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LiDARによる自己位置推定技術

自動運転のための

LiDARによる自己位置推定技術

オンライン 開催
本セミナーは、申し込みの受け付けを終了いたしました。

開催日

  • 2021年10月22日(金) 13時00分 17時00分

修得知識

  • 自己位置推定の基本 (なぜ必要か、どのように行うか、なぜ難しいか)
    • 自動運転において自己位置推定は重要な技術ですが、その重要性はまだ広く認知されていないようにも思えます。
      本セミナーではまず「なぜ自己位置推定が必要なのか」という基本的なことから触れます。その後「どのように自己位置推定を行うか」を簡単に説明した上で、「なぜ難しいのか」という根本の問に対する解を提供いたします。これらを理解していただければ、自己位置推定技術に対する評価指針などを理解できます。
  • 最新の自己位置推定 (動的物体への頑健性、マルチレイヤーLiDARと必要性)
    • 上述の「なぜ難しいか」を理解していただいた後には、その難しさを解決するために行われている最新の研究例を紹介します。もちろん最新研究は難しい内容が多いので、概略を理解していただければ、後ほど個別に質問には対応いたします。またこれらに加え、近年加速するLiDARの開発動向も踏まえながら、「マルチレイヤーLiDARは必要か」という議論も展開していきます。この際には、自己位置推定だけでなく、自動運転システムという全体を見渡した上で、その必要性を議論していきます。
  • 「推定」を超える新たなアプローチ (これからのブレイクスルー)
    • 自己位置「推定」と言いますが、推定とは「正しそうなことを求めること」であり、求めたものの正しさは保証されていません。しかし現状の自動運転システムは、その推定結果を信じて走行しています。すなわち、間違った解が求められていたとしても、その間違いに自動運転車両が気づく術がありません。本セミナーの最後では、この課題を解決するために近年行われているアプローチを解説します。

プログラム

 自己位置推定とは、与えられた地図の上における相対的な位置を求める技術です。これだけ聞くと自動運転との関わりが強くない様に聞こえますが、現状の自動運転においては、自己位置推定は最も重要な根幹技術となっています。
 本セミナーでは、自己位置推定の重要性や、正しく実行することの困難さといった基礎的な話から、デファクトとなっている確率ロボティクスの話、また講師が行っている最新の話まで含めて言及します。

  1. 自己位置推定の基本的な話
    1. 自己位置推定とは何か
    2. なぜ自動運転に自己位置推定が重要か
    3. 自己位置推定のあるなしの自動運転
  2. 自己位置推定およびSLAMの発展の話
    1. ICPとMCLが自己位置推定の基本
    2. ベイズフィルタSLAMとグラフSLAM
    3. 自己位置推定と機械学習 (最近の研究動向)
  3. 自己位置推定の定式化
    1. グラフィカルモデルからの定式化
    2. ベイズフィルタと呼ばれる所以の理解
    3. ベイズフィルタと最適化の違い
    4. パーティクルフィルタを用いた自己位置推定 (MCL) の簡単な理解
  4. 観測モデル
    1. ビームモデルと尤度場モデル
    2. なぜ動的環境で自己位置が失敗するかの理解
    3. 観測の独立性の仮定の重要性とそれが引き起こす問題
  5. 動的環境下での自己位置推定
    1. 観測物体のクラスを考慮した自己位置推定
    2. 環境変化に対する頑健性の向上
    3. 計算・メモリコストの増大しない頑健性の向上
  6. 自己位置推定結果の性能保証
    1. 信頼度付き自己位置推定
    2. 深層学習を用いた自己位置推定の失敗検出
    3. 深層学習の不確かさも考慮したモデル化
    4. 自己位置推定結果の正誤を正しく理解
  7. まとめ

講師

  • 赤井 直紀
    名古屋大学 大学院 工学研究科 航空宇宙工学専攻
    助教

主催

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お問い合わせ

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受講料

1名様
: 46,000円 (税別) / 50,600円 (税込)
1口
: 56,000円 (税別) / 61,600円 (税込) (3名まで受講可)

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