech Meetupを実施しました。こちらはイベント直前の募集になったにも関わらず、200名を超える多くの方々にご視聴いただき、大盛況のうちに幕を閉じることができました。 また9/2にはティアフォーでの業務についてもっと皆さまに知っていただくために、Career Meetupを実施しました。 ご参加いただいた皆さま、Meetupの機会を提供いただいたTech Playの皆さま、どうもありがとうございました。 Day 1 - 世界初オープンソースの自動運転ソフトウェア「Autoware」ができること & 開発秘話 - 1日目は、弊社の起源でもあり、一番力を入れて開発している「Autoware」のアーキテクチャについてご紹介しました。 開発の
はじめまして、ティアフォーでパートタイムエンジニアをしている村松です。 今回は、AutowareのPerceptionモジュールにおけるObject Recognitionを改善するために調査した内容について紹介します。 Autowareのアーキテクチャの詳細については過去の記事をご覧ください。 tech.tier4.jp 論文紹介 Pseudo-LiDAR PointFusion Frustum PointNets PointPainting さいごに 論文紹介 今回は、カメラ画像のみまたはカメラ画像とLiDAR点群の両方を活用した3次元での物体検出の論文を4つ紹介します。 Pseudo-LiDAR まず最初に紹介するのは、カメラ画像のみを使って3次元物体検出をする手法です。この手法は、CVPR2019で採択された論文*1で、現在Teslaでも使われています。Teslaの取り組みについて
こんにちは、ティアフォーでWebプラットフォーム開発を行っている徳永です。 今回は、自動運転システムの開発にWebの技術がどのように使われているかの一例として、現在弊社で開発しているシミュレーションを用いたContinuous Integration(CI)システムの概要を紹介したいと思います。 はじめに 警察庁の統計によると、2020年7月には24,951件の交通事故が発生しており、そのうち死亡事故が185件発生しています。 事故とまではいかなくとも、一歩間違えていれば事故になっていたヒヤリハットも発生しているでしょう。 自動運転車の走行においてはこういった事象が発生することは当然防がねばならず、人間が運転するよりもむしろ安全だという世界を作り出すことが一つのミッションであると言えます。 このミッションを達成するためには、事前に十分なテストを行い、 あらゆる状況に対応できるよう自動運転シ
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