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自己位置推定に関するモデルや数学的知識を基礎から解説!

自動運転のためのLiDARを用いた自己位置推定技術の高度化

セミナー概要

略称
自動運転(LiDAR)
セミナーNo.
200120  
開催日時
2020年01月20日(月)12:30~16:30
主催
(株)R&D支援センター
問い合わせ
Tel:03-5857-4811 E-mail:info@rdsc.co.jp 問い合わせフォーム
開催場所
江東区産業会館 第1会議室
講師
名古屋大学情報学研究科 特任助教 博士(工学) 赤井 直紀 氏
【専門】
ロボティクス
価格
非会員: 49,500円(税込)
会員: 46,200円(税込)
学生: 11,000円(税込)
価格関連備考
会員(案内)登録していただいた場合、通常1名様申込で49,500円(税込)から
 ★1名で申込の場合、46,200円(税込)へ割引になります。
 ★2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計49,500円(2人目無料)です。
■ 会員登録とは? ⇒ よくある質問
■ 学生価格は、教職員や研究員、企業に在籍されている学生には適用されません。
 また、当日学生証をご持参ください。
定員
30名 ※現在、お申込み可能です。満席になり次第、募集を終了させていただきます。
備考
資料付

講座の内容

受講対象・レベル
自己位置推定の基礎から最新法まで解説するので、初学者から関連する技術者までを対象とします。
講義内では、大学の工学部で習うレベルの数学を使用します。使用する数式はすべて講義内で解説しますが、大学学部生レベルの数学の知識があることが好ましいです。
習得できる知識
・なぜ自動運転に自己位置推定が重要なのか?
・なぜ自己位置推定が難しいのか?
・今後どのような発展が必要となるか?
趣旨
自己位置推定は、自動運転を実現するために最も基礎的な技術となります。これまでに提案されてきた自己位置推定法の発展の流れや、最新の自己位置推定方法などについて紹介し、今後自動運転の実用化を踏まえた上で、どのように自己位置推定技術が高度化されていくかに関して説明いたします。
プログラム
1.なぜ自動運転に自己位置推定が重要なのか
  1-1 自己位置推定とは
  1-2 環境コンテクストの理解と自己位置推定
2.自己位置推定(SLAM)の発展と機械学習を用いた最新手法
  2-1 自己位置推定・SLAMとは
  2-2 従来法発展の流れ
  2-3 最新手法の紹介
3.自己位置推定の定式化
  3-1 確率の復習・および自己位置推定問題の確率的定式化
  3-2 グラフィカルモデル
  3-3 ベイズフィルタとの対応
4.観測モデル(自己位置推定における困難な点)
  4-1 観測モデルとは
  4-2 ビーム・尤度場モデル
  4-3 観測の独立性
5.パーティクルフィルタに基づく自己位置推定(モンテカルロ位置推定)
  5-1 最適化ベースと確率ベースの位置推定の違い
  5-2 モンテカルロ位置推定における工夫
6.信頼度付き自己位置推定
  6-1 通常の自己位置推定の問題点
  6-2 自己位置推定における信頼度
  6-3 機械学習の活用による自己位置推定の信頼度の推定
7.環境変化に頑健な自己位置推定
  7-1 自己位置推定はなぜ環境変化に脆弱か
  7-2 環境変化を明示的に考慮する観測モデル
8.まとめ
キーワード
自動車,運転,支援,機械学習,センサ,レーザ,画像,研修,講習会

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