連続するビデオ フレームにおけるピクセル単位での一致やピクセル単位での変化を推定する特徴追跡は、物体の動き/速度の推定、カメラのセルフキャリブレーション、そしてビジュアル オドメトリに必須の時間情報とジオメトリ情報を提供するキーとなる技術です。

ParkNet ディープ ニューラルネットワークがカメラの画像データから空きスペースを見つけます

従来の自動車を自動運転車に変えるということは、とてつもなく大変な試みです。

Safety Force Field (SFF) は、車両の衝突を避けるために特別に設計された車載用ソフトウェアです。

ISO、SOTIF、ASAM でリーダー的立場にある自動運転車開発チームが、CLEPA とも協力

レーダーとライダー（LIDAR）のデータを用いてトレーニングされたディープ ニューラルネットワークが、2 次元画像から 3 次元の距離を予測