三次元点群処理の基礎・原理と産業応用

三次元点群処理の原理やコードなどの必須基礎知識から様々な応用事例までを、分かりやすく解説する！

講師

東北大学 大学院工学研究科 ロボティクス専攻
准教授 博士(情報科学)　荒井 翔悟 氏

受講料

R&D会員登録していただいた場合、通常1名様申込で49,980円（税込）から
★1名で申込の場合、47,250円（税込）へ割引になります。
★2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計49,980円（2人目無料）です。

(まだR&D会員未登録の方は、申込みフォームの通信欄に「会員登録情報希望」と記入してください。詳しい情報を送付します。ご登録いただくと、今回から会員受講料が適用可能です。)

受講対象・レベル

・三次元点群処理を学びたい人
・三次元点群処理を産業応用に活用したい人
・Point Cloud Library でなにができるのか知りたい人

必要な予備知識

線形代数の基本的な知識があると理解が深まりますが必須ではありません。

趣旨

　三次元点群処理の初学者が、1.三次元点群処理の基礎・原理、2.Point Cloud Library を使った基礎的なコード、3.三次元点群を利用した位置姿勢推定手順を理解した上で、三次元点群を利用したA.バラ積みビンピッキングのためのワークの位置姿勢推定、B. 工場における作業者の行動予測などの事例に触れることで、三次元計測を産業応用しようという気になることを目標として講義を実施します。

プログラム

1. 三次元点群処理の概要（基礎・原理）　　　

2. 三次元点群による 3D Keypoint ベース位置姿勢推定
　(1) 推定プロセス概要
　(2) Point Cloud Library の紹介
　(3) 3D Keypoint (三次元キーポイント)
　(4) 3D Feature (三次元特徴量)
　(5) 対応付け
　(6) ICP (Iterative Closest Point)
　(7) 3D Keypointの対応付と位置姿勢推定
　(8) その他
　　a. 外れ点除去
　　b. 局所座標系設定
　　c. 高速特徴点検出

3. バラ積みビンピッキングにおける三次元点群処理
　(1) 画像によるビンピッキング
　(2) 三次元点群によるビンピッキング
　　a. セグメントによるアプローチ
　　b. 特徴量によるアプローチ
　　c. 機械学習によるアプローチ

4. 三次元点群処理のその他の応用例
　(1) 工業部品の三次元モデル作成
　(2) 人-ロボットの協働作業
　　a. ロボットと作業者の認識
　　b. 作業者の行動予測

*第3章、第4章については、時間の都合上、トピックを選択して講義を実施します。

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