Q&Aで学ぶ「自動運転」とは何か? そこに求められる技術とシステム

「自動運転技術」に興味がある方、参入を検討されている方、これから勉強したい方を対象に、自動運転システムの全体像を把握できるように、必要な認知・判断・操作のためのセンサや画像認識、制御、機械学習などの各種要素技術を総括的に学ぶことを目的としたセミナーです。

第1部 (10:00～11:20)

• Q1. 「自動運転」の概要
  • Q1-1 自動運転で交通渋滞がどのように解消されるのか?
  • Q1-2 自動運転はどのように省エネに寄与できるのか?
  • Q1-3 自動運転システムにはどんな種類があるのか?
  • Q1-4 自動運転システムはどのような技術で成り立っているのか?
  • Q1-5 「深層強化学習」と「センサ」はどのように関係するのか?
• Q2. 自動運転車の「走る」、「止まる」、「曲がる」技術について
  • Q2-1 自動制御技術はどのように進歩してきたのか?
  • Q2-2 「走る」を電子制御する技術とは?
  • Q2-3 電気自動車の「走る」を電子制御する独特な技術とは?
  • Q2-4 「止まる」を電子制御する技術とは?
  • Q2-5 電気自動車の「止まる」を電子制御する独特な技術とは?
  • Q2-6 「曲がる」を電子制御する技術とは?
  • Q2-7 電気自動車の「曲がる」を電子制御する独特な技術とは?
  • Q2-8 バイワイヤ技術とは?

第2部 (11:30～12:50)

• Q3. 自動運転のための走行環境を認知・判断する技術について
  • Q3-1 先進運転支援 (ADAS) や自動運転に
    どんなセンサが使われているのか?
  • Q3-2 超音波ソナーとは?
  • Q3-3 ミリ波レーダーとは?
  • Q3-4 カメラシステムとは?
  • Q3-5 画像処理・認識技術とは?
  • Q3-6 センサフュージョン技術とは?
  • Q3-7 LiDAR (ライダー) とは何か?
  • Q3-8 歩行者をどのように認識しているのか?
  • Q3-9 オプティカルフロー技術とは?
  • Q3-10 画像認識に使われている人工知能 (畳み込み型深層学習) とは?

第3部 (13:40～15:00)

• Q4. 自動運転のための航法に関する技術について
  • Q4-1 全地球航法衛星システム (GNSS) とは?
  • Q4-2 オドメトリによる航法とは?
  • Q4-3 慣性航法とは?
  • Q4-4 複合航法とは?
  • Q4-5 マップマッチングとは?
  • Q4-6 確率的な自己位置の推定法とは?
  • Q4-7 SLAMとは?
  • Q4-8 ダイクストラ法とは?
  • Q4-9 Q学習とは?
  • Q4-10 深層強化学習による自動運転とは?
  • Q4-11 GPGPUとは?

第4部 (15:10～16:30)

• Q5. 自動運転におけるヒューマンマシンインターフェース技術について
  • Q5-1 全方位モニターとは?
  • Q5-2 どのようにドライバーの状態を監視・推定するのか?
  • Q5-3 どのようにドライバーの運転意図を推定するのか?
  • Q5-4 音声によるヒューマンマシンインターフェースはどのように
    実現されているのか?
  • Q5-5 説明可能な人工知能とは?
  • Q5-6 外向けのヒューマンマシンインターフェースとは?
• Q6. 自動運転のために今後発展が切望されている技術について
  • Q6-1 準天頂衛星システムとは?
  • Q6-2 ダイナミックマップとは?
  • Q6-3 コネクテッドカーと5G通信技術とは?
  • Q6-4 カーセキュリティーにはどんな技術が必要か?

第5部 総合質疑、個別相談 (16:30～17:00)