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【距離の予測: 予測精度を向上させるシステムの開発】 自動運転技術の中でも、周囲の状況を正確に把握するためのセンサーシステムは最も重要な要素のひとつです。 私たち人間は解像度の高い、緊密に連動した 2 つの視覚センサーである「目」を持ち、脳内で立体視処理を行うことで距離を測ることができます。 それに対して、人間の目のように 2 台のカメラを用いた立体視システムを自動運転車に搭載する場合は、デリケートな問題が発生します。カメラの連動が少しでもうまくいかないと、いわゆる「タイミングのずれ」が生じ、距離を正確に推定できなくなるためです。 NVIDIA が、1 台のカメラから得たデータで物体までの距離の検知を行うのはこうした理由からです。とはいえ、カメラを 1 台しか使わないと、それはそれで一連の課題が生じてしまいます。 ディープ ニューラルネットワークが登場するまでは、1 台のカメラから得た画像をもとに物体までの距離を計算する方法として、地面が平らであることを前提とするものが一般的でした。この前提の下、カメラ画像の 2 次元情報を用いて 3 次元の世界をモデル化していたのです。その場合、基準

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