自動運転技術入門 AI×ロボティクスによる自動車の進化―（オーム社） [電子書籍]Ω

自動運転の要素技術を、第一線の著者陣により、わかりやすく解説。　本書は、自動運転の要素技術を、第一線の著者陣により、わかりやすく解説した書籍です。本書1冊で、自動運転にかかわる技術の全容と今後の課題をポイントを押さえて理解することができます。　自動運転技術は交通事故の減少、高齢者の移動支援、運転負荷の軽減や快適性の向上など、現在のさまざまな課題を解決する切り札として、大きな注目を集めています。　一方、自動運転技術は自動車工学、パワーエレクトロニクス、移動体通信工学、人間工学、センシング技術、そしてAI・機械学習技術など、まさに各分野における最先端の要素技術の集合体であるため、その全容をコンパクトにポイントを押さえて解説している書籍がいままでにありませんでした。　今後のキーテクノロジーとされる深層学習が自動運転技術において、どのように使われていくのかに焦点を当てながら、イメージに訴える平易な説明を心掛け、数式の使用を最小限に抑えて解説しています。目次第1章　自動運転技術の概要1.1　自動運転の全体フロー1.2　自動運転のためのハードウェア構成1.3　自動運転の安全性と信頼性の確保1.4　完全自動運転を実現するための課題第2章　環境認識・予測2.1　ハンドクラフト特徴量による環境認識2.2　深層学習による環境認識2.3　歩行者の経路予測2.4　他車両の経路予測2.5　深層学習モデルのコンパクト化第3章　地図作成と自己位置推定3.1　自動運転における地図と自己位置の役割3.2　高精度地図3.3　点群地図の作成技術3.4　ベクターマップの作成技術3.5　地図を用いた自己位置推定3.6　衛星測位を活用した自己位置推定第4章　自動運転車の判断4.1　判断の概要4.2　ルート決定4.3　行動決定4.4　軌道生成4.5　判断機能の実用化に向けて第5章　縦方向と横方向の車両運動制御5.1　自動運転とADASの関係性5.2　ADASの技術5.3　自動運転における制御技術5.4　制御系の設計や性能の評価5.5　車両運動制御への深層学習の適用可能性第6章　複数台の協調制御6.1　ゆずりあい6.2　隊列走行第7章　自動運転技術開発に使用されるツール7.1　環境認識・自己位置推定用データセット7.2　地図（HDマップ）7.3　自動運転プラットフォーム7.4　自動運転用シミュレータ第8章　深層学習の基礎8.1　機械学習・深層学習8.2　ニューラルネットワークの基本構造8.3　ニューラルネットワークの学習方法第9章　深層強化学習9.1　深層強化学習の概要9.2　強化学習の概略・手法と深層強化学習への拡張9.3　価値ベースの方法9.4　方策ベースの方法9.5　報酬設計第10章 深層学習のノウハウ10.1 深層学習とチューニング10.2 深層学習の設計指針10.3 全結合ネットワークを例としたチューニング方法の解説10.4 深層学習用ライブラリの比較