アイサンテクノロジー(株)【4667】の掲示板 2024/03/27〜

>>164

IRが出てますね、
>この新システム良さそうだな！

この新システム良さそうだな！

1500株だけ買いました(取得単価1611円)

さすがに危ないポジなんで長く持つ気はないけど。

アイサンテクノロジーは三菱商事と共に
自動運転ワンストップサービス事業に
舵を切ってます

また、ティアフォーやヤマハの自動運転
製品の販売店

自動運転導入の実証実験や自動運転販売
運行管理、保険、メンテナンスなどを
請負契約するサービス業なので
自動運転の先端技術を比較されても
すでに関係ないと思っていますが・・

>>158

難しいことは良く分かりませんが、サイエンスゼロで言っていることは3群データを活用した地図などは未来の社会インフラ、つまりなくてはならない存在になるかもしれないと言う話。当然ながらそうした業界にはポジティブな話でその中でアイサンのシステムや取組が紹介されています。
株価やアイサンの企業価値向上にはブラスの話であり、株価下落や他メーカーと劣後しているなどと言ったことは全く検証されていません。
改めてアイサンの凄さを実感できる番組でした。
頑張れアイサン！
さげたらコツコツ買い増します。

>>159

悔しいのうw

>>158

Kudanは一瞬で読み取った点群から
自己位置推定とマッピング（SLAM）を同時にやってのけてる企業である。

点群生成するだけなら、点群に色付けするだけなら3流企業でも出来る。

SLAMとは？

SLAMの作り方
https://
jp.mathworks.com/help/nav/ug/perform-lidar-slam-using-3d-lidar-point-clouds.html

3 次元 LiDAR 点群を使用した SLAM の実行

※一部抜粋
この例では、点群処理アルゴリズムと姿勢グラフの最適化を使用して、収集された 3 次元 LiDAR センサー データに "自己位置推定と環境地図作成の同時実行" (SLAM) アルゴリズムを実装する方法を説明します。この例の目標は、ロボットの軌跡を推定し、3 次元 LiDAR 点群と推定された軌跡から環境の 3 次元占有マップを作成することです。

ここで示す SLAM アルゴリズムでは、正規分布変換 (NDT) に基づく点群レジストレーション アルゴリズムを使用して軌跡を推定し、ロボットが同じ場所を通るたびに信頼領域ソルバーを使用した SE3 姿勢グラフの最適化を使用してドリフトを減らします。

データの読み込みと調整可能なパラメーターの設定

ある駐車場で Clearpath™ Husky ロボットから収集した 3 次元 LiDAR データを読み込みます。この LiDAR データには、"n" 行 3 列の行列の cell 配列が格納されています。ここで、"n" は取得された LiDAR データ内の 3 次元の点の数で、列は取得された各点に関連付けられている "xyz" 座標を表します。

 Get 

outputFolder = fullfile(tempdir,'ParkingLot'); dataURL = ['https://ssd.mathworks.com/supportfiles/lidar/data/' ... 'NatickParkingLotLidarData.tar']; pClouds = helperDownloadData(outputFolder,dataURL);

点群レジストレーション アルゴリズムのパラメーター

点群レジストレーション アルゴリズムを使用した軌跡の推定のパラメーターを指定します。maxLidarRange で 3 次元レーザー スキャナーの最大範囲を指定します。

 Get 

maxLidarRange = 20;

屋内環境で取得された点群データには床面と天井面の点が含まれていて、点群レジストレーション アルゴリズムで混同されます。次のパラメーターにより、一部の点が点群から削除されます。

referenceVector - 床面の法線方向。

maxDistance - 床面と天井面を削除するときのインライアの最大距離。

maxAngularDistance - 床面と天井面を当てはめるときの基準ベクトルからの最大角度偏差。

 Get 

referenceVector = [0 0 1]; maxDistance = 0.5; maxAngularDistance = 15;

レジストレーション アルゴリズムの効率と精度を高めるために、randomSampleRatio で指定したサンプル比の無作為抽出を使用して点群がダウンサンプリングされます。

>>156

はっきり言おう。
アイサンテクノロジーより
《Kudanが遙か上のレベルを行っている。》

【点群データだけなら3流企業でも生成できる】
【点群データに色付ける事も3流企業でも出来る】

だって
【Liderで読み取れば簡単に点群が生成出来る】
のだから、、、

Kudanはその遙か上のレベルをいとも簡単にやってのけてるのだよ?!!!

INNOVIZのCEOに、『これはSLAMの画像ですか？』と聞いた事がある。
INNOVIZCEOは『これはLider で読み取った画像です』
と返答が。
私は腑に落ちないまま現在進行形で来てしまった。
今ようやく飲み込めたよ。

3 次元 LiDAR 点群を使用した SLAM の実行

この例では、点群処理アルゴリズムと姿勢グラフの最適化を使用して、収集された 3 次元 LiDAR センサー データに "自己位置推定と環境地図作成の同時実行" (SLAM) アルゴリズムを実装する方法を説明します。この例の目標は、ロボットの軌跡を推定し、3 次元 LiDAR 点群と推定された軌跡から環境の 3 次元占有マップを作成することです。

地合いがこれだけ総崩れしても底堅さを見せるようになりましたね。今日はアイサンが、２７日からの東京スシテックではティアフォーが登場します。
ますます目が離せなくなってきました。
下がったらコツコツ買います。

>>154

録画予約しました。楽しみですね。

底堅くなってきた感じしますがねぇ。
はやく１０，０００円に向けてスタートしてほしいです。

>>153

明後日みたいですよ
https://www.nhk.jp/p/zero/ts/XK5VKV7V98/episode/te/W35N3RM18K/

今日も買い増し

>>150

いつテレビ放送しますか？

もう底でしょ。
上がるイメージしか、湧かない。

アイサンのもう一つの本業3次元点群データの作成。ＮＨＫ Ｅテレの科学番組「サイエンスZERO」において、同社製品「WingEarth」を用いた点群の利活用が放送されるようだが、すでに3次元の点群データはいろいろなものに利活用されているどうやら凄いものらしい。

総会は覚悟しとけよ　バッカ藤淳

出してくるのは実験のIRばかり　それがどう収益化されて　それによってどう会社が発展していくのか　タイムスケジュールも含めて　IRしろよバ加藤淳　ほんとバッカ
藤な野郎ですね

戦略的論理的なコメ　心強い　これぐらいのIRできんのか　バ加藤淳

>>144

国交省が産総研主導を優遇していても、電磁誘導や電磁マーカーを使ったなんちゃって自動運転には限界がくるでしょうから、いずれアイサンテクノロジー勢が覇権をとるだろうと昨日までに仕込みは終えました。
なにより今後自動運転やドローンも含め需要が増えるダイナミックマップに関していえば、ダイナミックマッププラットフォームに出資し、測量の技術支援もしているここは売上を伸ばしていくことは明らかなので、あとは株価が１万超えるまで寝てまつことにしました。

>>138

そうですか。産能研の自動運転は国内初で福井県永平寺町で昨年5月21日からレベル4自動運転移動サービスを始めたものの、実績はその1件だけ、おまけに目の前に止めてある自転車も感知できずにぶつかる有様。その後も他のエリアでの展開は全く進展していないようにお見受けしておりますが。また、自動車メーカーにシステムが採用されたとの実績も聞こえてきませんね。アイサン＋ティアフォーはすでにいすゞ、スズキでは搭載済みですよ。