Turing Tech Talk #17 次世代自動運転を支える自己位置推定

本イベントについて

チューリングは、「We Overtake Tesla」というビジョンを掲げ、次世代の完全自動運転技術の実現に向けた研究開発を日々推進しています。その中核を担う技術のひとつが、車両が自らの現在地を正確に把握するための自己位置推定です。

本イベントでは、トンネル内や高架下、都市部のビル街など、GNSS（衛星測位システム）の信号が不安定または利用できない環境下においても、高精度な位置推定を可能にする技術についてご紹介します。特に、以下のようなテーマにフォーカスします

• IMU（慣性計測装置）やGNSS、車輪速センサーなど、多様なセンサーから得られるデータの統合方法
• センサーごとの特性を活かした相互に補完するアルゴリズム設計
• 実際にチューリングが開発・実装している自己位置推定システムの構成と実例
• ノイズや誤差の影響を抑えるためのフィルタリング手法や誤差モデルの構築

自動運転車両が、どのようにして自らの位置を「見失わずに」走行し続けられるのか。現場での経験や実証結果を交えながら、精度と信頼性を両立させるためのアプローチを、技術者の視点で余すところなく解説します。

自動運転技術に興味をお持ちの方、多センサー融合やロバストな推定技術を学びたい方には、見逃せない内容です。ぜひこの機会にご参加ください。

発表者のプロフィール

井上 航輔 Kosuke Inoue | Edge Computerチーム エンジニア
大学院にて農業用ロボットのVisual SLAMを用いた自律移動技術の開発を行った。卒業後は本田技研工業に入社し、小型船舶や移動ロボット向けの自己位置推定および周囲認識技術の研究・開発を経験。カメラ画像からの3次元再構成やGNSS・IMUを組み合わせた高精度な位置推定を専門とし、現在はチューリングにおいて、自己位置推定技術の開発に取り組んでいる。

山口 祐 Yu Yamaguchi　CTO (Chief Technology Officer)
産業技術総合研究所・米国立標準技術研究所で研究する傍ら、独自に深層学習ゲームAIの開発を始め、日本の囲碁AIプロジェクトで開発代表を務める。最大1,100GPUの分散強化学習を実現し、囲碁AIで世界大会準優勝の他、将棋AIでも世界大会優勝などの実績。HEROZ株式会社 執行役員を経て、2022年チューリングに創業メンバーとして参画。自動運転AIの研究開発の他、LLMを含む生成AI開発全般のマネジメントを担当。東京大学大学院理学系研究科卒。

お申し込み方法

connpass申し込みフォームよりエントリーをお願いします。

募集対象

社会人・学生問わず、自動運転やAI開発について興味のある方

開催概要・開催場所

概要

• 開催日時：5/1（木）19:00‐19:45
• 開催・集合場所：オンライン
• 参加人数：上限なし

注意事項

• 感染状況の拡大や天災等により、開催を中止する場合がございます。
• タイムスケジュールや参加者は変更となる可能性がございます。
• イベントの内容は後日任意の媒体にて公開させていただくことがございます。
• イベントは止むを得ず中止させていただく場合がございます（その際は、本サイトからのメッセージよりご連絡させていただきます）。

主催：Turing株式会社