自律走行や拡張現実感などの基盤技術として用いられるVisual SLAM (vSLAM) の技術を解説します。ロボティクスの領域で長く研究されてきたSLAMはレーザやオドメトリを用いていたのに対し、vSLAMはカメラのみを用いた技術です。vSLAMは、カメラ幾何や機械学習など様々な技術を組み合わせて実現されており、各プロセスでどのような技術が使われているかということを正しく理解する必要があります。
　本セミナーでは、vSLAMで何ができるかを知りたい方、vSLAMを利用したシステムの構築を検討されている方を対象とし、画像処理の基礎からvSLAMを自前で実装するために必要なライブラリの紹介まで行います。

1. Visual SLAMの枠組み
   1. Initialization
   2. Localization/Tracking
   3. Mapping
   4. Relocalization
   5. Loop closure
2. 画像処理の基礎知識
   1. 特徴点マッチング・トラッキング
   2. 画像検索 (Bag of visual words)
   3. 透視投影
   4. カメラキャリブレーション
   5. カメラの位置姿勢推定
   6. 3次元計測
   7. バンドル調整
   8. ポーズグラフ最適化
3. Visual SLAMの種類
   1. RGBカメラとRGBDカメラ
   2. 特徴点ベースの手法とDirect法
4. Visual SLAMの従来手法
   1. PTAM
   2. LSD-SLAM
   3. ORB-SLAM
   4. RGB-D SLAM
5. Visual SLAMを用いたデバイスとその動作原理
   1. Hololens
   2. Google tango
6. ライブラリ
   1. OpenCV
   2. Ceres solver
   3. g2o
• 質疑応答