車載ミリ波レーダ開発入門[講師による実験実演付き]
車載ミリ波レーダ開発入門[講師による実験実演付き]
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【開催日】2019年4月23日(火) 10:00-17:00 1日コース
【セミナNo.】ES19-0024 【受講料】26,000円(税込)
【会場】東京・巣鴨 CQ出版社2Fセミナ・ルーム [地図]
【セミナNo.】ES19-0024 【受講料】26,000円(税込)
【会場】東京・巣鴨 CQ出版社2Fセミナ・ルーム [地図]
ミリ波レーダは,今大きく変わりつつある.
2017年に起きたCMOSワンチップ化と,巨大な自動車市場を得たことで,劇的に安く簡単で身近になった.既に,個人でホビー用途で楽しめる時代に入り始めている.
一方で技術面では,自動運転車実現に向け急速に高度化が進んでおり,かつては考えられなかったような複雑な信号処理が当たり前になりつつある.AI(人工知能)との連携も始まっている.
本セミナでは,今進行中の大きな変化を広く説明する.また全体を通じ,ミリ波レーダの原理を,なるべく数式を使わず直感的に説明する.
2017年に起きたCMOSワンチップ化と,巨大な自動車市場を得たことで,劇的に安く簡単で身近になった.既に,個人でホビー用途で楽しめる時代に入り始めている.
一方で技術面では,自動運転車実現に向け急速に高度化が進んでおり,かつては考えられなかったような複雑な信号処理が当たり前になりつつある.AI(人工知能)との連携も始まっている.
本セミナでは,今進行中の大きな変化を広く説明する.また全体を通じ,ミリ波レーダの原理を,なるべく数式を使わず直感的に説明する.
1. まず,現在主流の 「2次元イメージング・レーダ」 を実演
2.ホビー製品の例と,電波法についての注意
3. ミリ波レーダの原理を,なるべく数式を使わず直感的に把握する
3.1 最も基本的な「ドップラー・レーダ」の原理
3.2 やや高度な「測距レーダ」の原理
3.3 2次元イメージング・レーダの原理
3.4 アンテナ本数の影響と,MIMOレーダの原理
3.5 限界を突破する高分解能化技術の例
4. 自動運転時代の車載レーダの最新動向.
4.1 全周レーダとAI(人工知能)ボード
4.2 ミリ波レーダとLiDARはライバル関係
4.3 地図作成の高度化 (Gridmap)
4.4 ディープ・ラーニングによる物体識別
4.5 電波干渉について
自動地図作成技術の例
●対象聴講者
最新ミリ波レーダ技術を,個人でホビー用途で楽しみたい方から,メーカで開発現場におられる方まで,幅広く聞いて頂きたい.
●講演の目標
・ホビー用途で楽しむには,どんな製品や法規制があるか,現状を把握する.
・ミリ波レーダの原理を,なるべく数式を使わず,直感的に把握する.
・車載ミリ波レーダの世界で起きつつある変化を知る.
2.ホビー製品の例と,電波法についての注意
3. ミリ波レーダの原理を,なるべく数式を使わず直感的に把握する
3.1 最も基本的な「ドップラー・レーダ」の原理
3.2 やや高度な「測距レーダ」の原理
3.3 2次元イメージング・レーダの原理
3.4 アンテナ本数の影響と,MIMOレーダの原理
3.5 限界を突破する高分解能化技術の例
4. 自動運転時代の車載レーダの最新動向.
4.1 全周レーダとAI(人工知能)ボード
4.2 ミリ波レーダとLiDARはライバル関係
4.3 地図作成の高度化 (Gridmap)
4.4 ディープ・ラーニングによる物体識別
4.5 電波干渉について
自動地図作成技術の例
●対象聴講者
最新ミリ波レーダ技術を,個人でホビー用途で楽しみたい方から,メーカで開発現場におられる方まで,幅広く聞いて頂きたい.
●講演の目標
・ホビー用途で楽しむには,どんな製品や法規制があるか,現状を把握する.
・ミリ波レーダの原理を,なるべく数式を使わず,直感的に把握する.
・車載ミリ波レーダの世界で起きつつある変化を知る.
【受講者が持参するもの】
・ノートPC(OS:Windows 7/8.1/10のいずれか,無線LAN付き)
お持ちでない方:貸し出し用ノートPCを用意しますので,事前に,セミナ事務局にメールでご連絡ください.
・ノートPC(OS:Windows 7/8.1/10のいずれか,無線LAN付き)
お持ちでない方:貸し出し用ノートPCを用意しますので,事前に,セミナ事務局にメールでご連絡ください.
【講師】
天野 義久 氏〔ミネベアミツミグループ (株)ユーシン 技術開発部 ADAS開発課 課長〕
京都大学電気学科卒後,京セラとシャープの研究部門で,半分は高周波回路屋として,半分はシミュレーションプログラマとして経験を積んだ.2013年に自動車業界へ移ると過去の経験を活かせるミリ波レーダを研究し,新しい高分解能アルゴリズムを発明したことで注目された.
天野 義久 氏〔ミネベアミツミグループ (株)ユーシン 技術開発部 ADAS開発課 課長〕
京都大学電気学科卒後,京セラとシャープの研究部門で,半分は高周波回路屋として,半分はシミュレーションプログラマとして経験を積んだ.2013年に自動車業界へ移ると過去の経験を活かせるミリ波レーダを研究し,新しい高分解能アルゴリズムを発明したことで注目された.