セミナー

自己位置推定・マッピングの最新技術の動向

visual SLAM, visual inertial SLAM/IMU-odometry, IMU-PDR
< カメラ と IMU >

★ カメラを用いた visual SLAM (特に ORB-SLAM を実例とした処理手順、高精度化のポイント)および、 IMU を併用した visual inertial SLAM 技術の解説。

★ IMU のみで自己位置推定を行う Dead Reckoning(DR) の紹介~特に人間の歩行軌跡を対象としたPDRに関し,国際会議で開催されたコンペティションで優勝した技術を説明。
日時 2019年6月7日(金)  10:30-16:30 (10:00受付開始)
会場 東京・千代田区神田 御茶ノ水 オームビル  
会場地図
講師 九州大学 附属図書館 准教授 内山 英昭 氏 

< 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.
受講料(税込)
各種割引特典
50,760円 ( S&T会員受講料 50,760円 ) S&T会員登録について
定価:本体47,000円+税3,760円
会員:本体47,000円+税3,760円
お1人様受講の場合 50,760円 (47,000円+税3,760円)
1口でお申込の場合 63,720円 (59,000円+税4,720円/1口(3名まで受講可能)
 
※S&T会員価格 S&T複数同時申込み割引対象外
※開催7日前に主催会社(株)トリケップスから受講票、会場地図、請求書を発送します。
※開催日から9日前以降のキャンセルは受講料全額を申受けます。但し、セミナー終了後テキストを郵送します。
※サイエンス&テクノロジーが設定しているアカデミー価格・キャンセル規定対象外のセミナーです。
主催(株)トリケップス

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.
 本セミナーでは,自己位置推定・マッピングの代表技術として,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.さらに,カメラと比較して,非常に省エネなIMU単体のみで自己位置推定を行うDead Reckoning(DR)も紹介します.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で優勝した技術[http://www.ipin2017.org/bestpaper.html]を説明いたします.
 本セミナーは,画像処理や幾何計算の基礎知識があり,visual SLAMを独自実装したり,既存のライブラリを使いながら技術開発をされる方を対象とし,実務における問題解決を目指せるための知識を身に着けることを目的といたします.また,カメラを用いたvisual SLAMとIMUを用いた自己位置推定の両技術を包括的に学びたい方を対象とします.

セミナー講演内容

1. vSLAMの原理と画像処理技術
2. vSLAMの種類
3. ORB-SLAMを例とした実装の詳細
4. IMUを用いたDead Reckoning