悪天候でも環境認識の性能低下が少ないミリ波レーダは自動車の自動運転や運転支援システムには必須のセンサです。しかし、カメラ画像などと比べ分解能が低く、ノイズが多いため、高精度な物体識別や形状推定は難しいと考えられてきました。我々はこれらを可能とすべく、ディープラーニングの応用を中心として研究をしています。 ここでは、まずミリ波レーダの基礎から車載ミリ波レーダへの応用を解説し、我々の研究事例として物体種別の識別と物体形状の推定へのディープラーニングの応用手法を具体的に説明します。また、ディープラーニングにおける汎化性の課題に対して,物体形状推定における改善方法の事例をいくつかご紹介します。さらに国際学会などで発表されている最前線の技術とその動向を紹介します。