Visual SLAMの基礎とセンサによるナビゲーション技術およびその応用 <オンラインセミナー>

~ Visual SLAMの基礎と活用のポイント、自己位置推定とマッピング、IMUを用いたDead Reckoning、BLEを用いた屋内測位 ~

Visual SLAMとIMUやBLEを用いた測位技術を組み合わせて、高精度、高機能なナビゲーションシステムの実装と応用に活かすための講座

カメラ幾何や機械学習など、Visual SLAMにおける各プロセスでの主要技術を正しく理解し、適切なナビゲーションシステムを構築しよう!

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WEB会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。

講師の言葉

 本セミナーでは、自律走行やナビゲーションなどに用いられる位置姿勢推定・測位技術を解説します。初めに、カメラを用いた技術として、Visual SLAM(vSLAM)の技術を解説します。古くからあるSLAMではレーザやオドメトリが用いられていたのに対し、vSLAMはカメラのみを用いたSLAM技術です。vSLAMは、カメラ幾何や機械学習など様々な技術を組み合わせて実現されており、各プロセスでどのような技術が使われているかということを正しく理解する必要があります。

 次に、vSLAMが動作しない環境における測位技術として、特にナビゲーション領域で持ち答えるIMUやBLEを用いた測位技術を解説します。講師が実際に参加した国際会議でのコンペティションでの経験を交えて、カメラの適切な利用方法やセンサフュージョンについても紹介します。セミナーでは、vSLAMや他のセンサを用いた測位技術の基礎理論を知りたい方、屋内外の測位技術を設計するにあたり、適切なセンサを用いたシステムデザインを行うための知識をつけたいかた、を対象といたします。

セミナー詳細

開催日時
  • 2020年12月18日(金) 10:30 ~ 17:30
開催場所 オンラインセミナー
カテゴリー オンラインセミナー電気・機械・メカトロ・設備ソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・Visual SLAMに使われるカメラ幾何や画像処理の基礎から学びたい方
・Visual SLAMの導入を検討されている方で、Visual SLAMでできること、できないことを知りたい方、機材の選定で悩まれている方
・ナビゲーション領域で用いられる様々な位置推定技術を学びたい方
・自動車をはじめとした輸送機器、ロボット、自律運搬車(AGV)、ドローン、ナビゲーションシステム、マッピングシステム、AR、ゲームなどの研究開発に関わる方
・(UAV、お掃除ロボット、警備・介護・移動ロボット、水中探査ロボット、無人潜水機 自動運転車用の高精度地図 (HD Map) の作成)

予備知識 ・行列の掛け算などの線形代数
・画像処理の基礎知識(コーナー検出、エッジ検出など)

修得知識 ・Visual SLAMの基礎知識(画像処理・カメラ幾何)と動作原理
・Visual SLAMの技術動向
・ナビゲーションシステム構築のための基礎知識
プログラム

1.Visual SLAMの基礎と活用のポイント

1. Visual SLAMの基礎と活用のポイント

(1).vSLAMの基礎

   a.SLAMとは (自己位置推定とマッピング)

  b.vSLAMに基づくアプリの事例

  c.ライブラリを使う際の問題点

  d.SLAMに関する研究事例

(2).vSLAMの歴史と関連技術

  a.SLAMにおける2つの主たる処理

    ・Localization

    ・Mapping

  b.SLAM技術の変遷

  c.vSLAMの関連技術

    ・structure from motion(sfm)

  d.vSLAM手法の分類

  e.特徴点を利用する代表的な手法

    ・ORB-SLAM

(2).画像処理の基礎

  a.特徴点マッチング

• 特徴点検出

• 特徴量算出

・対応点探索

b.画像検索

• bag-of-Visual words

(3).単眼カメラのvSLAMの枠組み

     a.カメラ座標系と画像座標系

     b.画像生成モデルの定式化

     c.レンズの歪みと補正

     d.カメラキャリブレーション

     e.カメラー世界座標変換の定式化

     f.透視投影モデルのポイント

      g.三角測量のポイント

(4).その他の枠組み(Visual inertial、 動的環境、ディープラーニング)

  a.vSLAMの5つの要素

・ Initialization: 世界座標系と初期空間形状の設定

・Localization/Tracking: カメラの位置姿勢推定

・Mapping: 空間形状作成(Local mapping)

・Relocalization: カメラ位置姿勢の再推定

・Loop closure: ループ検出及び空間形状の補正

    b.Vins-Mono

    c.ダイレクト法

    d.動的環境におけるvSLAMの高精度化

    e.Deep learning(DL)を用いた手法

 

2.ナビゲーション技術と実践事例

(1).IPIN2019のコンペティションでのデモ

  a.vSLAM座標系から緯度経度への変換

(2).IMUを用いたDead Reckoning

  a.IMUとカメラの比較

  b.IMUを用いた測位方法

 c.Pedestrian dead reckoning (PDR)

 d.Vehicle dead reckoning (VDR)

 e.マップマッチングを用いた測位の例

(3).BLEを用いた屋内測位

a.推定位置の補正

b.パーティクルを用いた マップマッチング

 

キーワード Visual SLAM 自己位置推定 マッピング 特徴点マッチング 画像検索 ORB-SLAM 透視投影モデル 三角測量 ディープラーニング IMU  BLE PTAM DTAM LSD-SLAM ロボット ドローン UAV 無人航空機 高精度地図 自動運転
タグ SLAM・自己位置推定自動運転・運転支援技術インターネット研究開発商品開発ソフト管理デバイスドライバ位置情報ロボット位置決め医療機器GNSSGPS自動車・輸送機制御電装品
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
オンラインセミナー
本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。
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営業時間 月~金:9:00~17:00 / 定休日:土日・祝日