セミナー、自動運転、パターン認識、LIDAR、センシング、ミリ波レーダー、ADAS

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セミナー、自動運転、パターン認識、LIDAR、センシング、ミリ波レーダー、ADAS

*その他 機械学習・ディープラーニング・人工知能: 関連セミナー、書籍はこちら:

★自動車が、カメラからの画像を用いてどのようにして環境を理解するかに重点を置いて説明します。

自動運転・運転支援における環境認識技術
〜Lidarなどを用いたセンシング技術から、画像処理・AIを用いた周囲の環境理解、適用事例まで〜

講師

群馬大学 大学院 理工学府 電子情報部門 教授
次世代モビリティ社会実装研究センター センター長 太田直哉 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

■略歴:

1985年 東京工業大学 物理情報工学専攻 博士前期課程修了。三菱総合研究所、日本電気株式会社 中央研究所 勤務を経て、1994年 群馬大学 工学部 情報工学科 助手。同助教授を経て、2004年より教授。博士(工学)。1991年〜1992年 米国マサチューセッツ工科大学 メディア研究所 訪問研究員。2004年 豪州アデレード大学 客員研究員。2016年12月より 群馬大学 次世代モビリティ社会実装研究センター センター長。

■専門および得意な分野・研究:
画像処理、ロボットビジョン、パターン認識、自動運転車両・自律走行ロボットのセンサーおよび環境認識技術

■本テーマ関連学協会でのご活動:
電子情報通信学会、情報処理学会、IEEEコンピュータソサエティ

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2019年10月7日(月) 10:30-16:30
●会場 [東京・大井町]きゅりあん5階第4講習室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名43,000円 + 税、(資料・昼食付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき33,000円 + 税
 ※消費税につきましては講習会開催日の税率にて課税致します。
      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナーポイント

■はじめに
近年自動車には高度な運転支援機能が搭載されるようになり、ドライバーが居ない自動運転まで開発されようとしています。このような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。本講座ではこのような自動車が、カメラからの画像を用いてどのようにして環境を理解するかに重点を置いて説明します。また自動運転車両では、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)が主要なセンサーとして利用されます。このセンサーを用いた環境認識技術についても触れます。

■ご講演中のキーワード:
ADAS(先進運転支援システム)、自動運転、画像認識、ディープラーニング(深層学習)、LIDAR(レーザー距離計測センサー)、環境認識

■受講対象者:
・次世代自動車の環境認識について全体的な知識を得ておきたい方。
・この分野の技術開発を行う予定があり、開発計画を明確にしたい方。
・この分野のプロジェクトマネージャとして、全体像を知っておきたい方。
・パターン認識や機械学習に関しては、基礎から解説します。

■必要な予備知識や事前に目を通しておくと理解が深まる文献、サイトなど:
・高校卒業程度の数学、物理の知識を仮定して解説します。
・内容に興味があれば、受講前に習得していただきたい知識は特にありません。

■本セミナーで習得できること:
・自動運転自動車開発の歴史
・運転支援、自動運転技術の基礎知識
・自動車周囲の環境理解のための画像処理とAI技術
・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

セミナー内容


1. 高度運転支援(ADAS)と自動運転
・自動運転研究の歴史
・自動運転のレベル
・環境認識とセンサ
  カメラ、LIDAR、ミリ波レーダー、GNSS、ジャイロスコープ

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
 ・原理
 ・主要な問題点
   LIDAR、ミリ波レーダーとの比較
 ・方式
 ・製品例
    アイサイト、ステレオモジュール
 ・自分でやってみるなら
   OpenCV
2) 画像による物体認識:パターン認識と学習
 ・パターン認識とは
 ・学習とは
 ・古典的なパターン認識
 ・ディープラーニング
 ・応用例
   歩行者、他車両、標識
 ・製品例
   モービルアイ
 ・自分でやってみるなら
   Tensorflow、Caffe

3. LIDARによる環境認識
 ・物体認識例
   道路(走行可能領域)、障害物
 ・製品例
   HOKUYO、Velodyne
 ・自分でやってみるなら
   Point Cloud Library (PCL)

4. 自動運転車両と自律走行ロボット
 ・群馬大学の自動運転自動車開発
 ・つくばチャレンジ出場ロボット

セミナー番号:AC191058

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