自駕車關鍵技術與應用課程
產業快速變遷，自駕車將改變汽車市場的格局，由於各國法規漸進開放，驅動自駕車市場持續成長，2018年國際消費類電子產品展（CES）中，車廠的參展家數成長至19%，世界各大車廠皆展示出其最新技術及車款，由此更顯示汽車產業刻正朝向智慧化、自動化、電動化與共享化時代快速發展。
為因應自駕車快速發展的趨勢，TAICS特邀請工研院技術團隊以兩天課程，講授自駕車產業趨勢與相關技術，內容涵蓋全球及台灣產業趨勢、感測器融合技術、實作案例研究及國際標準發展，期能協助快速掌握產業趨勢與相關技術，裨益國內產業界發展。歡迎有興趣的產業先進報名參加。
【課程資訊】
活動日期：2018-05-31(四)、2018-06-07(四)，09:30~16:30，共兩天課程
早鳥優惠價(至5/22為止)：TAICS會員優惠價：4,000元/兩天 ; 非會員價：5,600元/兩天
活動費用：TAICS會員優惠價：5,000元/兩天 ; 非會員價：7,000元/兩天
活動報名請按此
名額有限，欲報從速!
【堅強陣容】
蔣村杰 / 工業技術研究院 資通所 / 組長
蔣君從事車載研究多年，身兼工研院與交通大學合聘教授、台灣車載資通訊產業協會(TTIA)常務理事、中華智慧型運輸系統協會(ITS Taiwan)理事、台灣自動機工程學會(SAE)監事，近期研究：車聯網核心技術( DSRC +eV2X)及自駕車感知次系統(Sensing+DNN)。
梁珮蓉 / 工業技術研究院 資通所 / 技術副理
近年參與多項車用影像及嵌入式系統應用科技研發專案，涵蓋先進駕駛輔助系統與自動駕駛車感知系統開發，協助規劃與推廣多重感測融合系統設計概念與架構，亦有相關專案正與模組廠商合作中。
林哲聰 / 工業技術研究院 機械所 安全感測與控制部 / 研究員
工研院機械所副研究員、加州大學聖塔芭芭拉分校資工系訪問研究員。
范峻 / 工業技術研究院 機械所 / 副研究員
當「人工智慧」遇見「自駕車」人才培訓之講師、台灣大學機械系系統控制組碩士。
曾蕙如 / 工業技術研究院 資通所 車載資通訊與控制系統組 / 副經理
近年積極參與國際車聯網標準制定，擔任歐洲電信標準組織ETSI TC-ITS WG5車聯網通訊安全副主席，協助規劃與推動ETSI ITS通訊安全標準制定方向之工作，同時為ETSI TR 102 893與TR 103 460標準負責人，並擔任台灣資通產業標準協會(TAICS)車聯網與自動駕駛委員會工作組組長。
【課程綱要】
第一天: 2018-05-31(四) 09:30~16:30
|
時 間
|
課程介紹
|
講 師
|
|
09:30-12:30
|
自駕車的關鍵技術與挑戰
自駕車的技術發展不管是整合車聯網V2X技術(雷達、光達)、感測器技術與深度學習影像辨識技術等已掀起另一波自駕浪潮，全球不少城市已經有自動接駁小巴進行自動接駁服務，台灣地狹人稠，對於Last-mile的特定場域自動接駁之運量需求極高。本課程首先說明自駕車的關鍵技術與挑戰；之後將簡介全球自駕車與車廠應用發展趨勢；最後將提出如何加速台灣自駕車產業發展之關鍵要素。
1. 自駕車的關鍵技術與挑戰
2. 全球自駕車與車廠應用發展趨勢
3. 自駕車未來的展望及願景
4. 加速台灣自駕車產業發展之關鍵要素
|
工業技術研究院
資通所
蔣村杰組長
|
|
13:30-16:30
|
感測器融合技術趨勢，實現自駕車願景藍圖
行車環境感知技術可應用於先進駕駛輔助系統與自動駕駛車等應用，然而如何適應於各種天候與道路型態，如惡劣氣候與人車混流之複雜場域，都考驗著系統設計上的困難度。近年來異質感測器融合技術，是其中最被關注的解決方法之一，藉由感測融合的結果，物件偵測辨識的感測範圍、感測精確度以及感測速度都有所提升。本課程將著重在異質感測器融合技術發展，並探討先進駕駛輔助系統至自動駕駛車應用趨勢。
1. ADAS
Development Trend
2. Vision Based
Multi-function ADAS
3. Pain Point of
Environment Awareness
4. ADAS to
Self-Driving by Sensor Fusion
|
工業技術研究院
資通所
梁珮蓉技術副理
|
第二天: 2018-06-07(四) 09:30~16:30
|
時 間
|
課程介紹
|
講 師
|
|
09:30-12:30
|
NVIDIA
DRIVE PX 2 自駕車開發平台於實車整合應用(深度學習三網合一)之案例研究
Detecnet,
Spacenet與GAN於自駕車之發展與應用
|
工業技術研究院
機械所
林哲聰研究員
|
|
深度學習應用於自駕車之感知與決策
透過NVIDIA軟硬體:自動駕駛車處理器PX2/DriveWorks和深度學習雲端伺服器DGX-I/DIGITS之模型開發流程，瞭解如何使用深度學習之方法，使自動駕駛車行駛於特殊道路上。
課程內容包含:
1.資料收集2.資料同步3.資料前處理4.資料人工擴增5.最先進模型應用6.模型參數調校7.模型訓練8.模型測試9.模型視覺化分析10.實車測試案例分享。
|
工業技術研究院
機械所
范峻副研究員
|
|
13:00-16:30
|
車聯通訊與自駕車感知技術剖析
自動駕駛車將改變汽車市場的格局，不只顛覆各種傳統產業生產鏈，也將激化人工智慧產業的高度成長，其核心技術從車聯網技術的突破，演進至高度自動輔助駕駛，最終到自動駕駛汽車之境界。本課程除著重車聯網技術與國際標準外，亦針對自動駕駛感知次系統進行介紹，讓學員可深入了解自動駕駛與車聯網之整合應用。
1.車聯網技術簡介
2.車聯網國際標準
3.車聯網應用發展
4.自駕車感知次系統
5.自駕車與車聯網整合應用
|
工業技術研究院
資通所
曾蕙如副經理
*TAICS TC8技術工作組組長
*歐洲電信標準組織ETSI TC-ITS WG5車聯網通訊安全副主席
|
注意事項
1.本課程為兩天系列，中午皆敬備精美餐盒。
2.本課程人數須達10人才予開班，請留意開課通知，並請最晚於開課前3天完成繳費動作，以確保您上課權益。
3.開課前如欲取消報名，依下列規定辦理退費：開課日前3天取消報名者，退還80%課程費用；開課日前3天內取消或當日缺席者，恕不退費，惟可辦理保留，或寄送課程講義。
4.學員於每日上課須簽到、下課須簽退。
5.請尊重智慧財產權，上課期間禁止任何形式的錄音或攝錄影。
6.協會保留變更課程大綱及講師的權利，請於到課前留意本會活動網站有關課程的公告事項，或來電洽詢課務專責人員。