Applied Intuition blog

Applied Intuition 、自動車向け SDS (Self-Driving System) を発表：継続的に学習・改善するエンドツーエンド ADAS

Applied Intuition は、自動車向け SDS (Self-Driving System) を発表しました。これは、同社の自動運転システム技術を自動車に拡張するエンドツーエンド ADAS プラットフォームです。このプラットフォームは、OEM がスケーラブルでコスト効率が高く、カスタマイズ可能な機能を展開できるようにし、完全な L2++ 機能セットを提供するとともに、柔軟なハードウェア上でより高い自動化レベルへの道筋を提示します。

August 19, 2025

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研究から実用化フェーズへ：認識シミュレーションの戦略（パート2/2）

このブログポストでは、5つの主要要件に対する認識シミュレーションアプローチのトレードオフを紹介します。シミュレーションのLIDARデータは、詳細なセンサー検証の結果、実データとほとんど差がありませんでした。

テクノロジー

研究から実用化フェーズへ：認識シミュレーションの戦略（パート1/2）

認識シミュレーションにはいくつかの方法があります。実用でデプロイするためのトレーニングと検証に最適なアプローチは？

テクノロジー

オープンスタンダードと ADAS・自動運転システム開発における重要な役割

当社はシミュレーションのオープンスタンダードのサポーターであり、ASAM スタンダードと緊密に連携しています。現状のスタンダードにはいくつかの制約がありますが、当社のシミュレーションツールがスタンダードとどのように連携しているかを見てみましょう。

テクノロジー

先進運転支援システム（ADAS）と自動運転車開発における要件管理とトレーサビリティへのアプローチ

自動運転開発ライフサイクルにおいて、ますます複雑になる要件管理へのアプローチについて、従来の会社とML（機械学習）を利用している会社の違いを説明します。

December 17, 2020

テクノロジー

ADAS・自動運転システムの開発における既知および未知の評価指標の定量化

自動運転ソフトウェアの開発では、走行テストやシミュレーションによる大量のデータが生成されます。そして、これらを有効活用することは大きな課題です。Applied Intuitionチームは、データを使用して既知の要件に対する進捗状況を追跡し、性能のギャップを明らかにする方法について説明します。

November 4, 2020

テクノロジー

認識アルゴリズムの改善とアノテーションコストの削減を実現する合成データの活用方法

現実世界の走行データをアノテーションしてキュレーションすることは、自動運転アルゴリズムをトレーニングするための一般的なアプローチですが、コストが高く、エラーが発生して、またスケーラビリティが限られています。これらの課題を解決できる合成データの使用方法について紹介します。

September 12, 2020

テクノロジー

プログラム化された 3D 環境生成から決定的な結果の取得まで：自動運転システムの合成シミュレーション

自動運転システムのセンサーシミュレーションは複雑であり、リアルタイムで処理できる高忠実度のシミュレーションが必要です。認識システムを正確にテストするための様々なテクニックについて紹介します。

テクノロジー

ドメインカバレッジを使用して、特定の ODD で自動運転システムのパフォーマンスを測定する

自動運転ロードマップの進捗状況を評価するために、「要件カバレッジ」や「シナリオカバレッジ」などの指標がありますが、それぞれ限界があります。このブログでは、実用的なアプローチ、「ドメインカバレッジ」を紹介します。

テクノロジー

ISO 26262、SOTIF、及び自動運転システムのシミュレーション

シミュレーションが安全な自動運転システムを構築するためのフレームワークにどのように適合するか、また、シミュレーション技術に関する最近の標準化の取り組みやユースケースをサポートするためのシミュレーションツールの要件について紹介します。

テクノロジー

Resources

ケーススタディ：合成データによる交通標識分類の改善と規制コンプライアンスの達成

Applied Intuition のログデータ活用ハンドブック：ログデータ探索（その2）

November 1, 2022

Applied Intuition のログデータ活用ハンドブック：ログデータを活用した自動運転開発 (パート1)

October 19, 2022

Applied IntuitionのV&Vハンドブック：ADASおよびADSの開発段階における検証・妥当性確認（Part 1）

ケーススタディ: 合成データ活用による物体検出性能の向上

December 13, 2021