受講形式 WEB受講のみ ＊こちらの セミナーはZoomシステムを使用したオンラインセミナーとなります。 予備知識 特に必要なし 習得知識 １） 画像処理の基本手法理解 ２） LiDARのポイントクラウド処理の基本理解 ３） センサフュージョン方法の理解 など 講師の言葉 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。 本講では、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。
プログラム
１．自動運転に必要なセンシング技術 ２．各センシング技術の特徴 １）電波レーダ ２）ステレオカメラ画像処理 ３）単眼カメラ画像処理 ４）LiDAR 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 講師紹介 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。 運転支援システム・自動運転システムを研究開発中。 学会等 ・自動車技術会 アクティブ・セイフティ部門委員会委員、論文査読委員 ・日本機械学会、電子情報通信学会、システム制御情報学会、IEEE各会員
