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研究室情報

スマートビークル研究センター

研究室概略 スマートビークル研究センター
研究室紹介 自動運転実現のための走行環境認識,制御に関する研究を推進
自動運転実現にはまだまだ多くの課題が残っている.ここでは,その中で主に走行環境認識の耐環境性を改善する研究と複雑な実環境での制御に関する研究を行っている.
深層学習を始めとする機械学習技術と最適化技術を活用して,これらの問題に取り組んでいる。
主な研究テーマ ・自動運転のためのセンシングと環境認識技術
・自動駐車および自動走行のための実時間経路計画
研究室HP http://www.toyota-ti.ac.jp/kenkyu/tticenter/smartvehicles.html
個別研究テーマ
テーマ 研究者
運転支援システム(Vehicle driving support system) 三田誠一
深層学習を用いる車両の状況評価(Situation Assessment of Vehicles using Deep learning) ジョン ヴィジャイ コーネリウス キルバカラン
物体形状認識(pattern recognition) 三田誠一
歩行者検出器の車両周辺環境の違いに応じた動作信頼度推定(Scene-Adaptive Reliability Estimation for Pedestrian Detector) 久徳遙矢
深層学習によるレーン検出(Deep Learning-based Lane Estimation) ジョン ヴィジャイ コーネリウス キルバカラン
遠赤外線カメラとミリ波レーダを用いた自車位置推定(Ego-localization using Far-infrared camera and Millimeter-wave radar) 久徳遙矢
ステレオビジョンとレーザレーダのセンサ融合(Sensor Fusion of LIDAR and Stereo) ジョン ヴィジャイ コーネリウス キルバカラン
ポイントクラウドとステレオビジョンを用いる車両の自己位置推定(Vehicle Localization in Point Cloud Maps using Stereo) ジョン ヴィジャイ コーネリウス キルバカラン
赤外カメラと可視光カメラのセンサ融合(Sensor Fusion of Infrared and Visible Camera) ジョン ヴィジャイ コーネリウス キルバカラン
自動運転のための距離と輝度情報の融合(Sensor Fusion of Depth and Intensity for Autonomous Driving) ジョン ヴィジャイ コーネリウス キルバカラン

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