業務内容
【具体的には】※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します
自動運転/運転支援システム、マイクロモビリティ、移動ロボット等の行動計画機能のための
・深層ニューラルネットワーク(DNN)・ゲーム理論・強化学習・モデル予測制御・オンボード探索型アルゴリズム(グラフ探索,動的計画法,etc.)等を用いた行動計画技術の研究
・DNN(LSTM(Long Short Term Memory), Transformer, etc.), RBF(Radial Basis Function)等の低層ニューラルネットワーク、モデルベースアルゴリズム等を用いた人/車両/ロボットの行動予測技術の研究
・モデル予測制御、ロバスト制御、適応制御等を用いた車両/ロボット運動制御とアクチュエータ制御の研究
・カルマンフィルタやオンボード最適化アルゴリズム等を用いたプリ/ポスト処理の研究
※行動計画技術、行動予測技術、車両/ロボット運動制御、アクチュエータ制御、およびプリ/ポスト処理ソフトウェアのアルゴリズム設計・プログラミング・実機テストまでご担当いただきます。
・行動計画技術、行動予測技術、車両/ロボット運動制御、アクチュエータ制御、プリ/ポスト処理アルゴリズムの実機システムへの実装
・DNN学習、その他機械学習のためのGPUクラスタの構築と運用
【開発ツール】
C、C++、Python、GPGPU言語、C#、Java
PyTorch、TensorFlow、 Caffe、等のDNNフレームワーク
ROS(Robot Operation System)等のロボット用ソフトウェアプラットフォームツール
MATLAB/Simulink等の設計・シミュレーションツール
NVIDA deepops等のDNN学習クラスタ構築ツール/機器
各種NVIDIAツール/機器,dSPACEツール/機器 等
GitやSubversion等のソースコードバージョン管理ツール
JIRAやRedmine等の構成管理ツール
【魅力・やりがい】
2020年後半以降量産予定のパーソナルカー自動運転、高度運転支援車、2030年以降実用化するマイクロモビリティの頭脳(”知能”)となる技術の開発に関われます。
机上研究だけではなく,試作機を用いたAI/先進制御の研究を行いながら
Hondaと行政が行っている技術実証実験やAIまちづくりプロジェクトに関わった業務を行えます。
AIまちづくりプロジェクトにて、AIの社会実装アイデアを自ら提案し、その研究を行うことができます。
※4輪車や移動ロボットだけでなく、農業用ロボット、製造プロセス/サービスへのAI応用等、第6次産業へのAI応用といった広い範囲の業務に関われる可能性もございます。
研究成果の特許出願、学会講演・論文集投稿を通したアカデミアでの活動も行うことができます。