カルマンフィルタを用いた移動物体の状態推定と追跡技術

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本セミナーでは、移動物体の時系列的追跡と運動状態推定を一例としてセンサの能力向上を図る状態推定技術について解説いたします。
また、現在、金沢大学が進めている市街地の公道走行実証試験を題材として、市街地における自動運転技術の現状とその課題について解説いたします。

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プログラム

近年、注目を集めている自動運転システムには、様々なセンサが搭載されている。市街地のような複雑な環境の中で自動運転を行うためには、様々なセンサの特性を理解し、各センサの長所を生かして認識能力を向上していく必要がある。  本講演では、移動物体の時系列的追跡と運動状態推定を一例としてセンサの能力向上を図る状態推定技術について解説する。また、現在金沢大学が進めている市街地の公道走行実証試験を題材として、市街地における自動運転技術の現状とその課題について解説します。

  1. 自動運転自動車に関する研究動向と必要技術
    1. 自動運転の歴史
    2. 自動運転に必要な技術
  2. 自動運転に用いられるセンサの概要と特徴
    1. LiDARの動作原理と特徴
    2. RADARの動作原理と特徴
    3. ステレオカメラの動作原理と特徴
  3. LiDARに基づく各種認識技術の概要
    1. LIDARを用いた走行空間認識
    2. 移動物体認識の概要とその重要性
  4. 移動物体の運動状態推定とその時系列的追跡
    1. 認識能力の向上とは?
    2. カルマンフィルタによる状態推定
    3. データアソシエーションとマルチターゲットトラッキング
  5. 自動車の自動運転への適応
    1. 自動運転システム全体の概要
    2. 公道走行試験の概要と現状
  6. まとめ

受講料

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