New! 自己位置推定・マッピングの最新技術動向＜カメラ，IMU，無線＞

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，ナビゲーション，写真測量などに用いられる基盤技術である．近年は，カメラを用いたvisual SLAMの飛躍的進展により，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を容易に実装できる環境が整ってきた．研究開発は今後も高精度化・省エネ化に向けて加速すると見込まれる．
　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する．まず，visual SLAMの歴史から最新動向までを整理し，ORB-SLAMを例に処理手順や高精度化のポイントを示す．続いて，ARCoreやARKitに実装されているvisual–inertial SLAMを取り上げ，スマートフォンにおけるIMUとカメラの融合推定がどのように実現されているかを概説する．さらに近年注目されるNeRFやGaussian Splattingによる高品質な空間再構成について，SLAMやマッピングへの応用可能性と技術的特徴を解説する．
　次に，visual SLAMと比較して極めて省エネなIMU単体によるDead Reckoning(DR)，wifiやBLEといった無線を用いた屋内測位技術を紹介する．特に人間の歩行軌跡を対象とするPedestrian Dead Reckoning　(PDR)について，国際会議IPINで開催されたコンペティションに参加し開発した手法を扱う．
　最後に，国際会議IPINのコンペティションにおいて優勝に至った2019，2024，2025年のアルゴリズムを整理し，歩行者航法におけるIMU，BLE，UWD，マップマッチング，機械学習モデルの統合戦略や改良点を解説する．

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　NeRFとGaussian Splattingを用いた空間表現

　6　IMUを用いたDead Reckoning

　7　BLEを用いた屋内測位

　8　IPINで優勝した際の歩行者航法アルゴリズム（2019, 2024, 2025）

セミナー講師

内山英昭（うちやまひであき）　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   　
   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　九州大学　附属図書館　准教授
　2021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.

セミナー受講料

お1人様受講の場合 　53,900円[税込]／1名
1口でお申込の場合　 66,000円[税込]／1口（3名まで受講可能）

受講について

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