【中止】自動運転のためのセンシング・情報処理技術～LiDARによる対象物体の認識基礎手法と画像処理とのセンサフュージョン方法～＜Zoomによるオンラインセミナー＞

セミナー趣旨

自動運転のための対象物体の認識は、車載カメラによる画像処理が基本になると思われます。
なぜなら、車載カメラは、対象物体の反射特性に依存しないパッシブセンサとして、各種検出対象に適用可能だからです。認識対象は、他車両、車線、信号、標識、そして歩行者になります。
これらの対象物体を認識するためには、カメラで得られた画像を適切に処理することが重要であり、そのためには画像処理の基本からパターン認識理論までを一貫して理解する必要があります。
また、画像処理だけでは正確に対象物体までの距離を推定することが難しいため、自動運転ではLiDARも用いられることになります。このとき、カメラで得た画像とLiDARの結果をセンサフュージョンすることにより、更に性能を向上させることが可能となります。
本セミナーでは、車載カメラに必要とされる基礎的な画像処理アルゴリズムと、LiDARとのセンサフュージョン手法について解説します。

受講対象・レベル

・車載LiDARや画像処理に興味があり、これから取り組もうとされている方

必要な予備知識

・基礎的な内容なので、特に予備知識は必要ありません

習得できる知識

・車載画像処理の基本アルゴリズム
・適用時の留意点
・LiDARとのフュージョン方法

セミナープログラム

1．車載カメラによる画像処理概論

2．車載LiDARによる物体認識概論

3．車載カメラによる画像処理各種手法

4．車載カメラによる画像認識
　　　1）ハフ変換による車線検出
　　　2）エッジヒストグラムによる車両認識
　　　3）パターン認識による歩行者認識

5．車載LiDARによるポイントクラウド処理各種手法
　　　1）PCLの各種手法
　　　2）フィルター
　　　3）特徴抽出
　　　4）物体照合
　　　5）SLAM

6．車載LiDARによる物体認識
　　　1）LiDARによる車線認識
　　　2）LiDARによる車両認識
　　　3）LiDARによる歩行者認識

7．カメラとLiDARによるフュージョン
　　　1）複合型センサフュージョン
　　　2）統合型センサフュージョン
　　　3）融合型センサフュージョン
　　　4）連合型センサフュージョン

8．今後の展望

セミナー講師

芝浦工業大学 システム理工学部　
機械制御システム学科　教授 博士（工学）　伊東 敏夫 先生

【講師略歴】
1982～2013：ダイハツ工業(株)でカーエレクトロニクスの研究開発に従事。
　　　　　　先進安全自動車ASV、ぶつからない車を研究開発。
2013～：芝浦工業大学で運転支援システム研究室を開室。現在に至る。
【専門】
・画像処理、レーザレーダによる認識、センサフュージョン
・自動運転制御
・ドライバモデル
【本テーマ関連学協会での活動】
自動車技術会　論文査読委員

セミナー受講料

1名41,800円(税込（消費税10％）、資料付)
　＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円
　＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

受講について

※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できるオンラインセミナーです。

下記ご確認の上、お申込み下さい

• PCもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
• ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております（20Mbbs以上の回線をご用意下さい）。
  各ご利用ツール別の動作確認の上、お申し込み下さい。
• 開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。

Zoomを使用したオンラインセミナーとなります

• ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
  お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
  → 確認はこちら
  ※Skype／Teams／LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomでカメラ・マイクが使えない事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。
• Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です。
  ※一部のブラウザは音声（音声参加ができない）が聞こえない場合があります。
  　必ずテストサイトからチェック下さい。
  　対応ブラウザーについて(公式) ;
  　「コンピューターのオーディオに参加」に対応してないものは音声が聞こえません。

配布資料・講師への質問等について

• 配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
  （開催1週前～前日までには送付致します）。
  ※準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
  （土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）
• 当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
  （全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。）
• 本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、
  無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。