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3次元センサの基本的な原理の解説にはじまり,市販されているセンサの特徴や性能比較,さらに,3次元物体認識の基本原理,3次元特徴量の基礎について分かりやすく解説する!

3次元センシング技術の基礎と応用【大阪開催】

~生産・物流から家庭用ロボットに関する物体認識・人物認識~

セミナー概要

略称
3次元センシング技術【大阪開催】
セミナーNo.
開催日時
2018年03月06日(火)10:00~17:00
主催
(株)R&D支援センター
問い合わせ
Tel:03-5857-4811 E-mail:info@rdsc.co.jp 問い合わせフォーム
開催場所
滋慶医療科学大学院大学 11F 講義室3
講師
中京大学 大学院 工学研究科 工学部長 教授 博士(工学) 橋本 学 氏

【専門】
 知的センシング

【略歴など】
 1987年大阪大学大学院工学研究科前期課程修了.同年三菱電機(株)入社.生産技術研究所,産業システム研究所,先端技術総合研究所にてロボットビジョン,3次元視覚,動画像処理,画像照合,パターン認識,ヒューマン認識技術などの研究開発に従事.2008年中京大学情報理工学部機械情報工学科教授.2013年より同大学工学部機械システム工学科.博士(工学).1998年度日本ロボット学会実用化技術賞,1999年科学技術庁第58回注目発明表彰,2012年度画像センシングシンポジウム優秀学術賞受賞,2015年度画像センシングシンポジウムオーディエンス賞,2015年度精密工学会小田原賞,2017年度IWAIT Best Paper Award等受賞.電子情報通信学会,情報処理学会,日本ロボット学会,映像情報メディア学会,電気学会,計測自動制御学会,精密工学会,IEEE等各会員.
価格
非会員: 49,980円(税込)
会員: 47,250円(税込)
学校関係者: 10,800円(税込)
価格関連備考
会員(案内)登録していただいた場合、通常1名様申込で49,980円(税込)から
 ★1名で申込の場合、47,250円(税込)へ割引になります。
 ★2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計49,980円(2人目無料)です。
学校関係者価格は、企業に在籍されている研究員の方には適用されません。

■ 会員登録とは? ⇒ よくある質問
定員
30名 ※現在、お申込み可能です。満席になり次第、募集を終了させていただきます。
備考
昼食・資料付き

講座の内容

受講対象・レベル
 ロボットシステム,メカトロニクスシステム,FA・生産システム,物流システム,生活支援ロボット,そのほか健康・介護,医用システム,自動車・交通システムの開発に関わる方.
趣旨
 近年,レンジファインダ等の3次元センサの急激な普及により,対象物や人物を3次元的に認識する技術が注目を集めている.なかでも,ポイントクラウドデータと呼ばれる3次元点群データをもとに,物体の位置や姿勢を認識したり,対象の種類を識別するためのモデルベース手法のキーとなる3次元特徴量の発展はめざましく,海外を中心にさまざまな手法が提案され,実用化されてきている.
 本講演では,3次元センサの基本的な原理の解説にはじまり,市販されているセンサの特徴や性能比較,さらに,3次元物体認識の基本原理,3次元特徴量の基礎について平易に解説する.また,具体的な応用事例として,たとえば生産ラインにおけるロボットピッキングや,Amazonロボット競技大会にも用いられた一連の物流・配送センターにおけるセンシングシステムに関する技術,さらには家庭内での人物認識や生活支援ロボットに関する最新の研究事例についても言及
する.
 また,講演では,各種事例や実際の計測データ例をまじえながら,単に原理を説明するのみならず,エンジニアリングの観点から,実際に使える技術を念頭に,同分野の全体像を把握していただけるように内容を構成する.修得できる知識および技術としては,3次元センサの概要と原理,物体認識の概要と原理,モデルベース認識技術,3次元特徴量の詳細な知識,局所参照座標系の詳細な知識,さらにこれら3次元センシング技術を実際の産業用システムに適用するためのさまざまなノウハウなどがある.
 
プログラム
1.ロボット視覚技術の基礎
 (1)3次元計測手法の概要
 (2)センサ主要技術と実センサ事例
 (3)物体認識アルゴリズムの概要
 (4)アピアランスベースとモデルベース
 (5)物体認識の周辺技術

2.3次元局所特徴量を用いた物体認識技術
 (1)キーポイントベース物体認識の概要
 (2)3次元特徴量の主要技術
 (3)局所参照座標系の主要技術
  (ア)可観測性を考慮した物体認識
  (イ)3D-CG技術の物体認識への応用
  (ウ)3次元的な起伏が少ない物体への対応(GRF)
  (エ)点群密度の変化への対応(RPD特徴量)
  (オ)SHORT法:点群の空間占有率を用いた高速3D物体認識

3.アマゾン国際ロボット大会に関連する最先端技術
 (1)概要:Amazon Robotics Challenge 2015~2017開催の目的と概要
 (2)課題分析:与えられた課題の整理
 (3)アプローチ:開発した主要技術

4.ロボット視覚技術の将来展望
 (1)生活支援ロボットのための視覚技術
 (2)ヒューマンセンシング技術
 (3)その他の開発事例
 (多数準備しています.例えば,以下のような開発事例の中から当日のご希望に応じて解説いたします.)
  ・作業動作の認識と自動記述
  ・3Dモデルを利用した手指認識
  ・日常生活における非定常行動認識
  ・3次元特徴量による感性センシング

【質疑応答・名刺交換】
 

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