前半は、自動車の自動運転に必要なカメラ制御、画像処理を習得します。搭載した自律走行可能なロボットを用いてモータ制御方法を学び、そのロボットを使って、組込みLinux上でPythonやOpenCVを用いたカメラ制御、画像処理を習得します。高位合成手法を用いて画像処理のFPGA実装を行うことで、自動運転に必要な画像処理の高速化手法を学びます。アナライザやツールを入れたLinuxを用いて実験室に設置したネットワークに流れるメッセージを取得し解析する方法をハンズオン形式で行いながら学んでいきます。みプログラミングによる周辺デバイス制御やセンサ値取得スキルを修得する。CV)や画像認識のスキルを修得する。実装のための高位合成手法などの実践力を身に付ける。・CANネットワークやECUからなるシステムのアーキテクチャと通信プロトコルを理解する。1回あたり2コマずつの実習とします。自動運転車で考慮すべきポイント、まとめ※授業の順序は変更することがあります。事前・事後学習の内容あらかじめ提供された教材を予習しておく。事後に実習内容と課題をまとめたレポートを提出する。その他、授業中に必要な資料を配布します。Reserved.(F)。