Helm.ai、意図予測と経路計画のためのDNN基盤モデルを発表

ディープティーチングを応用し、L2/L3 ADASからL4までのスケーラブルなAIアプローチを構築

レッドウッドシティ（カリフォルニア州）, 2023年12月28日 /PRNewswire/ -- 自動運転とロボット工学の自動化を目的とした次世代AIソフトウェアを提供するHelm.aiは本日、高度なADAS L2/L3およびL4の自動運転向けの同社のAIソフトウェアスタックの一環として、行動予測と意思決定のためのDNN（ディープニューラルネットワーク）ベースの基盤モデルを発表しました。 

同社は、複雑な都市のシナリオでの車両や歩行者の挙動に関する予測、そしてそれらの状況で自律走行車が選択する可能性の高い経路を予測するために、DNN基盤モデルをトレーニングしました。これらは自律走行車の意思決定能力の重要な要素です。Helm.aiは、業界で検証済みのサラウンドビューフルシーンのセマンティックセグメンテーションと3D検出システムをコア表現として活用し、トレーニングの意図予測と経路計画機能を実現しました。さらに、基盤モデルは同社独自のディープティーチング技術を使用してトレーニングされ、拡張可能な方法で広範な予測能力を実現しています。

Helm.aiの技術は、実際の走行データから直接学習し、車両や歩行者の複雑な挙動、周囲の走行環境に関する情報をキャプチャするために同社の高精度で時間的に安定した知覚システムを使用しています。これにより、都市の運転の微妙で重要な側面を自動的に学習するDNNが生成されます。Helm.aiの意図予測と経路予測を可能にする基盤モデルは、一連の観測された画像から入力を収集し、次に何が起こるかを最も可能性が高いと考えられる結果を表す予測されたビデオシーケンスを生成します。また、モデルは意図予測と一致する自律走行車の予測経路を提供します。意図予測と経路予測の両方の能力は、自律走行車による最も安全で最適な動作を計画するために不可欠です。

重要なのは、Helmの意図予測と経路計画のDNN基盤モデルは、高度に拡張可能なディープティーチングパラダイムでトレーニングされており、複雑な都市の走行シナリオについて実際の走行データから直接教師なし学習が可能です。このアプローチは、煩雑な物理ベースのシミュレーターや手作業でコーディングされた規則を回避するもので、現実世界での運転の複雑さを完全に捉えるには不十分です。特に、Helm.aiの開発・検証パイプラインは、高度なADAS L2/L3の大量生産ソフトウェア向けに最適化されていますが、L4完全自律アプリケーションにも直接適用できます。さらに、Helm.aiのスケーラブルなAIアプローチは、自律走行車以外のロボット工学領域にも容易に一般化できます。

Helm.aiは、高度なADAS L2/L3の大量生産プログラムから大規模なL4の展開まで、シームレスにスケーリングするように設計された、自動運転におけるAI第一のアプローチを構築しています。同社のソフトウェア専用プラットフォームは、ハードウェアに依存せず、ビジョンを最優先とし、ビジョンとレーダー/ライダーのセンサー間で必要に応じてセンサーフュージョンを組み込んでおり、これによって重要な知覚の問題に対処しています。本日発表された技術の進展は、自律車両向けのスケーラブルな開発および検証を可能にし、Helm.aiのソフトウェアオファリングの価値を加速させるものであり、AIベースの意図予測と経路計画のソフトウェア開発に貢献します。

「Helm.aiでは、同じフレームワーク内で高度なADAS L2/L3の大量生産と大規模なL4の展開に同時に対応する非常にスケーラブルなAIアプローチを先駆けています。」と、Helm.aiのCEOであるVladislav Voroninski氏は述べました。

「知覚は、自律走行スタックの最初の重要な要素です。知覚システムがより包括的で時間的に安定しているほど、ダウンストリームの予測能力を構築することが容易になります。これは特に複雑な都市環境において極めて重要です。業界で検証されたサラウンドビュー都市知覚システムとディープティーチングのトレーニング技術を活用して、我々は意図予測と経路計画のためのDNN基盤モデルをトレーニングしました。これにより、これらのモデルは実際の走行データから直接学習し、従来の物理ベースのシミュレーターや手作業でコーディングされた規則が不要となり、さまざまな都市での走行シナリオや人間の行動の微妙な側面を理解できるようになりました。」

Helm.aiは2023年8月に5,500万米ドルのシリーズC資金調達ラウンドを終了しました。このラウンドは、フリーマングループ（Freeman Group）が中心となって行われ、ベンチャーキャピタル会社のACVCパートナーズ（ACVC Partners）とAmploからの投資、さらには本田技研工業、グッドイヤー・ベンチャーズ（Goodyear Ventures）、星宇ハイテク（Sungwoo Hitech）からの戦略的投資を含んでいます。今回の資金調達により、Helm.aiの調達総額は1億200万米ドルに達しました。

Helm.aiについて

Helm.aiは、高度なADAS、L4の自動運転、ロボット工学のための次世代AIソフトウェアを構築しています。2016年11月にカリフォルニア州メンローパークに設立された同社は、真にスケーラブルな自動運転を実現するために、AIソフトウェアの構築方法を再構築しました。Helm.aiの製品、SDK、オープンキャリアの機会など、Helm.aiの詳細については、https://www.helm.ai/をご覧いただくか、LinkedInでHelm.aiを検索してください。

写真 - https://mma.prnasia.com/media2/2307805/Intent___Path_Prediction_Top_3.mp4

ロゴ - https://mma.prnasia.com/media2/1178129/Helm_ai_logo.jpg