| イベント名 | インキャビンセンシング(ドライバ監視・車室内モニタリング)技術開発のポイントと最新市場トレンド |
|---|---|
| 開催期間 |
2026年07月02日(木)
~ 2026年07月24日(金)
まで申込受付中 ※WEBセミナーの録音・撮影、複製は固くお断りいたします。 ※講師の所属などは、収録当時のものをご案内しております。 ■配布資料 PDFデータ(印刷可・編集不可) ※主催会社様HPのS&T会員マイページよりダウンロード可となります。 ※講師メールアドレスの掲載:有 |
| 会場名 | インキャビンセンシング(ドライバ監視・車室内モニタリング)技術開発のポイントと最新市場トレンド |
| 会場の住所 | オンライン |
| お申し込み期限日 | 2026年07月24日(金)23時 |
| お申し込み |
|
インキャビンセンシング(ドライバ監視・車室内モニタリング)技術開発のポイントと最新市場トレンド
第1部:車載インテリアセンサー市場の最新動向と展望
第2部:ドライバー状態推定に向けたセンシング・解析技術の動向と開発のポイント
受講料(税込):55,000円
\お得な割引キャンペーン実施中!/
詳細・お申し込みは「お申し込みはこちらから」よりご確認ください。
2名の講師より、技術開発のポイントや技術トレンドを解説します。
講師
第1部(1時間16分)
車載インテリアセンサー市場の最新動向と展望
沖為工作室合同会社 CEO 沖本 真也 氏
【専門】車載センサー、車載バッテリー、マイクロLEDなど
第2部(3時間5分)
ドライバー状態推定に向けたセンシング・解析技術の動向と開発のポイント
東京電機大学 システムデザイン工学部 情報システム工学科 教授 博士(学術) 荒川 俊也 氏
【専門】自動車のヒューマンファクタ、スマート畜産、デジタル防災
セミナー趣旨
第1部
自動車業界では、先進運転支援システム(ADAS)や自動運転技術の進化とともに、車内空間の価値が再定義されつつあります。従来の「運転主体の空間」から、「乗員の安全や体験を中心とした空間」へとシフトし、スマートな安全システムやパーソナライズされたユーザー体験が車載技術の中核を担うようになっています。
さらに、自動運転技術やロボタクシーの台頭は、車内を「移動するだけの場所」から「過ごす・働く・楽しむ空間」へと変化させており、インフォテインメントシステムやデジタルディスプレイ空間の高度化が期待されています。
こうした流れは、生成AI(Generative AI)からAGI(汎用人工知能)、ASI(人工超知能)へと続くAIトレンドの影響も受けることが想定され、乗員との自然な対話や予測的なサービス提供が可能になることで、車内UXの革新が期待されています。
また、電動化の進展に伴い、バッテリーマネジメントシステムの重要性も高まっており、AIとの連携によるエネルギー効率の最適化や、乗員体験への影響も注目されています。
本講演では、車載インテリアセンサー技術の最新トレンドを中心に、DMS・OMS・HVAC・HMI・BMSなどの主要技術と、AI・ロボタクシーの社会実装がもたらす変化について、包括的な視点で解説いたします。
第2部
自動車の安全性・快適性の向上には,車両外環境の認識だけでなく,キャビネット内でのドライバーの状態理解が不可欠です.ドライバーの特性を踏まえたセンシングと解析技術により,疲労・眠気・ストレス・注意状態などをリアルタイムに推定し,それに応じてアシストを最適化することが求められています.本講演では,カメラ・レーダ・センサデータの統合,機械学習によるドライバー状態推定の研究・開発動向を紹介し,実装に向けた課題と今後の展望について説明します.
セミナー講演内容
第1部(1時間16分)
車載インテリアセンサー市場の最新動向と展望
沖為工作室合同会社 CEO 沖本 真也 氏
1. 自動車業界の変化と車内空間の再定義
1.1 ADAS・自動運転技術の進化
1.2 UX中心の設計思想と空間価値の変化
1.3 自動運転・ロボタクシーによる空間の再構築
2.車載インテリアセンサーの技術トレンド
2.1 DMS(ドライバー・モニタリング・システム)
2.2 OMS(乗員モニタリング・システム)
2.3 HVAC(空調)
2.4 HMI(ヒューマンマシンインターフェース)
2.5 インフォテインメントとデジタルコックピット
3. 電動化とエネルギーマネジメント
3.1 バッテリー・モニタリング・システム(BMS)
3.2 バッテリー管理アーキテクチャ
3.3 AIによるエネルギー最適化とUX連携
4. AI技術の進化と車載システムへの応用
4.1 生成AIによるUX最適化
4.2 AGI・ASIの可能性と未来のモビリティ体験
5. まとめと今後の展望
第2部(3時間5分)
ドライバー状態推定に向けたセンシング・解析技術の動向と開発のポイント
東京電機大学 システムデザイン工学部 情報システム工学科 教授 博士(学術) 荒川 俊也 氏
1.ドライバー状態推定の意義
1.1 外界認識から人間中心センシングへ
1.2 自動運転・ADASにおけるドライバー状態推定の必要性
2.ドライバー状態の分類
3.個人特性と心理・生理学的多様性
4.代表的なドライバー状態推定技術
4.1 視線・表情・姿勢検出による状態推定
4.2 生体情報センシングと非接触計測技術
5.マルチモーダル統合センシング
6.スマートデバイスとの連携
7.データ取得の実際とノイズの影響
8.機械学習による状態推定
8.1 機械学習の基本
8.2 状態推定における機械学習の手法
8.3 機械学習を用いた推定技術例
9.実装における技術的・倫理的課題
10.まとめ
※詳細・お申込みは上記
「お申し込みはこちらから」(遷移先WEBサイト)よりご確認ください。
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