パーティクルフィルタの基礎と物体追跡およびロボット位置推定への応用 ~ デモ付 ~ <オンラインセミナー>

~ カメラと画像処理と例、パーティクルフィルタの基礎、カメラを用いたパーティクルフィルタによる人物追跡、LiDARを用いた人物追跡と移動ロボットへの応用、SLAMと自己位置推定とその応用 ~

・パーティクルフィルタの基礎と性能向上技術を修得し、画像追跡や移動ロボットの自己位置推定に応用するための講座

・パーティクルフィルタの基礎から学び、カメラおよびLiDARを用いた人物追跡や追従ロボット、自己位置推定技術の実装法とチューニングによる性能向上に活かそう!

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講師の言葉

 物体追跡や移動ロボットの位置推定の定番的手法となっているパーティクルフィルタの基礎を解説します。カメラ映像中の物体を追跡するパーティクルフィルタの基本的な仕組みから始め、識別器を併用した人物追跡手法や、LiDARを用いた人物追跡手法などの応用について紹介します。また、SLAMをはじめとする移動ロボットの地図生成とパーティクルフィルタによる自己位置推定についても解説し、その応用例として自動搬送ロボットについて紹介します。
 講義では、ベイズ推定とパーティクルフィルタの関係の解説だけでなく、直感的な理解をしていただけるよう、実際にC言語で実装されたパーティクルフィルタのデモも行います。ソースコードを見ながら各種パラメータの役割を説明し、パラメータを変更しながら、プログラムの性能や振る舞いの変化などを観察します。

セミナー詳細

開催日時
  • 2024年05月07日(火) 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 ・画像追跡や自律移動ロボットの自己位置推定などに興味がある方
・パーティクルフィルタの仕組みと性能向上のためのノウハウに興味がある方
予備知識 ・高校卒業程度の数学の知識
・C言語プログラミングの知識があることが望ましい
修得知識 ・高校卒業程度の数学の知識
・C言語プログラミングの知識があることが望ましい
プログラム

1.カメラと画像処理

  (1).カメラのしくみ

  (2).デジタル画像処理

  (3).デジタル画像処理の例

  (4).画像の統計情報

 

2.パーティクルフィルタの概要

  (1).パーティクルフィルタの基礎

  (2).ベイズ推定と状態空間モデル

    a.システムモデル

    b.観測モデル

    c.状態推定

  (3).パーティクルフィルタのアルゴリズム

    a.仮説の生成、伝播とモンテカルロ法

    b.尤度評価

 

3.カメラを用いたパーティクルフィルタによる人物追跡

  (1).AdaBoost識別器の概要

  (2).尤度評価に識別器を用いた人物追跡

    a.運動モデルによる状態予測

    b.識別器による尤度評価

    c.性能向上に向けた工夫

  (3).複数対象の追跡

  (4).マルチモーダルな尤度評価

 

4.LiDARを用いた人物追跡と移動ロボットへの応用

  (1).LiDARを用いたパーティクルフィルタによる人物追跡

  (2).追跡結果の応用

    a.人物グループの識別

    b.人物属性の識別

    c.追従ロボットへの応用

 

5.SLAMと自己位置推定

  (1).移動ロボットの地図生成

  (2).パーティクルフィルタによる自己位置推定

  (3).自動搬送ロボットへの応用

キーワード パーティクルフィルタ デジタル画像処理 状態空間モデル モンテカルロ法 識別器 アンサンブル学習 尤度評価 逐次ベイズ推定 LiDAR  SLAM 自己位置推定 移動ロボット 地図生成 自動搬送ロボット 追従ロボット 
タグ SLAM・自己位置推定自動運転・運転支援技術・ADASカメラ位置情報画像画像処理画像認識ロボット
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
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