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
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(10:00~11:50)
本セッションでは車載HMIの最近の動向を「利用時品質」および「Otherware」の観点から見ていくことで、今後より利用時品質の高い車載HMIを実現していく上でのポイントを考察する。近年の自動運転およびEVの興隆により、コックピットのデジタル化が今まで以上に注目を集めている。このようなデジタル化の流れのなかでは、AI技術の積極的な活用により、今までとは根本的に考え方の違うHMIの捉え方が求められてきている。人間中心、つまり車を利用するユーザを中心にユーザの視点で車載HMIの要件を整理することで、安全でかつ安心な車を実現することが可能となる。
(12:30~14:20)
音声インタフェースは、車載器むけインタフェースとして従来から期待されてきました。この数年、その技術は大きく進展し、性能が向上、利用範囲も広がっています。スマートフォンやスマートスピーカの普及を通じて、ユーザの音声アシスタントへの理解も深まり、今後車載器の主要インタフェースとしてさらに進化することが期待されています。ここでは,音声技術を概観し、何ができるのか,そして今後の課題は何かを説明します。さらに、今後の自動運転,MaaSなどの新たなモビリティ環境における、人と自動車、人とサービスとの関係を考察し、AI音声アシスタントの将来を展望します。
(14:30~15:30)
音声認識機能を搭載したカーナビゲーションシステム等が実用化されています。しかし、車内で声を出すことに、特に同乗者がいる場合、抵抗があるドライバは多いのではないでしょうか。また、音声認識自体もロードノイズが原因で、誤認識することもあります。そこで、音声認識に代わったり補う手法として、深層学習でドライバの口の動きをもとに何を発話したいのかを推定する読唇手法を検討しました。
適用する深層学習は畳み込みニューラルネットワーク (CNN) となります。本手法は、ドライバモニタ等の車載カメラで得られるドライバの口唇部の動画をもとに、そこから生成した画像を入力としてCNNに入力します。それだけでは、口唇部の動きの時系列情報が失われるため、時系列情報も取り入れます。本講演ではこの手法の詳細を報告します。
(15:40~16:40)
車載HMI領域では、テスラがもたらしてきたイノベーションに始まり、AppleやGoogle、中国市場ではBaiduのスマートフォン連携機能によりそれまで標準であったHMIからは大きな変化が求められるようになった。より直感的に、ストレスフリーに使えるHMIがスマートフォンやウェブサービスの普及によってユーザーの「当たり前」になり、ユーザーの求めるレベルが非常に高くなっている。
高級車市場だけではなく、大衆車市場にも「スマートフォンのような」HMIは広がってきており、大画面や音声アシスタントが広がりを見せている。
本講演では、最初に車載HMIに破壊的イノベーションをもたらしてきたテスラや、CarPlay、Android Autoをはじめ近年先進的なHMIに取り組んでいる新興イノベーターについて、包括的なコックピットHMIおよびそこからもたらされるUXについて考察する。その後で、既存のOEMがどのようにそのような破壊的イノベーションの波に対抗しているのか、弊社の調査結果事例を交えながら主に欧米日市場で分析を行い、弊社が近年注力している、中国市場のHMIトレンドについても調査結果を紹介する。また今後のトレンドとして外すことのできないEV独自のHMIについても考察していく。
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また、4名様以上同時申込で全員案内登録をしていただいた場合、3名様受講料 + 3名様を超える人数 × 20,000円(税込)でご受講いただけます。
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発行年月 | |
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