自律移動ロボット・自動走行への応用に活かす自己位置推定技術の基礎と実装法

~ スキャンマッチングとフィルタリング、カルマンフィルタ・パーティクルフィルタによる自己位置推定と実装、SLAMの実装、車・ロボットへの応用、最新技術動向 ~

・自動走行の根幹を支える自己位置推定技術の基礎から実装方法、最新技術まで修得する講座!

・自動運転・ロボットに、自己位置推定を応用・実装し、自律移動へ活かすためのセミナー!

講師の言葉

 本講演では、自己位置推定の基礎を解説していきます。近年、自律移動ロボットや自動運転に大きな期待が持たれていますが、これらの自動走行の根幹を支える基礎技術が自己位置推定となります。自己位置推定はロボティクス分野においてポピュラーであり、同分野において比較的歴史の長いトピックとなっています。

 本講演ではまず、自己位置推定法の発展の流れや、基礎となるフィルタリングアルゴリズム(カルマンフィルタやパーティクルフィルタ)を解説します。この知識を基に、自己位置推定、さらにはSLAM(自己位置推定と環境地図構築の同時実行)がどのように実装されるかを解説いたします。

 さらに、これらの問題をまとめた上で、講師が行っている研究や、世界でどのような研究が行われているかなどの最新動向を紹介します。

セミナー詳細

開催日時
  • 2019年08月29日(木) 10:30 ~ 17:30
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 ・自己位置推定法の基礎となるフィルタリングアルゴリズムについて学びたい技術者の方
・自動運転、ロボット、屋内位置推定、他
予備知識 ・大学初年度程度の数学知識(線形代数、微積、統計・確率等)
(実装の際に必要となる数学的知識は、適宜講演の中で紹介していきます)
修得知識 ・自己位置推定の発展の流れ・および基礎
・フィルタリングアルゴリズム(カルマンフィルタやパーティクルフィルタなど)の基礎
・自己位置推定やSLAMの実装方法および問題点
・自己位置推定の最新の研究事例
プログラム

1.自己位置推定について

  (1).自己位置推定問題

  (2).自己位置推定法の発展の流れ

    a.スキャンマッチング(最適化アプローチ)

    b.フィルタリング(確率的アプローチ)

  (3).現状の主流

 

2.フィルタリングアルゴリズム

  (1).数学的準備

    a.ベイズ確率

    b.グラフィカルモデル

  (2).カルマンフィルタ

  (3).パーティクルフィルタ

  (4).その他のフィルタの紹介

 

3.自己位置推定の実装技術

  (1).カルマンフィルタによる自己位置推定の実装

  (2).パーティクルフィルタによる自己位置推定の実装

 

4.SLAMの実装技術

  (1).パーティクルフィルタによるSLAMの実装

  (2).グラフSLAMの紹介

 

5.最新の自己位置推定の技術動向

  (1).自己位置推定結果の正誤判断(信頼度推定)

  (2).未知障害物に頑健な自己位置推定

  (3).応用例

    a.Autonomous driving demonstration

    b.Mobile robot localization

キーワード スキャンマッチング フィルタリング ベイズ確率 カルマンフィルタ パーティクルフィルタ SLAM グラフベースSLAM 自動運転 自律移動ロボット ロボットビジョン AMR AGV
タグ 自動運転・運転支援技術データ解析ロボット
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 小田急第一生命ビル(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
こちらのセミナーは受付を終了しました。
次回開催のお知らせや、類似セミナーに関する情報を希望される方は、以下よりお問合せ下さい。
contact us contact us
各種お問い合わせは、お電話でも受け付けております。
03-5322-5888

営業時間 月~金:9:00~17:00 / 定休日:土日・祝日