機械学習による車車間・路車間通信技術と運転支援システムへの応用
〜運転支援システムと無線ネットワーク、機械学習とファジィ理論による車両アドホックネットワークの応用〜
講師の言葉
近年、高度交通システムの実現に向けて、車両アドホックネットワーク(VANET)を用いた運転支援システム実現の取組が進められている。VANETを利用することで、交通事故の削減、運転の快適化、円滑な運転によるCO2の削減などが期待される。しかし、車両の移動などの原因により、VANETにおける通信プロトコルの設計が非常に困難な課題となっている。VANETは、異なる環境において、通信特性が変化するために、柔軟性の高いプロトコルの設計が必要である。そこで、このセミナーでは機械学習とファジィ理論を用いて、車両ネットワーク通信プロトコルにおける問題を解決する手法を説明する。
セミナー詳細
開催日時 |
- 2015年09月17日(木) 10:30 ~ 17:30
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開催場所 |
日本テクノセンター研修室 |
カテゴリー |
電気・機械・メカトロ・設備、ソフト・データ・画像・デザイン |
受講対象者 |
・IT技術者、ICT研究者・技術者
・運転支援システムサービス、テレマティクスサービス、ネットワーク技術に携わる方 |
予備知識 |
・特に必要としない。基礎からわかりやすく解説します |
修得知識 |
・自律分散高度交通システムにおける最新技術動向
・車両アドホックネットワーク技術の現状と今後の可能性
・機械学習とファジィ理論をネットワークプロトコルに適応する方法 |
プログラム |
1.無線ネットワーク (1).無線ネットワークの基礎 (2).無線ネットワーク技術の現状、応用 (3).運転支援システムと無線ネットワーク
2.ファジィ理論 (1).ファジィ理論の基礎 (2).ファジィ理論技術の現状、応用 (3).ファジィシステム例
3.機械学習 (1).機械学習の基礎 (2).強化学習 (3).強化学習例
4.車両アドホックネットワークの応用A:事故回避支援システム (1).既存システム (2).技術課題 (3).アドホック通信ができること (4).ファジィ理論の適応 (5).強化学習を用いた手法 (6).なぜファジィ理論と強化学習を組み合わせるか
5.車両アドホックネットワークの応用B:ナビゲーション・システム (1).既存システム (2).技術課題 (3).アドホック通信ができること (4).ファジィ理論の適応 (5).強化学習を用いた手法 (6).なぜファジィ理論と強化学習を組み合わせるか
6.車両アドホックネットワークプロトコルの検証:スマートガレージ (1).背景 (2).提案システム (3).スポーツカーレースにおける実証実験 (4).分かったこと
7.無線ネットワークにおけるファジィ理論、機械学習研究の最新動向 (1).インテリジェントな制御、パラメータの自動調整の課題 (2).転移学習
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キーワード |
無線ネットワーク 機械学習 ファジィ理論 転移学習 車両アドホックネットワーク 事故回避支援システム ナビゲーションシステム スマートガレージ |
タグ |
信号処理、イメージセンサ、シミュレーション・解析、センサ、ネットワーク、GPS、自動車・輸送機、車載機器・部品 |
受講料 |
一般 (1名):49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名):44,000円(税込)
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会場 |
日本テクノセンター研修室
〒 163-0722 東京都新宿区西新宿2-7-1 新宿第一生命ビルディング(22階)
- JR「新宿駅」西口から徒歩10分
- 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分
- 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分
電話番号 : 03-5322-5888
FAX : 03-5322-5666
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