自動運転に向けたカメラ・LiDAR技術・センサフュージョン技術

セミナーに申し込む
オンライン 開催

本セミナーでは、各社の従来ADASセンサの特性と、レベル3以上用として発表されている各社最新の自動運転センサ状況を紹介しながら、従来センサとLiDARの技術を解説し、これらセンサを組み合わせるセンサフュージョン技術の基礎から応用、今後の技術動向を説明いたします。

日時

開催予定

プログラム

最近、AI進化によりカメラベースの自動運転が普及し、LiDARは不要になる可能性も論じられるようになりました。  そこで、本講では、カメラだけを使ったエンドtoエンドシステムの限界を紹介し、カメラとLiDARのセンサフュージョンの必然性とセンサフュージョン技術について講演します。

  1. 各社自動運転用センサ採用状況
    1. ADAS用車載センサ (レベル1〜2)
    2. 自動運転レベル3以上と「テスラ・ビジョン」の衝撃
    3. 揺れる業界動向:LiDAR不要論と再採用の背景
  2. 各センサ技術の特徴
    1. 電波レーダー:全天候型だが解像度に課題
    2. 単眼カメラ:安価だが距離は「推定 (推論) 」
    3. ステレオカメラ:視差による距離算出
    4. LiDAR:高精度な三次元「測定 (実測) 」
  3. 自動運転に必要なセンサ性能
    1. ドライビングシミュレータによる実験結果
    2. センサに要求される性能
    3. 「確率的知能 (AI) 」と「物理的保証 (測定) 」の安全マージン差
  4. カメラ技術の詳細と「Vision-only」の限界
    1. これまでの物体認識技術
    2. ディープラーニングとEnd-to-Endモデルの進化
    3. ケーススタディ:カメラが物理的に「詰む」4つの決定的シーン
  5. LiDAR技術の詳細と「ラストワンマイル」の信頼性
    1. LiDARによる物体検出技術
    2. LiDARによる自己位置推定技術 (SLAM)
    3. 個人の生活道路・自宅周辺におけるLiDARの必然性
  6. フュージョン技術:なぜ「混ぜる」必要があるのか
    1. キャリブレーションの重要性
    2. 複合型・統合型・融合型・連合型センサフュージョン
    3. センサ・コンテンション (矛盾) の解決:どちらを信じるべきか?
  7. 今後の動向
    1. E2E AIモデルとワールドモデルの融合
    2. 安全性とコストの妥協点:L4実現への現実的解
    3. 結論:AIが進展してもLiDARが「最後の防波堤」である理由

受講料

複数名受講割引

アカデミー割引

教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。

ライブ配信セミナーについて