第1部 車載用ミリ波センシング技術動向と更なる高機能化技術

(2019年7月11日 13:00〜14:40)

　近年のミリ波レーダ技術の進歩は著しく、自動走行システムやADASのための車載用センサとしての存在感を高めている。その要因として考えられるのが占有帯域幅の拡大とアレーアンテナ技術による高空間分解能化 (高い距離・角度分解能) 、及びCMOS化による小型・軽量化である。また、他の車載用センサと比較するとレーダだけが距離、角度、速度という3つの基本情報を検出できる。しかしながら、従来の24GHz帯や76GHz帯レーダでは物標の識別能力に限界があり、歩行者や自転車、並走車、さらにタイヤや段ボールなどの路上落下物を区別できなかった。このため、雨や霧、雪など他のセンサが利用できない悪天候下での自動走行やADASの実現は難しかった。
　本セミナーでは、高い周波数と広い占有帯域幅、進化したアンテナ技術などによる先進的車載用ミリ波センシング技術について概説する。次にミリ波レーダによる自車位置推定や路上落下物検知技術を紹介し、自動走行システム (レベル3、4) にもたらす効果について説明する。また今後、車載レーダシステムの普及に伴う課題としてレーダ間干渉が指摘されているがその解決策についても紹介する。

1. ミリ波レーダ技術の概要
2. 車載用ミリ波レーダの役割と市場規模予測
3. ミリ波レーダ技術と自動運転システム
4. 高機能化のためのレーダ方式
5. 高機能化のための高レーダ周波数化
6. 高機能化のためのアンテナ技術
7. ミリ波レーダによる自動運転システムと自車位置推定技術
8. ミリ波レーダによる路上落下物検知技術
9. 先進的ミリ波レーダシステムの課題と展望
10. まとめと質疑応答

第2部 車載LiDARを用いた自動運転自動車の認識技術

(2019年7月11日 14:50〜16:30)

　現在、自動運転自動車の開発が世界中で活発に行われている。自動運転自動車が自律的に走行を行うためには、その周辺環境をオンボードセンサにより認識する必要があり、LiDARはその中でも最も注目されているセンサの1つとなっている。本講座では車載LiDARの技術概要と、LiDARに基づく各種認識技術 (自己位置推定、周辺環境認識など) について解説する。

1. 自動運転に関する研究動向と必要技術
   1. 自動運転の歴史
   2. 自動運転に必要な技術
2. 自動運転に用いられるセンサの概要と特徴
   1. LiDARの動作原理と特徴
   2. RADARの動作原理と特徴
   3. ステレオカメラの動作原理と特徴
3. LiDARに基づく各種認識技術の概要
   1. LIDARを用いた走行空間認識
   2. 自己位置推定
4. 自動車の自動運転への適応
   1. 自動運転システムの概要
   2. 市街地公道走行実証実験の成果と課題
5. まとめ
6. 質疑応答