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実世界の複雑な運転シーンの認識およびナビゲーションのための深層センサーフュージョン

オンデマンド・ウェビナー | 52 分

センサーフュージョンを使って、運転シーンの正確な認識とナビゲーションを実現する方法を学びます

自動運転車のシーン認識

自動運転車は複数のセンサーによって運転シーンを認識しています。センサーフュージョンは、機械学習を活用し、マルチモーダル・センサーデータを統合することで、運転環境を正確に認識する手法です。認識されたシーンは、実際の運転挙動や交通パターンを適応的に学習するために使われます。

このウェビナーでは、センサーフュージョンと深層学習を使って、運転シーンの正確な認識とナビゲーションを実現する方法をエキスパートがご説明します。 

次の内容を紹介します。

  • マルチセンサー、複数物体の検知、トラッキング、ローカライゼーション、およびマッピングの例
  • 深層学習技術 (模倣学習、強化学習) を使い、シーンの視覚化によって運転方策を学習させる例
  • 仮想シナリオ生成とシミュレーションベース検証の例

スピーカー:

Viswa Adithya

Greg Houghton氏, Siemens Digital Industries Software

Ajinkya Bhave

ディレクター兼支社長, Siemens Digital Industries Software

François Gerard

事業開発エンジニアリングサービス、ディレクター, Siemens Digital Industries Software