セミナー

【Live配信(リアルタイム配信)】
visual SLAMの最新技術の動向

日時 2021年2月5日(金)  13:00~16:30
会場 Live配信セミナー(リアルタイム配信) ※会社・自宅にいながら学習可能です※  
会場地図
講師 内山 英昭 氏    九州大学 附属図書館 准教授
< 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
47,300円 ( E-Mail案内登録価格 47,300円 ) S&T会員登録について
定価:本体43,000円+税4,300円
E-Mail案内登録価格:本体43,000円+税4,300円
お1人様受講の場合 47,300円 (43,000円+税4,300円)
1口でお申込の場合  62,700円 (57,000円+税5.700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5日前までに主催会社(株)トリケップスから参加者に当日必要なURLとパスワードをメールにてお知らせします。
※開催7日前に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
オンライン配信★代表受講者を定めて下さい。請求書発送等の連絡は代表受講者へ行います。
 申込時に参加者全員の氏名・所属が明記されていない場合、ご参加できない場合があります。

★本セミナーは、Zoomウェビナーを使用して行います。
 受講者の通信回線にセキュリティなどの制限がある場合は参加できないことがあるため、
 事前に当日ご利用予定の通信回線にて、Zoom公式ページ(https://zoom.us)に
 アクセスできることをご確認していただくようお願いします。
 または、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ください。
 Zoomをダウンロードしている方はマイクとスピーカーのテストも可能です。
 ※こちらは接続テスト用のミーティングです。実際のセミナー参加者画面とは異なります。

★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

 本セミナーの受講を通じ、Visual SLAMの最新技術に関する知見を深められるとともに、実利用に向けた細かいテクニック等の知識を付けられるように解説いたします。
Visual SLAMは,カメラを用いてデバイスの動きを測る技術です.特に,空間中から検出できる特徴点を用いることで,マーカーなどを事前に設置することなく,未知な環境においてデバイスの移動量を算出可能です.
最近では,Inertial Measurement Unitと呼ばれる加速度と角速度を計測可能なデバイスを併用したVisual Inertial SLAMが主流となりつつあります.これらの技術は,コンピュータビジョン領域にて古くから研究がなされてきた特徴点マッチング,三角測量,PnP問題の組み合わせによって実現されています.これらの技術は拡張現実感や自動運転など,移動体に対する制御の基盤となっており,今後も様々な利用が期待される技術です.

 本セミナーでは,Visual SLAMの最新技術の動向として,環境内に移動物体のある場合のVisual SLAMの精度低下を軽減させた動的環境対応の手法と,ディープラーニングを用いたVisual SLAMの手法を紹介いたします.特に,ここ5年間で提案された論文を中心とし,動的環境下におけるVisual Inertial SLAMとRGBD SLAMの手法を紹介いたします.また,ディープラーニングを用いた手法では,Visual SLAMにおけるどの処理を機械学習化したか,ディープライニングの限界はどこにあるのか,の観点から論文を紹介いたします.

 受講にあたり、単眼カメラによるVisual SLAMやLiDARを用いたSLAMに関する知識を有しているほうが望ましいですが、本セミナー内でも「Visual SLAMの基礎」について導入として紹介いたします。

セミナー講演内容

1. Mono SLAM, Visual Inertial SLAM, RGB SLAMの原理と特徴

2. 動的環境下におけるSLAM

3. ディープラーニングを用いたSLAM