コース内容
01. 世界初の無人実車訓練基地
你将奔赴“中国数谷”大数据之城贵阳市，参加由 Udaicty 携手 PIX 和 Tier IV 参与的全球首个无人驾驶真车实训营，从 0 到 1 完成真正的无人车项目实战，同时实训中将可以体验当地特色美食，实训结束后可体验多彩贵州。
03. 先輩インストラクターによる個別指導、同じ志を持った仲間とともに戦う
名古屋大学の教授であるAlexander Carballo Segura氏から、世界初のオープンソースアルゴリズムであるAutowareのソフトウェア開発と運用に関する包括的な知識を提供されます。彼は世界の自動運転分野での最新動向やAutowareの将来の発展方向について、詳細な分析と熱心な回答を提供します。同時に、チームメイトのスキルを十分に理解し、リソースを最適化して自由にチームを編成し、世界中のチームメイトと協力して各段階の課題に立ち向かいます。
05. オーダーメイド追加チャレンジ企画
実践的な訓練の後は、Autoware の高度な経路計画を使用して完了する必要がある信号認識や秘密のチャレンジなど、訓練ベースに合わせたチャレンジ プロジェクトを受け入れ、実戦を通じて学んだ知識を実際のエンジニアリング開発に適用します。自動運転ソフトウェアのコアを深く掘り下げて、自分に合った自動運転制御モジュールをインストールします。
02.初の実車練習プロジェクトを自分の手で完成させる
あなたは、機械の展開からデータ収集、モデルのトレーニング、実際の検出まで、すべての内容を習得します。そして、実際の車両でそれらをテストし、改善し、自身の最初の実車チャレンジプロジェクトである自動運転車の信号認識を達成することができます。
04. オンラインコースとオフライン演習の完璧な組み合わせ
Udacity のオンライン コースで得たプロジェクトの経験を、オフライン PIX が提供する高度な自動運転車やその他の周辺ハードウェア、およびベロダインやその他の LIDAR メーカーなどの世界有数のセンサー サプライヤーが提供するハードウェアと組み合わせて使用します。注意深く再現されており、自動運転車に必要なあらゆるスキルが完全に習得されています。
オートウェア
理論的な検討と実践的な運用
含まれる内容: センサー フュージョン、高精度マップの作成、測位、障害物検出、経路追跡、信号検出、経路生成、経路計画、車両制御など。
Autowareは、自動運転車両向けの世界初の「統合型」オープンソースソフトウェアです。Autowareの機能は主に現代の都市に適用されますが、高速道路、一般道路、中米地域、および地理的な制約エリアもカバーすることができます。
Autowareは、ローカリゼーション（位置特定）、マッピング（地図作成）、物体検出と追跡、信号認識、タスクとモーションプランニング、軌道生成、車線検出と選択、車両制御、センサーフュージョン、カメラ、LiDAR、レーダー、深層学習、ルールベースのシステム、接続ナビゲーション、ログ記録、仮想現実など、多岐にわたる自律走行モジュールを提供しています。
ハードウェアサポート
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PIX自動運転が提供するモバイルサービス空間の体験学習
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センサー一式 ⸺ LiDAR、産業用カメラ、GPS慣性航法、ミリ波レーダーなど
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各種産業用CNC加工機
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金属3Dプリントシステム
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トレーニング会場、テストロードとセッティング、応用シナリオ
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ワイヤー制御、車両改造、レースイベント
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無人ドライブ・バイ・ワイヤ開発プラットフォーム車両5台
研修会場
貴州学科学城・PIX自動運転工場
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5000平方メートルのスペース
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工業団地試験基地
試験会場
貴陽国家ハイテクゾーン 沙文公園
貴州学研城内の約1平方キロメートルのエリアと学研城外の市道
貴陽市
中国
メンター
Alexander Carballo Segura
Autoware ソフトウェア チューター (リモートおよびビデオ)
名古屋大学の指定副教授であり、日本のTier IV社の研究顧問でもある。また、筑波大学でコンピュータサイエンス工学の博士号を取得している。電気電子工学会（IEEE）、ロボットと自動化学会（RAS）、コンピュータ協会、システム学会、マン・サイバネティックス学会のシニアメンバーでもあります。日本ロボット学会の専門会員（RSJ）でもあります。高水準のロボット学術誌や日本ロボット学会の雑誌に寄稿しています。主な研究分野は、人間と機械のインタラクション、ソーシャルロボット、自律ロボットナビゲーション、自動運転車両、ロボットセンシング、機械学習、コンピュータネットワーク、無人航空機の自動運転ソフトウェアなどです。
曾德崇
自動車ハードウェア講師
PIX は、自動車のソフトウェアとハードウェアに精通した自動運転フルスタック エンジニアであり、ソフトウェア制御を車両に接続して実際のシナリオで自動運転アプリケーションを実現することを得意としています。 オートメーションを専攻し、自動運転業界で長年の経験を持つ彼は、PIX自動運転車やコーヒーカートの機械部品の設計に参加し、自動車の基礎となるライン制御の主要なリーダーであり、豊富なエンジニアリングを持っています。上位レベルの自動運転システムの経験。
杨诗宇
コンピュータビジョンの家庭教師
Udacity中国地区の「自動運転と人工知能」プロジェクトの責任者であり、制御科学と工学の博士号を持っています。多年にわたる機械学習と人工知能のプロジェクト経験を持ち、人工知能、コンピュータビジョン、自動運転の分野に特化しています。また、百度Apolloチームと共同でUdacity X Apolloの公式パートナーシップによるグローバルな自動運転コースの開発にも関わりました。
王广玮
ROS ソフトウェア講師
澳門大学の機械電気工学の博士号を取得しています。Udacityのロボティクスナノディグリーのメンターおよびプロジェクトレビューアとして活動しています。主な研究分野は、自動制御、抗干渉制御、バイオマイクロ操作、無人運転です。高水準の学術論文を複数本発表し、IEEE/ASME Transactions on Mechatronics、Mechanism and Machine Theory、IET Control Theory & Applicationsなどの国際的に有名な学術誌の査読者を務めています。
スケジュール
DAY 1
午前9時30分～午後12時
• 自動運転訓練基地の包括的な紹介
• トレーニングタスク、目標、日々のトレーニング内容の概要
• 名古屋大学アレックス・カルバロ教授による新しい自動運転技術とAutowareに関するオンライン共有セッション
• 新入生ミーティング: 友達と知り合いになり、グループに分かれます
• 安全実践コース
午後13時30分～午後18時
• コンピュータを使った実践的な練習
Autoware、ROS、およびドライバー関連のハードウェアをインストールする
信号機認識トレーニング データを収集する (写真 1000 枚未満)
関連ファイルを構成してラベルを付ける
実車試験信号機検出出力結果
• 今日のまとめと学習交流
DAY 3
午前9時30分～午後12時
・Autowareデモ動作と機能説明（高度なパスプランニング編）
午後13時30分～午後18時
• 実践的な操作
Autoware ツールを使用してトレーニング ベースの高精度マップを描画します
Autowareの高度なパスプランニングを使用した障害物回避機能の実装
回避効果を向上させるための関数パラメーターのデバッグ
• 今日のまとめと学習経験の交換
DAY 5
午前9時30分～午後12時
• 実践的な評価
午後13時30分～午後18時
• DIY の結果をチーム間で共有および表示
18:00～21:00
• お祝いディナー: クラスメートや講師と一緒に、インターンシップ中に達成した進歩と成果を祝いましょう。
DAY 2
午前9時30分～午後12時
• Autoware のデモ操作と機能説明 (データ収集、マッピング、事前のパス計画)
午後13時30分～午後18時
• コンピュータを使った実践的な練習
Autoware を使用して訓練基地で LIDAR 点群データを収集する
Autoware を使用して 3D 点群マップを作成する
Autoware を使用したプライマリ パス プランニング
• 今日のまとめと学習交流
DAY 4
午前9時30分～午後12時
• 信号機認識コードの移植と最適化のデモと解説
午後13時30分～午後18時
• 実践的な操作
信号機コードを Autoware と組み合わせる (移植)
自動運転時の信号認識と発進停止制御の効果を検証
交通信号制御コードの最適化
• 今日のまとめと学習経験の交換
なぜ実践的なトレーニングなのか？
自動運転はソフトウェアとハードウェアが高度に統合された分野です。
このアルゴリズムは実際の車や道路で実践する必要があります。
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自動運転人材に対する世界の需要ギャップは 10 万人以上に達しており、オールラウンドな開発人材はわずか 10% にすぎません。
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実際のハードウェアや車両上でアルゴリズムを動作させることは、エンジニアの開発能力を効率的に向上させるのに飛躍的に役立ちます。
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兆レベルの市場需要により、10,000社以上の新興企業と1,000社以上の従来型自動車会社が、希少な10,000人の高品質な自動運転人材を求めて競争している。
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テストとデータに大きく依存するこの業界では、自動運転テストサイトは世界中で 30 以上しかなく、敷居は非常に高いです。
彼らは言いました
「（実践的な訓練拠点の構築は）非常に良いアイデアだと思います。コースを修了すると、エンジニアは必ずそのことを実感するでしょう。」
李泽鹏
“这里的硬件很齐全。作为第一批学员来参加培训真的很荣幸。希望 PIX 无人驾驶实训基地办得越来越好。”
エンジニアの経験とフィードバック
”
「（トレーニング拠点の設立という）コンセプトは非常に良いと思います。実践者であろうと愛好家であろうと、自動運転エンジニアになるために必須であるオンラインコードから実践までのプロセスが非常に不足しています。」
肖思俊
江浩
「PIX、Udacity、TierIV が共同で開催するこのオフライン自動運転トレーニングへの参加者に選ばれて光栄です。このプロジェクトは 5 日間続きますが、今日が 5 日目で最終日です。今からパーティーがあります。」
「5 日間をかけて、チームメイトと私は、コードの作成からソフトウェアの使用、そして最後に実車のハードウェア構成と実車のデバッグまでの全プロセスを完了しました。その過程で多くの問題や困難に遭遇しましたが、全員で協力することができました。」 「私たちは協力して問題を解決しました。5 日間の経験は非常に印象的で、多くのことを得ることができたと感じています。」
杨清华
于伸庭
Angelo Yu
PIX無人運転
創設者兼CEO
PIXプロジェクトを始めた当初、最大の問題はエンジニアの不足でした。なぜなら、これは新しい産業、新しい領域だからです。従来の高等教育にはこの分野は存在せず、多くのエンジニアが他の分野から転職してきました。例えば、ロボット、自動化、画像検索、人工知能などの分野です。これらの学科から自動運転に転換する際に、最大の課題は車両や車全体の制御に関する理解が不十分であり、また車両上でアルゴリズムを実行する経験もありませんでした。そのため、実践訓練施設を通じて、エンジニアの実践的なトレーニング不足を補うことができます。
「これまで、世界にはそのような場所はほとんどありませんでした。研究者やエンジニアの教育は、大学の授業で特定の領域に制限されており、例えばロボットに限定されたり、車両制御に限定されたりします。すべての技術を統合し、それを車に展開することができる場所は、非常に少ないです。PIXは実車でこれらを実現するというアイデアを提案しており、それは素晴らしいアイデアだと思います。そのため、私はトレーニングベースが中国だけでなく、世界的な関心を引き起こし、世界中のエンジニアがここに学びに来ることになると考えています。これは破壊的なものであり、PIXのユニークなコンセプトはエンジニアを実際のシナリオに配置し、人々を車に乗せ、実際に車を制御できるようにすることです。」
Alexander Carballo Segura
Tier IV シニアリサーチコンサルタント/
名古屋大学教授
熊尚文
Udacity Greater China ゼネラルマネージャー
面对500万のAI人材不足、伝統的な教育の強化だけでは十分ではありません。私たちはPIXとTier IVと協力して、自動運転の実践訓練施設を構築しました。学生には比較的現実的な環境を提供し、アルゴリズムを実際のハードウェアや車両に適用し、実際の開発能力を迅速かつ効果的に向上させることを目指しています。また、貴陽市、中国、そして世界市場に貴重なAI技術人材を提供することを目指しています。
“
よくある質問
01/自動運転技術者合宿とは？
无人驾驶实训营将为有需求的产业工程师们提供可以在真车上测试与算法演练的线下仿真学习环境。通过线下动手实训和系列课程，参与者将在真车上实战操练自己的代码从而充分掌握无人驾驶技术的原理与应用，体验工程和测试的乐趣，深入掌握无人驾驶软硬件开发技术和技能。
无人驾驶行业对人才有极大的需求。许多工程师进入无人驾驶行业都是从其他领域转行，比如机器人、自动化、图像搜索、人工智能等等。这导致他们对车辆、整车的控制不了解，而且也没有把算法在整车上运行的经验。实训营通过现场实训和实用课程弥补工程师缺少实训的这一环节。
02/ この5日間で一体何をするの？
機械学から電子機器、アルゴリズムに至るまで、フルスタックの実践的な体験と無人運転の学習。 詳細は次のとおりです。
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ワイヤー制御や自動車エレクトロニクスに関する知識を学ぶ
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自動運転 オープンソース アルゴリズム Autoware 理論学習
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新しい金属 3D プリント自動車製造コンセプトを学ぶ
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フルサイズの実車練習 Autoware アルゴリズム
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実道での自動運転実験
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信号認識、車線認識などの Udacity チャレンジ タスクを完了する
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研修期間中は、毎日貴陽のさまざまな地元の名物料理を味わい、味覚を満足させます。
03/ なぜ留学を申し込むのですか？
無人トレーニングキャンプは、必要としている産業エンジニアに、実際の車両でアルゴリズムをテストおよび練習できるオフラインシミュレーション学習環境を提供します。 オフラインでの実践的なトレーニングと一連のコースを通じて、参加者は実際の車で独自のコードを練習し、自動運転技術の原理と応用を完全に習得し、エンジニアリングとテストの楽しさを体験し、自動運転についての深い理解を得ることができます。ソフトウェアおよびハードウェアの開発技術とスキルを推進します。
04/ 無人運転合宿に申し込むのはどんな人が向いていますか？
ソフトウェアエンジニア、ROS開発者、工学/コンピュータ専攻の学生、モビリティ領域の企業の従業員、自動運転スタートアップのメンバー、自動運転に強い関心を持ち、ゼロから自動運転車を構築する方法や自動運転の基礎について学び、実際の自動運転車の開発に興味を持っている方々についてです。
05/ 基礎的なスキルは必要ですか?
Linux、Python、CNN に精通している必要がありますが、Ros と Cpp に精通している方が望ましいです。
06/ 自動運転技術者合宿の参加費はいくらですか？
このトレーニングの価格は 22,880 (人民元) で、授業料にはトレーニング料金、食事、宿泊施設、トレーニング期間中の先進保険費用が含まれます。
授業料には研修拠点への往復交通費は含まれておりません。
07/ 登録の締め切りはいつですか?
まだありません
08/ サポートを提供してくれる家庭教師はいますか?
はい。 トレーニング プロセス全体を通じて、世界初のオープンソース アルゴリズムである Autoware のトップ ソフトウェア開発者やオペレーターを含む、自動車ソフトウェア、ハードウェア、ライン制御の豊富な経験を持つ上級インストラクターがサポートと指導を提供します。
09/ ビデオ講座の勉強方法は？
実習開始の1週間前に、実習参加学生のみが視聴できるアレックス教授のフルコース動画を事前学習用に学生に共有します。
10/ 登録結果はいつ発表されますか?
ご応募後、7日以内に担当者よりご連絡し、合格者にはメールにて入学通知をお送りいたします。 最終的な入学通知の締め切りは、2019 年 4 月 22 日です。
11/ トレーニングはいつ、どこで行われますか?
時間：本実習は2019年4月末に予定しており、計5日間の予定であり、最終開始時間は最終申請確認書に準じます。
場所: 中国貴陽市
12/ 実習に参加するために必要なコンピュータ環境はありますか?
普通のラップトップで十分です。 主催者は、実習に必要なGPUコンピュータや自動運転センサーを搭載した実車、自動運転試験会場を提供する。
13/ トレーニング終了後に証明書は発行されますか?
実務研修を無事に修了すると、Udaicty、PIX、Tier IVの共同認定による実務研修修了証明書が発行され、電子証明書も利用可能になります。
15/ 聞きたい質問はFAQに載っていませんか？
1. 自律走行車の運行範囲内には障害物のフェンスを設置し、他の人や車両の進入を禁止します。学生はこの範囲外での自動運転モードの使用を禁止されます。
2. 主催者は、経験豊富なエンジニアを派遣して、運行中の各自律走行車に安全監視員として配置します。学生は安全監視員がいない状況での自律走行車の運行を禁止されます。
3. 実践コースの開始時には、学生に対して安全トレーニングが行われます。同時に、自律走行車の緊急対応策の取り扱いに関するトレーニングも行われます。
4. 各自律走行車には、緊急停止ボタンが装備されています。また、自動車の制動装置はいつでも制御を引き継ぎ、自律走行車を急停止することができます。
16/ 聞きたい質問はFAQに載っていませんか？
没关系，欢迎发送电子邮件至 nancy@pixmoving.com，我们会尽快回复你。
サインアップ
無人運転エンジニア養成合宿第3期
登録締め切り: 2019.4.20
Udacity公式サイト 研修コース入口
創刊号のハイライト
第2号のハイライト
ブログと記事
2018年12月27日
自動運転エンジニア トレーニング ベース: 実際の自動運転車を実際に体験してみよう、コホート II
自動運転エンジニア トレーニング ベースは今週、参加エンジニアの 2 番目のグループを迎えました。Autoware に関するコースの講義に参加し、実際の自動運転車に実際に乗り、コードをデバッグし、信号機認識チャレンジを完了し、食事をし、共有し、楽しみます。 2019年12月16日から12月20日までの5日間に何が起こったのかを覗いてみましょう。
コミュニティを動かすことで
2018年10月17日
自動運転のための5日間のオフライントレーニング、
何を学ぶことができますか?
9月中旬、私は幸運にもUdacity、PIX、Autowareが共同で開催するオフライン自動運転トレーニングに参加することができ、多くのことを得ることができました。 この記事の目的は、一方ではこのオフライン トレーニングの私のレビューと要約ですが、他方では、興味のある学生がこれを使用してトレーニングの具体的な内容を理解することもできます。
Hao Jiang
2018年9月21日
初の自動運転技術者訓練基地が正式に開設
2018年9月17日、PIXは日本の自動運転企業であり、Autoware Academyを運営しているTier IVとの提携、およびUdacity Chinaと共に、初の自動運転エンジニアトレーニングベースを立ち上げました。三つの創設メンバーの共同の取り組みにより、贵陽に位置するトレーニングベースは、自動運転エンジニア向けのオンサイトトレーニングとテストを提供することを目指しています。
コミュニティを動かすことで
トレーニングキャンプの創設者
PIX: ハードウェアトレーニングだけでなく、車両、設備、ツール、訓練会場や試験会場などのハードウェアを提供します。
Udacity: グローバルな学生向けに包括的な自動運転オンライン コースと採用チャネルを提供します。
TierIV: 自動運転オフライン講師とコースを提供
トレーニングキャンプパートナー
LiDAR独占パートナー
リモートテストパートナー
リロボット
コンピューティングプラットフォームの独占パートナー
大学プラットフォームパートナー
自動車会社パートナー
5Gネットワークサポーター
トレーニングキャンプの主催者
貴州省生産性促進センター
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