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、基本的な原理とPoint Cloud Library を使った初歩的なコードの解説を実施します。特に、三次元点群処理にこれから取り組みたい方、ライブラリを使って三次元点群処理の実装をしているが原理について知りたいと考えている方にとって有用となる講義を目指します。
　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。

1. 導入
2. 三次元点群を使った位置姿勢推定方法の分類
   1. セグメントを使った位置姿勢推定
   2. ICPによる位置姿勢推定
   3. 3D Keypointを使った位置姿勢推定
3. 3D Keypoint を使った位置姿勢推定
   1. 推定プロセス概要
   2. 3D Keypoint (三次元キーポイント)
   3. 3D Feature (三次元特徴量)
   4. 3D Keypoitnのマッチング
   5. マッチングに基づく位置姿勢推定
   6. Point Cloud Library の紹介
4. バラ積みビンピッキングのための画像処理と三次元点群処理
   1. MFCによる金属光沢物体のビンピッキング
   2. SAC – LMIによる金属光沢物体のビンピッキング
   3. PPFによるビンピッキング
5. 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のための認識と行動予測