- 参加者: takmaron, fujita, taichi, kiws, 432, bushio, akamatsu, tomo
- とも(Tomo)は、自動運転システムに関連する様々な話題について議論しました。イベントの延期や技術的な課題、シミュレーションの最適化、AIの活用などが主な話題となりました。また、実際のテストイベントの報告や今後の改善点についても言及し、チームでの協力的な取り組みの重要性が強調されました。
- とも(Tomo): スピーカーとPCなどの機材を明日オフィスで受け取る
- チーム全員: 延期された日程が決まり次第、参加可能かどうか確認する
- 横森: ルックアヘッド距離のパラメーター調整を行う
- チーム全員: 実車での走行速度に応じたパラメーター調整を行う
- ゆう: 地図の分割をさらに細かく調整する
- チーム全員: RVizの表示をカスタマイズし、必要な情報を表示できるようにする
- チーム全員: YouTubeライブ配信の準備と練習を行う
- 赤松: 運営とオペレーターの間の通信方法を確認・改善する
- チーム全員: GNSSが一時的に失われた場合の対策を検討・実装する
- チーム全員: 自己位置推定の精度向上のための方法を検討する
- チーム全員: コミットログやスラックの情報をAIに読み込ませる方法を検討する
- 岩佐: AIを使ったキャッチアップ方法を検討・実装する
- チーム全員: 本番でのオペレーション手順を再確認し、役割分担を明確にする
- チーム全員: 延期に伴う準備期間の有効活用方法を検討する
- とも(Tomo)は、イベントの延期に関する情報の混乱について議論し、公式ウェブサイトとSlackの情報の不一致を指摘する。事前練習日を含むイベント全体が延期されることが確認され、参加者への影響や経費の問題が話し合われる。また、GNSSの異常検知機能の実装についても触れ、ChatGPTを活用して開発を進めたことが明らかになる。
- とも(Tomo)は、マップ分割の課題について議論し、ベクターマップビルダーの限界とスクリプトの必要性を指摘する。Pcdファイルのインポートや分割ポイントの指定方法など、技術的な問題点を挙げ、ゆうさんの作成した詳細な地図分割を高く評価する。センターラインの分割の重要性や、ベクターマップビルダーの機能不足についても言及し、これらの問題点がプレゼンテーションの重要なポイントになる可能性を示唆する。
- とも(Tomo)は、自動運転システムのシミュレーションについて議論し、ベクターマップの分割と速度設定の調整方法を説明する。実車の動きに近づけるためのパラメーター調整の重要性が強調され、特にコーナリングや減速ポイントの設定に注目している。また、センターラインの編集や細かな速度調整が可能なツールの使用方法についても言及し、チームでの協力的な最適化作業の必要性を指摘している。
- とも(Tomo)は、AIを活用したソフトウェア開発について議論し、チャットGPTの使用経験を共有する。自動運転AIチャレンジについて触れ、AIの定義や応用範囲の広さを指摘する。また、バイクの大会に関連するボランティア募集や、11月1日の結婚記念日の予定についても言及する。
- とも(Tomo)は自動運転車両のテストイベントについて報告する。イベントでは、参加者がSSH接続を使用して車両のミニPCにアクセスし、操作を行った。準備や機器のセットアップに課題があったが、ポータブルスピーカーを使用したコミュニケーションが効果的だった。とも(Tomo)は、今後のイベントに向けてYouTube配信の練習を検討している。