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visual SLAMの最新技術の動向
～動的環境対応から、ディープラーニングによるアプローチまで～
S210205NW
Zoomオンラインセミナー
開催日時：2021年2月5日（金） 13:00-16:30 （12:55受付開始）
受 講 料：お1人様受講の場合 43,000円[税別] / 1名
1口でお申込の場合 57,000円[税別] / 1口（3名まで受講可能）
＜ 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.
本セミナーの受講を通じ、Visual SLAMの最新技術に関する知見を深められるとともに、実利用に向けた細かいテクニ
ック等の知識を付けられるように解説いたします。 Visual SLAMは，カメラを用いてデバイスの動きを測る技術です．特に，
空間中から検出できる特徴点を用いることで，マーカーなどを事前に設置することなく，未知な環境においてデバイスの移
動量を算出可能です．最近では，Inertial Measurement Unitと呼ばれる加速度と角速度を計測可能なデバイスを併用した
Visual Inertial SLAMが主流となりつつあります．これらの技術は，コンピュータビジョン領域にて古くから研究がなされてき
た特徴点マッチング，三角測量，PnP問題の組み合わせによって実現されています．これらの技術は拡張現実感や自動
運転など，移動体に対する制御の基盤となっており，今後も様々な利用が期待される技術です．
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．
受講にあたり、単眼カメラによるVisual SLAMやLiDARを用いたSLAMに関する知識を有して
いるほうが望ましいですが、本セミナー内でも「Visual SLAMの基礎」について導入として紹介
いたします。
1. Mono SLAM, Visual Inertial SLAM, RGB SLAMの原理と特徴
2. 動的環境下におけるSLAM
3. ディープラーニングを用いたSLAM
