現在、自動運転自動車に関する研究開発が世界各国で活発に行われている。この自動運転自動車の開発には従来人間が行っていた認知判断操作を車載センサおよびコンピュータにより代替させる必要がある。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、現在の自動運転自動車のセンシングに欠かせないセンサとなっているLIDARを一例として取り上げ、自動運転自動車周囲に存在している移動物体の運動推定手法を題材とした状態推定アルゴリズムの解説を行います。また、金沢大学の実装例を交えて解その他の自動運転全般の技術の概要についても解説する。

1. 自動運転自動車に関する研究動向と必要技術
   1. 研究動向と必要技術
   2. オンボードセンサの実例
2. LIDAR を用いた周辺環境認識
   1. 走行空間認識の概要
   2. ポイントクラウドからの物体識別
3. 移動物体の運動状態推定
   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. 移動物体の時系列的追跡
   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適応