自動運転のためのＬｉＤＡＲによる自己位置推定技術の基礎と実証

（株）経営コンサルテクノセミナー

【セミナープログラム】

ＬｉＤＡＲを用いた自己位置推定技術に関する基礎、及び最新の技術について述べ自己位置推定の基本となるＰｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ（ＭＩＴ Ｐｒｅｓｓ２００５）で述べられている「観測モデル」に関して説明し、この説明を基にして「なぜ自己位置推定が難しいのか」という根本的課題を共有し、理解を前提として現状なぜ自己位置推定が達成できているのかという理由やマルチレーヤーＬｉＤＡＲなどの必要性について議論し、我々のグループや世界で行われている最新の研究成果を紹介し、特に１どのように動的環境下で頑健な自己位置推定を行うか２自己位置推定結果に対する保証をどのように行うかというようなオープンイシュに焦点を当て行きます。

１．自動運転の基礎
　（１）自動運転の開発現状
　（２）自動運転の要素技術
　（３）自動運転の実用化に向けた課題、何が難しいのか
　（４）自動運転と自己位置推定

２．自己位置推定の基本
　（１）自己位置推定とはどのような問題か
　（２）どのように自己位置推定の問題を解くか
　（３）なぜ自己位置推定が難しいのか

３．最近の自己位置推定問題へのアプローチと問題点
　（１）ＩＣＰ（Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ Ｃｌｏｓｅｔ Ｐｏｉｎｔ）スキャンマッチング
　（２）ＮＤＴ（Ｎｏｒｍａｌ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）スキャンマッチング
　（３）ＫＦ（Ｋａｌｍａｎ Ｆｉｌｔｅｒ）とＰＦ（Ｐａｒｔｉｃｌｅ Ｆｉｌｔｅｒ）

４．観測モデル
　（１）地図と観測データのマッチング
　（２）ＬＭＦ（Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ Ｆｉｅｌｄ Ｍｏｄｅｌ）とＢＭ（Ｂｅａｍ Ｍｏｄｅｌ）
　（３）既存観測モデルの問題点

５．動的環境下での自己位置推定
　（１）動的物体の棄却
　（２）環境の動的特性を考慮した観測モデル
　（３）観測誤差をオンラインで同定する観測モデル
　（４）環境変化をオンラインで更新（ＳＬＡＭよりの話）

６．自己位置推定結果の性能保証
　（１）自己位置「推定」の問題
　（２）自己位置推定における失敗の認識
　（３）自己位置推定結果の信頼度

７．質疑応答／名刺交換

【講師】

赤井　直紀（あかい　なおき） 氏 : 名古屋大学　情報学研究科　特任助教

２０１１年から１４年まで「つくばチャレンジ」にて屋外自律移動ロボットに関する技術チャレンジに携わり課題を達成。２０１６年から名古屋大学に異動し公道での自動運転などの実証実験に従事、いずれの実験、検証においても自己位置推定系のプログラムを作成、自己位置推定に関する知見を深め現在に至る。

【受講料】

※経営コンサル主催につき、プレミアム会員様（招待券含）も通常の受講料が発生いたします。

１名につき　３２，４００円（税込）
同一のお申込フォームよりお申込の場合、２人目以降 ２７，０００円(税込)