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本セミナーでは、まず、線形カルマンフィルタのアルゴリズムを紹介し、数値例を通してカルマンフィルタの仕組みについて学習します。続いて、代表的な非線形カルマンフィルタである拡張カルマンフィルタ (EKF) と無香料カルマンフィルタ (UKF) のアルゴリズムを説明し、非線形カルマンフィルタを用いた状態とパラメータの同時推定を導入します。また、カルマンフィルタの数値的不安定性について述べ、その問題点に対処するUD分解フィルタを導入します。さらに、カルマンフィルタの2つの応用例を紹介いたします。

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、3次元空間情報に関するデータ形式の1つである3次元点群を効率良く処理し、それを活用する情報処理の基本技法について、実例を挙げながら具体的に解説いたします。

本セミナーは、Google Colabを使用して、PyCaretを利用した異常検知プログラムを動かすハンズオンセッションを行います。

本セミナーでは、機械学習全般に共通する基本的な概念、そして特に要望の多い異常検知の理論や実装方法を分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、ライトフィールド技術の基礎と原理から解説し、光線情報の取得技術として、各種ライトフィールドカメラ方式の原理と特徴について解説いたします。
また、光線情報の再生技術として、各種裸眼3Dディスプレイについて解説いたします。さらに最近の技術動向として、ライトフィールド映像の解像度や視域角、奥行き再現範囲などの特性改善技術について研究事例をもとに紹介いたします。

運転支援システムから更に発展した自動運転を迎えるにあたり、走行環境を認識するためのセンシング技術は、より高い性能が求められ、ますます重要になります。
本セミナーでは、単独のセンシングを補間するセンサフュージョン技術を、画像処理技術と関連しながら解説します。

本セミナーでは、まず、実験計画法の原理と問題点の解説を行います。
その上で、実験計画法の問題点を補うために人工知能の一種であるディープラーニング (ニューラルネットワークモデル=超回帰式) を併用した、製造業の開発により適した非線形実験計画法を解説いたします。

本セミナーでは、カルマンフィルタの基礎理論について詳細に解説します。センシング、制御、あるいは機械学習などのAI の分野とカルマンフィルタの関係についても述べます。

本セミナーでは、機械学習・テキストマイニングを利用した特許データの戦略的活用手法について詳解いたします。