間接法・直接法・LiDAR・深層学習を統合したGrandSLAMの開発・実用化
FY2020に初出。9回の記載のうち5回が「再掲」。直近の記載はFY2025。
このテーマで動きを比べられる他社は、まだありません。
- FY2025削除有価証券報告書GrandSLAMの開発・実用化目標を本書で明示していない。一方、ハイブリッドSLAM及びAIとの技術融合はより広い人工知覚技術開発の方針として記載している。
- FY2024-Q3再掲有価証券報告書
「引き続きハイブリッドSLAMや人工知能を組み込んだ位置認識技術の実証など、より革新性の高い人工知覚技術の開発を推進してまいります。」
間接法・直接法SLAM等の統合を背景とする高性能な人工知覚技術の開発・実用化に向けた方針を再確認している。 - FY2024-Q1前進有価証券報告書
「アーティセンス社の直接法SLAMと当社が従来から保有する間接法SLAMとのハイブリッド化に成功し、基本性能の向上を実現しました。」
GrandSLAMの構成要素に関係する直接法SLAMと間接法SLAMのハイブリッド化に成功し、基本性能を向上させたという具体的な進展を記載している。GrandSLAM全体の完成・実用化を達成したとは記載していない。 - FY2023再掲有価証券報告書
「これらの３つのブレークスルーは、業界において大きな技術的な先行を狙うものであり、これらの実用化を持って当社は、理論的に考えられる最も高性能なアルゴリズムとなる独自のGrandSLAMの開発と実用化を目指します。」
間接法SLAM、直接法SLAM、lidar及びGN-netの統合によるGrandSLAMの開発・実用化目標を再確認している。 - FY2022再掲有価証券報告書
「これらの３つのブレークスルーは、業界において大きな技術的な先行を狙うものであり、これらの実用化を持って当社は、理論的に考えられる最も高性能なアルゴリズムとなる独自のGrandSLAMの開発と実用化を目指します。」
間接法SLAM、直接法SLAM、lidar及びGN-netの統合によるGrandSLAMの開発・実用化目標を再確認している。 - FY2021前進有価証券報告書
「2020年６月 次世代SLAMアルゴリズム「GrandSLAM」の評価用ソフトウェアを提供開始」
GrandSLAMについて、開発・実用化目標に先立ち、2020年6月に評価用ソフトウェアの提供を開始したという具体的な進展を記載している。 - FY2021-Q2再掲有価証券報告書
「Kudan SLAMとは異なるDirect Visual SLAMという別アプローチによる次世代アルゴリズムに加えて、Gaussian-Newton net（GN-Net）と呼ばれる深層学習との融合技術を強みとするアーティセンス社とのグループ一体としての技術連携を加速し、アルゴリズム性能の更なる向上の実現を図るほか、より高度な技術応用と市場の開拓・拡大を目指してまいります。」
Kudan SLAM、Direct Visual SLAM及びGN-Net等の技術連携を進め、アルゴリズム性能向上と高度な技術応用を目指す方向性を再確認している。 - FY2021-Q1再掲有価証券報告書
「これらの実用化を持って当社は、理論的に考えられる最も高性能なアルゴリズムとなる独自のGrandSLAMの開発と実用化を目指します。」
間接法SLAM、直接法SLAM、LiDAR及びGN-netの統合によるGrandSLAMの開発・実用化目標を再確認している。 - FY2020初出有価証券報告書
「当社が持つ間接法SLAMと、アーティセンス社が次世代技術として独自に持つ直接法SLAMの統合により、さらに高度で高性能・高精度な空間と位置の認識を可能にします。二つ目には、これに加えて、当社のLiDAR技術が更に統合されることにより、カメラ画像では認識できないような空間情報も扱えるようになり、より高精度な空間認識を可能とするとともに、困難な天候や照明環境においても安定的に機能します。三つ目には、両社の人工知覚技術の統合に加えて、アーティセンス社のDeep Featureと呼ばれる深層学習に基づく技術であるGN-netが統合されることにより、実用環境での複雑な外乱や環境変化にかかわらず、安定的な認識を可能にするものであり、これらの実用化を持って当社は、理論的に考えられる最も高性能なアルゴリズムとなる独自のGrandSLAMの開発と実用化を目指します。」
Artisenseの直接法SLAM、Kudanの間接法・LiDAR技術、GN-netを統合し、独自のGrandSLAMを開発・実用化する目標を初めて明示している。