〜 地図生成、自己位置推定を両立するための技術と移動ロボットへの適用方法 〜
・機器の知能化・自律化に必須となるSLAM技術について基礎から学べる講座
・SLAM技術をマスターし、自社の機器の高性能化・高付加価値化を実現しよう!
〜 地図生成、自己位置推定を両立するための技術と移動ロボットへの適用方法 〜
・機器の知能化・自律化に必須となるSLAM技術について基礎から学べる講座
・SLAM技術をマスターし、自社の機器の高性能化・高付加価値化を実現しよう!
移動ロボットの知能化・自律化の第一歩として、環境の理解や自身の行動の把握が必要となる。本講義では、それらの基礎となる、地図生成、自己位置推定、およびそれら2つの問題を同時に解決するSimultaneous Localization and Mapping (SLAM) に関して解説する。これらの問題を難しくする要因として、不確実性(例えばセンサの誤差)があげられる。不確実性を扱うための数学的基礎である確率論を制すればSLAMの問題は理解できたも同然といえる。
そこで、本講義では一般的な確率論から始まり、移動ロボットへの適用方法について解説する。また、Visual SLAMや最新の動向についても概観する。最後にROSや様々なライブラリを活用したSLAM手法の実装方法について紹介する。
開催日時 |
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開催場所 | 日本テクノセンター研修室 |
カテゴリー | ソフト・データ・画像・デザイン |
受講対象者 | ・地図生成、自己位置推定、SLAMに関して、実際に実装できるレベルの知識を獲得したいという方を対象にしております。内容としては一般的な確率論を含みますので、数値最適化やベイズ推定に関する基礎を知りたいという方も歓迎いたします。 |
予備知識 | ・高校から大学生程度の数学の知識を有していることを前提とします |
修得知識 | ・SLAMに関する数学的背景について習得することができます。昔の論文はもちろんのこと、最新の移動ロボットに関する研究もある程度理解できる知識を得られると思います。確率論を基本とした不確実性の扱い方の要領を習得することができます |
プログラム |
1.イントロダクション 〜移動ロボットのハードウェアとセンシング技術〜 2.確率論 3. 確率分布推定 4. 数値最適化と確率分布 5. 地図生成 6. 自己位置推定 7. SLAM 8. コンピュータビジョン分野で発展したSLAM関連技術 9. 最新研究の紹介 10. 移動ロボットへのいざない |
キーワード | 移動ロボット SLAM 確率論 カルマンフィルタ パーティクルフィルター Visual SLAM Robot Operating System ROS MRPT |
タグ | SLAM・自己位置推定、通信、ロボット |
受講料 |
一般 (1名):49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名):44,000円(税込) |
会場 |
日本テクノセンター研修室〒 163-0722 東京都新宿区西新宿2-7-1 新宿第一生命ビルディング(22階)- JR「新宿駅」西口から徒歩10分 - 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分 - 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分 電話番号 : 03-5322-5888 FAX : 03-5322-5666 |
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