Syllabus data
|
Teacher name ： WOO Hanwool
|
開講年度
2025Year
開講学期
Second Semester
科目名
Intelligent Transport System
授業種別
Lecture
科目名（英語）
Intelligent Transport System
授業情報(授業コード・クラス・授業形態)
A1100332 Intelligent Transport System
担当教員
WOO Hanwool
単位数
2.0Credits
曜日時限
Tue.6Period
キャンパス
Hachioji Remote
教室
学位授与の方針
1 基礎知識の修得 0 ％
2 専門分野の知識・専門技術の修得 100 ％ 3 汎用的問題解決力の修得 0 ％ 4 道徳的態度と社会性の修得 0 ％ 具体的な到達目標
具体的な到達目標は以下のとおりである。(１)この分野の最先端の研究知識を獲得することを目的とする。(２)自動車を始めとした他の交通機関の運動メカニズム、システム設計などに興味を持ち、それらの専門分野の科目を引き続き習得することで、工学理論と実際の結び付きについて理解を深めることができる。
受講にあたっての前提条件
「物理学A」、「物理学B」、「物理学E」、「物理学F」、「工業力学及演習」等の専門基礎科目で与えられた知識を持っていることが望ましい。
授業の方法とねらい
授業の方法については、遠隔（オンデマンド）形式で行うと共に、数回の課題レポートにより理解を深める。授業のねらいについては以下となる。自動車等の交通システムは近年安全を重視した知能化、人間と交通システムのインタラクション分野の向上が重要視されてきている。そこで、これらの内容等を中心とした高度交通システムについて学ぶ。また、未来の車としての自動車の運動制御あるいは自動運転等による高度交通システムの方向、そして、交通事故の問題を解決するためには、どのようなことが必要になってくるのかについて学ぶ。
AL・ICT活用
Support for self-learning using ICT
第1回
授業形態
遠隔（オンデマンド）
事前学習
自動運転技術の現状について調べる。
2時間
授業内容
自動運転技術の概要（自動運転技術の現状、全体フロー、システム構成、安全自動運転を実現するための課題）
事後学習・事前学習
講義資料1で復習する。環境認識技術について調べる。
2時間
第2回
授業形態
遠隔（オンデマンド）
授業内容
環境認識技術およびセンサ（環境認識技術の紹介、LiDAR、車載カメラ、超音波センサ、IMUセンサ）
事後学習・事前学習
講義資料2で復習する。車に搭載される各センサの特徴について調べる。
3時間
第3回
授業形態
遠隔（オンデマンド）
授業内容
各センサ技術の特徴および性能（LiDARによる点群情報の取得、車載カメラによる画像処理、センサフュージョン）
事後学習・事前学習
講義資料3で復習する。画像情報に基づく物体認識技術について調べる。
5時間
第4回
授業形態
遠隔（オンデマンド）
授業内容
車載カメラによる認識技術（車線認識、車両認識、歩行者認識）
事後学習・事前学習
講義資料4で復習する。点群情報に基づく物体認識技術について調べる。
5時間
第5回
授業形態
遠隔（オンデマンド）
授業内容
LiDARによる認識技術（車線認識、車両認識、歩行者認識）
事後学習・事前学習
講義資料5で復習する。画像と点群情報のフュージョン技術について調べる。
4時間
第6回
授業形態
遠隔（オンデマンド）
授業内容
センサフュージョン技術（複合型・統合型・融合型・連合型センサフュージョン）
事後学習・事前学習
講義資料6で復習する。移動体の軌道予測技術について調べる。
4時間
第7回
授業形態
遠隔（オンデマンド）
授業内容
周辺交通参加者の経路予測技術（歩行者の経路予測、他車両の経路予測）
事後学習・事前学習
講義資料7で復習する。SLAM技術について調べる。
4時間
第8回
授業形態
遠隔（オンデマンド）
授業内容
地図作成と自己位置推定（環境地図の作成、GNSSによる自己位置推定、画像情報に基づく自己位置推定、IMUおよび点群情報に基づく自己位置推定）
事後学習・事前学習
講義資料8で復習する。行動決定アルゴリズムについて調べる。
4時間
第9回
授業形態
遠隔（オンデマンド）
授業内容
自動運転の判断技術（ルート決定、行動決定、軌道生成）
事後学習・事前学習
講義資料9で復習する。ADASについて調べる。
3時間
第10回
授業形態
遠隔（オンデマンド）
授業内容
車両運動制御（自動運転とADASの関係性、実用化されたADAS、自動運転における制御技術）
事後学習・事前学習
講義資料10で復習する。隊列走行について調べる。
3時間
第11回
授業形態
遠隔（オンデマンド）
授業内容
複数車両の協調制御（ゆずり合い、隊列走行）
事後学習・事前学習
講義資料11で復習する。運転者の状態推定技術について調べる。
3時間
第12回
授業形態
遠隔（オンデマンド）
授業内容
運転者の状態推定（画像情報に基づく運転者の状態推定、生理指標に基づく運転者の状態推定）
事後学習・事前学習
講義資料12で復習する。自動運転の将来について考える。
4時間
第13回
授業形態
遠隔（オンデマンド）
授業内容
自動運転の将来と課題
事後学習・事前学習
講義資料13で復習する。
4時間
第14回
授業形態
遠隔（オンデマンド）
授業内容
総合演習（総合テスト的課題レポート）
事後学習・事前学習
全般的に復習しておくこと。
5時間
第15回
授業形態
遠隔（オンデマンド）
授業内容
学習内容の振り返り
事後学習
全般的に復習しておくこと。
5時間
成績評価の方法
数回の課題レポートを提出すること、出席率が70%以上であることが単位取得には欠かせない条件になる。課題レポート、出席率の評価割合は７：３。A+~Fの６段階評価でD以上の者を合格とする。
受講生へのフィードバック方法
第15回の授業でKU-LMSに全体の講評をアップロードします。
教科書
指定教科書なし。毎回の配布資料にて授業を進める。
参考書
・「自動運転技術入門」日本ロボット学会監修、オーム社
・「自動運転のためのセンサシステム入門」伊東敏夫著、日刊工業新聞社 オフィスアワー
遠隔授業のため、メールで対応します。連絡先は遠隔授業教材の表紙をよく見てください。（禹）
受講生へのメッセージ
質問がありましたら気軽に連絡ください。
実務家担当科目
Not applicable
実務経験の内容
教職課程認定該当学科
Not applicable
その他の資格・認定プログラムとの関連
関連する科目でない
教育課程コード
Ⅲ2b
教育課程コードの見方【例】 Ⅰ2a（Ⅰ…Ⅰ群、2…2年配当、a…必修） ※ a : 必修 b : 選択必修 c : 選択 ※複数コードが表示されている場合には入学年度・所属学科の学生便覧を参照のこと
|
