現在様々なセンサが自動車に搭載され、ドライバの運転支援を補助するシステムが多数開発されています。また、米欧を中心として自動車自らが判断し、無人でも走行可能な自動車も開発されつつあります。
　このような自動車には、不確実性のあるセンサ情報を如何に尤もらしく解析し、適切な判断を行うセンサ情報処理アルゴリズムが必要となります。
　本セミナーでは、安全運転支援に必要なセンシングアルゴリズムの基礎理論から、自動運転のような更に一歩先のシステムに必要な応用技術についてわかりやすく丁寧に解説を行います。

1. 運転支援・自動運転に関する研究動向と必要技術
   1. 研究動向と必要技術
   2. 周辺環境センシングとセンサの種類
2. センサ情報処理に関する基礎理論
   1. 誤差統計量の表現方法
   2. 最小分散推定とマルチセンサフュージョン
   3. カルマンフィルタによる状態推定
   4. パーティクルフィルタによる状態推定
   5. バイナリベイズフィルタによる判定
3. 静止物体検出と移動物体の抽出
   1. 占有格子地図による環境表現
   2. 自己位置と地図の同時推定 (SLAM問題)
   3. 移動物体の抽出
4. 移動物体の追跡と運動推定
   1. カルマンフィルタとデータアソシエーション
   2. マルチターゲットトラッキング
5. 自動車の自動運転への展開