【講演ポイント】
悪天候でも環境認識の性能低下が少ないミリ波レーダは自動車の自動運転や運転支援システムには必須のセンサです。しかし、カメラ画像やLiDARなどと比べ分解能が低く、ノイズが多いため、高精度な物体識別や形状推定は難しいと考えられています。
我々はこれらを可能とすべく、ディープラーニングの応用を中心として研究をしています。
本講演では、まずミリ波レーダの基礎から車載ミリ波レーダへの応用を解説し、我々の研究事例として物体種別の識別と物体形状の推定へのディープラーニングの応用手法を具体的に説明します。また、ディープラーニングにおける汎化性の課題に対して、改善方法の各種事例を紹介します。この中で、我々が参画している国のプロジェクトの仮想開発環境を活用した研究開発の事例も併せて紹介します。
さらに国際学会などで発表されているイメージングレーダなどの世界の最前線の技術とその動向を紹介します。
【プログラム】
１．ミリ波レーダの基礎
1.1 基礎知識
1.2 各種方式と得失
２．ミリ波レーダの車載応用
2.1 応用機能と基本仕様
2.2 課題
３．ディープラーニングの車載ミリ波レーダを用いた環境認識への応用
3.1 全体概要
3.2 物体種別識別
3.3 形状推定
3.4 課題と改善方法
・シミュレータの活用事例を含む
４．車載ミリ波レーダの世界最前線
4.1 国際学会での発表事例
4.2 将来展望
５．まとめ
【質疑応答】
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