本セミナーでは、歩行者検出、外界認識、膨大な演算量の処理など、自動車への人工知能応用の最新動向について解説いたします。
(2018年7月5日 10:30〜12:00)
本講演では、深層学習の仕組みを解説し、深層学習による画像認識の最新動向について紹介する。また、中部大学機械知覚&ロボティクス研究グループで取り組んでいる自動運転に関連する認識技術として歩行者検出、ドライバーの骨格推定、セマンティックセグメンテーションについて紹介しながら、深層学習によってどのような問題がどのように解かれようとしているかを解説する。 深層学習の仕組みとその画像認識応用のアルゴリズムを取得することを目的とする。
(2018年7月5日 12:50〜14:20)
自動運転自動車の歴史、センサフュージョンをはじめとする必要技術等に関する知識が習得できるのと同時に、最先端の自動運転システム開発状況について触れることができます。 近年話題となっている自動運転車に用いられる各種センサフュージョン技術について紹介するとともに、実際の市街地で公道走行実験を行っている金沢大学のシステムの例を参考としながら、実例を交えながら自動運転に必要となる技術を解説する。
(2018年7月5日 14:30〜16:00)
完全自動運転が可能になった技術ポイントを理解し、今後のこの領域での新たな技術開発の方向付けやテーマ設定などを考える上での知識を得る。 自動運転に必要な車載センシングの仕様とそれを満たすためのセンサの構成、一般道完全自動運転のキーデバイス:LiDARに関する概要とその開発動向 センシングを補完する高精度地図のコンセプトとその内容、さらにその技術基盤となる位置推定技術や地図構築技術の開発動向 センシング情報に基づく自動運転の判断や行動計画などの運転AIの仕組みとその現状、特にディープニューラルネットによるアプローチなど。