★ いよいよ本格化が見込まれる“LiDAR”の 基礎からセンサー選定、操作方法などを

先行メーカーの開発事例とともに学びます！

LiDARの小型･軽量化と最新動向、自動運転への応用

【提携セミナー】

主催：株式会社技術情報協会

講座内容

• LiDAR の最新動向と応用分野，今後の展望
• オンライン測定実習２．LiDARによる自己位置推定技術
• LiDAR用MEMSミラーの最新技術

習得できる知識

• 自動運転における自己位置推定の重要性
• 自己位置推定がどのように実行されるの基礎的知識
• 自己位置推定を難しくさせる課題とその克服のためのアプローチ
• MEMSミラーの特性と設計の基本
• MEMSミラーの製作方法と製作上の制限
• LiDAR応用のMEMSミラーの試作報告例と問題点など　MEMSミラーの特性と設計の基本
• ２．MEMSミラーの製作方法と製作上の制限
• ３．LiDAR応用のMEMSミラーの試作報告例と問題点など

担当講師

１．(株)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　陣鎌　真一 氏

２．名古屋大学 大学院 工学研究科 航空宇宙工学専攻 助教　赤井 直紀 氏

３．東北大学未来科学技術共同研究センター　特任教授（研究）工学博士 羽根　一博 氏

セミナープログラム（予定）

【10:30-12:00】

１．LiDAR の最新動向と応用分野，今後の展望

(株)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　陣鎌　真一 氏

【講座趣旨】

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。

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

1)　ROSシステム

2)　複数LiDARの接続

3)　物体認識やセンサーフュージョン

4)　SLAM（地図作成と自己位置推定）

５．今後の展望

【質疑応答】

【12:50～14：20】

２．LiDARによる自己位置推定技術

名古屋大学 大学院 工学研究科 航空宇宙工学専攻 助教　赤井 直紀 氏

【講座趣旨】

自己位置推定とは、自動運転を構成する技術の中でも最も根幹的な役割を担う技術です。 その研究の歴史は比較的古く、様々な手法や派生法が提案されていますが、未だに完全自動運転を 構築しようとした場合に、自己位置推定の性能がボトルネックになってしまいます。

本講演ではまず、自己位置推定がなぜ自動運転に重要なのかという基礎的な話をします。 その後、自己位置推定の基礎的な内容、すなわちベイズフィルタとの関係を話、 その具体的な実装例であるパーティクルフィルタについても説明します。 これに加え、現状の自己位置推定が抱える課題についても説明し、最新手法がどのように この課題を解決しようと試みているかを解説します。

本講演を通して、

• 自動運転における自己位置推定の重要性
• 自己位置推定がどのように実行されるの基礎的知識
• 自己位置推定を難しくさせる課題とその克服のためのアプローチ
  を理解することができます。

１．自動運転における自己位置推定の重要性

２．ベイズフィルタと自己位置推定

３．ベイズ推定

４．自己位置推定の基礎

５．ベイズフィルタに基づく自己位置推定基礎

６．パーティクルフィルタ

７．ベイズフィルタに基づく自己位置推定の応用

８．ラオブラックウェライズドパーティクルフィルタ

９．信頼度付き自己位置推定

【質疑応答】

【14:30～16：00】

３．LiDAR用MEMSミラーの最新技術

東北大学未来科学技術共同研究センター　特任教授（研究）　工学博士　羽根　一博 氏

【習得できる知識】

１．MEMSミラーの特性と設計の基本

２．MEMSミラーの製作方法と製作上の制限

３．LiDAR応用のMEMSミラーの試作報告例と問題点など

【講座趣旨】

MEMSミラーは小型で，比較的高速にレーザ光を走査できることからLiDARへの応用が期待されている。走査ビームの形成にはミラーの反射を用いるが，ビーム径は回折で決定されるので，ミラーの光学特性を考慮する必要がある。また走査最大角は，シリコンばねのばね定数とアクチュエータの発生力により決定されるので，ばねおよびアクチュエータの機械特性を考慮する。このように，MEMSミラーの設計では，光学特性と機械特性をLiDARの仕様を満たすように設計する。光学特性および機械特性に限界があり，またMEMSの製作方法による制約もあるので，これらを考慮した設計が要求される。MEMSミラーの基礎、設計および製作について説明し，LiDAR用のMEMSミラーについて紹介する。

１．はじめに

1.1 MEMSミラーの開発歴史

1.2 MEMSミラーの構造とLiDAR応用

1.3 ミラー直径と回転角の積について

２．MEMSミラーの光学特性

2.1 スキャナーミラーの回折特性

（スポット径広がり、反射強度計算）

2.2 スキャナーミラーの動的変形

（回転軸に垂直断面および平行断面）

３．MEMSミラーの機械特性

3.1 スキャナーのばね機械特性と破壊限界

3.2 スキャナーの運動特性 （１軸共振運動、2軸の非線形運動）

3.2 マイクロアクチュエータの種類とスキャナー応用

４．MEMSミラーの製作方法

4.1 SOIシリコンウエハの微細加工

4.2 シリコンの深堀エッチングと加工形状

５．LiDAR用MEMSミラーの例と考察

5.1 ラスター走査型

5.2 全方位走査型

5.3 問題点（非線形不安定、製造ばらつき、寿命など）

６．まとめ

【質疑応答】

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2023/4/21（金）10:30~16:00

開催場所

Zoomによるオンライン受講

受講料

1名につき60,500円(消費税込･資料付き)

〔1社2名以上同時申込の場合1名につき55,000円(税込)〕

技術情報協会主催セミナー　受講にあたってのご案内

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備考

資料は事前に紙で郵送いたします。

お申し込み方法

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