～ カメラ（単眼、ステレオ）、レーダー、LiDAR、超音波などのセンシング技術、車載ＬｉＤＡＲによる物体認識技術、カメラとＬｉＤＡＲによるフュージョン技術と精度向上 ～
・自動運転に必須となる各種センサフュージョン技術を修得し、より高性能な自動運転システムへ応用するための講座
・複数のセンサで不足した機能をカバーするセンサフュージョン技術を修得し、安全な自動運転システムの開発に応用しよう！
・カルマンフィルタによるフュージョン結果の精度向上手法についても解説します
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
自動運転は、歴史的に道路インフラを使ったシステムとして始まったものの、自動車側が外界をセンシングして自律的に走行する自動運転に方向転換され現在に至る。自律型の自動運転において、研究開発の開始時から現在まで中心的課題は、外界認識センサだった。自動運転とは、人間のドライバに代わって自動車自身が運転するものであるから、人間のドライバ並みに自動車が外界を認識して交通環境を把握しなければならない。
自動運転用の外界センサとしては、カメラ（単眼、ステレオ）、レーダー、LiDAR、超音波等が候補となる。何れのセンサも苦労して研究開発され実用化されたものではあるが、どれか一つのセンサで人間のドライバ並みに外界を認識することは不可能である。ドライバが持つ視野角、解像度、ダイナミックレンジ、物体認識能力等のどれか一つの機能に絞れば、それに迫るか超える機能を持つセンサもないことはない。しかし、一つで全てをカバーできるものはない。
そのため、複数のセンサで不足した機能をカバーするセンサフュージョンが望まれるのは当然の流れである。自動運転のレベルが上がれば、カメラ、レーダー、LiDAR、超音波と複数のセンサが装着されるのは必然である。
本講座では、カメラ、レーダー、LiDAR、超音波の概要と、これらセンサをどのようにフュージョンすればよいかを、複合、統合、融合、連合という視点で分類し、関連項目と具体例を紹介する。特に、連合型センサフュージョンでは、免疫ネットワークからみたセンサフュージョン手法を紹介する。また、センサフュージョンで目指す、最良状態推定という視点で、ウィナーフィルター、最小二乗推定法、状態方程式による逐次状態推定として各種カルマンフィルター、パーティクルフィルタ等をまとめて解説する。
| 開催日時 |
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|---|---|
| 開催場所 | オンラインセミナー |
| カテゴリー | オンラインセミナー、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 |
・自動運転や運転支援システムに興味のある技術者の方 ・車載電装品、自動車、ITS、画像、レーダほか関連企業の技術者の方 |
| 予備知識 | ・特に必要ありません |
| 修得知識 |
・車載カメラとＬｉＤＡＲによるセンサフュージョン技術とカルマンフィルタによる精度向上技術 ・カメラ（単眼、ステレオ）、レーダー、LiDAR、超音波のセンシング技術 ・ＬｉＤＡＲ（車載レーザレーダ）による物体認識技術 |
| プログラム |
１．センサフュージョンとは ２．各センサ技術詳細 ３．センサフュージョン技術 ４．各センサフュージョン例 ５．カルマンフィルタによる精度向上 ６．今後の技術動向 |
| キーワード | センサフュージョン 電波レーダー LiDAR 超音波センサ ステレオカメラ RGBDカメラ ディープラーニング ハフ変換 免疫ネットワーク 最小二乗推定法 最小二乗推定法 ベイズ統計 パーティクルフィルタ |
| タグ | 統計・データ解析、AI・機械学習、信号処理、カメラ、センサ、統計・データ、データ分析、自動車・輸送機、車載機器・部品、電子部品、電装品 |
| 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 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
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