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自動運転・運転支援システム・情報提示の
      最適化に向けた
HMI設計・ドライバーモニタリング技術


   ドライバ―の状態・行動・心理・運転負荷の推定から、
         “賢い”システムの構築へ

 

その時々の状況やドライバ―の特性に合わせて、最適なサポートをしてくれる「賢い」自動運転/支援システム・情報提示の仕組みを実現するために!必要なHMI設計の考え方からドライバーモニタリング技術の開発事例まで、4名の講師が解説します。

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開催日時:2018年3月16日(金) 10:30~16:20

会  場東京・港区浜松町 ビジョンセンター浜松町 4F Iルーム
受 講 料:1名につき54,000円(本体50,000円+税4,000円)、資料・昼食付

     会員登録していただけた場合は、51,300円(本体47,500円+税3,800円、資料・昼食付)
      といたします。

      
また、2名同時申込みで1名分無料(2名とも会員登録必須、1名あたり定価半額の
      27,000円)でご受講いただけます。

     
会員登録とは :セミナー・書籍などの最新情報を主催者からE-MailやDMにてご案内い
              たします。
              会員の方は会員価格(定価の約5%割引)にてご利用いただけるなどの
              特典がございます。お申込み時に「会員登録希望」とお書き添え下さ
              い。主催者より会員登録完了の連絡を差し上げます。(既に会員であ
              る方は自動的に会員価格となります)



主    催 : サイエンス&テクノロジー株式会社

※請求書、受講票等は、サイエンス&テクノロジーより送付いたします。

 

講師

 今泉 智和  氏   パナソニック(株) オートモーティブ&インダストリアルシステムズ社 オートモーティブ開発本部

 伊東 敏夫  氏   芝浦工業大学 システム理工学部 機械制御システム学科 運転支援システム研究室 教授

 章   忠    氏   豊橋技術科学大学 大学院工学研究科 教授

 木下 航一  氏   オムロン(株) 技術・知財本部 センシング研究開発センタ 技術専門職 博士(情報科学)



  講義項目

第1部 10:30~11:40
次世代のクルマに求められるコックピット
   パナソニック(株) オートモーティブ&インダストリアルシステムズ社 今泉 智和 氏

                   今後の自動車に求められるHMIと次世代コックピットの姿、これを実現する技術について述べる。

   1. 今後の自動車に求められるHMI
     1.1 自動運転時にクルマを信頼できるHMI
     1.2 (運転ハンドオーバー時)意識のスイッチを切り替えるHMI
     1.3 ドライバーの特性に合わせた運転支援HMI


   2.次世代コックピットの姿と実現技術
     2.1 ドライバー状態推定
     2.2 ドライバー行動推定
     2.3 ドライバーに適したアクチュエート選択
     2.4 ドライバーへのアクチュエート

  【質疑応答】


第2部 12:30~13:40
無意識下でのドライバモデルとそれに基づいた情報提示制御システム構築の取り組み
  芝浦工業大学 伊東 敏夫 氏

                     運転行動はほとんどが無意識下で行われるという仮説に立ってドライバモデルを検討し、情報提供制御システム
                   (警報への応用、渋滞予測への応用、運転負荷の影響解析)構築の取組について講演いたします。

   1.無意識下でのドライバモデル

   2.警報システムへの応用

   3.渋滞予測への応用

   4.運転負荷の影響解析

  【質疑応答】



第3部 13:50~15:00
操作情報・画像を統合した知的運転支援システム構築の取り組み
   豊橋技術科学大学 章 忠 氏

                    これまでに、運転時の周辺環境やドライバ行動の多くは、カメラやセンサとそれら情報を処理する計測システムによって
                  定量化が可能となってきている。一方で、交通事故の要因となる「眠気」や「ぼんやり」、あるいは運転時の「あせり」「い
                  らいら」などの心理状況の分析、ドライバの行動意図の理解も重要となっている。例えば、近年実用化の進む先進安全
                  装置(ブレーキ支援、巡航支援、車線維持など)は、行動や環境情報の分析によって動作の開始を判断し、支援を
                  行うが、この判断は必ずしもドライバの意図を反映するものとは限らない。場合によっては、ドライバの判断や操作に対し
                  て競合・相異となることで、支援システムに対する不信感を招い、支援システムとドライバとの不整合が生じる恐れがある。
                   本講演では、眠気や漫然度を定量化する手法、および、ドライバの運転行動からその意図や心理を推定する手法の
                  各開発状況について紹介する。

  【質疑応答】


第4部 15:10~16:20
自動運転時代へ向けたドライバー状態のセンシング技術
   オムロン(株) 木下 航一 氏

                   運転中のドライバーの顔をセンシングすることにより、手動運転/自動運転含むさまざまなシーンで車の安全性・快適性
                  向上に貢献する機能が実現できる。
                   本講座では、画像によるドライバモニタリングの基礎となる、顔画像センシング技術についての全般的な知識を得られる
                  ほか、ドライバーのさまざまな動作・状態を高精度にとらえるための時系列ディープラーニングを活用した高精度なドライバ
                  ー状態推定技術、さらにより深い内面状態推定について、主として弊社の技術を例にとりながら最新の動向を説明する。

   1.自動運転社会に求められるドライバー理解

   2.顔画像センシングの概要
    2.1 顔検出
    2.2 顔向き、視線、眼開閉状態検出
    2.3 その他の顔画像センシング技術


   3.時系列ディープラーニングを活用したドライバー状態モニタリング
    3.1 運転集中度センシングの概要
    3.2 CNN
    3.3 RNN

   4.ドライバー内面状態推定への進化
    4.1 眼球運動からの眠気推定
    4.2 今後の展開

  【質疑応答】


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