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本セミナーでは、Visual SLAMの最新技術の動向として、環境内に移動物体のある場合のVisual SLAMの精度低下を軽減させた動的環境対応の手法と、ディープラーニングを用いたVisual SLAMの手法を紹介いたします。
特に、ここ5年間で提案された論文を中心とし、動的環境下におけるVisual Inertial SLAMとRGBD SLAMの手法を紹介いたします。また、ディープラーニングを用いた手法では、Visual SLAMにおけるどの処理を機械学習化したか、ディープライニングの限界はどこにあるのかの観点から論文を紹介いたします。

本セミナーでは、自律走行や拡張現実感 (AR) などの基盤技術として用いられるVisual SLAMについて、基礎から実装法まで解説いたします。
3次元的な自己位置推定・マッピング処理を対象としたコンピュータビジョン技術を初歩から概説いたします。
カメラの投影モデルや特徴点トラッキングなどの基礎技術から、古くから研究がなされてきたオフライン型structure from motion (SfM) 、 Hololens、ARCore、ARKitなどにも用いられるオンライン型visual SLAMの枠組みに至るまでを理解できることを目的とします。

本セミナーでは、自動車における周辺検知、リアルタイムセンシングに向けたセンサ処理、 ミリ波レーダによる対象物認識、LIDARのカメラとのフュージョン技術について解説いたします。

　計算機を用いて視覚情報処理を実現するコンピュータビジョンは、これまで2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3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。
　本講義では、このような背景から注目を集めている3次元センサーにより得られる3次元点群データの情報処理手法について、ROS環境上でのロボットビジョンに関する基礎的なプログラム実装を目標に解説します。
　前段では、3次元点群処理全般を概観し、その基本的な考え方と特長について述べます。
　中段では、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礎知識について示します。後段では、PCLを用いた基本的なプログラムの記述例をいくつか紹介し、ROS (Robot Operat ing System) 環境上でのPCLプログラミングに関する基本技法について説明します。
　本講義を受講することにより、3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。

本セミナーでは、3次元センサ、物体認識、3次元特徴量の基礎から解説し、具体的な応用事例として、生産ラインにおけるロボットピッキングに関する事例や、人物認識における3次元情報の利用例について解説いたします。

本セミナーでは、三次元点群処理について基礎から解説し、三次元点群を利用した「バラ積みビンピッキングのためのワークの位置姿勢推定」「工場における作業者の行動予測」などの事例を紹介いたします。

本セミナーでは、三次元点群処理について基礎から解説し、三次元点群を利用した「バラ積みビンピッキングのためのワークの位置姿勢推定」「工場における作業者の行動予測」などの事例を紹介いたします。