自動車・モビリティ
技術者のための
eラーニング
シミュレーターでの開発体験と
座学で
実践的なソフトウェア開発スキルを向上
対象
- 自動車・モビリティ関連企業および団体
活用例
- 新人技術者向けのオンライン学習教材、技術者のリスキリング教材
- ワークショップと組み合わせて継続学習の環境として活用
- 学習コンテンツにサーキットを組み込み、社内レースを実施して継続学習
自動車制御ソフトウェアに
特化した
研修コンテンツ
自動車エンジニアと研究者が作成した
コンテンツで、座学と実践の両面から
理解を深める
汎用的なAI・プログラミング
学習の
課題
学習したことを実車開発業務に活かす方法が分からない
自動車との関連が薄く、学習が継続しない
VMLの研修
学習内容を車両走行シミュレーションに実装して実践的な知識と感覚を身に着ける
開発内容は走行シミュレーションに反映されて、モチベーション維持とスキルの見える化が可能
実車では機会が乏しい環境を
シミュレーターで補間
挑戦しやすい環境で
開発経験を積める
実車開発の制約
量産開発では信頼性や安全性の観点から最新技術を組込めないことが多い
これからの自動車制御には深層学習や生成AIなどが必須になるが、一部の研究開発職を除くと学べる機会を提供できない
VMLの
シミュレーション環境
ソフトウェア開発スキルを向上させたい技術者に、シミュレーションで最新技術の自動車・モビリティへの組込の挑戦・失敗・改善サイクルを回せる環境を提供
コース一覧
基礎コース
- 概要
- 自動車・モビリティ制御技術から自動運転システムまでの基本を体系的に学ぶ
- 導入目的
- 新人研修、技術者のリスキリング、マネジメント職の学び直し
- 学習内容
- 自動運転システムの概要 自動運転ソフトウェアと各種センサを理解
- 加速・減速制御 アクセル・ブレーキのPID制御 (古典制御)
- 操舵制御 ステアリング制御の理解と実装 (幾何制御/現代制御)
- 走行経路設計 自動運転システムの走行経路の設計の実装
自動運転コース
- 概要
- 自動運転システムの基礎から最新の技術トレンドまで網羅的に学習する
- 導入目的
- 制御系部署の新人研修、技術者のリスキリング
- 学習内容
- 基礎コースの内容
- モデル予測制御 センサの検知結果を基に障害物の回避するモデルを開発
- 深層強化学習 カメラ画像から強化学習で自律走行AIモデルを開発
- LLM/LMMの応用 E2Eシステムや生成AIの活用事例を理解
応用コース
- 概要
- AI活用の最も進む自動運転システムを学び、車両・パワートレイン制御領域へのAI制御の実装するスキルを育成する
- 導入目的
- 車両・パワートレイン制御系部署の技術者育成
- 学習内容
- 基礎・自動運転コースの内容
- ご要望に応じてカスタマイズを行います 例：駆動力制御への深層学習の応用
VML自動運転
開発のPDCA
講義サンプル
自動運転コースの例
自動運転システムの概要
自動運転システムの概要について学びます。大規模言語モデルの自動運転への応用事例も紹介します。
走行経路設計と車両制御の基礎
Pythonを使って自動運転レーシングカーの走行経路を設計します。また、アクセルやステアリング制御も行います。
モデル予測制御
自車の走行経路を予測して、障害物がある場合は自動的に回避する「モデル予測制御」のアルゴリズム開発を学びます。
深層強化学習
深層強化学習を用いて、車載カメラの画像から自律走行する車両モデルを開発します。
受講者の声
山下洋樹
専門：自動運転・車両制御設計とデータ解析
自動車メーカーの自動運転開発部門にて、衝突被害軽減ブレーキ (AEB) やアダプティブ・クルーズ・コントロール (ACC) 等の先進安全技術の開発に携わる。
レーシングカーの電装システム設計およびデータ解析エンジニアとして2019年に渡欧。ドイツF3チームを経て、Toyota Gazoo Racing Europe GmbHでは、世界ラリー選手権 (WRC) の2年連続のタイトル獲得に貢献。
「技術者育成とテクノロジーの社会実装を実現するレース」の構築を目指して、Virtual Motorsport Lab Inc.を創業。法人や大学、学会など講義実績も多数。
よくある質問
お問い合わせプログラミング言語は何を使いますか？
開発や講義の疑問について質問することはできますか？
自動車・ソフトウェア開発の経験がありません。受講するのは難しいでしょうか？
自分のPCではシミュレーターが使えるかわかりません。高性能PCは所有していません。
利用期間はどの程度が推奨ですか？
