本セミナーでは、自動車における周辺検知、リアルタイムセンシングに向けたセンサ処理、 ミリ波レーダによる対象物認識、LIDARのカメラとのフュージョン技術について解説いたします。
(2020年4月30日 10:00〜12:00)
IoT、AIなどを活用した自動運転を始めとする次世代都市交通システムへの期待が高まっています。そして、物理世界と情報世界の境界であるセンサおよびその処理は、これまで以上に重要となるでしょう。これは、システムに入力するデータ品質や密度が後段の特徴抽出や認識処理を始めとする多くの処理に影響を与えるからです。 本講演では、リアルタイムセンシングをキーワードに、ハードウェアベースのセンサ処理について紹介します。
(2020年4月30日 12:50〜14:50)
自動運転や運転支援システムにおいて,悪天候での走行環境認識はまだ課題が多い.悪天候および悪照明環境において最も頑健なセンサはミリ波レーダであるが,分解能が低いことと電波干渉などによるノイズの問題がある.これに対して,近年進展が著しい深層学習を用いてこれらの問題を解決する研究を行なっている. 本講演では,ミリ波レーダを用いた走行環境認識に関する深層学習の応用例およびその可能性について実験結果を交えて解説する. 今回は,ミリ波レーダ反射波から対象物の属性を推定する技術と静止対象物の形状を推定する技術について具体的に説明する.
(2020年4月30日 15:00〜17:00)
自動運転のための周辺認識技術に使われる各種センサ、及び車載カメラとLiDARによるセンサフュージョン手法の概要が把握できます。カメラには距離推定や認識そのものの信頼性といった課題が多いため、アクティブセンサとのフュージョンが必要になる理由がわかります。LiDARは、カメラとは違った特性のセンサとして、なぜ自動運転に欠かせないものになりつつあるかがわかります。LiDARの今後の進化がわかります。
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