今週もあまり作業できないままだった。
NeRF
他の手法（neuralsim）をちょっと確認したくらい。学習にLiDARも使ったり、車特有の事情を考慮したり、そりゃそういう工夫をすればF2-NeRFをそのまま使うよりかは3次元再構成も上手くできるだろう。それを移植してくるか、というとやる気が出てこないが……。
結局、「自己位置推定のためだけにNeRFモデルを学習します」というのではあまり意味がないように感じている。NeRF中心に3次元再構成のシステムを作って、他のツールといろいろ結びついてその中の1アプリケーションとして自己位置推定もできますという形式じゃないとわざわざNeRFを採用する価値も大きくはない。
それをAutowareでやろうとすると、技術力というよりも政治力の話になってしまいそうで……。
なにか新しいリポジトリを読んでいくとき、コードをChatGPTに貼り付けつつ概要を把握したくなることは多いが、これGitHub Copilotかなにかで似たようなことができるんじゃなかったか。そのあたりも触れておかないとなぁ。
ブラックボックス最適化
ちょっとした事情で必要になって、ブラックボックス最適化、中でもTree-Structured Parzen Estimator（TPE）を学んでいた。
最初読んだときは理解不能だったけど、何度か読み返すと気持ちはわかってきて、実装自体もそこまで大変ではない感覚（自分の理解が合っていれば）。C++でやりたいのでOptunaをそのまま使うわけにもいかず、ちゃんと理解して実装するしかない。
AHC024
全くわからなくて外周を削るくらいのことしか出来ていなかったが、ラスト10分の段階で、中央に吸い込んでいけばそこそこ良い解が出てくることに気づいて2倍くらいスコアが上がった。もうちょっと先に気づいていればその方針でもっと戦えていた？
