tech-seminar.jp

本セミナーでは、現在の自動運転自動車のセンシングに欠かせないセンサとなっているLiDARを一例として取り上げ、自動運転自動車周囲に存在している移動物体の運動推定手法を題材とした状態推定アルゴリズムの解説を行います。
また、金沢大学の実装例を交えて解その他の自動運転全般の技術の概要についても解説いたします。

本セミナーでは、2016年から2019年に発売された様々な車載機器について、査読・審査を通過した国際発表資料を基に最新の自動車事情を報告いたします。
また、電子部品搭載傾向の変化やトレンド、および推定原価を解説します。分解レポート作成時に撮影した画像の多くをダウンロードサイトにてご提供します。

本セミナーでは、講師が研究事業で獲得した知見を踏まえ、機能安全の基礎や考え方、AI搭載システムの安全実現上の課題、AI搭載システムの機能安全適合方法などについて解説いたします。

本セミナーでは、講師が研究事業で獲得した知見を踏まえ、安全設計・安全性評価のポイントを解説いたします。
また、演習を通じて、各種手法の適切な活用方法を習得していただきます。

本セミナーでは、予防安全技術の歴史やロードマップを基にして、ドライバ状態検出技術の最新研究開発動向および将来の展望について詳細に解説いたします。
また、ドライバ状態を検出するに当たって活用が期待される統計科学的手法、機械学習の手法について解説いたします。

運転支援システムから更に発展した自動運転を迎えるにあたり、走行環境を認識するためのセンシング技術は、より高い性能が求められ、ますます重要になります。
本セミナーでは、単独のセンシングを補間するセンサフュージョン技術を、画像処理技術と関連しながら解説します。

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。

本セミナーでは、自動車の業界動向、車載用イメージセンサ・カメラの市場・業界・技術動向について解説いたします。
さらに、IoT社会に向けた市場動向などについても解説いたします。

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。

本セミナーでは、予防安全技術の歴史やロードマップを基にして、ドライバ状態検出技術の最新研究開発動向および将来の展望について詳細に解説いたします。
また、ドライバ状態を検出するに当たって活用が期待される統計科学的手法、機械学習の手法について解説いたします。

本セミナーでは、高齢者のQOL向上に繋がる安心・安全のモビリティ社会実現に向けた研究の最新動向を名古屋大学COIの青木先生をお招きしてご解説頂きます。
研究成果を活用した運転支援システムの製品化例や教育プログラムへの展開などに触れ、一部“体験”も含めた講義となっています。ぜひご活用ください。

本セミナーでは、現在の自動運転自動車のセンシングに欠かせないセンサとなっているLiDARを一例として取り上げ、自動運転自動車周囲に存在している移動物体の運動推定手法を題材とした状態推定アルゴリズムの解説を行います。
また、金沢大学の実装例を交えて解その他の自動運転全般の技術の概要についても解説いたします。