1口(1社3名まで受講可能)でのお申込は、

 受講料 1口(1社3名まで受講可能)でのお申込みは、受講料5 が格安となります。

     
visual SLAM , visual inertial SLAM
/ IMU-odometry , IMU-PDR
 

 自己位置推定・マッピングの
 最新技術の動向
カメラIMU



★ カメラを用いた visual SLAM (特に ORB-SLAM を実例とした処理手順、高精

  度化のポイント)および、 IMU を併用した visual inertial SLAM 技術の解説。

★ IMU のみで自己位置推定を行う Dead Reckoning(DR) の紹介~特に人間の
  歩行軌跡を対象としたPDRに関し,国際会議で開催されたコンペティションで
  優勝した技術を説明。




 S190607N

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開催日時:2019年6月7日(金) 10:30-16:30 (10:00受付開始)

会  オームビル(東京都千代田区神田錦町3‐1)
                     【地下鉄】
                        メトロ東西線『竹橋駅』徒歩3分
                        都営三田線・新宿線・メトロ半蔵門線『神保町駅』徒歩7分
                        都営新宿線・メトロ千代田線『小川町駅』徒歩7分
                        メトロ丸ノ内線『淡路町駅』徒歩8分
                     【JR】
                        中央線・山手線・京浜東北線『神田駅』徒歩10分
                        中央線・総武線『御茶ノ水駅』徒歩11分

受 講 料:1人様受講の場合 47,000円[税別] / 1名

     1口でお申込の場合 59,000円[税別] / 1口(3名まで受講可能)

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 講 師


 内山 英昭 氏    九州大学 附属図書館 准教授


            < 略 歴 >
               2006年3月 慶應義塾大学 理工学部 情報工学科 卒業
               2007年9月 慶應義塾大学大学院 開放環境科学専攻 修士課程 修了
               2010年9月 慶應義塾大学大学院 開放環境科学専攻 博士課程 修了
               2010年10月-2012年6月 フランス国立情報学自動制御研究所 博士研究員
               2012年7月-2014年3月 株式会社 東芝 研究開発センター
               2014年4月 九州大学 大学院システム情報科学研究院 助教
               2018年4月 現職

               拡張現実感のためのコンピュータビジョン技術の研究に従事.2012年より3年間,拡張現実感に関する
               国際会議International Symposium on Mixed and Augmented Reality(ISMAR)の論文選定委員を歴
               任.2015年のISMAR及び2016年のVR学会で開催されたvisual SLAMの性能を競うトラッキングコンペ
               ティションを運営.visual SLAMのオープンソースのライブラリであるATAM(Abecedary Tracking and
               Mapping)を開発[1].拡張現実感に用いられる位置合わせ技術に関する本[2]や解説論文[3]を執筆.

                  [1] https://github.com/CVfAR/ATAM
                  [2] AR(拡張現実)技術の基礎・発展・実践 (設計技術シリーズ),科学情報出版(第一章担当)
                  [3] E.Marchand, H.Uchiyama and F. Spindler, “Pose Estimation for Augmented Reality:
                    A Hands-On Survey,” IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics,
                    vol.22, pp.2633-2651, 2016.

 講義項目

     デバイスの自己位置推定や空間形状認識(マッピング)は,自動走行制御からナビゲーション,写真測量などに用いられる
   基盤技術です.近年,カメラを用いたvisual SLAMの技術革新に伴い,ARCoreやARKitに代表されるように,スマートフォン
   向けの拡張現実感アプリケーションなどを実装しやすい環境が整いつつあります.今後も高精度化・省エネ化に向けて研究
   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・マッピングの代表技術として,カメラを用いたvisual SLAMの歴史から最新の技術動向まで
   を概説いたします.特にORB-SLAMを実例とした処理手順および高精度化のポイントを解説します.またMicrosoft Hololens
   やGoogle Tangoなどに実装されているInertial Measurement Unit(IMU)とカメラの両方を利用したvisual inertial SLAMについ
   ても概説します.さらに,カメラと比較して,非常に省エネなIMU単体のみで自己位置推定を行うDead Reckoning(DR)も紹介
   します.特に,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
   ンで優勝した技術[http://www.ipin2017.org/bestpaper.html]を説明いたします.
    本セミナーは,画像処理や幾何計算の基礎知識があり,visual SLAMを独自実装したり,既存のライブラリを使いながら技術
   開発をされる方を対象とし,実務における問題解決を目指せるための知識を身に着けることを目的といたします.また,カメラを
   用いたvisual SLAMとIMUを用いた自己位置推定の両技術を包括的に学びたい方を対象とします.


    1. vSLAMの原理と画像処理技術
    2. vSLAMの種類
    3. ORB-SLAMを例とした実装の詳細
    4. IMUを用いたDead Reckoning



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