三次元計測センサの低価格化で、産業分野でも三次元点群処理を行う事例が増えています。このセミナでは、産業分野で必要とされる三次元点群処理の基礎と応用について解説します。
　基礎では、三次元点群処理の初学者を対象に、各種三次元点群処理の基本的な原理を解説し、モデルベース位置姿勢推定技術について解説を実施します。
　いくつかの処理については、解説と同時にPoint Cloud Library のコードも併せて提示し、実装面をサポートします。
　応用では、これまで講師が取り組んできた工業部品のバラ積みビンピッキングについて、最新の研究動向を踏まえた紹介を行います。また、昨今注目されている人 – ロボットの協働作業における作業者の行動予測や工業部品の三次元モデル作成について簡単な事例を紹介します。
　時間があれば三次元点群を取得するための三次元計測の基礎的な原理について解説し、市販センサについて、性能や講師が使用した感想について率直に紹介します

1. 概要
2. 三次元点群による 3D Keypoint ベース位置姿勢推定
   1. 推定プロセス概要
   2. Point Cloud Library の紹介
   3. 3D Keypoint (三次元キーポイント)
   4. 3D Feature (三次元特徴量)
   5. 対応付け
   6. ICP (Iterative Closest Point)
   7. 3D Keypointの対応付と位置姿勢推定
   8. その他
      1. 外れ点除去
      2. 局所座標系設定
      3. 高速特徴点検出
3. バラ積みビンピッキングにおける三次元点群処理
   1. 工業部品
   2. 画像によるビンピッキング
   3. 三次元点群によるビンピッキング
      1. セグメントによるアプローチ
      2. 特徴量によるアプローチ
      3. 機械学習によるアプローチ
4. 三次元点群処理のその他の応用例
   1. 工業部品の三次元モデル作成
   2. 人 – ロボットの協働作業
      1. ロボットと作業者の認識
      2. 作業者の行動予測
• 付録: 三次元計測
  • 三次元計測の原理
  • 市販されている三次元センサ