低計算コスト
AiS-GNGによる高速な点群処理により、条件によってはCPUのみで処理が可能です。GPUを活用すれば、さらに高速な処理が可能になり、大規模点群空間でも高速に処理することが可能です。
点群容量削減
トポロジカルマップを用いたダウンサンプリングは、重要な特徴量を残した状態で1/10程度の点群数までデータを削減可能です。
抽出した点群は軽量なので、通信帯域を圧迫しません。
低学習コスト
識別にトポロジーを利用することで、少ない教師データで学習でき、作業時間の短縮が図れます。
点群単位でのアノテーションも不要で、それぞれのユースケースの対応も容易です。
低計算コスト
AiS-GNGによる高速な点群処理により、条件によってはCPUのみで処理が可能です。GPUを活用すれば、さらに高速な処理が可能になり、大規模点群空間でも高速に処理することが可能です。
点群容量削減
トポロジカルマップを用いたダウンサンプリングは、重要な特徴量を残した状態で1/10程度の点群数までデータを削減可能です。
抽出した点群は軽量なので、通信帯域を圧迫しません。
低学習コスト
識別にトポロジーを利用することで、少ない教師データで学習でき、作業時間の短縮が図れます。
点群単位でのアノテーションも不要で、それぞれのユースケースの対応も容易です。
MORE DETAIL
詳細
AiS-GNG Perception
据え置き型Perception
・近距離LiDAR1台の物体検知であれば、CPUのみで動作も可能です。
・シングルボードコンピュータで対象物体の位置や速度、抽出された点群クラスタを出力できるので、侵入検知などセキュリティへの応用や、人の行動をモニタリングする監視用途にも応用できます。
・エッジコンピュータ上でダウンサンプリングからパーセプションまでを一貫して行い、通信帯域を圧迫せず価値あるデータをクラウド側へ送信することができるので、デジタルツインへの応用も容易です。
AiS-GNG Navigation
移動体型Perception
・AiS-GNGを低速モビリティに応用したパッケージがAiS-GNGナビゲーションです。
・オープンソースのSLAM、自己位置推定ソフトウェアと連携し、トポロジカルマップベースの経路生成・経路追従やリアルタイムの障害物認識・回避が可能です。
さらに現在開発中のGPU版では、より高速なモビリティへの応用も可能です。
