１．３次元センシング技術の概要

　　（１）．画像と距離画像、３次元点群の概要

　　（２）．三角測量による３次元情報取得

　　（３）．経路測量による３次元情報取得

　　（４）．試して学ぶ３次元センサーの仕組み

　　（５）．３次元点群処理の特徴

２．３次元点群処理の具体例

　　（１）．データ構造

　　（２）．フィルタ処理

　　（３）．レジストレーション

　　（４）．３次元マップと自己位置推定

　　（５）．クラスタリングとオブジェクト認識

３．ＰＣＬによる３次元点群処理の基礎

　　（１）．Ｐｏｉｎｔ　Ｃｌｏｕｄ　Ｌｉｂｒａｒｙの概要

　　（２）．プログラミング環境構築と使用法

　　（３）．実例で学ぶＰＣＬプログラミング入門

　　　　ａ．入出力

　　　　ｂ．情報可視化

　　　　ｃ．近傍探索

　　　　ｄ．法線

　　　　ｅ．キーポイント抽出

　　　　ｆ．特徴記述

４．３次元点群処理の応用例（３次元点群からの特徴抽出と高能率レジストレーション）

　　（１）．特徴抽出と特徴記述

　　　　ａ．法線推定と表面曲率推定

　　　　ｂ．主成分分析法

　　　　ｃ．関数あてはめ法

　　　　ｄ．法線差分法

　　　　ｅ．法線相対勾配法

　　（２）．高能率レジストレーション

　　　　ａ．再帰的近傍点探索法

　　　　ｂ．特徴点マッチング法

　　　　ｃ．推定動きベクトルによる高能率化

　　　　ｄ．Ｃｏａｒｓｅ－ｔｏ－Ｆｉｎｅアプローチによる高精度化

　　　　ｅ．多面体構造からの仮想特徴点抽出とその応用