ステレオカメラの距離測定原理
視差と物体までの距離の関係
SLAM
Simultaneous Localization and Mapping
SLAMとは、自動運転に欠かせない技術であり、自己位置認識とメモリー上への地図生成を同時に行う技術です。
様々なセンサー等無しに、カメラ画像情報だけで処理することができるので、GPSの補完もできます。（注）
注 ： ステレオカメラの出力結果をもとに、後段の処理系で実現します。
自動運転に欠かせない自己位置認識と地図生成を同時に行う画像情報だけで、GPS情報の補間が可能
SLAMを使うと、橋の下やトンネル、ビル影でも正確な位置情報を得ることが可能となります
物体検知（ディープラーニング）
ARAYA社の多層のニューラルネットワークによる機械学習を採用
ディープラーニングは、AIにおける一つの技術、手法であり、人物検知、物体検知を可能とします。
明確なアルゴリズムがわからないもの、またはわかる必要のないものを繰り返し学習することによって解を得る手法です。（注）
注 ： ステレオカメラの出力結果をもとに、後段の処理系で実現します。
ディープラーニングを使うと、アルゴリズムが分からなくても、物体、人物などを繰り返し学習することによって、それらを検知できるようになります
ステレオカメラとディープラーニングの組み合わせで、複数の人間を検知し、重なり合っても各人を間違えることなく追跡します。
（それぞれの人を囲む枠の色が重なり合った後も変わらないことに注目ください）
Middleware X3（クロススリー）
X3(クロススリー）は、ステレオカメラより抽出された特徴点を3D画像に変換し、必要な特定エリアだけを抽出したり、回転行列を用いて画像を任意の角度に回転させることで、データ処理に適した上面、側面等の視点からの画像を作成することができます。
X3の使用により、アプリケーション開発の効率を大幅に向上させることが可能となります。
【ムービー内】
上段
左：元画像 / 中：抽出した視差画像 / 右：抽出した元画像
下段
左：左側面から見た視差画像 / 中：正面から見た視差画像（回転されて壁の絵が水平になっている） / 右：真上から見た視差画像