～ ３次元センサ1と点群データ、３次元点群データ処理の基礎、キーポイントマッチングによる位置姿勢の推定法、ICPアルゴリズムによる精密位置合わせ、３次元物体認識の応用 ～
・点群処理の基礎から、Open3Dを用いた点群処理方法までを修得し、Pythonによる点群処理の実装に応用するための講座！
・3Dセンサ、3D点群処理の基礎から姿勢推定のアルゴリズムまでを修得し、ロボットや物体検出・物体認識に活かそう！
・デモで紹介するサンプルコードの一部を差し上げます！
・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。
点群データをはじめとする３次元形状データを処理する技術は製造業、ロボティクス、インフラ、エンターテイメント等の幅広い分野で活用される重要な技術です。今日では、３次元点群を撮影可能なセンサには様々な選択肢があり、そのデータを処理するためのアルゴリズムやライブラリ、可視化ツールも揃ってきています。
本セミナーでは、3Dセンサの紹介、基本的な3D点群処理、具体例としての姿勢推定のアルゴリズム（キーポイントマッチングによる大域的な姿勢推定、ICPアルゴリズムによる精密な姿勢推定）、最新の研究事例を紹介します。 さらに、PyhtonパッケージであるOpen3Dを用いた点群処理の方法について、具体的なコードを交えて説明します。参加者にはサンプルコード（Jupyter Notebook）を配布いたします。
| 開催日時 |
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|---|---|
| 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、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・３次元点群処理に興味を持っており、これから取り組もうと考えている方 ・画像認識、ロボット、輸送機器、セキュリティ、検査装置、ドローン、ゲーム他 ・PythonライブラリのOpen3Dを使った点群処理に関心のある方 |
| 予備知識 | ・大学初年度程度の数学知識、プログラミングの知識があると理解が深まる（Open3Dに関する説明はPythonに関する知識を習得されているとわかりやすいです） |
| 修得知識 |
・基本的な点群処理技術を理解でき、さらにPythonを使ってプログラミングが可能になる ・３Ｄ点群のデータ的表現方法が理解できる ・３Ｄ点群データ同士を位置合わせする姿勢推定手法の仕組みが理解できる ・３Ｄ点群同士の精密な位置合わせ手法の理論が理解できる |
| プログラム |
１．３次元点群データ （１）．３次元センサの種類と計測原理 （２）．３次元センサの比較 （３）．３次元データの表現（メッシュ、ボクセル、点群） （４）．幾何変換（回転・並進・スケール変換）
２．３次元点群に対する基本的な処理 （１）．ダウンサンプリング （２）．近傍点探索（kd－tree） （３）．アウトライア除去 （４）．法線推定 （５）．Open3Dによる基本的処理
３．３次元位置姿勢推定 （１）．キーポイントマッチングによる位置姿勢の概要 （２）．キーポイント検出 （３）．３次元局所特徴量 ・SpinImage、FPFH、SHOT （４）．対応点探索とRANSACによる枝刈り処理 （５）．姿勢推定 （６）．Open3Dによるキーポイントマッチング
４．ICPアルゴリズムによる精密位置合わせ （１）．四元数を用いた姿勢推定 （２）．ICPアルゴリズム（Point to point） （３）．ICPアルゴリズム（Point to plane） （４）．Open3DによるICPアルゴリズム
５．３次元物体認識の応用 （１）．ロボットアームによる部品ピッキングのための姿勢推定 （２）．現物の３Ｄモデルがない場合に有効なカテゴリレベル姿勢推定 |
| キーワード | Python メッシュ ボクセル 幾何変換 ダウンサンプリング 近傍点探索 法線推定 Open3D キーポイントマッチング ICPアルゴリズム |
| タグ | 画像、画像認識 |
| 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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