変更後:2019年11月29日(金)このセミナーの受付は終了致しました。氏つくばチャレンジという屋外自律移動ロボットに関する技術チャレンジに2011年から14年まで開発者として携わり,すべての課題を達成しています(課題達成は毎年参加の1割以下)。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携わりました。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自作して携わっております。これらの経験も踏まえて,少しでも有益な自己位置推定に関する知見を本セミナーで提供できればと思います。※開催日から9日前以降のキャンセルは受講料全額を申受けます。セミナー終了後テキストを郵送します。※サイエンス&テクノロジーが設定しているアカデミー価格・キャンセル規定対象外のセミナーです。基本(なぜ必要か,どのように行うか,なぜ難しいか)自動運転において自己位置推定は重要な技術ですが,その重要性はまだ広く認知されていないようにも思えます。本セミナーではまず「なぜ自己位置推定が必要なのか」という基本的なことから触れます。その後「どのように自己位置推定を行うか」を簡単に説明した上で,「なぜ難しいのか」という根本の問に対する解を提供いたします。これらを理解していただければ,自己位置推定技術に対する評価指針などを理解できます。・最新の自己位置推定(動的物体への頑健性,マルチレイヤーLiDARと必要性)上述の「なぜ難しいか」を理解していただいた後には,その難しさを解決するために行われている最新の研究例を紹介します。最新研究は難しい内容が多いので,概略を理解していただければ,後ほど個別に質問には対応いたします。これらに加え,近年加速するLiDARの開発動向も踏まえながら,「マルチレイヤーLiDARは必要か」という議論も展開していきます。この際には,自己位置推定だけでなく,自動運転システムという全体を見渡した上で,その必要性を議論していきます。・「推定」を超える新たなアプローチ(これからのブレイクスルー)自己位置「推定」と言いますが,推定とは「正しそうなことを求めること」であり,求めたものの正しさは保証されていません。現状の自動運転システムは,その推定結果を信じて走行しています。間違った解が求められていたとしても,その間違いに自動運転車両が気づく術がありません。本セミナーの最後では,この課題を解決するために近年行われているアプローチを解説します。このセミナーは終了しました。本セミナーでは,LiDARを用いた自己位置推定技術に関する基礎,および最新の技術について述べます。2005)で述べられている「観測モデル」に関して説明します。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ます。この理解を前提として,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,マルチレイヤーLiDARなどの必要性について議論して行きたいと思います。これらの議論を踏まえた上で,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いたします。この紹介の中では特に,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ーに焦点を当てていきます。このセミナーは終了しました。当サイトはグローバルサイン社によりセキュリティ認証をされています。SSLページ(https)からの情報送信は暗号化技術により保護されます。サイエンス&テクノロジーでは、研究者・技術者のための技術書籍の出版や技術・実務セミナーを開催しています。基礎からステップアップまで、企業とあなたをお手伝いします。お知らせサイトリニューアルをしました。Reserved.会社概要|お問合せ|広告|プライバシーポリシー|特定商取引法に基づく。