車両認識データからの自動マップ生成
自動運転業界では、高精度地図（HDマップ）からリアルタイムの知覚ベース・ナビゲーションへの移行が進んでいます。しかし、この変化は開発チームにとって重要な課題をも...
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なぜ高忠実度のセンサーシミュレーションが AV 開発とテストに不可欠な理由
自動運転車（AV）はセンサーによって成り立っています。カメラ、LiDAR、レーダーは車両の“目と耳”として機能し、環境理解のために必要なデータを認識システムへ提供します。もしセンサーが誤作動したり、車...
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NCAP の先へ：現実世界で ADAS の安全性を実現
今日、多くの先進的な車両は 5 つ星の NCAP 安全評価を誇らしげに表示しています。これには、もっともな理由があります。これらの標準化されたテストは、業界全体...
Foretellix、NVIDIA DRIVE AV エンドツーエンド プラットフォームへの安全性および検証ツールチェーンの統合を発表
公開日時：2025年10月28日 午後2時（米国東部時間） Foretellix、NVIDIA DRIVE AV エンドツーエンド プラットフォー...
シフト・レフト：コスト削減とAV開発加速のケーススタディ
開発コストの高騰と長期化するバリデーションサイクルに直面したレベル4自動運転車（AV）企業は、実走行に加えてシミュレーションを導入し、テスト戦略を近代化しました...
データ駆動型でスケーラブルな評価による自動運転システム導入を加速
序論：自動運転システムにおけるデータ駆動評価の重要性 高度なADASが運転の多くを担い、完全自動運転車がセーフティドライバーなしで公道を走るようになるにつれ（例...
スケーラブルなニューラルリコンストラクションでAV開発を加速
ニューラルリコンストラクションとは ニューラルリコンストラクションは有望な技術として注目されており、実走行データから現実的な3Dシミュレーションを生成し、希少な...
シナリオバリエーションの10の重要カテゴリー
自動運転車（AV）スタックを現実世界で安全に走行できるように開発するには、膨大で現実的なシナリオに対する厳格なトレーニング、テスト、バリデーションが必要です。各...
ForetellixのMCPブリッジがAIエージェントにAVテスト機能を提供
Foretellixは、マルチモーダルかつファウンデーションモデルベースのV&Vアシスタントによるプロセス自動化に特に注力しています。これにより、従来V...
シンセティックセンサーデータ生成のための「優先通行妨害」シナリオの作成
AI搭載自動運転スタックにおけるエンドツーエンドの計画モデルを学習させるためには、現実的で信頼性の高い走行データが不可欠です。しかし、実走行データには多様性やス...
シンセティックセンサーデータ生成のための「優先通行違反（Right-of-Way Violator）」シナリオ作成
エンドツーエンドの計画モデルを備えたAI駆動AVスタックを学習させるには、現実的で信頼性の高い走行データが不可欠です。しかし、実世界データには多様性と規模の面で...
Foretellix、データ駆動型開発ツールチェーンと安全性評価で AI搭載自動運転車の進化を加速
東京、日本 – 2025年5月21日 — Foretellix データ駆動型の検証と妥当性確認のパイオニアが、 NVIDIA Omniverseおよ...