近年、3次元センサや人工知能 (AI) の急激な普及により、さまざまな分野で対象物や人物を3次元的に認識する技術が注目を集めている。なかでも、ポイントクラウドデータと呼ばれる3次元点群データをもとに、物体の位置や姿勢を認識したり、対象の種類を識別するためのモデルベース手法のキーとなる3次元特徴量の発展はめざましく、海外を中心にさまざまな手法が提案され、実用化されてきている。
　本講習会では、3次元センサの基本的な原理の解説にはじまり、市販されているセンサの特徴や性能比較、さらに、3次元物体認識の基本原理、3次元特徴量の基礎について平易に解説する。また、具体的な応用事例として、たとえば生産ラインにおけるロボットピッキングや、当研究室が出場したAmazon物流ロボット競技大会、World Robot Summitコンビニロボット大会にも用いられた技術、さらには家庭内での人物認識や生活支援ロボットに関する最新の研究事例についても解説する。
　この講習会では、単に原理を説明するのみならず、各種事例や実際の計測データ例をまじえながら、エンジニアリングの観点から実際に使える技術を念頭に、同分野の全体像を1日で把握していただけるように構成している。

1. 人工知能 (AI) 技術の動向
   1. AIに関する話題
   2. 機械学習の基礎
   3. ロボット知覚技術とAI
   4. 次元物体認識の基礎
   5. 3次元計測センサの種類と特徴
   6. 物体認識アルゴリズムの概要
   7. アピアランスベース物体認識とモデルベース物体認識
   8. 物体認識の周辺技術
   9. キーポイントベース物体認識の概要
   10. 3次元特徴量・局所参照座標系の主要技術
   11. 3次元特徴量に関する最新技術
2. Amazon Robotics Challenge関連技術
   1. Amazon Robotics Challengeの概要
   2. 第1回大会における課題と教訓
   3. 第2回大会における課題と教訓
   4. 第3回大会における課題と教訓
   5. Amazon後の挑戦 ～WRSにおけるコンビニのための知能ロボット開発～
   6. 残された課題と将来展望
3. 生産・物流分野におけるAIによるロボット知能化研究の最前線
   1. ビジョンとロボットを円滑につなぐための必須技術
   2. 「物体」認識から「機能」認識へ (生活支援ロボットなどへの応用)
4. まとめ・AI・ロボット新時代にむけた課題の整理と展望
• 質疑応答