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SfM と visual SLAM のポイントとは?
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!
セミナー趣旨
自己位置推定・マッピングは、ドローン、ロボットや自動車の自動走行からスマートフォン向けAR/VRにいたるまで多岐にわたるアプリケーションで用いられつつある技術です。特に、カメラを用いたものをvisual SLAM(vSLAM)、さらに、IMUを併用したものをvisual-inertial SLAM(VIS)と呼ばれています。写真測量などの3次元計測(マッピング)とは表裏一体の関係にあります。その背景にある技術は、カメラ幾何・画像処理に基づくコンピュータビジョンです。他のセンサと比べ、センチ単位の位置・方向推定、高フレームレートな推定、さらには空間認識と組み合わせた高度な制御を実現できることが特徴です。
本セミナーでは、コンピュータビジョンの初学者から包括的に学びなおしたい方、上記技術に従事することになった方など対象に、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。
コンピュータビジョン技術を実運用する場合、動作が不安定であり、また、期待した精度が出ないといった問題に直面することが多いと思います。そこで、上記技術の長所や短所、カメラのみでは解決できない問題点などを説明し、vSLAMを用いる場合の適切なシステムデザインをできる知識が得られることを目指します。最後に、最新の技術動向に基づいた今後の展望についても紹介いたします。
セミナープログラム
1.vSLAMの歴史と関連技術
- SLAM技術の変遷, vSLAM手法の分類
- structure from motion, multi view stereoとの違い
2.画像処理の基礎
- 特徴点マッチング
- 画像検索
3.カメラ幾何の基礎
- 座標系
- 透視投影
- 三角測量
- エピポーラ幾何
4.特徴点を用いた単眼vSLAMの枠組み
- Initialization
- Localization/Tracking
- Mapping
- Relocalizaiton
- Loop closure
5.他のvSLAMの分類
- visual inertial SLAM(VIS)
- ダイレクト法
- RGBD SLAM
セミナー講師
内山 英昭 氏
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
サイバネティクス・リアリティ工学研究室(CAREラボ) 准教授
セミナー受講料
お1人様受講の場合 50,600円[税込] / 1名
1口でお申込の場合 62,700円[税込] / 1口(3名まで受講可能)
受講申込ページで2~3名を同時に申し込んだ場合、自動的に1口申し込みと致します。
受講について
- 本セミナーの受講にあたっての推奨環境は「Zoom」に依存しますので、ご自分の環境が対応しているか、お申込み前にZoomのテストミーティング(http://zoom.us/test)にアクセスできることをご確認下さい。
- インターネット経由でのライブ中継ため、回線状態などにより、画像や音声が乱れる場合があります。講義の中断、さらには、再接続後の再開もありますが、予めご了承ください。
- 受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。
※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です
開催日時
10:00 ~
受講料
50,600円(税込)/人
※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます
※銀行振込
開催場所
全国
主催者
キーワード
情報技術 メカトロ・ロボティクス 自動車技術
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