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自動運転・運転支援における環境認識技術

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4月26日(月) 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

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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。

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