ロボット開発における制御・画像認識とエッジAIシステム構築への応用　～デモ付～　＜オンラインセミナー＞

～ 支援ロボットの要素技術、PID制御とチューニング、NVIDIA Jetson Nanoによるリアルタイム処理技術、認識結果を用いた制御統合技術 ～

・支援ロボット開発の具体的な事例を通し、エッジデバイス上でのAI推論やリアルタイム制御を実現し、システム開発に活かすための講座！

・MATLABとNVIDIA Jetson Orin Nanoを活用した制御・画像認識技術と支援ロボット開発の応用事例を修得し、リアルタイムのAI処理を活かした高度な制御技術を持つロボット開発に活かそう！

・AI搭載ロボットのための有効なプラットフォームであるJetson Orin Nanoを用いたリアルタイムの物体検出および環境認識の実装方法を実践的に解説！

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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、支援ロボットの開発に不可欠な要素技術である「制御」「画像認識」「知能化技術」について、MATLABおよびNVIDIA Jetson Nanoを用いた実践的アプローチを中心に体系的に解説いたします。工場をはじめ、介護・医療・生活支援分野で活躍する支援ロボットの需要が急速に拡大しており、それらのロボットに求められるのは、環境を正確に認識し、人と安全かつ柔軟に協調できる高度な制御技術です。

　講義ではまず、MATLAB／Simulinkを用いたロボット制御の基礎からスタートし、センサ情報に基づくPID制御や運動モデル設計など、ロボットの安定動作に関わる基本原理を解説します。続いて、NVIDIA Jetson Orin Nanoを用いたリアルタイム画像認識のデモを通じて、ディープラーニングモデルを活用した物体検出および環境認識の実装方法を体験していただきます。これにより、AIによる知覚情報と制御アルゴリズムを統合した「知能ロボットシステム」の設計思想を理解できる構成となっています。

　さらに、MATLABとNVIDIA Jetson Orin Nanoを連携させることで、エッジデバイス上でのAI推論やリアルタイム制御を実現する手法についても詳しく取り上げます。支援ロボットがカメラ映像を解析し、人の動作や物体位置に応じて動作を変化させるような、実用的な応用例を通して、制御と知能の融合のポイントを明確にします。

　最後に、国内外の支援ロボット研究・産業応用事例を紹介し、設計上の課題や技術的トレンド（センサフュージョン、組込みAI、低消費電力化など）について展望を述べます。本セミナーを通じて、参加者の皆様には、支援ロボット開発における基盤技術の理解を深め、MATLABとNVIDIA Jetson Orin Nanoを活用した実践的な開発スキルを習得していただくことを目指しております。

 

 

NVIDIA Jetson Orin Nanoは、日本のロボット関連企業やロボティクス分野において広く使われております。また、エッジAIコンピューティングの分野で幅広く活用されています。高性能なAI処理を、クラウドに依存せず、小型、低コスト、低消費電力でロボット本体に組み込めます。

セミナー詳細

開催日時	2026年01月20日(火) 10:00 ~ 17:00
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
受講対象者	・支援ロボット、サービスロボット、介護・医療ロボットなどの開発に携わる技術者・研究者 ・MATLABやNVIDIA Jetson Orin Nanoを活用した制御・画像認識システムの開発に関心のある方 ・ロボットの知能化、AI制御、組込みシステム設計に取り組みたいエンジニア ・産業応用を視野に入れた次世代支援ロボット技術の実践的知識を習得したい方
予備知識	・ロボット工学または制御工学の初歩的な知識 ・プログラミング経験（言語は問わない）
修得知識	・支援ロボットに必要な制御・画像認識・知能化技術の基礎 ・MATLAB／Simulinkを用いたロボット制御アルゴリズム設計とシミュレーション手法 ・NVIDIA Jetson Orin Nanoによるディープラーニング画像認識とリアルタイム推論の実装技術 ・画像認識結果を制御動作に反映させる知能ロボット統合設計の実践的手法 ・MATLABとNVIDIA Jetson Orin Nanoの連携によるエッジAI制御システム構築の基礎 ・支援ロボットの産業応用事例と課題解決につなげる技術（安全性・センサ融合・低消費電力化） ・次世代支援ロボット開発に向けたAI・制御融合技術の展望
プログラム	１．支援ロボットの概要と要素技術 　　（１）．支援ロボットの定義と応用分野 　　（２）．主要要素：センサ、アクチュエータ、制御、画像認識、通信、安全性   ２．制御の基礎 　　（１）．PID制御の原理とパラメータ調整の考え方 　　（２）．Simulinkを用いた簡単なロボット運動モデルのシミュレーション 　　（３）． PIDチューニング（実践）と演習デモ   ３．ディープラーニングによる画像認識 　　（１）．畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の基礎概念 　　（２）．事前学習済みモデルをJetson上で推論する手順   ４．NVIDIA Jetson Orin Nanoによるカメラ入力の取得とリアルタイム物体検出：エッジAIシステムの構築 　　（１）．カメラからの映像取得と表示 　　（２）．映像取得の実習と簡単な前処理と演習デモ 　　（３）．Jetson上でのリアルタイム物体検出と演習デモ   ５．認識結果を用いた制御統合 　　（１）．認識結果を制御入力に変換する方法 　　（２）．「検出物に追従する」簡易制御の実装と演習デモ 　　（３）．実機デモと性能評価   ６．応用事例と技術的ポイント 　　（１）．産業・医療・生活支援での応用例 　　（２）．実装上の注意点
キーワード	MATLAB　NVIDIA Jetson Orin Nano　PID制御　ディープラーニング　画像認識　制御統合　エッジAI　ロボットAI　フィジカルAI　視覚フィードバック制御
タグ	画像認識、ロボット、制御
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。