SUBARU Lab Presents. ~AI画像処理と高精度地図による自己位置推定技術で実現する 安全・快適な自動運転システム開発の裏側~

2023/02/17(金)19:00 〜 20:25 開催
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参加枠申込形式参加費 参加者
一般
先着順 無料 162人 / 定員200人

イベント内容

概要

AI/画像処理/カメラ/車両制御など多様なエンジニアが集結し、自動運転の実現に向けて密に連携しながら、
最上流の企画~商品化に至るまでのすべてを内製で開発しています。
本勉強会ではSUBARUの自動運転システム開発の裏側に迫ります!

高速道路における自家用車の自動運転はすでに実用化に移っていますが、一般道路ではまだ実現に至っておりません。
その背景の1つに、一般道路では、高速道路のように車線が連続して存在するとは限らず、
自動運転の基本である目標の経路を定めることが困難であることがあります。
郊外の道路では峠道、排水の悪い路面、雪道など、様々な道路、路面コンディションがあり、
都市部になると交差点も多く、経路を認識することに加え車両を適切なタイミングで加減速するためには
信号や停止線などを認識する必要があります。
一方、これらすべてをカメラ単独で実現するのは容易ではないことが挙げられます。

SUBARUでは独自に開発した、カメラによるAI経路認識と、高精度地図システムによる
自己位置推定技術を活用することで、一般道路での実現に向けた研究開発をしています。

  • 交差点、峠道、雪道などにおける経路認識と、それをどう活用しているのか
  • 高精度地図システムのアルゴリズムをどう開発しているのか

など、SUBARUが向き合っている自動運転開発の技術と裏側について掘り下げます!

※配信URLは、申込者に対し本ページ上にて当日までに表示されます。

タイムスケジュール

時間 内容
19:00〜19:05 オープニング
19:05〜19:45

一般道に向けた経路認識の課題とAIを用いた対応事例

田村 悠一郎
自動運転の重要機能の1つであるレーンキープの経路認識に関して、一般道では、交差点などのシーンや路面状況含め、様々課題があります。そういったシーンで自レーンを特定し、操舵制御を成立させるためのAI認識の一例を紹介します
19:45〜20:05

マップマッチング・ローカリゼーション技術とその応用・課題 ~ガウス・ニュートン法を用いた手法解説~

小甲 啓隆
ADAS領域で使用されている地図のマップマッチング技術とそれを実現するための非最適化手法としてガウス・ニュートン法を用い簡単な例題を題材に説明します。併せて、それらを組み込みCPU上で内製化するのに直面する課題について紹介します
20:05〜20:20 Q&A
20:20〜20:25 クロージング

登壇者

田村 悠一郎
株式会社SUBARU
技術本部 ADAS開発部 AI R&D課 担当
2006年入社。アイサイト画像認識ソフトウエアの開発を担当。2017ツーリングアシスト、2020アイサイトXなどの操舵制御全般に関わる認識開発のリーダーを務める。2020年よりSUBARU Labに配属、自動運転に向けたAIを用いた経路設計等を担当。
小甲 啓隆
株式会社SUBARU
技術本部 ADAS開発部 AI R&D課 担当
2018年入社。アイサイト画像認識ソフトウエアの開発を担当。2020アイサイトXのオンラインキャリブレーション技術に携わる。2020年よりSUBARU Labに配属、SLAM・地図のローカリゼーションを担当。

参加対象

  • AI開発エンジニア
  • 経路設計エンジニア
  • 画像処理エンジニア
  • 画像認識エンジニア
  • 制御エンジニア
  • MLエンジニア
  • プロダクトマネージャー
  • プロジェクトマネージャー

参加にあたっての注意事項

  • 参加を辞退する場合は、詳細ページより申し込みのキャンセルをお願いいたします。
  • 配信映像や音声は各自の通信環境に依存します。なるべく通信環境の良い状態で視聴ください。

グループにあなたのことを伝えて、面談の申し込みをしましょう。

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