自動走行のための自己位置推定 その基礎と実装例【オンライン限定セミナ】

自動走行のための自己位置推定 その基礎と実装例【オンライン限定セミナ】
―― 確率モデリングの基礎からパーティクルフィルタの実装方法まで

 

【開催日】2020年11月7日(土) 13:00-17:00 半日コース
【セミナNo.】ES20-0102  【受講料】24,000円(税込)
【会場】オンライン限定セミナ

※本セミナの申込締切は10月27日です。
※本セミナはGoogle Meetを使ったオンライン限定セミナです。
詳細は、オンライン限定セミナについてを参照ください。

 自己位置推定とは、与えられた地図の上における対象物体の相対位置を求める問題である。この位置を求めるということが、ロボットや自動車の自動走行を実現するにあたり、極めて重要な要素技術となる。
 本講演ではまず、なぜ自動走行に自己位置推定が重要なのかを解説する。そして、自己位置推定、および関連するSimultaneous Localization and Mapping(SLAM)技術がどのように発展してきたかを整理することで、自己位置推定に関連する背景を解説する。
 また、自己位置推定はセンサの観測値と地図を照合することで実行される問題であるが、その背後には確率的なモデリングなどの知識が必要になる。本講演では、これら確率モデリングなどの基礎を踏まえながら、パーティクルフィルタ(粒子フィルタ)のような実践的な方法がどのように実装されるかといった、自己位置推定に関する基礎的な知識の解説を行う。
 最後に、現状の自己位置が抱える問題などを解説した上で、近年の研究がどの様にそれらの問題を解決しているのかを解説する。

●対象聴講者
・ロボットや自動車の自動走行に興味がある方
・自己位置推定に関する知識を深めたい方
・確率的なモデリングに興味のある方

●講演の目標
・自己位置推定に関するおおまかな知識を習得する
(なぜ自動走行に必要か、なぜ難しいか、どのように発展したか、など)
・パーティクルフィルタによる自己位置推定が自身で実装できる、
 かつそれに関する数学的知識を身に付ける
・現状の問題を把握し、先端研究がどのような問題を解決しようとしているかを理解する

●内容
1 なぜ自動運転に自己位置推定が重要なのか
 1.1 自己位置推定とは
 1.2 環境コンテクストの理解と自己位置推定

2 自己位置推定(とSLAM)の発展と機械学習を用いた最新手法
 2.1 自己位置推定・SLAMとは
 2.2 従来法発展の流れ
 2.3 最新手法の紹介

3 自己位置推定の定式化
 3.1 確率の復習・および自己位置推定問題の確率的定式化
 3.2 グラフィカルモデル
 3.3 ベイズフィルタとの対応

4 観測モデル(自己位置推定における困難な点)
 4.1 観測モデルとは
 4.2 ビーム・尤度場モデル
 4.3 観測の独立性

5 パーティクルフィルタに基づく自己位置推定(モンテカルロ位置推定)
 5.1 最適化ベースと確率ベースの位置推定の違い
 5.2 モンテカルロ位置推定における工夫

6 信頼度付き自己位置推定
 6.1 通常の自己位置推定の問題点
 6.2 自己位置推定における信頼度
 6.3 機械学習の活用による自己位置推定の信頼度の推定

7 環境変化に頑健な自己位置推定
 7.1 自己位置推定はなぜ環境変化に脆弱か
 7.2 環境変化を明示的に考慮する観測モデル

8 まとめ



RF-code
位置推定のイメージ画像


【受講者が持参するもの】
筆記用具

【講師】
赤井 直紀 氏〔名古屋大学大学院 工学研究科 助教〕
 2016年宇都宮大学博士後期課程修了後,名古屋大学に特任助教として着任.一貫して自動走行に関する研究に従事.現在はLiDARを用いた自己位置推定に関する研究に主に従事し,特に自己位置推定の失敗検知や信頼度推定といった研究を行っている.ロボットや自動車の自動走行に関する実証実験にも多く携わっている.
講師ホームページのURL https://sites.google.com/view/naokiakaigoo/home


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