第1部 レーザレーダによる移動物体運動推定法
(2016年9月14日 11:00〜13:00)
自動車や移動体 (ビークル) の車載センサにより周囲環境をセンシングして、自動車や二輪車、歩行者などの移動物体を認識する技術は自動運転や安全運転支援システムの実現に不可欠である。
本講座では周囲環境認識用センサのひとつであるレーザレーダ (LIDAR) からの情報をもとに移動物体を検出したうえで、それらの動きや大きさを認識する技術を解説する。
本講座を受講することで移動物体運動推定の基礎理論から応用を学ぶことができる。
- レーザレーダによる周辺環境計測
- 距離計測原理
- レーザレーダの特徴 (他のセンサとの比較)
- レーザレーダの種類
- 移動物体検出
- 占有グリッド法による静止・移動物体の識別
- マッピングのための自己姿勢認識と歪補正
- 運動推定の基礎
- カルマンフィルタによる状態推定
- データアソシエーション
- マルチモデルによる状態推定
- センサデータ統合
- 移動物体の運動推定
- 歩行者と移動体の運動推定
- 協調型運動推定
- 突発挙動認識
- まとめ
第2部 自動運転に向けたレーザセンサによる3次元環境計測技術
(2016年9月14日 14:00〜16:30)
本講座は、現在、経済産業省が主導して開発している次世代LIDARシステムに関する知見を多く含むものであり、最新の技術動向を多く含む。また、LIDARによって計測されたデータの処理の数学的意味や一般的に利用されるオープンソフトウェアの紹介をする。
レーザレーダの技術動向を見極め、その応用や導入を検討している技術者にとって有益な講座である。
- レーザレーダ (LIDAR) の計測の基本
- TOF (Time-of-Flight) 方式の原理
- TOFの長所と短所
- TOFを構成する機器と空間分解能
- 次元点群処理
- ポイントクラウドとは
- ポイントクラウドの処理と認識
- 演算高速化のアルゴリズムとハードウェア
- 自動運転とLIDAR
- 市販LIDARのベンチマーク
- 先端的研究でのLIDAR利用例
- 自己位置推定と地図作成
- 歩行者認識
- センサフュージョン
- カメラとLIDAR
- IMUとLIDAR
- LIDARシステムの将来