オープンライト・ソリューションズは、ルネサスのルネサス自律プラットフォームを拡張し、CES 2018（フランス北米中央ホール、C-5、フランスモーターパビリオン）のDiboticsブースに展示されます。
今日の光学処理、高性能処理プラットフォームと先進的な組み込みソフトウェアを組み合わせる必要性。ルネサスの高性能画像処理能力と自動車RカーSoCの低電力特性とDibotics 3D SLAM （同時ローカライゼーションとマッピング、同時位置決めとイメージング）技術を提供する両社は、SLAM on Chip（注1）ソリューションを共同で提供しています。
このSLAM on Chipは、以前は高性能PCのみで実現されていた機能である、単一のSoC上での3D SLAM処理を可能にし、ベアボーン・データによる3Dイメージング、慣性計測ユニット（IMU）と全地球測位システム（GPS）データを排除することで、この共同作業は、自動車システムにおける低電力かつ高度な機能安全性を備えたリアルタイム3Dイメージングシステムを可能にします。
自動車市場が無人化に向けて準備を進めている現在、センサ技術は、リアルタイムで高精度の環境感知、正確な車両の位置付け、リアルタイムのセンサフュージョンなど、無人車両が要求する機能に最適化されています。まだ大きな課題です。
コダックは、カメラやレーダーなどの他のソリューションと比較して、より正確な車両周辺の障害物検出と、車両制御用のリアルタイム電子制御ユニット（ECU）を提供しています。管理新Kundaセンサー技術によって提供されるデータ量の急速な増加は、これらのデータの高性能でリアルタイムの処理の必要性を高めています。
ジャン=フランソワ・チョートー、ルネサスエレクトロニクスの世界的なADASセンターの副社長は、言った：「技術をシームレスに組み合わせて、ルネサスとDibotics会社、高度なライダーデータ処理のための能力を持っており、リアルタイムで高性能なソリューションハイレベルフサを達成するためにプログラム。「」無人、ルネサス正の市場のための私達のエンド・ツールネサス自治プラットフォームを最適化するための革新的な能力を持つパートナーとの協力を通じて。会社のDibotics光はゲームを変える市場をリードする技術を提供することにあります、我々は彼らのコラボレーションが始まったためお知らせいたします。」
Dibotics、CEO兼共同創設者ラウール・ブラボが指摘：「ADASセンサーとオートパイロット機能のすべての光では、このパートナーシップに重要な役割を果たし、ルネサステクノロジとDiboticsのユニークなデザインに完璧の本質を。最先端のパフォーマンスを提供するために組み合わせると、OEM、ティアサプライヤーと光のメーカーを可能にする開発コストを削減し、市場投入までの期間を短縮します。我々は、このような市場リーダールネサスと協力できることを大変嬉しく思います。」
Dibotics 3D SLAM技術を実装増補レーザー測量ソフトウェア既存の方法とは異なり、センサの3D画像によって提供されるデータの光のみを実現することができる。これは、IMU、GPS、又はエンコーダホイール（注2を必要としません、追加の統合の負担を排除低いBOMコストと開発作業を簡素化する）追加の入力、。加えて、ソフトウェアはまた、分級点（ポイント単位分類）（注3）、移動オブジェクトの形状、の速度を実現、トラックの検出と追尾、および複数の光の統合（注4）が含まれます。
独自の高パフォーマンスを通してR-車のSoC、Diboticsを実行増補レーザー測量ソフトウェアです。それは、低消費電力を持っており、（ASIL）布佐規格が開発したISO 26262の高機能安全を満たすことができます。R-カールネサスのADASおよびオートパイロット用ルネサス自律プラットフォームの一部でもあり、クラウドからセンシング、車両制御までの完全なエンドツーエンドソリューションを提供します。
ラスベガス、ネバダ州CES 2018（セントラルプラザノースホール、CP-5、フランス車博物館）で開催されたDibotics会社12から2018 1月9日には、その増補レーザー測量ソリューションを実証します。
チップ上のSLAM（チップ上の同時ローカリゼーションおよびマッピング、内蔵チップ同時局在化およびマップの構築）（注1）：？SLAMは、自車位置ながら追いかけ不慣れな環境をもたらす、更新がSLAMをマッピングすることが可能なコンピューティング・アルゴリズムです。 On ChipはSoC上にSLAM技術を実装しています。
（注2）車輪エンコーダは車輪の回転を測定して車の速度を取得します。
（注3）Guangdaが提供する各ポイントの自動分類は、機械学習、事前知識、または地図データの必要性を排除します。
（注4）キャリブレーションや同期化を行わずに複数の光学データをリアルタイムで組み合わせることができます。