MATLAB および Simulink セミナー

AI x Radar Tech Day~初心者でも分かる!最新のAIxレーダーシステム開発のポイントをご紹介~

概要

※本イベントは対面式で開催されるご来場型イベントです。オンラインによる配信はありませんので、ご注意ください。

ミリ波レーダーはADAS(先進運転支援システム)における普及が進み、さらにはADAS以外のアプリケーションへの応用が進んでいます。しかし、レーダーセンサーの開発には独特な信号処理技術が欠かせず、開発に関わるエンジニアには、そのデータ構造や信号処理などの理解が要求されます。

そこで、アナログ・デバイセズ社、マクニカ社、MathWorksの3社合同で、AI x Radar Tech Dayを開催させていただくことになりました。

本イベントではミリ波FMCWレーダーにおける、取得されるデータ構造や距離、方位、速度、変位を測定するための信号処理技術、さらにセンサーが検知したターゲットに対するAIを使った分類など高次な信号処理までを説明します。誰でも開発に取り組める評価キットのデモンストレーションも実施予定です。

ご来場に際しては

  • お名刺2枚
  • 筆記用具

のご準備をお願いいたします。

参加対象者

  • レーダーセンサーをご検討の方、すぐに開発に取り組みたい方
  • 距離測定や微小変位測定に新しいセンサーをお探しの方
  • レーダーシステムにAIの導入をご検討の方

講演者について

アナログ・デバイセズ株式会社

日野原 成輝氏(ひのはら なりてる)、高松 創氏(たかまつ はじめ)

株式会社マクニカ 

大槻 憲氏(おおつき のりお)

MathWorks Japan

竹本 佳充(たけもと よしのぶ)、田中 大智(たなか だいち)

アジェンダ

時間 タイトル

13:00-14:00

誰でも使える!FMCWレーダーの基本測定原理とデータ形式(基礎理論)

アナログ・デバイセズ株式会社 高松 創氏(たかまつ はじめ)

本セッションでは、FMCW MIMO構成のミリ波レーダーを用いた高度なアプリケーション開発に向けて、距離、方位、速度推定の基本原理を体系的に解説します。加えて、方位推定アルゴリズム(MUSIC、ESPRITなど)や定率誤警報制御(CFAR)といった代表的な信号処理手法についても取り上げ、動作原理と適用例を紹介します。実機センサーから取得したIFローデータを用いたMATLAB®上での処理を通じて、前処理、スペクトル解析、アルゴリズム実装に至るまでの一連のワークフローを、サンプルコードとともに実践的に解説します。本セッションを通じて、レーダーセンサーデータに対する理解を深め、将来的なAI・機械学習活用に向けた有効な特徴量設計の基盤形成を目指します。

14:00-15:00

誰でも分かる!アンテナ構成から見えるレーダーの特徴

アナログ・デバイセズ株式会社 日野原 成輝氏(ひのはら なりてる)

本セッションでは、弊社のミリ波レーダーMMICを使用したレーダー・モジュールを例に、レーダーアプリケーション開発に必要なアンテナ設計と信号処理の基礎知識を学びます。

前半では、アンテナ構造におけるビームパターンの特徴や、アンテナ配置・チャーププロファイルの設計方針について、アプリケーション例を交えながら解説します。
後半では、アレイアンテナを用いたビームフォーマーの基本概念を取り上げ、MATLAB®のSensor Array Analyzer System Toolbox™を使ってシミュレーションベースの解説を行います。

15:00-16:30

誰もが試したくなる!AIxレーダーシステムへの応用・開発

MathWorks Japan 竹本 佳充(たけもと よしのぶ)、田中 大智(たなか だいち)

画像やセンサー信号を用いたAI技術の実用化が加速するなか、レーダー信号処理の分野においてもAI技術の応用が注目されています。本セッションでは、ディープラーニングの基礎知識を、実際に必要となる具体的なワークフローに添って説明し、それらをレーダーシステムへ応用する例についてご紹介します。

後半では、アルゴリズム検討をしたシステムをFPGAに実装する機能について説明します。

FPGAは、高速計算性能と柔軟な設計性能を併せ持つデバイスであり、防衛製品においても幅広く利用されております。FPGA開発においてMATLAB®を活用することで、AIの開発~実機実装・検証まで一気通貫に行うことが可能です。レーダー信号の分類を行うAIを例に、FPGAに実装するまでの一連のワークフローをご紹介いたします。

16:30-17:00

誰もが始めたくなる! レーダーセンサー評価キットのご紹介

株式会社マクニカ 大槻 憲氏(おおつき のりお)

様々な用途に応用が期待されるレーダーセンサー、その導入を容易にさせ検証を加速させる評価キットのご紹介を実機デモンストレーションも交えて解説します。後半では、実際にそれらの評価キットを用いてAIモデルを開発した事例をユースケースと併せて紹介します。