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開催日 |
10:00 ~ 16:00 締めきりました |
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主催者 | 株式会社トリケップス |
キーワード | 自動車技術 情報技術 機械学習・ディープラーニング |
開催エリア | 全国 |
開催場所 | お好きな場所で受講が可能 |
ORB-SLAMを実例とした処理手順、高精度化のポイントや、ディープラーニング応用、IMUを用いたvisual inertial SLAMなどのvSLAMの現在と、Dead Reckoning(DR)や無線を用いた屋内測位技術などを解説します
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。
セミナー趣旨
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.そこで,本セミナーでは,様々なセンサーを用いた自己位置推定技術を概説いたします.
初めに,近年発展の著しい自己位置推定・マッピング技術として,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.
次に,vSLAMと比較して,非常に省エネなIMU単体のみで自己位置推定(odometry)を行うDead Reckoning(DR),WiFiやbluetooth low energy(BLE)などの無線を用いた屋内測位技術も紹介いたします.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に参加するために開発した技術を説明いたします[http://ipin2019.isti.cnr.it/competition].
セミナープログラム
1. vSLAMの原理と画像処理技術
2. ORB-SLAMを例とした単眼SLAM
3. 動的環境下におけるSLAM
4. ディープラーニングを用いたSLAM
5. IMUを用いたDead Reckoning
6. BLEを用いた屋内測位