自動車走行環境センシングのための画像処理とLiDARのセンサフュージョン技術と精度向上およびその応用　＜オンラインセミナー＞

講師の言葉

　自動運転のための走行環境認識センシング技術は、車載カメラによる画像処理と車載LiDARによる物体認識が本命と思われます。環境認識としての車載カメラは、対象物体の反射特性に依存しないパッシブセンサとして、各種検出対象に適用可能です。これにパターン認識能力を加えると更に用途が広がり、走行環境で検出する必要のある、他車両、車線、信号、標識、そして歩行者用の検出センサとして用いることが可能です。しかし、対象物体を検出するためには、カメラで得られた画像を適切に処理することが重要であり、そのためには画像処理の基本からパターン認識理論までを一貫して理解する必要があります。
　また、自車から物体までの距離を検出し、その距離値で物体を認識する車載LiDARは、カメラとは違った特性のアクティブセンサとして、自動運転に欠かせないものになる可能性があります。
　本講では、膨大な画像処理技術の中から、車載カメラに必要とされる画像処理アルゴリズムの基本からパターン認識手法までと、LiDARによる物体認識手法を述べ、更に両者を融合するセンサフュージョンとフュージョン結果の精度向上手法としてカルマンフィルタについて解説します。

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