自己位置推定・マッピングのためのセンサとアルゴリズムの基礎と最新動向

○Visual SLAMやNeRF、IMU、WiFiなど様々な自己位置推定・マッピング関連技術を概説！ ○最新技術を用いて、自分でシステムをデザインするための基礎を習得しましょう。

セミナー講師

 奈良先端科学技術大学院大学 先端科学技術研究科 情報科学領域 准教授　  内山 英昭 氏

■ご略歴平成18年3月　慶應義塾大学理工学部情報工学科卒業平成19年9月　慶應義塾大学大学院理工学研究科開放環境科学専攻修士課程修了平成22年9月　慶應義塾大学大学院理工学研究科開放環境科学専攻博士後期課程修了　博士（工学）平成22年10月　フランス国立情報学自動制御研究所　博士研究員平成24年7月　株式会社東芝　研究開発センター　研究員平成26年4月　九州大学大学院システム情報科学研究院　助教平成30年4月　九州大学　附属図書館　准教授令和3年4月　奈良先端科学技術大学院大学　先端科学技術研究科　情報科学領域　准教授現在に至る。■ご専門および得意な分野・ご研究コンピュータビジョン、機械学習、Inertial Sensing、バーチャルリアリティ■本テーマ関連学協会でのご活動電子情報通信学会、日本バーチャルリアリティ学会、IEEE

セミナー受講料

【オンライン：見逃し視聴なし】　1名47,300円(税込（消費税10％）、資料付)＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円

【オンライン：見逃し視聴あり】　1名52,800円(税込（消費税10％）、資料付)＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき41,800円

＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

受講について

• 配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。（開催1週前～前日までには送付致します）※準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。（土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）
• 受講にあたってこちらをご確認の上、お申し込みください。
• Zoomを使用したオンラインセミナーです→環境の確認についてこちらからご確認ください
• 申込み時に（見逃し視聴有り）を選択された方は、見逃し視聴が可能です→こちらをご確認ください

セミナー趣旨

  自己位置推定とマッピング（空間形状認識）は、ロボットの自律走行制御からナビゲーションなどに用いられる基盤技術です。この2つは相互に密接に関連する技術です。このため、この2つの包括的に学ぶことの可能なセミナーを企画しております。  カメラを用いて自己位置推定とマッチングの両方を行う技術であるVisual SLAMやDeep learningを用いたマッピング技術であるNeRF等の研究が盛んにおこなわれています。また、屋内を対象とした自己位置推定である屋内測位では、WiFiやBluetooth Low Energy(BLE)、Inertial Mesurement unit(IMU)が用いられます。今後も高精度化・省エネ化に向け、各センサの要素技術とその統合に関する研究が発展していくと考えられます。  本セミナーでは、自己位置推定とマッピングに関連する様々なセンサとアルゴリズムを概説いたします。初めに、カメラを用いた技術としてVisual SLAMとNeRFを解説します。次にIMU単体のみで自己位置推定を行うデットレコニング/オドメトリ、WiFiやなどの無線を用いた自己位置推定技術を紹介します。最後に、人間の歩行軌跡を対象としたPedestrian Dead Reckoning(PDR)に関し、国際会議で開催されたコンペティションに参加するために開発した技術を説明いたします。

受講対象・レベル

・ロボットの自動制御等で自己位置推定技術を用いている方・カメラを用いた3次元計測に取り組んでいる方・本テーマに興味のある方

必要な予備知識

コンピュータビジョンや画像処理の基礎知識

習得できる知識

・Visual SLAMの基礎知識・NeRFの基礎知識・無線を用いた自己位置推定の基礎知識・IMUを用いたオドメトリ算出の基礎知識・自己位置推定とマッピング技術を利用したシステムをデザインするための基礎知識など

セミナープログラム

1．自己位置推定とマッピングの概要　1.1. 自己位置推定とは　1.2. マッピングとは　1.3. センサの種類　1.4. 屋内測位2．カメラを用いたVisual SLAM　2.1. SLAMの枠組み　2.2. ORB SLAMを用いた実装　2.3. Visual Inertial SLAM　2.4. 最新技術の動向3．カメラを用いたNeRF　3.1. NeRFの枠組み　3.2. Neural mapの表現　3.3. 最新技術の動向4．屋内測位　4.1. 無線を用いた自己位置推定　4.2. IMUを用いたPedestrian Dead Reckoning　4.3. IMUを用いたオドメトリ推定5．IPINでの自己位置推定コンペティションへの参加　5.1. カメラを用いたコンペティション　5.2. 屋内測位のコンペティション＜質疑応答＞

＊途中、お昼休みや小休憩を挟みます。