セミナー 印刷

LiDARの基礎と活用技術
および最新動向と今後の展望

受講可能な形式:【Live配信】のみ

このセミナーの受付は終了致しました。
日時 2022年11月30日(水)  11:00-17:00
会場 Live配信セミナー(会社・自宅にいながら受講可能)  
会場地図
講師 陣鎌 真一(じんがま しんいち) 氏
株式会社マクニカ イノベーション戦略事業本部 スマートモビリティ事業部
テクニカルマーケティング部 第2課長


 <略歴>
自動車部品Tier1で設計・開発を20年。車載電源BOX、ECU、周辺レーダーの設計に従事。現在は自動運転の周辺技術、特にLiDARセンサーのスペシャリストとして活動。
受講料(税込)
各種割引特典
51,700円 ( E-Mail案内登録価格 51,700円 ) S&T会員登録とE-Mail案内登録特典について
定価:本体47,000円+税4,700円
E-Mail案内登録価格:本体47,000円+税4,700円
お1人様受講の場合 51,700円 (47,000円+税4,700円)
1口でお申込の場合  62,700円 (57,000円+税5,700円/1口(3名まで受講可能))
※S&T E-Mail案内登録価格 S&T複数同時申込み割引対象外

※開催7日前に請求書を発送します。
※開催日から9日前以降のキャンセルは受講料全額を申受けます。但し、セミナー終了後テキストを郵送します。
  ​一旦、納入された受講料はご返金できません。当日ご都合のつかない場合は代理の方がご出席下さい。
※サイエンス&テクノロジーが設定しているアカデミー価格・キャンセル規定対象外のセミナーです。
主催(株)トリケップス
オンライン配信★本セミナーは、Zoomウェビナーを使用して行います。
 受講者の通信回線にセキュリティなどの制限がある場合は参加できないことがあるため、
 事前に当日ご利用予定の通信回線にて、
 Zoom公式ページ(https://zoom.us)にアクセスできることをご確認していただくようお願いします。
 または、Zoomのテストミーティング(http://zoom.us/test)にアクセスできることをご確認ください。
 Zoomをダウンロードしている方はマイクとスピーカーのテストも可能です。
 ※こちらは接続テスト用のミーティングです。実際のセミナー参加者画面とは異なります。

★インターネット経由でのライブ中継ため、回線状態などにより、画像や音声が乱れる場合があります。
 講義の中断、さらには、再接続後の再開もありますが、予めご了承ください。

★受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。

※開催5日前までに主催会社(株)トリケップスから参加者に当日必要なURLとパスワードをメールにてお知らせします。
備考★受講申込者が必要定員に満たないセミナーは中止・延期させていただく場合があります。
 その場合は開催1週間前にご連絡します。

★1口でお申込の場合
 代表受講者を定めて下さい。請求書発送等の連絡は代表受講者へ行います。
 申込時に参加者全員の氏名・所属が明記されていない場合、ご参加できない場合があります。

セミナー趣旨

 LiDARセンサーは、googleカー(現ウェイモ)など自動運転車両に搭載され注目を浴びて久しいですが、いよいよ日本の量産自動車に搭載が始まり、今後活用範囲が爆発的に広がることが予想されています。
 本セミナーは、そのLiDARの基礎から最先端技術まで紹介し、性能指標の見方や選定にあたってのキーポイントを掴んで頂けるように構成しています。また、最新のLiDARのビューアーでの見え方や操作方法など、データシートだけでは分からないような部分も解説します。
 さらに、LiDARを用いたシステムの事例を紹介し、その開発手法の例も紹介しますので、LiDARの活用の参考にして頂き、皆さんの課題解決のヒントになればよいと考えています。こちらも実際に最先端LiDARと組み合わせた物体検知やSLAMといったシステムをいくつかご紹介します。また、LiDARの活用事例、市場動向や今後の展望についても解説します。

セミナー講演内容

1 LiDARセンサーの基礎
  1.1 基本構成と原理
  1.2 基本性能と指標
  1.3 LiDARの選定方法、他センサーとの違い

2 最新LiDARの見え方や操作方法
  2.1 最新LiDARと市場動向
  2.2 点群データと各種ビューアー
  2.3 見え方、操作方法デモ

3 さまざまな最先端技術
  3.1 さまざまな性能向上技術
  3.2 実使用における応用技術

4 LiDARの活用事例とシステム構築への応用
  4.1 LiDARの応用分野
  4.2 活用事例紹介
  4.3 ROSを用いたシステム構築方法
   4.3.1 ROSシステム
   4.3.2 複数LiDARの接続
   4.3.3 物体認識やセンサーフュージョン
   4.3.4 SLAM(地図作成と自己位置推定)

5 本日のまとめと今後の展望
  5.1 本日のまとめ
  5.2 今後の展望

<質疑応答>