自動運転のためのLiDARを用いた自己位置推定【WEBセミナー】

セミナー概要
略称
自己位置推定【WEBセミナー】
セミナーNo.
tr210516
開催日時
2021年05月28日(金) 13:00~17:00
主催
(株)トリケップス
問い合わせ
Tel:03-5857-4811 E-mail:info@rdsc.co.jp 問い合わせフォーム
講師
名古屋大学 大学院工学研究科 航空宇宙工学専攻 助教 博士(工学) 赤井 直紀 氏 
価格
非会員:  47,300円 (本体価格:43,000円)
会員:  47,300円 (本体価格:43,000円)
学生:  47,300円 (本体価格:43,000円)
価格関連備考
お1人様受講の場合 47,300円[税込]/1名
1口でお申込の場合 61,600円[税込]/1口(3名まで受講可能)

※4名以上お申し込みの場合は、ご連絡ください
備考
★本セミナーの受講にあたっての推奨環境は「Zoom」に依存しますので、ご自分の環境が対応しているか、お申込み前にZoomのテストミーティング(http://zoom.us/test)にアクセスできることをご確認下さい。

★インターネット経由でのライブ中継のため、回線状態などにより、画像や音声が乱れる場合があります。講義の中断、さらには、再接続後の再開もありますが、予めご了承ください。

★受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。
講座の内容
趣旨
自己位置推定とは、与えられた地図の上における相対的な位置を求める技術です。これだけ聞くと自動運転との関わりが強くない様に聞こえますが、現状の自動運転においては、自己位置推定は最も重要な根幹技術となっています。本公演では、自己位置推定の重要性や、正しく実行することの困難さといった基礎的な話から、デファクトとなっている確率ロボティクスの話、また講師が行っている最新の話まで含めて言及します。
プログラム

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

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