視覚情報処理を計算機上で実現するコンピュータビジョンに関する技術は、これまで二次元画像処理を中心に開発され、さまざまな分野で実用化されてきました。最近登場した小型で高性能な個人用の携帯型三次元センサーは、コンピュータビジョンの空間認知能力を飛躍的に向上し、その応用分野を拡大できるハードウェアとして有用といえます。
　本講座では、このような背景から注目を集めている三次元センサーにより得られる三次元点群データの情報処理手法について、その基礎概念からプログラム開発の基本技法にいたるまで体系的に教育します。
　第1回から第3回の各講義では、三次元点群処理に関する概念的な理解と並行に、ポイントクラウドライブラリ (Point Cloud Library:PCL) が提供する各種機能とその構成、クラスライブラリの扱い方など、プログラム開発に必要な基本技能の修得を目指して具体例を挙げながら説明します。第4回の講義では、第3回までに学んだ三次元点群処理に関する基礎知識とプログラミングの基本技法を活かして、ROS (Robot Operating System) /ROS2環境上で動作する基礎的な三次元ロボットビジョン処理プログラムの作成に挑戦します。
　本講座を受講することにより、三次元空間に関するロボットビジョン実現に有用なPCLプログラミングの基本技法が習得できます。

1. 三次元点群の構造化とフィルタ処理
   1. 点群データの構造化
   2. 近傍探索
   3. 補間と間引き
   4. フィルタ処理
   5. 点密度調整
2. 三次元点群からの特徴抽出
   1. 法線推定法
   2. 表面曲率推定法
   3. 関数あてはめ法
   4. 法線差分法
   5. 法線相対勾配法