自動運転の研究開発では、新しいモデルを素早く試し、短いサイクルで改良するスピード感が求められます。
一方で実車に搭載する段階では「低遅延」「省メモリ」といった厳しい車載要件を満たさなければなりません。
本動画では、株式会社ティアフォーが開発を主導するオープンソースソフトウェア『Autoware』を題材に、
研究から実運用までをつなぐ C++による一行コード をご紹介。
初回起動時にONNXモデルを自動でTensorRTへ変換し、以降はキャッシュを利用する仕組みにより、
GPU世代や環境の違いに左右されにくく、研究から車載環境への移行をスムーズに実現しました。
▼こんな方におすすめ
自動運転やロボティクスの研究開発に関心がある
オープンソースソフトウェアやC++での最適化事例を知りたい
End-to-End AIの設計や実装に関心がある
実運用と研究開発をつなぐアーキテクチャを学びたい
▼今回のOneLiner ※"<"は半角
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network_trt_ptr_ = std::make_unique<TrtCommon>(
trt_config, std::make_shared<Profiler>(), std::vector<std::string>{params_.plugins_path});
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▼登場企業
株式会社ティアフォー
世界初のオープンソース自動運転ソフトウェア『Autoware』を開発し、
自動運転の社会実装とオープンソースソフトウェア文化をリードするスタートアップ。
ぜひWebサイトもご覧ください:https://tier4.jp/
🎥 ライトニング・トークシリーズ「The OneLiner」では、
“たった一行”のコードが現場の課題をどう変えるか? を掘り下げていきます。
次回以降もお楽しみに!
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