Kudanは、様々な自律型ロボットメーカーのみならず、グローバルでの自動車OEMにもSLAMソフトウェアを提供しています。KudanのGrandSLAM※2を活用することで、Lidarやカメラに加え、IMU、GPS、その他のセンサを組み合わせながら、自動運転に必要な精緻な点群地図を作成し、リアルタイムで自己位置推定を可能にします。

今後も、最新技術を用いたKudanのLidar SLAMソフトウェアを通じて、世界有数の教育・研究機関であるインド工科大学ボンベイのチームSeDriCaの自動運転プロジェクトを支援してまいります。なお、本チームの取り組みや開発成果により、Continental、NVIDIA、Texas Instruments、Velodyneなど、自動運転分野におけるリーディングカンパニーがスポンサーとして賛同しています。

SeDriCaメンバー（Intelligent Ground Vehicle Competitionにて）

2017年に、SeDriCaは、全世界の自動運転車開発チームが参加する『第25回Intelligent Ground Vehicle Competition（IGVC）※3』で優勝した実績があります。その後、現在の自動運転プラットフォームの開発を開始し、インド最大手自動車OEMが主催する『Mahindra RISE　Challenge』に参加しています。

SeDricaは、インドの道路環境でも走行可能で、且つ自動運転レベル4を備えたインド初の自動運転車の開発を目指しており、Kudanは、その開発実現を後押しするため、スケーラブルで高精度な地図の作成及びこれらの地図上での自己位置推定を可能とする技術としてLidar SLAMのソフトウェアを提供いたします。

本スポンサーシップを通じて、Kudanは、自動運転車にとって最も変化に富んだチャレンジングなインドの道路環境で自社のソフトウェアの性能を実証し、Kudanの注力分野の一つである自動運転領域におけるさらなる事業拡大を図ってまいります。

SeDriCaが開発中の自動運転車

Team SeDriCaに関する情報は、下記サイトをご確認ください。
https://www.umiciitb.com/competitions/SeDriCa

※1：SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）
センサ情報から周辺環境マッピングと自己位置認識を同時にリアルタイムで行う技術。Kudanでは、Lidarとカメラの両方のセンサによるSLAM技術を保有しており、さらにそれらを組み合わせることで、低レイテンシ・高精度・高安定性をさらに高めることに成功。
※2：GrandSLAM
Kudanの自己位置推定及び環境地図作成ソフトウェアの総称。高精度、低レイテンシ、高堅牢性、安定性など、ソフトウェアの基本機能だけでなく、大規模マップへの拡張や、他システムとの統合、クロスプラットフォームなどに対応する商用グレードの性能を備えている。
※3：Intelligent Ground Vehicle Competition（IGVC）
自動運転などの先端技術をテーマとした教育・研究機関中心のオークランド大学主宰の開発コンペティション。世界各国の大学・教育機関のチームが参加し、技術力・実践的な環境でのパフォーマンスを競う。

【Team SeDriCa @IIT Bombayについて】
Unmesh Mashruwala Innovation Cell（UMIC）は、IIT Bombayの技術チームで、陸・空両方での自動運転の開発に特化しています。なかでも、SeDriCaチームは、インド国内の非常に整備されていないような環境にも対応できる、インド初のレベル4相当の自動運転車の開発を目指しています。前述の通りIGVCやMahindra RISE Challengeに参加し、優秀な成績を残しています。
詳細な情報は、Unmesh Mashruwala Innovation Cell（https://www.umiciitb.com/）をご参照ください。

【Ｋｕｄａｎ株式会社について】
Kudan（東証上場コード: 4425）は機械（コンピュータやロボット）の「眼」に相当する人工知覚（AP）のアルゴリズムを専門とするDeep Tech（ディープテック）の研究開発企業です。人工知覚（AP）は、機械の「脳」に相当する人工知能（AI）と対をなして相互補完するDeep Techとして、機械を自律的に機能する方向に進化させるものです。 現在、Kudanは高度な技術イノベーションによって幅広い産業にインパクトを与えるDeep Techに特化した独自のマイルストーンモデルに基づいた事業展開を推進しています。
詳細な情報は、Kudanのウェブサイト（https://www.kudan.io/?lang=ja）をご参照ください。

■会社概要
会　社　名： Ｋｕｄａｎ株式会社
証券コード： 4425
代　表　者： 代表取締役CEO　項 大雨

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What is Zerolag tracking

●Generally, automotive-grade LiDARs work at 5 to 20Hz. For automotive use cases, sensors can travel 1 to 5m over each　  scanning

●This 1 to 5m can cause many issues, especially in some cases which require highly accurate localisation and mapping

●Using Kudan’s GrandSLAM, the system can correct and update the position of the sensor with the frequency of fused IMU which can generally run-up to the order of tens kHz, and compress the latency of position recognition less than ten micro sec

●This enables system output with practically zero lag for vehicle localisation and minimizes the real-time tracking accuracy into less than several cms

Benefits of Zerolag tracking

●Vehicle/ robot localisation can work even the sensors move with high speed and quick turns. This can contribute to highly accurate and real-time localisation for automotive, drones, aircrafts

●The algorithm can save processing consumption with keeping the output frequency and latency, which enables the algorithms working on lower graded processors and/ or providing more processing power for other algorithms (e.g., object recognition, navigation)

Example of Zerolag tracking

●We have run GrandSLAM on general automotive-grade LiDAR data and compared the results with and without IMU synchronisation

●The result without IMU showed a latency of 50 to 60 milliseconds, while the result with IMU showed a latency of less than 10 microseconds, confirming that it is possible to output a position 5000 times faster and it’s almost ignorable for any practical use cases

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