こんにちは、TURING株式会社（チューリング）でインターンをしている、東大大学院修士一年の舘野です。 TURINGは完全自動運転EVを開発しているベンチャー企業です。 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000007.000098132.html 完全自動運転を実現するには、車の周りの環境をセンシングし認識するシステムが不可欠です。センシングのためのセンサーは様々考えられますが、TURINGでは主にカメラを用いています。 自動運転AIにはカメラデータから信号機・標識・周囲の車、などの情報を読み取る必要がありますが、そのためにはそれぞれの目的に対応

こんにちは。TURING株式会社でインターンをしている、東京大学学部3年の三輪と九州大学修士1年の岩政です。 TURINGは完全自動運転EVの開発・販売を目指すスタートアップです。私たちの所属する自動運転MLチームでは完全自動運転の実現のため、AIモデルの開発や走行データパイプラインの整備を行っています。 完全自動運転を目指すうえで避けて通れない課題の一つに信号機の認識があります。AIが信号機の表示を正しく理解することは、自動運転が手動運転よりも安全な運転を達成するために欠かせません。信号機を確実に認識したうえで、周囲の状況を総合的に判断して車体を制御し、安全かつ快適な走行を実現する必要

こんにちは、TURING株式会社でインターンをしている東大工学部4年の井上です。 TURING(チューリング)は完全自動運転EVを開発するベンチャー企業です。 完全自動運転AIの開発のため、独自にデータの収集を行っており、 2022年内に500時間 2023年内に50,000時間 という目標を掲げています。このうち、2022年の500時間のデータ収集については既にデータベース化が完了し、次の50,000時間の達成に向けた開発が進められています。 チューリング社ではデータ取得のため、自社開発の収集キットを搭載した車両に乗車するデータ取得チームを結成し、公道上での走行データの取得を開

1. はじめに こんにちは。TURING株式会社（以下、TURING）で長期インターンをしている、東京大学工学部4年の中谷と早稲田大学先進理工学部3年の天野です。 TURINGは、自動車メーカーとしてTESLA超えを掲げる、完全自動運転EV自動車を開発するベンチャー企業で、自動運転レベル2相当の改造車の販売を今年の目標に定めています。 6月から8月にかけて、正社員の方々の力を借りながらインターン生を中心にLEXUS RXのCAN（Controller Area Network）をハッキングして、私達は見事「カーハッカー」になりました。 この記事では、TURINGが車メーカーとして、

1. はじめに こんにちは、TURING でエンジニアをしているsangotaroです。 TURINGは完全自動運転システムを搭載した"EV"の販売を目標とする会社です。 この記事では既存のC++で書かれたソフトウェアの資産をDartから利用する方法についてある程度の知見が得られたのでそれをまとめたいと思います。 2. なぜC++の資産をDartから使用する必要があったか hokkaidoプロジェクトの記事でもお伝えした通り、TURINGでは現時点でも以下のソフトウェア資産を持っています カメラからの映像を入力として経路の推定を行い自動運転を行う 自動運転の推論の結果得られた経

はじめに TURINGの井ノ上です。TURINGは「We Overtake Tesla」をミッションに、完全自動運転EVの開発・製造を行っています。TURINGはEnd-to-Endな深層学習モデルでLv5完全自動運転車の開発を目指しています。現在、TURINGではカメラセンサから得た画像を用いて車体の操作や経路選択、安全性の判断を行えるAIモデルの開発を行っています。(実際の車を動かす事例はこちらの記事やこちらの記事をご覧ください。) この記事では私達が目標としているTeslaの自動運転のAIモデルについて紹介します。 Teslaの自動運転 こちらは2022年に公開されたTesl

1. はじめに こんにちは。TURING株式会社（以下、TURING）で、インターンをしている東大B3の中村です。 TURINGは、完全自動運転EVを作るべく設立されたベンチャー企業です。自動運転システムとそれを搭載したEV車の開発を行っています。 TURINGでは、2022/09/27から同10/5（実走行は9/29から10/3）にかけて、hokkaidoプロジェクトと題して、自動運転システムを用いて北海道を沿岸部にかけてほぼ一周するプロジェクトを実施しました。結果として、総走行距離1480kmに対して約1400km(95%)を自動運転で走行しました。 今回、自動運転車両の走行を

深層学習をする上で、最も大切なマシンスペックを聞かれたら何と答えますか? GPUのTensor性能、VRAM、GPUの数、CPU性能、メモリ、… 問題によって正解は異なりますね。 しかし、特に大規模なデータセットで機械学習する場合では、しばしばネットワーク帯域とストレージシステムのディスクI/Oによって制限されます。この記事ではそのような課題に対して、学習側でどのようにデータを扱うかを見ていきたいと思います。 1. この記事は? こんにちは、TURING MLチームです。TURINGはEnd-to-Endな深層学習モデルでLv5完全自動運転車の開発を目指す会社です。 私たちは自

こんにちは、TURING株式会社でエンジニアをしている しおつか です。 この記事を読んでいただいている皆様の多くはTURINGって？そんな感じだと思います。 名前を知っていただいている方でも、最近Twitterとかで聞くけど結局なにやってるの？実際なにかやったの？という感じかもしれません。 TURINGは、2021年8月に創業した完全自動運転EVの製造・開発を目指す会社です。 この記事では、TURING最初のプロジェクト「Budapest」 についてお話しします。 構成は、 １. 概要 ２. 技術的アプローチ ３. その後の取り組み ４. 終わりに 付録：Budapestの名前の由来