自動車における環境認識技術の基礎と自動運転・自律制御への応用

~ ADASと自動運転、 カメラによるセンシングとLiDARによる環境認識技術、自動運転と自律走行の応用例 ~

・センサデータの処理技術や画像認識技術を習得し、自動運転技術の実現へ応用するための講座
・カメラやセンサによる環境認識技術や自動運転の実装に必要な技術を学び、製品への応用へ活かそう!

講師の言葉

 近年、ドライバーが居ない自動運転自動車の開発が行われています。自動運転の機能を実現するためには、自動車自体が周囲の状況を理解することが必要ですが、そのためのセンサとしてはカメラおよび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)が主に使われます。
 本セミナーでは、これらのセンサからの情報をどのように処理して車両の周りの環境を理解するかを講義致します。このテーマの周辺知識として必要になる自動運転自動車の構造やその他のセンサ類についても講義の中で触れます。これらの技術は自動運転自動車だけではなく、人が乗らない自律走行ロボットでも全く同様に利用されますので、このようなロボット技術についても実例を説明し、皆様の実務に応用出来ればと思います。

セミナー詳細

開催日時
  • 2020年04月09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 ソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・自動運転の環境認識のための画像処理について知識を得たい方
・レーザセンサ(LiDAR)を用いた環境認識技術について知識を得たい方
・自動運転自動車の構造に関しての全体的な知識を得たい方
・自律走行ロボットの構造と環境認識技術について知識を得たい方
・自動車、ロボット、電装品ほか関連企業の技術者の方
予備知識 ・高校卒業程度の数学、物理の知識
修得知識 ・自動運転自動車に関する基礎知識としての制御構造
・自動運転自動車周囲の環境理解のための画像処理(ステレオおよび物体認識)の実際
・パターン認識技術の基礎
・自動運転自動車周囲の環境理解のためのLiDARデータ処理技術
・自動運転自動車、自律走行ロボットの実際
プログラム

1.高度運転支援(ADAS)と自動運転
  (1).自動運転研究の歴史
  (2).自動運転車両の構造
  (3).環境認識とセンサ
    a.カメラ
    b.LiDAR
    c.その他

2.カメラによるセンシングと環境認識
  (1).ステレオ:形状測定装置として
    a.原理
    b.主要な問題点とポイント
    c.方式
    d.製品例
    e.OpenCVを使った実例
  (2).画像による物体認識:パターン認識と学習
    a.パターン認識とは
    b.学習とは
    c.古典的なパターン認識
    d.ディープラーニング
    e.応用・製品開発の例
    g.TensorFlowによる実例
  (3).LiDARによる環境認識
    a.物体認識
    b.製品開発の例
    c.Point Cloud Libraryを使った応用例

3.自動運転車両と自律走行ロボット
  (1).自動運転自動車の開発
  (2).ロボットへの応用

キーワード ADAS 自動運転 画像認識 環境認識 PCL カメラ AI ディープラーニング TensorFlow LiDAR ロボット
タグ 自動運転・運転支援技術・ADAS画像認識
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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