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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、物体追跡の定番的手法となっているパーティクルフィルタについて、概説いたします。

本セミナーでは、物体追跡の定番的手法となっているパーティクルフィルタについて、概説いたします。

本セミナーでは、計測技術と機械学習・統計的推定を融合することで、より高頻度・高精度・高分解能・高信頼な計測や未知の対象の計測などを実現させる「計測インフォマティクス」について取り上げ、計測インフォマティクスの概要から、最新動向、具体的なアプローチ、研究開発事例までを詳しく解説いたします。

本セミナーでは、ミリ波レーダ技術の基礎とADAS向けセンサとしての応用動向を解説いたします。

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、計測技術と機械学習・統計的推定を融合することで、より高頻度・高精度・高分解能・高信頼な計測や未知の対象の計測などを実現させる「計測インフォマティクス」について取り上げ、計測インフォマティクスの概要から、最新動向、具体的なアプローチ、研究開発事例までを詳しく解説いたします。

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、ステレオカメラの優位性やステレオ法の原理、立体物の検出などステレオ法の基礎から解説し、衝突回避や自動運転への適用について詳解いたします。
また、地図とステレオカメラからの情報をマッチングさせる手法や実物の1/10のモデルを使って行った実験の様子、今後の展開などを解説いたします。

本セミナーでは、物体追跡の定番的手法となっているパーティクルフィルタについて、概説いたします。

本セミナーでは、ステレオカメラの優位性やステレオ法の原理、立体物の検出などステレオ法の基礎から解説し、衝突回避や自動運転への適用について詳解いたします。
また、地図とステレオカメラからの情報をマッチングさせる手法や実物の1/10のモデルを使って行った実験の様子、今後の展開などを解説いたします。

本セミナーでは、物体追跡の定番的手法となっているパーティクルフィルタについて、概説いたします。