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・市街地自動運転に不可欠なデジタル地図を活用した周辺環境認識技術を先取りし、応用するための講座
・実際に公道実証実験を行っている講師の方からデジタル地図生成から走行経路計画技術まで自動運転への応用技術が修得できる特別セミナー!


市街地自動運転におけるデジタル地図生成技術と自己位置推定技術および応用
〜 自動運転の要素技術とセンサ、 LiDARとSLAM技術によるデジタル地図の生成と最適化、
3次元ポイントクラウド、2次元地図、ベクトル地図を活用したマップマッチング、
自動運転への適用と公道実証実験の取組み 〜

■開催日時:2020年05月12日(火) 10:30 〜 17:30


■会場:日本テクノセンター研修室
    (東京都新宿区西新宿二丁目7-1 小田急第一生命ビル 22階)

■受講料:一般(1名) : 49,500円(税込) 
     同時複数申し込みの場合(1名) : 44,000円(税込)

■主催:(株)日本テクノセンター


■受講対象者:
・自動車、高度道路交通システム、車載システム、電装品、ロボット関連の技術者の方
・自動運転に必要となる要素技術について学びたい方
・自動運転技術の現状について興味のある方
	
■予備知識:
・特に必要はありません

■修得知識:
・自動運転の実現に必要となる要素技術
・各要素技術においてLiDARなどのセンサがどのような役割を持っているのか
・デジタル地図生成技術、SLAM技術、自己位置推定技術について学べる

■講師の言葉:
 自動車の自動運転技術は、次世代の移動手段として世界中で技術開発が進められています。
市街地における自動運転ではデジタル地図を活用した周辺環境認識や状況判断が行われているため、
デジタル地図を生成する技術やデジタル地図内の車両位置を推定する自己位置推定技術が基盤
技術の一つとなります。
 本講演では、自動運転の周辺環境を認識するための技術を中心としてデジタル地図を活用した
認識技術を紹介します。特に、デジタル地図の生成に重要となるSLAM技術や得られた地図を
活用した認識技術に必要となる自己位置推定技術について詳しく解説します。技術的な話では
確率論の内容も含まれておりますが、予備知識のない方でも受講できるよう基本的な内容から
わかりやすく説明します。また、自動運転の公道実証実験の取り組みについて紹介し、要求される
技術的課題をまとめます。


1.自動運転とセンサ技術
  (1).自動運転の概要
  (2).高速道路向け自動運転
  (3).市街地向け自動運転
  (4).自動運転の要素技術とセンサ

2.デジタル地図生成技術と最適化
  (1).自動運転におけるデジタル地図の役割
  (2).LiDARを用いたデジタル地図の生成
  (3).SLAM技術によるデジタル地図の最適化
    a.SLAM技術とは
    b.Graph-SLAMアルゴリズム
    c.Graph-SLAMを用いたLiDARデータのデジタル地図生成

3.自己位置推定技術とマップマッチング
  (1).自動運転における自己位置推定技術の役割
    a.GNSS/INS
    b.マップマッチング
  (2).3次元ポイントクラウドを活用したマップマッチング
    a.スキャンマッチングによる自己位置推定
  (3).2次元地図を活用したマップマッチング
    a.テンプレートマッチングによる自己位置推定
  (4).ベクトル地図を活用したマップマッチング
    a.道路特徴を利用した自己位置推定
  (5).技術的課題と対策

4.自動運転自動車への適用と公道実証実験
  (1).その他の要素技術:周辺環境認識
  (2).その他の要素技術:走行経路計画
  (3).公道実証実験の取り組み

5.まとめ

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