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・運転支援における環境認識技術

Zoomを使ったライブ配信セミナー

自動運転・運転支援における環境認識技術

~LiDARなどを用いたセンシング技術から、画像処理・AIを用いた周囲の環境理解、適用事例まで~
オンライン 開催

概要

本セミナーは、自動車がカメラからの画像を用いて環境を理解する原理・基礎に重点を置いて説明いたします。
また、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) を用いた環境認識技術についても触れます。

開催日

  • 2021年3月10日(水) 10時30分 16時30分

修得知識

  • 自動運転自動車開発の歴史
  • 運転支援、自動運転技術の基礎知識
  • 自動車周囲の環境理解のための画像処理とAI技術
  • 自動車周囲の環境理解のためのLIDARデータ処理技術
  • 自動運転自動車、自律走行ロボットの実際

プログラム

 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
    • 自動運転研究の歴史
    • 自動運転のレベル
    • 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
      • 原理
      • 主要な問題点
        • LIDAR、ミリ波レーダーとの比較
      • 方式
      • 製品例
        • アイサイト
        • ステレオモジュール
      • 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
      • パターン認識とは
      • 学習とは
      • 古典的なパターン認識
      • ディープラーニング
      • 応用例
        • 歩行者
        • 他車両
        • 標識
      • 製品例
        • モービルアイ
      • 自分でやってみるなら
        • Tensorflow
        • Caffe
  3. LIDARによる環境認識
    • 物体認識例
      • 道路 (走行可能領域)
      • 障害物
    • 製品例
      • HOKUYO
      • Velodyne
    • 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

講師

  • 太田 直哉
    群馬大学 大学院 理工学府 電子情報・数理教育領域 知識情報工学
    教授

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
: 46,000円 (税別) / 50,600円 (税込)
1口
: 57,000円 (税別) / 62,700円 (税込) (3名まで受講可)

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  • お申し込み前に、 視聴環境テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • セミナー資料は郵送にて前日までにお送りいたします。
  • 開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
    ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
    印刷物は後日お手元に届くことになります。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
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
2021/4/20 ディープラーニングを用いたミリ波レーダによる自動車の走行環境認識技術 オンライン
2021/4/21 スモールデータ解析のすすめ方と実問題解決への応用 オンライン
2021/4/21 ディープラーニングの推論高速化に役立つモデル軽量化技術の基礎と最新動向 オンライン
2021/4/21 自動運転実用化への制度・環境整備と実証実験の取組み等、最新状況と今後の方向性 東京都 会場・オンライン
2021/4/22 自動車の軽量化に貢献する異種材料の接着技術 オンライン
2021/4/22 EVをはじめとした次世代自動車とリチウム資源、コバルト資源の最新動向 東京都 会場・オンライン
2021/4/23 自動車室内の温熱快適性評価と温度制御技術の開発 オンライン
2021/4/23 因果探索と確率的グラフィカルモデル オンライン
2021/4/23 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
2021/4/26 人工知能 (AI) による研究開発テーマの発掘と活用法 オンライン
2021/4/26 自動運転・運転支援における環境認識技術 オンライン
2021/4/26 車載半導体の品質保証 5時間集中講座 オンライン
2021/4/26 自動車のマルチマテリアルに対応する構造接着剤の最新技術動向 オンライン
2021/4/26 自動車産業の現状と今後の展望、ビジネスチャンス オンライン
2021/4/27 自動車用パワーエレクトロニクスの基礎と技術動向 オンライン
2021/4/27 実務に成果をもたらす「人工知能」導入&活用方法 オンライン
2021/4/27 機械学習による先行技術・技術動向調査と特許実務へのAI利用の現状及び課題・展望 オンライン
2021/4/27 自動運転のための画像処理を中心としたセンサフュージョン技術 オンライン
2021/4/27 中国における水素サプライチェーン産業動向と日本企業の商機 オンライン
2021/4/27 クチコミデータ分析のためのテキストマイニング基礎講座 オンライン

関連する出版物

発行年月
2021/3/1 LiDAR技術 (米国特許日本語版) (CD-ROM版)
2021/3/1 LiDAR技術 (米国特許日本語版)
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
2020/3/24 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
2019/1/29 高周波対応部材の開発動向と5G、ミリ波レーダーへの応用
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
2017/8/10 車載テクノロジー関連製品・材料の市場動向
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
2016/11/16 2017年版 燃料電池市場・技術の実態と将来展望
2016/4/28 ドライバ状態の検出、推定技術と自動運転、運転支援システムへの応用
2016/2/26 2016年版 車載用・産業用蓄電池市場の実態と将来展望
2016/2/20 自動車用プラスチック部品・材料の新展開 2016