(5/26)自動運転に向けた、カメラ・LiDAR技術・センサフュージョン技術

受講可能な形式：【ライブ配信（アーカイブ配信付）】or【アーカイブ配信】

日　時	【ライブ配信】 2026年5月26日（火） 13:00～16:30
受講料(税込)	49,500円定価：本体45,000円＋税4,500円【2名同時申込みで1名分無料キャンペーン（１名あたり定価半額の49,500円）】 ※2名様とも会員登録をしていただいた場合に限ります。 2名様以降の受講者は、申込み前に会員登録をお済ませください。 ※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。 ※3名様以上のお申込みの場合、上記１名あたりの金額で受講できます。 ※請求書（PDFデータ）は、代表者にE-mailで送信いたします。 ※請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。　　(申込みフォームの通信欄に「請求書１名ごと発行」と記入ください。) ※他の割引は併用できません。 ※テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【オンライン配信セミナー受講限定】 1名申込みの場合：受講料定価：39,600円定価：本体36,000円＋税3,600円 ※１名様でオンライン配信セミナーを受講する場合、上記特別価格になります。
ポイント還元	誠に勝手ながら2020年4月1日より、会員割引は廃止とさせて頂きます。当社では会員割引に代わり、会員の方にはポイントを差し上げます。ポイントは、セミナーや書籍等のご購入時にご利用いただけます。会員でない方はこちらから会員登録を行ってください。
配布資料	Live配信受講：PDFテキスト(印刷可・編集不可) アーカイブ配信：PDFテキスト（印刷可・編集不可）　※セミナー資料は、電子媒体(PDFデータ／印刷可)をマイページよりダウンロードいただきます。　　(開催前日を目安に、ダウンロード可となります) 　※アーカイブ配信受講の場合は、配信日にマイページよりダウンロード可。　※ダウンロードには、会員登録（無料）が必要となります。
オンライン配信	【Live配信の視聴方法】【ライブ配信（Zoom使用）セミナー】　ビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。・ZoomによるLive配信　►受講方法・接続確認（申込み前に必ずご確認ください）・アーカイブ配信　►受講方法・視聴環境確認（申込み前に必ずご確認ください）【テキスト】　テキストは、電子媒体(PDFデータ／印刷可)をマイページよりダウンロードできます。　　(開催前日を目安に、ダウンロード可となります) 【マイページ】　ID(E-Mailアドレス)とパスワードをいれログインしてください。　　>> ログイン画面
備　考	資料　付 ※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。本セミナーはサイエンス＆テクノロジー株式会社が主催いたします。

セミナー講師

芝浦工業大学 SIT総合研究所・特任研究員　伊東敏夫　氏
＜主なご経歴・研究内容・専門・活動・受賞＞
1982～2013：ダイハツ工業株式会社
2013～：芝浦工業大学
運転支援システム・自動運転のセンサ、制御を研究，自動車技術会フェロー

セミナー趣旨

最近、AI進化によりカメラベースの自動運転が普及し、LiDARは不要になる可能性も論じられるようになりました。そこで、本講では、カメラだけを使ったエンドtoエンドシステムの限界を紹介し、カメラとLiDARのセンサフュージョンの必然性とセンサフュージョン技術について講演します。

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(5/26)自動運転に向けた、カメラ・LiDAR技術・センサフュージョン技術

価格:

39,600円 (税込) ～ 49,500円 (税込)

[ポイント還元 1,980ポイント～]

購入数:

名

参加形態	価格	在庫	購入
テレワーク応援キャンペーン【オンライン配信1名受講限定】	39,600円 (税込)	在庫あり
2名同時申込みで1名分無料	49,500円 (税込)	在庫あり
ライブ配信で参加	49,500円 (税込)	在庫あり
アーカイブ受講で参加	49,500円 (税込)	在庫あり

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＜得られる知識・技術＞
車載カメラ用画像処理技術、レーザレーダによる物体認識技術、センサフュージョン技術

＜プログラム＞
１．各社自動運転用センサ採用状況
　1.1 ADAS用車載センサ（レベル1～2）
　1.2 自動運転レベル3以上と「テスラ・ビジョン」の衝撃
　1.3 揺れる業界動向：LiDAR不要論と再採用の背景

２．各センサ技術の特徴
　2.1 電波レーダー：全天候型だが解像度に課題
　2.2 単眼カメラ：安価だが距離は「推定（推論）」
　2.3 ステレオカメラ：視差による距離算出
　2.4 LiDAR：高精度な3次元「測定（実測）」

３．自動運転に必要なセンサ性能
　3.1 ドライビングシミュレータによる実験結果
　3.2 センサに要求される性能
　3.3 「確率的知能（AI）」と「物理的保証（測定）」の安全マージン差

４．カメラ技術の詳細と「Vision-only」の限界
　4.1 これまでの物体認識技術
　4.2 ディープラーニングとEnd-to-Endモデルの進化
　4.3 ケーススタディ：カメラが物理的に「詰む」4つの決定的シーン

５．LiDAR技術の詳細と「ラストワンマイル」の信頼性
　5.1 LiDARによる物体検出技術
　5.2 LiDARによる自己位置推定技術（SLAM）
　5.3 個人の生活道路・自宅周辺におけるLiDARの必然性

６．フュージョン技術：なぜ「混ぜる」必要があるのか
　6.1 キャリブレーションの重要性
　6.2 複合型・統合型・融合型・連合型センサフュージョン
　6.3 センサ・コンテンション（矛盾）の解決：どちらを信じるべきか？

７．今後の動向
　7.1 E2E AIモデルとワールドモデルの融合
　7.2 安全性とコストの妥協点：L4実現への現実的解
　7.3 結論：AIが進展してもLiDARが「最後の防波堤」である理由

　　□質疑応答□

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