S&T出版ウェビナー
開催日時：2024年11月25日（月）10：30～16:30
受 講 料：52,800円（税込） ※ 資料付
会 場：【WEB限定セミナー】※在宅、会社にいながらセミナーを受けられます。
備 考
＜Webセミナーのご説明＞
本セミナーはZoomウェビナーを使用したWebセミナーです。
※ ZoomをインストールすることなくWebブラウザ(Google Chrome推奨)での参加も可能です。
お申込からセミナー参加までの流れは こちらをご確認下さい。
＜禁止事項＞
セミナー当日にZoomで共有・公開される資料、講演内容の静止画、動画、音声のコピー・複製・記録媒体への保存を禁止いたします。
配付資料について
本セミナーの資料はPDF形式(電子データ)で配布予定です。
開催日前日までにダウンロードURLお送りいたします。
講 師
天野 義久 氏
神奈川工科大学（KAIT） 先進自動車研究所 DIVPプロジェクト 特任研究員
＜講師略歴＞
京都大学電気学科卒後、電機業界（京セラとシャープ）で、半分は高周波無線回路屋として、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年に自動車部品業界（ミネベアミツミ・ユーシン）へ移ると、ちょうど過去の経験を活かせるミリ波レーダが車に載り始めた時期と重なり、これが天職となった。同時に、回路屋から信号処理プログラマへ転向。
国プロ「DIVP」へミリ波レーダ専門家として召集されたことが縁で、中核組織である神奈川工科大学へ移る。現在は、現実世界のミリ波レーダモジュール開発ではなく、仮想世界の三大センサ（カメラ・LiDAR・ミリ波レーダ）のシミュレーションモデル開発に従事
セミナーの趣旨
・悪天候（霧・雨・雪）による性能劣化
・高速移動時のMotion Blurによる性能劣化
・街中に溢れつつある同種のセンサとの、干渉による性能劣化
・これら性能劣化を回避する目的もあり研究されている次世代技術（FMCW-LiDARやデジタルレーダ）も、まだ情報が乏しい段階だができるだけ解説
一方で、あまりにセンサの細かい議論にばかりとらわれると、前提となる社会・業界の大きな動向を見失ってしまいます。講師は現在自動運転関連のプロジェクトで働いており、下記のような広い関連情報も解説します。
・最近のADAS/自動運転車における、センサ搭載台数の動向
・現実世界でのセンサ実験は限界に近付いている。仮想世界（デジタルツイン）でのシミュレーションで補うことが不可欠。講師所属の国プロ「DIVP」の紹介
・日本において、自動運転車の普及はどこまで進んだか？ そこでは何が課題になるか？
プログラム
現実世界の実験だけでは限界！ 仮想世界シミュレーション（デジタルツイン）で補うしかない
2. ADAS/自動運転車の眼となる、センサのトレンド
2.1 LiDARとRadarは競合関係
① LiDARとRadarの力関係の変化を象徴する、Mobileye社の動向
2.2 LiDARとRadarの搭載数の最新トレンド
① ADAS車のトレンド
② 自動運転車のトレンド
3. LiDARとRadarの違いを、波長の違いで一貫して説明
3.1 具体的な波長の値
① Camera ・LiDAR ・Radar の波長比はざっくり0.5 : 1 : 4000
② 波長が近いので、肉眼（Camera）とLiDARは一般に物体の見え方が近い
【実験ビデオ】ガラス窓の見え方の違い
③ ただし、肉眼（Camera）とLiDAR で見え方が異なる物体も存在するので
注意
④ 太陽光による背景ノイズの影響の違い
⑤ 表面粗さによる斜め方向の反射率（再帰反射）の違い
【実験ビデオ】コンクリート壁の見え方の違い
3.2 波長の違いが、ビーム幅の違いを生む
① 波長の違いがビーム幅の違いを生む理由
② ビーム幅の違いによって生じる、LiDARの意外な弱点
【実験ビデオ】鉄製フェンスの見え方の違い
【実験ビデオ】細いポールやワイヤーの見え方の違い
③ ビーム幅と方式（TOF/FMCW）の違いが、更に測定周期の違いを生む
④ 測定周期が遅いと、何が問題か？
3.3 波長の違いが、悪天候（霧・雨・雪）への耐性の違いを生む
① 波長の違いが、悪天候（霧・雨・雪）への耐性の違いを生むメカニズム
② YouTubeですぐ見れる、悪天候（霧・雨・雪）の影響の紹介
③ 日本において、自動運転車の普及はどこまで進んだか？
そこではどんな悪天候が起きるか？
④ 悪天候によるLiDAR偽点が生んだ、事件例
⑤ LiDAR偽点はノイズフィルタで除去するのが一般的だが、
たぶん完璧には除去できない
4. まだ情報が乏しい次世代技術（FMCW-LiDARとデジタルRadar）について、できるだけ解説
4.1 「LiDAR＝TOF方式、Radar＝FMCW方式」という認識は既に古い。
次世代技術では複雑に入り乱れている
4.2 TOF方式の一般的なメリットとデメリット
4.3 FMCW方式の一般的なメリットとデメリット
4.4 結局のところ、次世代技術（FMCW-LiDARとデジタルRadar）は主流になれるのか？
受講対象者
原理から丁寧に解説しますので、業務経験に関係なく受講いただけるセミナーです。
・車載センサの、研究・開発・企画・営業業務に携わる方（Tier1等）
・車載センサを、導入し使う立場の方（OEM等）
・車載センサに止まらず、自動運転車の動向を知りたい方
学べる事
※注目ポイント※
・三大車載センサ（カメラ・LiDAR・ミリ波レーダ）は、波長が異なるだけで全て電磁波センサ。一見異なるセンサに見えるLiDARとミリ波レーダも、波長の違いから統一的に理解できることを解説。
・できるだけ数式を使わず、動画を使ってビジュアルで解説。
・特に重要な課題である悪天候（霧・雨・雪）による性能劣化について、詳しく解説。
・まだ情報が乏しい次世代技術（FMCW-LiDARやデジタルレーダ）も、できるだけ解説。
・現実世界の実験に代わって、徐々に普及し始めた仮想世界シミュレーション（デジタルツイン）を紹介。
・ADAS/自動運転における、三大センサ（カメラ・LiDAR・ミリ波レーダ）の搭載数の最新の動向。
・日本で自動運転車は、どこまで普及が進んだか？ そこでは何が課題になるか？