駐車場などの私有地では実車撮影に制約があり、シミュレーション技術を用いたデータ増強が強く求められています。その需要を満たすべく、同社が開発協力したリアルタイム3DCGシミュレーターを参考に、Unreal Engineの活用事例を本セッションにて紹介するとのことです。
Unreal Engineを用いた、駐車スペース検知のための学習データ生成 ～次世代自動駐車システム実現に向けて～
当社は、CEDEC2020の公募セッションにおいて、アイシン精機と共同で、駐車スペース検知技術開発におけるUnreal Engineの活用事例を紹介します。
駐車場シーンなどの私有地では実車撮影に制約があり、シミュレーション技術によるデータ増強が強く求められます。本セッションでは、当社が開発協力したリアルタイム3DCGによるシミュレータを紹介する予定です。白線やトラロープなどさまざまな現実世界に存在する区画線表現に加え、時間帯・天候効果のカスタマイズも可能とし、実写と同様のリアリティを実現します。
配信日時
2020年9月4日（水）14:50～15:50
講演者（敬称略）
- 小久保嘉人（アイシン精機 先進開発部）
- 丸山大尭（アイシン精機 先進開発部）
- 浅田修作（アイシン精機 先進開発部）
- 末次恵久（アイシン精機 先進開発部 チームリーダー）
- 武藤洋介（シリコンスタジオ テクノロジー事業本部 技術統括部 テクニカルアート室 CGアーティスト）
- 梅村篤志（シリコンスタジオ テクノロジー事業本部 プロジェクト管理部 プロジェクトマネージャー）
- 河野駿介（シリコンスタジオ テクノロジー事業本部 技術統括部 テクニカルアート室 室長）
※セッションの詳細は、CEDEC2020公式ページをご参照ください。
