【中止】ＬｉＤＡＲにおける展望、市場動向と自動車の周辺認識技術

ＬｉＤＡＲの部材動向、将来予測と自己位置推定、
制御への応用事例

講師

1.(株)グローバルインフォメーション　マーケティング部 アカウントマネージャー　沖本 真也 氏
2.東芝デバイス＆ストレージ(株)　デバイス＆ストレージ研究開発センター　主幹　松本 展 氏
3.名古屋大学　情報学研究科　特任助教　博士（工学）　赤井 直紀 氏
4.先進モビリティ（株）　代表取締役　青木 啓二 氏

受講料

1名につき60，000円（消費税抜き・昼食・資料付き）　
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき55，000円（税抜）〕

プログラム

＜１０：００〜１２：００＞
１．自動運転向けLiDARの市場分析、予測　〜伸びが期待できる部品とは〜
(株)グローバルインフォメーション　沖本 真也 氏　

【講座概要】
　米ライドシェア１位、2位であるウーバー社とリフト社が新規株式公開（IPO）を実施し、
IPOとしては失敗とする見方がある一方で、「モビリティー」に対する注目度が予想以上に
高かったことが分かる出来事となりました。利益に苦しむモビリティー企業にとって
ドライバーレスである「自動運転」が起死回生の一手であることは自明であり、
こうした環境下でOEMはすでに「モビリティー時代」を前提とした戦略を打ち
出しています。
　当講座ではモビリティー市場のトレンドから、自動運転に対しての消費者のPerceptionが
どうなっているのかを含め、自動運転用センサーでもLiDARを特に取り上げ、
現状と予測される将来の動向について最新情報をご提供致します。

１．自動運転およびモビリティー市場のトレンド
　1.1 モビリティー市場
　1.2 自動運転に対する消費者の期待
　1.3 自動運転およびLiDARを取り巻くトレンド
　1.4 中国市場トレンド

２．LiDARの役割：ADASから自動運転まで
　2.1 センサフュージョン
　2.2 センシング技術の比較
　2.3 主要なLiDAR技術
　2.4 ポートフォリオ
　2.5 自動車の要件に対するLiDAR技術の比較

３．LiDAR市場
　3.1 市場規模予測

【質疑応答・名刺交換】

＜１２：５０〜１３：５０＞
２．高性能LiDARの普及を実現する、半導体デバイス技術
東芝デバイス＆ストレージ(株)　松本 展 氏　

【講演ポイント】
　LiDARが自動運転向けセンサーの候補と言われてから久しいが、未だ、コストを含めて
全ての必要項目を満たしているとは言い難い。しかしながら、今後短期間の間に懸案であった、
LiDARの性能向上とコストの低減は大きく進むと期待される。
　本講演では、その進化のキーとなり得る技術を紹介し、将来展望について議論する。

１．LiDARの特徴　　
２．LiDARの方式
３．性能向上のための関係式
４．半導体による性能向上
５．まとめ　　

【質疑応答・名刺交換】

＜１４：００〜１５：００＞
３．LiDARによる自己位置推定技術
名古屋大学　赤井 直紀 氏

【講演ポイント】
　自己位置推定とは、自動運転を構成する技術の中でも最も根幹的な役割を担う技術です。
その研究の歴史は比較的古く、様々な手法や派生法が提案されていますが、未だに完全自動運転を
構築しようとした場合に、自己位置推定の性能がボトルネックになってしまいます。
　本講演ではまず、自己位置推定がなぜ自動運転に重要なのかという基礎的な話をします。
その後、自己位置推定の基礎的な内容、すなわちベイズフィルタとの関係を話、
その具体的な実装例であるパーティクルフィルタについても説明します。
これに加え、現状の自己位置推定が抱える課題についても説明し、最新手法がどのように
この課題を解決しようと試みているかを解説します。
本講演を通して、
・自動運転における自己位置推定の重要性
・自己位置推定がどのように実行されるの基礎的知識
・自己位置推定を難しくさせる課題とその克服のためのアプローチ
　を理解することができます。

１．自動運転における自己位置推定の重要性
２．ベイズフィルタと自己位置推定
３．ベイズ推定
４．自己位置推定の基礎
５．ベイズフィルタに基づく自己位置推定基礎
６．パーティクルフィルタ
７．ベイズフィルタに基づく自己位置推定の応用
８．ラオブラックウェライズドパーティクルフィルタ
９．信頼度付き自己位置推定　

【質疑応答・名刺交換】

＜１５：１０〜１７：１０＞
４．自動運転車の開発動向と技術課題について
先進モビリティ（株） 青木 啓二　氏　

【講座概要】
　バス・トラックの自動運転化において、先行車位置検出や障害物検出は最も需要な
キー技術であり、その中核となるのがＬｉｄａｒによる物体認識技術である。
　本講座ではバス・トラックの自動運転システムで使用されている制御技術および
Ｌｉｄａｒを用いた先行車トラッキング技術や障害物認識技術について説明する。

１．自動運転トラック・バスの社会実装に向けた政策動向について
２．トラック隊列走行制御技術について
　2.1 トラック隊列走行のシステム構成
　2.2 車間距離制御技術について
　2.3 GPSによる先行車トラッキング制御技術について
　2.4 Lidarによる先行車トラッキング制御技術について

３．自動運転バス制御技術について
　3.1 自動運転バスのシステム構成
　3.2 ローカライゼーション技術について
　3.3 車線維持制御技術について
　3.4 Lidarによる障害物認識技術
　3.5 ディープラーニングによる障害物認識について

４．自動運転バス実証
　4.1 道の駅実証実験について
　4.2 沖縄実証実験について

【質疑応答・名刺交換】