近年自動車には高度な運転支援機能が搭載されるようになり、ドライバーが居ない自動運転まで開発されようとしています。このような機能を実現するためには、自動車自体が周囲の状況を理解することが必要です。
　本講座ではこのような自動車が、カメラからの画像を用いてどのようにして環境を理解するかに重点を置いて説明します。また自動運転車両では、レーザーを用いて周囲の物体形状を計測するLIDAR (ライダー) が主要なセンサーとして利用されます。このセンサーを用いた環境認識技術についても触れます。

1. 高度運転支援 (ADAS) と自動運転
   1. 自動運転研究の歴史
   2. 自動運転のレベル
   3. 環境認識とセンサ
      • カメラ
      • LIDAR
      • ミリ波レーダー
      • GNSS
      • ジャイロスコープ
2. カメラによるセンシングと環境認識
   1. ステレオ:形状測定装置として
      1. 原理
      2. 主要な問題点
         • LIDAR、ミリ波レーダーとの比較
      3. 方式
      4. 製品例
         • アイサイト
         • ステレオモジュール
      5. 自分でやってみるなら
         • OpenCV
   2. 画像による物体認識:パターン認識と学習
      1. パターン認識とは
      2. 学習とは
      3. 古典的なパターン認識
      4. ディープラーニング
      5. 応用例
         • 歩行者
         • 他車両
         • 標識
      6. 製品例
         • モービルアイ
      7. 自分でやってみるなら
         • Tensorflow
         • Caffe
3. LIDARによる環境認識
   1. 物体認識例
      • 道路 (走行可能領域)
      • 障害物
   2. 製品例
      • HOKUYO
      • Velodyne
   3. 自分でやってみるなら
      • Point Cloud Library (PCL)
4. 自動運転車両と自律走行ロボット
   • 群馬大学の自動運転自動車開発
   • つくばチャレンジ出場ロボット