- Tomoは自動運転システムの走行データ分析を行い、GNSSやセンサーデータの問題点を指摘し、解決策を検討しました。また、データ共有や動画編集の計画について議論し、シミュレーターを使用したパラメーター調整の方法を提案しました。さらに、動画編集プロジェクトや新しいソフトウェアの導入についても話し合いました。
- とも(Tomo): ロスバグデータをISAの部屋のSlackで共有する
- とも(Tomo): 走行動画を編集して時系列順に結合する
- とも(Tomo): プロットジャグラーの再生画像を動画に追加する
- チーム: GNSSデータの信頼性と遅延の問題について分析を進める
- チーム: EKFローカライザーのパラメーター調整の可能性を検討する
- チーム: 地図の分割と速度制限の設定方法を検討する
- チーム: シミュレーターでパラメーター調整の効果を確認する
- チーム: ハンドル角度と速度の相関関係を分析する
- チーム: カーブ前の減速ロジックの改善方法を検討する
- チーム: Tier4独自メッセージの解析方法を調査する
- チーム: プロットジャグラーの使い方をさらに習得する
- チーム: 動画とロスバグデータの時間同期方法を改善する
- チーム: 次回の走行テストでの撮影方法を改善する
- チーム: DaVinci Resolveを使用した動画編集スキルを向上させる
- チーム: 木曜日のインタビューに向けて準備を進める
- とも(Tomo)は、先週の走行会のデータ分析を行っている。Gnssとキネマティックステートのデータを比較し、ルックアヘッドポイントの問題や、ハンドル制御の遅延について議論している。特に、Gnssデータの信頼性に疑問を呈し、コバリアンスの値が異常に大きくなる現象を指摘している。これらの問題が自動走行システムの性能に影響を与えている可能性があることが示唆されている。
- とも(Tomo)は、ナブサットフィックスのステータス情報について議論し、ロスバグファイルの共有方法を検討します。大容量のファイル（約448MB）をチームメンバーと共有するため、Google DriveやGitHubなどのプラットフォームを検討しますが、最終的にはチーム専用のサーバーにアップロードすることを決定します。また、位置情報の遅延による制御の問題についても簡単に触れています。
- とも(Tomo)は自動運転システムの走行データを分析し、GNSSの遅延や補正情報の精度、壁との衝突などの問題点を指摘する。特に、曲がり角での自己位置推定の誤差や、インターネット回線を介したRTK補正情報の信頼性について懸念を示す。また、シミュレーションと実際の走行結果の差異や、正確な軌跡を把握するための動画の重要性についても言及する。
- とも(Tomo)は、自己位置推定に関するパラメーター調整と、GNSSやIMUなどのセンサーデータの活用について議論している。オートウェアのデフォルトモジュールの改善方法を探っており、特にEKF（拡張カルマンフィルター）ローカライザーの設定値に注目している。とも(Tomo)は、ソースコードの分析や設定ファイルの確認を行いながら、パラメーター調整の可能性を検討しているが、試行錯誤の難しさも感じている。
- とも(Tomo)は、会議中にロスバグデータの共有、プロットジャグラーでの解析、動画編集の計画について議論している。また、大会運営への動画提供や、次回の走行テストでのカメラアングル改善についても言及している。さらに、動画編集ツールとしてDaVinci Resolveの使用を検討しており、今後の解析や発表に向けてデータと映像の整理を進める意向を示している。
- とも(Tomo)は、YouTubeの限定公開動画のダウンロード方法について説明し、ネクストクラウドへの共有を提案する。その後、自動運転システムの経路計画と実際の走行経路の比較について議論し、GNSSデータ、IMU、車速センサーからの情報処理や拡張カルマンフィルターの使用について説明する。最後に、シミュレーターでパラメーターを調整して問題の原因を特定する方法を提案し、ハンドル操作の制限が衝突の原因である可能性を指摘する。
- とも(Tomo)は会議中、動画編集プロジェクトについて議論し、リブレオフィスのファイルやGitHubのデータを参照しながら作業を進めることを提案する。また、マイクロソフトオフィスの従業員向けプログラムについて言及している。最後に、ダヴィンチリゾルブというLinux対応の動画編集ソフトウェアに興味を示し、今後の学習計画を立てる。