技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー

自動運転の現状および完全自動運転を可能にする技術動向と応用展開

自動運転の現状および完全自動運転を可能にする技術動向と応用展開

~完全自動運転のキーテクノロジー / LiDAR技術の特徴・応用 / MEMSミラーの原理・構造・応用~
東京都 開催 会場 開催

概要

本セミナーでは、自動運転に様々な形で今後関わっていく技術者、研究者を対象に、完全自動運転を可能にする技術動向について解説いたします。

開催日

  • 2019年2月26日(火) 10時30分 16時00分

受講対象者

  • 自動運転に様々な形で今後関わっていく技術者、マネージャー
  • 自動車メーカー、Tier1メーカーでADASや自動運転といった業務に携わる方
  • 大学などの研究機関でLidar関連の研究に携わる方
  • LiDAR応用のMEMSミラーに関心のある方、設計者

修得知識

  • 自動運転全体の仕組みや可能性
  • センサの設計やシステム開発をする上で役に立つ知識
  • どのようなサービスや技術に注力すべきか
  • ADASや自動運転の開発や研究において、LiDARの選定をする際のポイント
  • MEMSミラーの設計に関する基本方針と製作方法の基礎、開発の現状と問題点

プログラム

第1部 自動運転の現状と技術ポイントとAutowareの紹介

(2019年2月26日 10:30〜12:00)

 自動運転により、車は大きく変わろうとしている。これまでのエンジンや車両から、車の頭脳となるAIや車の目となるセンサの部分が主要パーツとなる時代がやってくる。
 本セミナーでは、最初に自動運転の現状とそれによる社会インパクトを概説する。それらのインパクの達成に必要な一般道路でレベル4以上の完全自動運転自動運転を実現するための、次時代にキーパーツとなる、コア技術として、3D-LiDAR、高精度地図とAIについての技術内容についてそれぞれの技術内容を説明し、その必要性や現状レベルを示す。最後に将来への課題を整理した後、課題解決の1つの方策として名古屋大で開発したオープンソースの自動運転ソフトウェアであるAutowareについて紹介する。

  1. 自動運転の現状
    1. 自動運転の定義と分類
    2. 自動運転の現状 2つのパス
      1. 2つのパスそれぞれの現状例
      2. 2020の姿
    3. CASEによるインパクト
      1. CASEによる都市交通変化
      2. CASEによる車の価値変化
      3. CASEによる産業構造変化
      4. CASEによる社会損失改善
      5. CASEによる社会課題解決
  2. 一般道・完全自動運転を可能にするキー技術
    1. 自動運転の歴史
    2. 完全自動運転のキーテクノロジー
      1. ディジタルインフラ:高精度地図
        1. 3次元高精度地図とは
        2. 位置推定技術
        3. 3次元高精度地図の課題
      2. 3D – LiDARを核とするセンサ融合
        1. 3D – LiDARの現状と課題
        2. 3D – LiDARの開発競争
      3. 運転知識の獲得
        1. ディープラーニング
        2. 行動計画の現状と課題
        3. 先読み運転
    3. ダイナミックマップ
    4. 自動運転実現の課題
  3. Autoware
    1. Autowareとは
    2. 活用状況
    3. Autowareの仕組み
    • 質疑応答

第2部 自動車用LiDAR技術の最新動向、Solid – state型LiDARのご紹介

(2019年2月26日 12:45〜14:15)

 世界各国で開発が進んでいるADAS/自動運転用センサは、LiDAR、カメラ、レーダー、超音波の4つに分類されます。実用化が始まっているレベル2 (運転支援) の駐車支援や誤発進防止には超音波センサが、AEB (自動緊急ブレーキ) には前方カメラやミリ波レーダーが使用されています。LiDAR (Light Detection and Ranging) は、“光による検知と測距”という意味であり、光センシング技術の一つです。今後、レベル3以上 (自動運転) の開発になると衝突事故防止の観点から、あらゆる対象物の検出はもちろん、車両と各対象物との距離を正確に計測することが求められるため、小さい対象物においても精度良く計測ができるLiDARの搭載を検討する自動車メーカーが多くなると予測されています。しかし、現行のメカ式LiDARは可動部を持つために高コストでサイズも大きく搭載できる車種が限定されてしまうため、可動部を持たないSolid-state型LiDARの研究・開発が進んでいます。本セミナーではSolid-state型LiDARについてXenomatiX社のXenoLidarを例にご説明致します。

  1. 自動運転におけるLiDARの役割
    1. カメラ、レーダー、LiDARの違い
    2. LiDARの種類と特長
  2. Solid-state型LiDAR
    1. 路面形状計測への応用
    2. 周辺環境計測への応用
    3. 将来の展望 (小型化・低コスト化などへの取り組み)
    • 質疑応答

第3部 MEMSミラーの原理、構造とLiDARへの応用

(2019年2月26日 14:30〜16:00)

 MEMSミラーによるスキャナの基礎と研究状況について紹介する。車載応用センサとして期待されるLIDARに用いられるMEMSミラーを設計し、製作するために必要な基礎について説明する。MEMSミラーは多く試作されているが、全般的に走査角が小さいものが多い。また大口径 (5mm~10mm) のミラーの開発は少ない。これは製作における壊れやすさや性能の最適化が難しいことになどによる。ねじればねを用いる一般的なミラーを設計する方法について説明する。要求される走査角度、走査周波数、解像度およびミラーの動的変形を満たすために、どのように設計するかを述べる。同時にMEMSの製作においては、シリコン基板を基本とした半導体微細加工を用いるので、微細加工の制約も受ける。基本的な微細加工についても説明し、これらの要求と制約のなかで、目的のLIDAR用のミラーを実現するための基本設計技術などについて紹介する。

  1. はじめに
    1. MEMSミラーの開発歴史と開発例
    2. MEMSミラーの構造とLiDAR応用
    3. 基礎設計:ミラー直径と回転角の積について
  2. MEMSミラーの光学特性
    1. ミラーの回折特性
    2. ミラーの慣性モーメントと動的変形
  3. MEMSミラーの機械特性
    1. スキャナーのばね機械特性と破壊限界
    2. マイクロアクチュエータの種類とミラーへの適用
    • 質疑応答

会場

江東区役所 商工情報センター (カメリアプラザ)

9F 研修室

東京都 江東区 亀戸2-19-1
江東区役所 商工情報センター (カメリアプラザ)の地図

主催

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 46,278円 (税別) / 49,980円 (税込)

案内割引・複数名同時申込割引について

R&D支援センターからの案内登録をご希望の方は、割引特典を受けられます。
案内および割引をご希望される方は、お申込みの際、「案内の希望 (割引適用)」の欄から案内方法をご選択ください。
複数名で同時に申込いただいた場合、1名様につき 23,139円(税別) / 24,990円(税込) で受講いただけます。

  • R&D支援センターからの案内を希望する方
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 43,750円(税別) / 47,250円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 46,278円(税別) / 49,980円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 69,417円(税別) / 74,970円(税込)
  • R&D支援センターからの案内を希望しない方
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 46,278円(税別) / 49,980円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 92,556円(税別) / 99,960円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 138,833円(税別) / 149,940円(税込)
本セミナーは終了いたしました。

これから開催される関連セミナー

開始日時 会場 開催方法
2024/4/4 多変量解析・データ処理 超入門 オンライン
2024/4/8 メタマテリアル・メタサーフェスの基礎からテラヘルツ波の制御技術・応用展開 オンライン
2024/4/9 EVにおける車載機器の熱対策 オンライン
2024/4/10 Pythonによる時系列データ分析とその活用 オンライン
2024/4/12 機械学習/Deep Learningの画像データ前処理に活用できる画像フィルタリングの基本と最新動向 オンライン
2024/4/15 ディープラーニングの基礎と実践 オンライン
2024/4/15 少ないデータに対する機械学習、深層学習の適用 オンライン
2024/4/16 自動車のEV化とプラスチックの電磁波シールドめっき オンライン
2024/4/17 ルールベースと機械学習ベースの画像認識技術 オンライン
2024/4/18 生成AIをめぐる著作権問題の最前線 東京都 会場・オンライン
2024/4/18 水素エネルギーとモビリティ オンライン
2024/4/19 車載半導体の最新技術と今後の動向 オンライン
2024/4/19 ディープラーニングの基礎と実践 オンライン
2024/4/19 自然言語処理の基礎と生成AI・大規模言語モデルの研究開発への活用 オンライン
2024/4/22 3Dセンサの測距原理とその応用 (1) 東京都 会場
2024/4/23 自動運転車の商業化への道筋 東京都 会場・オンライン
2024/4/24 脳波計測・処理・解析・機械学習の基礎と応用および脳波データの活用方法 オンライン
2024/4/25 カルマンフィルタの実践 オンライン
2024/4/25 空飛ぶクルマの市場動向と社会実装委向けた研究開発 オンライン
2024/4/26 VSLAMの概要とAR Foundationを用いた実装演習 オンライン

関連する出版物

発行年月
2021/4/13 GAFA+Mの自動運転車開発最前線
2021/1/31 次世代EV/HEV用モータの高出力化と関連材料の開発
2020/12/25 次世代自動車の熱マネジメント
2020/8/11 化学・素材業界におけるデジタルトランスフォーメーションの最新調査レポート
2020/7/31 生体情報センシングと人の状態推定への応用
2020/4/30 生体情報計測による感情の可視化技術
2020/3/26 ビッグデータ・AIの利活用に伴う法的留意点
2020/3/24 リアルワールドデータの使用目的に応じた解析手法 - 各データベースの選択と組み合わせ -
2019/12/13 2020年版 次世代自動車市場・技術の実態と将来展望
2019/1/31 センサフュージョン技術の開発と応用事例
2018/12/14 2019年版 次世代自動車市場・技術の実態と将来展望
2018/11/30 EV・HEV向け電子部品、電装品開発とその最新事例
2018/6/30 ADAS・自動運転を支えるセンサーの市場動向
2018/5/31 “人工知能”の導入による生産性、効率性の向上、新製品開発への活用
2018/4/12 自動車用プラスチック部品の開発・採用の最新動向 2018
2017/11/17 2018年版 燃料電池市場・技術の実態と将来展望
2017/7/27 ウェアラブル機器の開発とマーケット・アプリケーション・法規制動向
2017/6/30 生体情報センシングとヘルスケアへの最新応用
2017/5/31 車載センシング技術の開発とADAS、自動運転システムへの応用
2016/12/16 2017年版 次世代エコカー市場・技術の実態と将来展望