自動運転 自己位置推定 セミナー

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Zoom

なぜ自己位置推定が重要なのか?といった基本から動的環境下や安全性を保証する自己位置推定など高度化の動向まで!

自動運転における自己位置推定

の基礎と高度化の最新動向

<Zoomによるオンラインセミナー>

講師

名古屋大学 大学院工学研究科 助教 博士(工学) 赤井 直紀 先生

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2021年6月11日(金) 12:30-16:30
●会場  会場での講義は行いません。
●受講料 1名41,800円(税込(消費税10%)、資料付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円
      *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・録画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。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

配布資料・講師への質問等について

●配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
 (開催1週前〜前日までには送付致します)。
*準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
(土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)

●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
(全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり
 無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。
●受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。 req@johokiko.co.jp


※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できるオンラインセミナーです。

下記ご確認の上、お申込み下さい(クリックして展開「▼」:一部のブラウザーでは展開されて表示されます)
・PCもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております(20Mbbs以上の回線をご用意下さい)。
 各ご利用ツール別の、動作確認の上お申し込み下さい。
・開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。開催前日(営業日)の12:00までにメールが届かない場合は必ず弊社までご一報下さい。
・その他、受講に際してのご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。
 <req@johokiko.co.jp>

Zoom
Zoomを使用したオンラインセミナーとなります(クリックして展開「▼」)
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
 お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
 → 確認はこちら
 *Skype/Teams/LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomでカメラ・マイクが使えない事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。
 →音声が聞こえない場合の対処例

・Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です
 →参加方法はこちら
 →※一部のブラウザーは音声(音声参加ができない)が聞こえない場合があります、
   必ずテストサイトからチェック下さい。
   対応ブラウザーについて(公式);コンピューターのオーディオに参加に対応してないものは音声が聞こえません

セミナーポイント

・なぜ自己位置推定が自動運転において重要なのか?
自己位置推定なぜ自動運転に必要なのか?という疑問をお持ちの方は多くいると思います。自己位置推定がどれ
だけ重要かといった解説を行います。

・なぜ自己位置推定は失敗するのか?
自動走行に関わったことがある方なら、自己位置推定に失敗するシーンに出くわしたことがあると思います。な
ぜ失敗するかを理解するには「観測モデル」を理解する必要があります。本公演では、観測モデルの成り立ちや
その限界に関して解説します。

・どの様に自己位置推定を発展できるか?
動的な環境でも失敗しない自己位置推定や、安全性を保証する自己位置推定など、講師が最近を行っている研究
も踏まえ、先端的な内容の解説も行います。


■この講座を受講して得られる情報・知見■
・自己位置推定の重要性
講師自身もそうですが、研究紹介をする際には、自己位置推定が自動運転において重要ということを理解しても
らうことがまず難しいとよく感じます。「人間は自己位置なんて推定していない」と良くいわれます。講師は基
本的に「オンラインで必要な情報を全て認識できる機能があれば自己位置推定は不要。ただしその様な機能を実
現することは、現状の技術ではほぼ不可能」と答えています。なぜそう答えるのかという理由を知ると、自己位
置推定の重要性をうまく説明できる様になると思っています。

・自己位置が抱える根本的な問題
自己位置推定は根本的に動的な環境ではその性能を保証できないという課題を抱えています。これには「観測の
独立性の仮定」というものが大きく関わっています。自己位置推定を語る時に、観測の独立性を語る人は多くな
いと思います。しかし講師は、観測の独立性の仮定こそが自己位置にが抱える問題の根本にあると考えています
。さらに厄介なことは、観測の独立性の仮定を導入しないとそもそも自己位置推定が行えないという問題がある
のです。こういった根本的な問題に対しての知見も得ることができます。

・自己位置推定のできないをできるように
講師が最近行っている研究では「自己位置推定を高度化する」という目的を掲げています。これは単に推定精度
を向上させるや、頑健性を向上させるというではなく、上述する様な自己位置推定が抱える問題を解決する様な
試みになります。観測の独立性の仮定が引き起こす問題点を理解した上で、それがどの様な問題を引き起こすか
、そしてそれをどの様に解決していくか、という最新の知見も得ることができます。

セミナー内容

  1. 自己位置推定の基本的な話
    1.1 自己位置推定とは何か
    1.2 なぜ自動運転に自己位置推定が重要か
    1.3 自己位置推定のあるなしの自動運転

  2. 自己位置推定およびSLAMの発展の話
    2.1 ICPとMCLが自己位置推定の基本
    2.2 ベイズフィルタSLAMとグラフSLAM
    2.3 自己位置推定と機械学習(最近の研究動向)

  3. 自己位置推定の定式化
    3.1 グラフィカルモデルからの定式化
    3.2 ベイズフィルタと呼ばれる所以の理解
    3.3 ベイズフィルタと最適化の違い
    3.4 パーティクルフィルタを用いた自己位置推定(MCL)の簡単な理解

  4. 観測モデル
    4.1 ビームモデルと尤度場モデル
    4.2 なぜ動的環境で自己位置が失敗するかの理解
    4.3 観測の独立性の仮定の重要性とそれが引き起こす問題

  5. 動的環境下での自己位置推定
    5.1 観測物体のクラスを考慮した自己位置推定
    5.2 環境変化に対する頑健性の向上
    5.3 計算・メモリコストの増大しない頑健性の向上

  6. 自己位置推定結果の性能保証
    6.1 信頼度付き自己位置推定
    6.2 深層学習を用いた自己位置推定の失敗検出
    6.3 深層学習の不確かさも考慮したモデル化
    6.4 自己位置推定結果の正誤を正しく理解

  7. まとめ

<質疑応答>

セミナー番号:AG210682

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