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〜

  • 自律分散技術を高度道路交通システム開発に応用するための講座
  • 車車間・路車間通信技術の最新技術を先取りし、交通事故の削減、運転の快適化、それに伴うCO2削減を実現しよう!

    ※車両アドホックネットワーク(VANET)とは、車両に無線装置を搭載することで近隣の車車間や車と固定路側装置の間で通信を提供するモバイルアドホックネットワークの一種類です。車両アドホックネットワークを利用することにより、交通事故の削減、運転快適化、高効率運転によるCO2削減などが期待できます

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
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

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)
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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