Autotech Terms Glossary: Autotech Terms in 2024
A
Ad
自動運転(AD)とは、人間の介入や介入なしで運転・航行する車両の全体的な概念を指します。
Adas
Advanced Driver Assistance Systems(ADAS)は、ドライバーの運転を支援し、安全性を向上させるための技術です。
Ai
人工知能(AI)は、機械における人間の知能のシミュレーションを指します。
Artificial Intelligence (Ai)
人工知能(AI)は、機械における人間の知能のシミュレーションを指します。
Augmented Reality
拡張現実(AR)は、画像やデータなどのデジタル情報をリアルな環境に覆うテクノロジーです。
Autonomous Delivery
自動配送とは、自動運転車やドローンの使用を意味し、人間の介入なしで商品や荷物を輸送する。
Autonomous Driving
自動運転とは、自動運転車が人間の介入や介入なしで動作し、航行する能力を指します。
Autonomous Parking
自動駐車は、人間の介入を必要とせずに自動駐車する車両の能力を指します。
Autonomous Shuttles
自動シャトルは、しばしば都市やキャンパス環境で短距離で乗客を輸送するために設計された自動運転車です。
Autonomous Vehicle
自動運転車または自動運転車とも呼ばれる自動運転車は、人間の介入を必要とせずに航行し、運転することができる車両です。
B
Big Data
ビッグデータとは、伝統的なデータ処理方法を使用して簡単に管理、処理、分析できない非常に大きな複雑なデータセットを指します。
C
Camera-Based Perception
カメラベースの感知は、カメラによってキャプチャされた画像データを使用して、車両の周囲の環境を理解し、解釈し、典型的にオブジェクト検出と認識に使用されます。
Can Bus
Controller Area Network (CAN) バスは、マイクロコントローラーとデバイスが互いに通信することを可能にするために車両で使用される通信プロトコルです。
Canalyzer
CANalyzerは、CAN(コントローラーエリアネットワーク)および車両に使用される他のバスシステムの分析、シミュレーション、テストに使用されるソフトウェアツールです。
Canape
CANapeは、車両内の電子制御ユニット(ECU)の校正、測定、診断に使用されるソフトウェアツールです。
Canoe
CANoe は、通信およびネットワークシステム、特に CAN バスを使用するシステムのテスト、シミュレーション、分析に使用されるソフトウェアツールです。
Climate Control
気候コントロールは、車内の温度、湿度、および空気流れを維持し、規制するために使用されるシステムと技術を指します。
Cloud Computing
クラウドコンピューティングは、サーバー、ストレージ、データベース、ネットワーク、およびソフトウェアなどのコンピューティングサービスのインターネット上の提供です。
Collaborative Robotics
コボットとも呼ばれる協力ロボットは、人間と一緒に安全に働くように設計されたロボットで、しばしば繰り返しあるいは危険なタスクを実行する。
Collision Avoidance
衝突回避システムは、センサーやアルゴリズムを使用して、他の車両、歩行者、または物体との潜在的な衝突を検出し、予防します。
Computer Vision
コンピュータビジョンは、コンピュータがデジタル画像やビデオから高レベルの理解を得ることを可能にすることに焦点を当てた研究分野です。
Computer-Aided Design
コンピュータ支援デザイン(CAD)とは、車両設計を含むさまざまなアプリケーションのための設計を作成、変更、分析、または最適化するためのコンピュータソフトウェアの使用です。
Connected Car
接続された車とは、他のデバイスやサービスとの通信を可能にするインターネット接続とワイヤレスネットワークを備えた車両を指します。
Cyber-Physical Systems
サイバー物理システム(CPS)は、計算およびネットワーク能力と統合され、環境およびその他のシステムとの相互作用を可能にする物理システムです。
Cybersecurity
サイバーセキュリティは、コンピュータシステム、ネットワーク、およびデータをデジタル攻撃や不正アクセスから保護する実践を指します。
D
Data Fusion
データ合併は、複数のソースからのデータを統合し、組み合わせ、環境をより完全かつ正確に表現するプロセスです。
Data Mining
データマイニングは、パターン、関係、洞察を発見するために大規模なデータを分析するプロセスです。
Deep Learning
深層学習は、大量のラベル化されたデータで人工のニューラルネットワークを訓練する機械学習のサブセットです。
Driver Monitoring
ドライバーモニタリングシステムは、センサーとカメラを使用して、ドライバーの行動、注意、疲労レベルを監視し、安全性を向上させ、必要に応じて警告を提供します。
E
Eco-Driving
エコドライブとは、燃料効率を最大化し、環境への影響を減らすためのドライブスタイルと技術のセットです。
Ecu
ECUとは電子制御ユニットの略で、車両内のさまざまな電子機能を管理・制御する組み込まれたシステムです。
Edge Computing
エッジコンピューティングは、ネットワークのエッジで、ソースまたはエンドユーザーに近いデータの分散処理と分析を指します。
Edge Detection
エッジ検出は、コンピュータビジョンのプロセスで、画像内のオブジェクトの境界線やテクスチャの変化を特定することを目的としています。
Electric Vehicle
電気自動車(EV)は、内燃エンジンの代わりに1つまたは複数の電気モーターを使用する車両です。
Electric Vehicle (Ev)
電気自動車(EV)は、充電可能なバッテリーに貯蔵されたエネルギーを使用して、1つまたは複数の電気モーターによって動作する車両です。
Ethical Considerations
自動車産業における倫理的考慮事項は、自動運転車および接続車両の責任ある倫理的な開発、展開、使用を確保することです。
Ev Charging Infrastructure
EV充電インフラは、電気自動車の充電をサポートする充電ステーションと関連技術のネットワークを指します。
F
Fail-Safe
Fail-safe は、故障または故障の場合に事前定義された安全モードまたは行動を自動的に有効にする設計またはシステムを指します。
Firmware
ファームウェアは、ハードウェアデバイス上の非流動性メモリに永久に保存されるソフトウェアの一種で、コントロール、モニタリング、データ操作機能を提供します。
Fleet Management
フロート管理は、効率性を向上させ、コストを削減し、コンプライアンスを確保するために会社の車両フロートの調整とモニタリングを含みます。
Fuel Cell Vehicle (Fcv)
燃料電池車両(FCV)は、燃料電池を電源として使用する電気自動車の一種で、水素を電気に変換して電気モーターを供給する。
Fusion Algorithm
合併アルゴリズムは、複数のソースまたはセンサーからのデータを組み合わせ、統合するために使用される計算方法で、正確性と信頼性を向上させることを目的としています。
G
Gan
GAN(Generative Adversarial Network)とは、2つのニューラルネットワーク(ジェネレーターと差別器)で構成される機械学習モデルです。
Gesture Control
ジェスチャーコントロールは、通常、センサーやコンピュータビジョン技術を使用して、手や体の動きを通じてデバイスやシステムを制御する能力を指します。
Gesture Recognition
ジェスチャー認識は、コンピュータやデバイスが、手の動きなどの人間の手の動きを、入力コマンドとして理解し解釈する能力です。
Gps
グローバルポジションシステム(GPS)は、地球上のどこでも、あらゆる天候条件下で位置と時間情報を提供する衛星ベースのナビゲーションシステムです。
H
Hd Mapping
HDマッピング(High-Definition Mapping)とは、道路の高度正確かつ詳細なマッピング、道路標識、交通標識、その他の関連情報を含む。
Hmi
ヒューマン・マシン・インターフェイス(HMI)とは、人間が機械と相互作用し、その行動を制御できる技術と設計原則です。
Human Factors
ヒューマン・ファクター(ヒューマン・ファクター)は、使用性と安全性を向上させるために人間の能力と限界を考慮するシステムと製品の設計の科学である。
Hybrid Vehicle
ハイブリッド車両は、内燃エンジンと電気エンジンなどの2つ以上の異なる電源を組み合わせた車両です。
I
Image Recognition
画像認識は、デジタル画像のオブジェクトやパターンを識別し、検出するプロセスであり、しばしば機械学習アルゴリズムを使用する。
Image Segmentation
イメージセグメントは、類似する特性や属性に基づく複数のセグメントまたは領域にデジタル画像を分割するプロセスです。
In-Vehicle Infotainment
車内情報エンターテイメント(IVI)システムは、ドライバーと乗客のためのエンターテイメント、ナビゲーション、コミュニケーション、インターネットベースのサービスを組み合わせています。
Inertial Measurement Unit
惰性測定単位(IMU)は、加速計やギロスコープを使用して車両の特定の力、角度速度、方向を測定し、報告する電子装置です。
Interoperability
相互運用性とは、異なるシステム、デバイス、またはコンポーネントがデータを交換し、解釈し、機能を協力して実行する能力である。
Iot
物のインターネット(IoT)は、センサー、ソフトウェア、およびデータ交換のための接続性で組み込まれた物理デバイス、車両、機器、その他のオブジェクトのネットワークを指します。
L
Lane Keeping Assist
Lane Keeping Assist(LKA)は、ドライバーが車両をルーティングの入力や警告を提供することによって車両をルーティングの範囲内に保つのを助ける機能です。
Li-Fi
Li-Fi (Light Fidelity) は、光を使用してデータを送信するワイヤレス通信技術です。
Li-Ion Battery
リチウムイオン電池は、エネルギー貯蔵のために電気自動車(EV)とハイブリッド電気自動車(HEV)で広く使用される充電可能なタイプの電池です。
Lidar
LiDAR(Light Detection and Ranging)は、レーザー光を使用して距離を測定し、周囲の高解像度の地図を作成するリモートセンサー技術です。
Lidar Perception
LiDAR 感知は、車両、歩行者、または障害物などの環境中の物体を正確に検出し、感知するために LiDAR センサーデータを使用するプロセスです。
Lidar Sensor Fusion
LiDAR センサーの合併は、複数の LiDAR センサーからのデータを組み合わせ、環境をより詳細かつ正確に表現することを意味します。
Lidar-Based Slam
LiDARベースの同時に位置付けおよびマッピング(SLAM)は、ロボットや自動システムで使用されるマップを作成し、LiDARセンサーを使用してナビゲーションするための技術です。
Localization
自動運転車における局所化は、その環境内の車両の正確な位置と方向性を決定するプロセスを指します。
M
Machine Learning
機械学習は、コンピュータに明示的にプログラミングされずに経験から学び、改善する能力を与える研究分野です。
Machine Vision
機械ビジョンとは、コンピュータが視覚的に画像やビデオを感知、分析、理解できるようにするために使用される技術と方法を指します。
Ml
機械学習(ML)は、機械がデータから学ぶことに焦点を当てているAIのサブセットです。
Model-Based Development
モデルベースの開発は、システムの高レベルのモデルを作成し、これらのモデルから自動的にコードを生成することから始まるソフトウェア開発のアプローチです。
N
Natural Language Processing
自然言語処理(NLP)は、コンピュータが人間の言語を理解し、解釈し、生成することを可能にすることに焦点を当てた研究分野です。
Navigation System
ナビゲーションシステムとは、ドライバーまたはユーザーが特定の目的地に到達するためのガイドラインや指示を提供するデバイスまたはソフトウェアです。
Neural Network
ニューラルネットワークは、人間の脳の働き方を模するように設計されたコンピュータシステムで、機械が入力データに基づいて学び、意思決定を行うことを可能にします。
O
Obd
オンボード診断(OBD)は、自動車の自己診断と報告能力を指す自動車用語です。
Object Recognition
オブジェクト認識は、デジタル画像やビデオ内のオブジェクトやパターンを識別し、分類するプロセスです。
Ota Updates
Over-the-air (OTA) アップデートにより、物理的な接続を必要とせずに車両やデバイスにソフトウェアのアップデートを無線で配信およびインストールできます。
P
Payload
Payload は、通常、乗客、貨物、および追加装置を含む重量で測定された車両の負荷能力を指します。
Powertrain
エンジンは、車両を駆動するために電力を生成、貯蔵、および伝送する車両内の部品やシステムを指します。
R
Radar
レーダー(Radio Detection and Ranging)は、無線波を使用して物体の範囲、角度、または速度を決定する検出システムです。
Range Anxiety
範囲不安は、電気自動車のドライバーがバッテリーの電源がなくなり、目的地に到達できないことに対する恐怖または懸念を指します。
Real-Time Monitoring
リアルタイムモニタリングは、生成または受信するデータの継続的で即時的なモニタリングと分析を含みます。
Remote Diagnostics
遠隔診断は、遠隔地点から車両や機器の監視とトラブルシューティングを可能にします。
Ride Hailing
乗り継ぎ(Ride-hailing)とは、携帯アプリやプラットフォームを使用して、乗客と車両の運転手を接続することを指します。
Ros
ROSはロボットオペレーティングシステムの略で、さまざまな機能のためのライブラリやツールを提供するロボットシステムの構築のためのオープンソースフレームワークです。
S
Semi-Autonomous
半自動車とは、特定の状況で独自に動作するが、それでも人間の介入と監視を必要とする車両を指します。
Semi-Supervised Learning
半監督学習は、ラベル化されたデータとラベル化されていないデータの組み合わせを使用してモデルを訓練し、予測を行う機械学習の種類です。
Sensor Calibration
センサー校正は、特定の基準に従って正確かつ信頼性の高い測定を確保するためにセンサーを調節し、細かく調節するプロセスです。
Sensor Fusion
センサー融合とは、複数のセンサーからのデータを組み合わせ、統合して環境をより正確かつ完全に理解することを意味します。
Sensors
センサーは、温度、圧力、近接、または動きなどの物理的な入力を検出し、それらを電気信号に変換するデバイスです。
Simulator
シミュレータは、実世界のシステムの行動や特徴を複製し、訓練、テスト、研究目的で使用するデバイスまたはソフトウェアプログラムです。
Smart City
スマートシティとは、市民の生活の質を向上させ、持続可能性を高め、資源配分を最適化するためにテクノロジーとデータを使用する都市エリアです。
Smart Traffic Lights
スマートトラフィックライトは、センサー、データ、アルゴリズムを使用して、リアルタイムのトラフィック条件に基づいて動的にトラフィック信号を調整し、トラフィックの流れを改善し、渋滞を減らします。
Software Architecture
ソフトウェアアーキテクチャは、その実装を形作る設計原則、パターン、および決定を含むソフトウェアシステムの高レベルの構造と組織を指します。
Software-Defined Vehicle
ソフトウェアで定義された車両は、さまざまな機能や機能を制御し、運用するためにソフトウェアやデジタルシステムに大きく依存する車両です。
T
Telematics
テレマティクスは、電気通信とコンピュータ技術を組み合わせて、車両に関する情報を送信、受信、および保存する技術です。
Traffic Management
交通管理は、交通の安全かつ効率的な流れを確保するために車両および歩行者の移動の制御と規制を含む。
U
User Experience (Ux)
ユーザ体験(UX)とは、ユーザーが製品やシステムと相互作用する際に持っている全体的な経験と満足度を指します。
V
V2X
Vehicle-to-Everything(V2X)コミュニケーションにより、車両は他の車両、インフラ、歩行者などを含む環境のさまざまな要素と通信することができます。
Vehicle Dynamics
車両ダイナミクスは、車両がどのように振る舞い、方向性、ブレーキ、加速などの異なる入力に反応するかを研究することを指します。
Vehicle Sharing
自動車シェア(Carpooling)とも呼ばれる自動車シェアは、複数の個人が輸送目的で1台の車をシェアすることを指します。
Vehicle-To-Grid
Vehicle-to-grid(V2G)とは、電気自動車と電力網の間の二方向的なエネルギーの流れを指します。
Vehicle-To-Grid (V2G)
Vehicle-to-grid(V2G)技術は、電気自動車をエネルギー貯蔵装置として使用し、電力を再び電力網に供給することを可能にする。
Vehicle-To-Vehicle (V2V)
車両対車両(V2V)通信により、車両は、安全性と効率を向上させるために、速度、位置、その他のデータなどの情報を互いに交換することができます。
Virtual Reality
仮想現実(VR)は、ユーザーをコンピュータによって生成されたシミュレート環境に浸透させる技術であり、通常はヘッドマウントディスプレイを使用します。