スマートビークルとロボティクスの架け橋

2014 年 10 月吉日
「第１０回ジョイント CS セミナー」
「第４回スマートビークル研究センターシンポジウム」
合同シンポジウムのご案内
スマートビークルとロボティクスの架け橋
豊田工業大学
学長榊裕之
拝啓平素は本学に対し格別のご指導とご協力を賜り厚く御礼申しあげます。
来る 11 月 20 日（木）に「第 10 回ジョイント CS（情報科学）セミナー」と「第４回豊田工業大
学スマートビークル研究センターシンポジウム」の合同シンポジウムを開催いたします。
本学では、米国シカゴ大学との協力の下、2003 年に情報科学分野の研究を主体とする大学院大学
「豊田工業大学シカゴ校〔Toyota Technological Institute at Chicago (TTI-C)〕」をシカゴ大学構
内に開設し、その一環として、情報科学の最先端のテーマを選び、我が国の代表的な研究者および
TTI-C の研究者に講演を頂く「ジョイント CS セミナー」を毎年開催してまいりました。また、2010
年 4 月には、本学の次世代構想具体化の一環として「高度安全運転支援技術」の確立をめざして、
「スマートビークル研究センター」を設立いたしました。
合同シンポジウムでは、「スマートビークルとロボティクスの架け橋」をテーマに、スマートビー
クル研究センターの活動状況をご報告申し上げるとともに、３名の講演者によりスマートビークル
技術とロボット技術の最新の動向について講演いただきます。皆さまには積極的にご参加頂きます
ようご案内申し上げます。
敬具
記
１．開催日時： 2014 年 11 月 20 日（木）10:00～16:10
２．場
所：豊田工業大学 8 号棟 3 階大講義室（名古屋市天白区久方 2 丁目 12 番地 1）
３．講
師：(1) 「つくばチャレンジ
～普段の市街地における移動ロボットの自律走行の公開実験～」
芝浦工業大学工学部電気工学科
油田信一特任教授
(2) 「Current and Future Trends in Computer Vision」
（コンピュータビジョンの現在と未来のトレンド）
Toyota Technological Institute at Chicago
David McAllester 教授
(3) 「コネクティッド・カーと自動運転が拓く未来」
㈱ZMP 代表取締役社長
谷口恒氏
〈詳細は裏面のプログラムをご覧ください〉
４．申込み：【事前申込み必要】〈参加費は無料です〉
インターネットにて以下の URL からお申込みください。
「http://www.toyota-ti.ac.jp/news/2014/141120.html」
（問合せ先）研究支援部研究協力グループ下村・安田
TEL: (052)809-1723 E-MAIL: [email protected]
〔プログラム〕
2014 年 11 月 20 日（木曜日）
10:00 ～ 10:10 ごあいさつ豊田工業大学学長
榊裕之
10:10 ～ 11:10 招待講演①「つくばチャレンジ
～普段の市街地における移動ロボットの自律走行の公開実験～」
芝浦工業大学工学部電気工学科
油田信一特任教授
11:10 ～ 12:10 招待講演②「Current and Future Trends in Computer Vision」
（コンピュータビジョンの現在と未来のトレンド）
Toyota Technological Institute at Chicago David McAllester 教授
（お昼休み）
13:10 ～ 14:10 スマートビークル研究センター活動状況報告
14:10 ～ 15:10 招待講演③「コネクティッド・カーと自動運転が拓く未来」
㈱ZMP 谷口恒代表取締役社長
15:10 ～ 16:10 見学会
〔招待講演概要〕
招待講演①「つくばチャレンジ
～普段の市街地における移動ロボットの自律走行の公開実験～」
芝浦工業大学工学部電気工学科油田信一特任教授
アブストラクト
「つくばチャレンジ」は、つくば市内の遊歩道等の実環境を移動ロボットに自律走行させる公開実験
であり、地域と研究者・技術者が協力して行う、人間とロボットが共存する社会の実現のための先端的
技術への挑戦でもある。2014 年の課題は、
「市街地の 1km を超す決められたコースを自律的に走行して、
決められた服装の人を見つけること」である。条件は、①ロボットは市民安全を脅かすことなく、また、
市民に迷惑をかけないこと、②ロボットは完全に自律して走行すること、③ロボットが走る環境は市民
が使っている「あるがまま」の遊歩道や広場とすること、である。本講演では、市街地でこのような実
験を行うことの意義と難しさを述べ、毎年数十台の参加ロボットが各々行っている、技術上の工夫点や
実験による経験を解説する。
（講師略歴）
1975 年慶應義塾大学大学院工学研究科電気工学専攻博士課程修了
1975－1978 年東京農工大学工学部電子工学科
1978－2012 年筑波大学電子情報工学系、機能工学系、システム情報工学研究科
この間、2004-2006：理事・副学長 (研究・産学連携等担当)
2006-2010：産学リエゾン共同研究センター長
2012 年より現職
つくば市顧問、（独）土木研究所招聘研究員、
富士ソフト（株）社外取締役などを兼職
（研究分野）ロボット工学。とくに自律移動ロボットの研究に従事し、最近は、ロボット技術の災害対
応やインフラのメインテナンスへの適用に関心を持つ
招待講演②「Current and Future Trends in Computer Vision」
（コンピュータビジョンの現在と未来のトレンド）
Toyota Technological Institute at Chicago
David McAllester 教授
Abstract
Computer science is currently undergoing a neural network revolution. Speech recognition and
computer vision have largely shifted to neural network methods and neural networks are becoming
more prominent in computational linguistics applications such as machine translation. For neural
network approaches to computer vision a major issue is the need for labeled training data. This talk
will describe an approach to training neural networks, and other vision systems, using only sensor
data  images and range finder information. We will describe a public evaluation and leader board
for vision tasks based directly on using laser range finding data for both the training and evaluation
of vision systems.
（参考訳）
情報科学分野では、現在ニューラルネット革命が進行中である。音声認識やコンピュータビジョンで
は、多くの研究がニューラルネットを用いる手法に移行しており、機械翻訳といった言語処理技術の応
用においてもニューラルネットが顕著になってきている。ニューラルネットによるコンピュータビジョ
ンの研究では、ラベル付き学習データ（訳注：正解データ）が必要になるという問題がある。そこで、
本講演では、センサーデータのみを用いてニューラルネット（およびその他のコンピュータビジョンシ
ステム）を学習するアプローチについて述べる。コンピュータビジョンシステムの学習と評価の両方に
レーザー距離計のデータを直接利用した評価結果について述べる。
（講師略歴）
Professor McAllester received his B.S., M.S., and Ph.D. degrees from the Massachusetts Institute of
Technology in 1978, 1979, and 1987 respectively. He served on the faculty of Cornell University for
the academic year of 1987-1988 and served on the faculty of MIT from 1988 to 1995. He was a
member of technical staff at AT&T Labs-Research from 1995 to 2002. He has been a fellow of the
American Association of Artificial Intelligence (AAAI) since 1997. Since 2002 he has been Chief
Academic Officer at the Toyota Technological Institute at Chicago (TTIC).
（研究分野）
Professor McAllester's research areas include machine learning, the theory of programming
languages, automated reasoning, AI planning, computer game playing (computer chess),
computational linguistics and computer vision. A 1991 paper on AI planning proved to be one of the
most influential papers of the decade in that area. A 1993 paper on computer game algorithms
influenced the design of the algorithms used in the Deep Blue system that defeated Gary Kasparov.
A 1998 paper on machine learning theory introduced PAC-Bayesian theorems which combine
Bayesian and non-Bayesian methods. A 2001 paper with Andrew Appel introduced the influential
step indexed model of recursive types in programming languages. He was part of a team (with Pedro
Felzenszwalb, Ross Girshick and Deva Ramanan) that developed the deformable part model (DPM)
which has become the community baseline system for object detection in computer vision. He is
currently working with Raquel Urtasun and Koichiro Yamaguchi on stereo vision and optical flow
algorithms with applications to robotic cars. He recently introduced a theoretical analysis of
droupout learning for deep neural networks based on a PAC-Bayesian generalization bounds. He
also recently posted an arxiv manuscript on a type-theoretic foundation for mathematics.
招待講演③「コネクティッド・カーと自動運転が拓く未来」
㈱ZMP 谷口恒代表取締役社長
アブストラクト
ロボットベンチャーとして創業した ZMP では、独自の高度な技術とベンチャーならではの圧倒的なス
ピードで、自動運転の研究開発を行っている。注力分野は、インテルと共同開発をしている自動運転用
コンピュータ（IZAC）や人の目に代わるインテリジェントな車載カメラの開発。ほぼ全ての自動車及び
主要部品メーカ、大学・研究機関等と取引があり、自動運転技術・高度運転支援システムの開発ツール
RoboCar®シリーズは、これまで 500 以上の導入取引実績を誇る。世界中の叡智と日本のものづくりの力
を結集させ実現する、自動運転の未来をご紹介する。
（講師略歴）
制御機器メーカで商業車の ABS の開発エンジニア、商社で技術営業を経験の後、ネット上でのコンテ
ンツ流通会社設立などを経て 2001 年 ZMP 創業。
家庭用二足歩行ロボット、
自律移動機能を持つ音楽ロボッ
トの発売を経て 2009 年より自動運転や高度運転支援技術の開発用車両 RoboCar シリーズを開発。2014
年より物流支援ロボット CarriRo、心臓見守りクラウドサービス heartomo の開発など事業領域を拡大、
総合ロボット会社を目指す。
＜本学への交通案内＞
徒歩
地下鉄桜通線
名古屋
相生山
32 分
地下鉄東山線
名古屋
徒歩１０
分
鳴海
2分
市バス
幹原１号系統
地下鉄鶴舞線
伏見
21 分
原
10 分
（南門）豊田工大
徒歩
高坂小学校
12 分
名鉄バス平針運転免許試験場行
10 分
（正門）豊田工大
徒歩
高坂小学校前
20 分
10 分
（正門）豊田工大
南門からは車での入構はできません（徒歩または自転車のみ）。
交通アクセスの詳細はホームページ(http://www.toyota-ti.ac.jp/access/index.html)をご参照ください。

Download Report