COURSE01-A

自動運転開発実践コース
システム・制御編

コース概要

モジュラー型自動運転システムのセンサからソフトウェア構成、自己位置推定や車両運動モデルまでを体系的に学習し、開発体験と合わせて理解を深める

受講対象者
新入社員の基礎学習 / 中堅・ベテラン技術者のリスキリング
前提知識
プログラミング (言語不問)・物理・数学の基礎知識
所要時間
3日間 (昼食休憩1時間を含む)

学習内容

  1. 1日目

    制御の基礎を体系化し、実装まで一貫して学ぶ

    1. 自動運転システムの全体像と構成要素
    2. 目標経路設計アルゴリズム
    3. 加速・減速制御 (PID制御)
    4. 操舵制御 (Pure Pursuit)
    5. 総合演習 第1回 (開発実践と意見交換会)

    SLIDES

    自動運転システムの全体像
    PID制御による加減速制御
    Pure Pursuitによる操舵制御

  2. 2日目

    現代制御と自己位置推定で、車両の認識と判断を結ぶ

    1. 操舵制御 — LQR制御
    2. 自己位置推定の手法
    3. GNSS / IMU の利点と欠点
    4. 自己位置推定 (ルーズカップリング)
    5. 総合演習 第2回 (開発実践と意見交換会)

    SLIDES

    LQR制御の概要
    ルーズカップリング方式によるセンサフュージョン
    カルマンフィルタの動作イメージ

  3. 3日目

    予測と最適化を活かして複雑な走行課題に対応する

    1. モデル予測制御 (MPC)
    2. 最適化問題
    3. 各センサの特徴とセンサーフュージョン
    4. 障害物回避制御
    5. 総合演習 第3回 (開発実践と意見交換会)

    SLIDES

    モデル予測制御 (MPC) の概要
    目標経路追従のための目的関数
    MPCによる障害物回避

COURSE01-B

自動運転開発実践コース
次世代AI編

コース概要
  • 自動運転システムの最新トレンドである E2E や VLA を学び、次世代の自動運転システムへの理解を深める
  • シミュレータでの実践的な開発経験を通じて各技術の特徴や量産開発に向けた課題を把握する
受講対象者
事前に自動運転開発実践コース (システム・制御編) の受講を推奨、または同等の基礎知識を持つ技術者・開発者
所要時間
2日間 (昼食休憩1時間を含む)

学習内容

  1. 1日目

    E2E アーキテクチャの特徴と深層学習による実装を体験する

    1. End-to-End (E2E) 自動運転とは
    2. モジュール型 vs E2E のアーキテクチャ比較
    3. E2E自動運転システムの各社事例と構築手法
    4. 深層強化学習による E2E 自動運転の実装
    5. モデル学習の実行・走行検証・性能評価

    SLIDES

    強化学習の概要
    Q学習のイメージ
    E2E自動運転モデルの構築

  2. 2日目

    LLM と生成AI を用いた次世代の自動運転開発を概観する

    1. LLM / Transformer の基礎
    2. 車載 LLM エージェントによる車両制御と UX
    3. E2E / VLM / VLA による自動運転の実装と課題
    4. 生成AI・世界モデルの自動運転開発パイプラインへの応用
    5. 総合演習 (開発実践と意見交換会)

    SLIDES

    車載LLMエージェントの構築
    自動運転アルゴリズムの進化と技術トレンド
    ロングテール分布
    VLMとE2E自動運転モデルの組み合わせ

COURSE02

車両制御開発実践コース
AI／機械学習編

コース概要
  • 古典・現代制御理論の基礎から、車両制御における機械学習モデルの組み込みまでを体系的に学ぶ
  • 制御適合値の自己学習アルゴリズムの組み込みと評価まで実践する
受講対象者
新入社員の基礎学習 / 中堅・ベテラン技術者のリスキリング
前提知識
プログラミング (言語不問)・物理・数学の基礎知識
所要時間
3日間 (昼食休憩1時間を含む)

学習内容

  1. 1日目

    古典・現代制御の理論を運動学モデルから接続して理解する

    1. イントロダクション
    2. 車両の運動学モデル
    3. 古典制御・幾何学制御の基礎 (PID・Pure Pursuit)
    4. 現代制御 (LQR制御)
    5. 総合演習 第1回 (開発実践と意見交換会)

    SLIDES

    自動運転システムの全体像
    PID制御による加減速制御
    Pure Pursuitによる操舵制御

  2. 2日目

    AI モデルの構築と評価を、教師あり／なし学習の両面から実践する

    1. 機械学習・深層学習の基礎
    2. スピン予測AIモデルの構築
    3. 開発体験① 教師あり学習
    4. 開発体験② 教師なし学習
    5. 総合演習 第2回 (開発実践と意見交換会)

    SLIDES

    スピン予測AIモデルの構築
    決定木モデルの分析
    機械学習モデルの評価と走行検証
    スピン予測モデルと制御介入

  3. 3日目

    MPC と機械学習の融合で、適合値を自己調整する仕組みを学ぶ

    1. モデル予測制御 (MPC)
    2. 学習ベース MPC
    3. AI・機械学習による自動キャリブレーション
    4. 学習値の評価と車両走行への反映
    5. 総合演習 第3回 (開発実践と意見交換会)

    SLIDES

    モデル予測制御 (MPC) の概要
    学習ベースMPC
    学習ベースMPCによる指標改善

COURSE03

SDV開発実践コース
車載AIエージェント編

コース概要
  • SDV の基礎知識と LLM / Transformer の特徴やアーキテクチャを学ぶ
  • シミュレータを活用して車載AIエージェントと車両制御機能との連携までの実装を開発する
受講対象者
新入社員の基礎学習 / 中堅・ベテラン技術者のリスキリング
前提知識
プログラミング (言語不問)・物理・数学の基礎知識
所要時間
半日

学習内容

  1. プログラム

    SDV と車載AI エージェントの全体像を半日で凝縮して学ぶ

    1. SDV (Software Defined Vehicle) の基礎知識
    2. LLM / Transformer の基礎
    3. 各社の車載AIエージェントの採用事例
    4. 車載AIエージェントの実装
    5. 総合演習 (開発実践と意見交換会)

    SLIDES

    VLM / VLA による自動運転
    車載LLMエージェントの構築

CUSTOMIZATION

学習テーマ・参加者レベル・ご要望に合わせて
カスタマイズできます

カリキュラムの内容はもちろん、開催形式・期間も柔軟にご調整いただけます。
まずはお気軽にご相談ください。

お問い合わせ