LiDARを用いた位置推定技術と市街地自動運転への応用

~ 自動運転の要素技術とセンサ、デジタル地図生成技術、LiDARによる自己位置推定技術、公道実証実験の取り組み ~

・自動運転の周辺認識を支えるLiDARを活用した認識技術を中心に各要素技術を学び応用するための講座

・デジタル地図の生成に重要となるSLAM技術や得られた地図を活用した自己位置推定技術を修得し、関連システムの開発に応用しよう!

 
・自動運転の公道実証実験の取り組みについても解説いたします

講師の言葉

 自動車の自動運転技術は、次世代の移動手段として世界中で技術開発が進められています。市街地における自動運転ではデジタル地図を活用した周辺環境認識や状況判断が行われているため、デジタル地図を生成する技術やデジタル地図内の車両位置を推定する自己位置推定技術が基盤技術の一つとなります。
 本講演では、自動運転の周辺認識を支えるLiDARを活用した認識技術を中心として各要素技術を紹介します。特に、デジタル地図の生成に重要となるSLAM技術や得られた地図を活用した自己位置推定技術について詳しく解説します。技術的な話では確率論の内容も含まれておりますが、予備知識のない方でも受講できるよう基本的な内容からわかりやすく説明します。また、自動運転の公道実証実験の取り組みについて紹介し、要求される技術的課題をまとめます。

セミナー詳細

開催日時
  • 2019年04月16日(火) 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 ・自動車、高度道路交通システム、ロボット関連の技術者の方
・自動運転における自己位置推定技術やその現状について学びたい方
・自動運転技術の現状について興味のある方
予備知識 ・特に必要ありません
修得知識 ・自動運転の実現に必要となる要素技術
・各要素技術においてLiDARがどのような役割を持っているのか
・SLAM技術、自己位置推定技術について学べる
プログラム

1.自動運転
  (1).自動運転の概要
  (2).高速道路向け自動運転
  (3).市街地向け自動運転
  (4).自動運転の要素技術とセンサ

2.デジタル地図生成技術
  (1).自動運転におけるデジタル地図の役割
  (2).LiDARを用いたデジタル地図の生成
  (3).SLAM技術によるデジタル地図の最適化
    a.SLAM技術とは
    b.Graph-SLAMアルゴリズム
    c.Graph-SLAMを用いたLiDARデータのデジタル地図生成

3.LiDARによる自己位置推定技術
  (1).デジタル地図を用いた自己位置推定
    a.デッドレコニング
    b.マップマッチング
  (2).ポイントクラウドを活用したマップマッチング 
    a.ICPアルゴリズム
    b.NDTアルゴリズム
  (3).2次元地図を活用したマップマッチング
    a.LiDARデータのテンプレートマッチング
  (4).技術的課題と対策

4.自動運転自動車への適用と公道実証実験
  (1).その他の要素技術:周辺環境認識
    a.LiDARによる周辺物体認識
    b.デジタル地図を活用した信号認識
  (2).その他の要素技術:走行経路計画
  (3).公道実証実験の取り組み

5.まとめ

キーワード 自動運転 デジタル地図 LiDAR  SLAM技術 自己位置推定 デッドレコニング マップマッチング ポイントクラウド 走行経路計画
タグ SLAM・自己位置推定自動運転・運転支援技術位置情報ロボット自動車・輸送機車載機器・部品ITS
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 小田急第一生命ビル(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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