このサイトではJavaScriptを使用しています。ブラウザの設定でJavaScriptを有効にしてからお使いください。 ドライバ状態推定・予測技術と自動運転技術の最新動向 [講習会詳細] | テックデザイン
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ドライバの生体情報を用いた状態推定・予測技術、完全自動運転のキー技術、ダイナミックマップなど、自動車の安心と安全を支える技術の最新動向を2名の専門家が詳しく解説します。

ドライバ状態推定・予測技術と自動運転技術の最新動向

【日 程】

2017年6月20日(火) 13:00~17:15

【会 場】

都内都心部で調整しております。

【受講料】

29,980円(税込/テキスト付)

■第1部: 自動運転を支えるドライバ状態推定・予測技術の最新動向と今後の展望 (2h)

講師: 愛知県立大学 情報科学部 教授 小栗 宏次先生

経歴:名古屋工業大学助手、愛知県立大学助教授を経て現職。東京大学生産技術研究所次世代モビリティ研究センター客員研究員、名古屋大学未来社会創造機構客員教授を兼任。専門はバイタルセンシングからの人の状態推定・予測に関する研究、次世代ITS予防安全技術に関する研究等。

Ⅰ.バイオセンシングと“人”の視える化   

Ⅱ.病気発見のための生体情報解析技術

Ⅲ.社会課題としての交通事故とドライバモニタリング 
 1.交通事故軽減技術開発
 2.ドライバモニタリング
 3.生体情報の活用     
 4.運転中のドライバの生体信号計測と解析

Ⅳ.ドライバ状態推定・予測最新技術の紹介

Ⅴ.状態推定技術の今後の展望http://admin.tech-d.jp/images/noimage.png

【概要】センサの小型化、高性能化にともない、生体情報モニタリングの応用が注目されている。これまでは主にステアリングやペダル等の車両情報の変化からドライバの状態を推定しており、その精度は十分とは言えなかったが、最近ではドライバの生体情報を用いることで高精度に状態を推定し、さらには予測技術まで登場してきている。
 本講演では、生体信号を用いた人の最新の状態推定技術について解説すると共に、IoTバイタルデータセンシング、ドライバモニタリングと状態推定・予測技術についても解説する。

■第2部: 自動運転技術の最前線と自動運転を可能にする技術ポイント (2h)

講師: 名古屋大学 未来社会創造機構 特任教授 二宮 芳樹先生

経歴: ㈱豊田中央研究所にて、約30年間自動運転・車の知能化技術の研究開発に従事。専門は車載画像認識やセンサ信号処理で、学術的な活動から多くの運転支援システムの製品開発に関わる。2014年4月名古屋大学特任教授に着任。

Ⅰ. 自動運転の現状
 1.自動運転の分類(自動運転の仕組みと自動化レベルによる自動運転の分類)
 2.自動運転の現状
  ① 完全自動運転に向けた2つのアプローチ  
  ② CES2017での自動運転の最新動向
  ③ アプローチ1現状(Level2,3)  
  ④ アプローチ2現状
  ⑤ 物流の自動運転
 3.自動運転への期待と課題
  ① 自動運転への期待(従来課題の解決,社会変革)
  ② 課題(法的問題,倫理的問題,技術課題)

Ⅱ. 一般道・Level4 自動運転を可能にする技術ポイント
 1.自動運転の歴史と現状の潮流
 2.高解像度距離センサとセンサ融合
 3.高精度地図と測位
 4.学習による運転知識獲得

Ⅲ.自動運転のための将来道路情報インフラ:ダイナミックマップ
 1.ダイナミックマップの概要と期待   
 2.観測結果共有型のダイナミックマップ 
 3.ダイナミックマップのロードマップhttp://admin.tech-d.jp/images/noimage.png

【概要】自動運転は、新聞・テレビで報道されない日がない程に世界中で注目され、技術開発競争が激化している。自動運転への期待は「交通事故」「渋滞」などのこれまでの自動車の負の側面の解決から、新たな社会問題である「高齢者」や「過疎化」の解決、そして最終的な車の利用の仕方の変革、「所有から利用へ」と拡がっている。今後の目標はドライバの関与の必要としない完全自動運転の実現である。完全自動運転が拡がれば、カーシェアリングやタクシーなどの自動化により、自動車は所有から利用への変化が起きると予想されている。
本講座では、自動運転の一般的知識を把握した上で、完全自動運転の実現のキーとなる技術について解説する。加えて、将来の道路交通情報インフラとなるダイナミックマップの理解についても詳細に説明する。

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