Datatang、自動運転の開発をサポートする「4Dアノテーションサービス」を開始

自動運転において、車の鳥瞰図（以下、BEV）は、複数の車載センサから収集したデータが、AIモデルの整理演算を経って生成されたものだ。複数のセンサ情報を1つの視点で表示し、誤差の積み重ねを回避することで、自動運転中の複数のセンサデータの融合判断という課題を解決できる。

BEV空間において、座標系は同一のため、時系列と融合して4D空間を形成することができる。しかし、点群の量が膨大すぎるため、従来の3Dアノテーション技術は、現在のアノテーションニーズに負えなくなり、BEV向けの4Dアノテーション技術が注目されている。

こうした中、Datatang株式会社は、自動運転業界向けに「4Dアノテーションサービス」を開始する。

「4Dアノテーションサービス」は、3Dに時系列を入れた4次元技術に基づき、アノテータは車両、歩行者、交通標識などの静的な物体をアノテーションする。そして、これらの位置、大きさなどの情報を記録し、同時に時間軸で物体の現れる時間を記録する。

これにより、AIアルゴリズムは、より正確に物体の移動軌跡を追跡し、自動運転中に安全な判断を出せるようになる。

また、3D区間と時系列の次元でアノテーションを行うことで、レーザレーダ、ミリ波レーダ、カメラなどの設備でとったデータ全てに対応するほか、キャリブレーションやデータ融合機能も搭載されている。

そして、予測識別技術をアノテーションツールに入れ、作業のスピードと品質を向上させる。

Datatang、自動運転の開発をサポートする「4Dアノテーションサービス」を開始 — 車道のアノテーションの実例

また、「4D点群アノテーションモジュール」は、点群データをブラウザ上で扱えるポイントクラウドビューアシステムPotreeを採用しており、カメラの位置、点群とカメラの距離、点群の密度等のパラメータからOctreeの解像度をコントロールし、LOD（Level of Detail）の機能を実現できる。

さらに、データセットからマッピングパラメータを取得し、パラメータ偏差を避けることが可能だ。4Dオリジナルの点群データにはclipごとに1つの点群しかないが、マルチフレームカメラに対応するため、Datatangのツールはバックグラウンドからマッピングパラメータを取得し、1フレームに1つのパラメータに対応させ、マッピングの精度を高めることができる。

加えて、異なる対象に点群の表示色をカスタマイズ設定でき、点群目標を正確に判別できるほか、Prelord機能でアノテーションとデータの読み込みを同時実行し、作業の待ち時間を最小にしてアノテーション効率を高めることが可能だ。

他にも、予測識別エンジンを搭載しており、目標の自動識別、目標の追跡ができる。