3次元点群データを用いたセンシング技術の基礎と応用

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本セミナーでは、3次元センサ、物体認識、3次元特徴量の基礎から解説し、具体的な応用事例として、生産ラインにおけるロボットピッキングに関する事例や、人物認識における3次元情報の利用例について解説いたします。

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プログラム

  1. 3次元計測センサの基礎
    1. 3次元計測センサの概要
    2. パッシブ法の概要と主要技術
    3. アクティブ法の概要と主要技術
    4. 市販センサと点群のデータ構造
  2. 3次元物体認識の基礎
    1. アピアランスベース物体認識
    2. モデルベース物体認識
    3. 高精度位置合わせICPアルゴリズム
  3. 3次元特徴量と局所参照座標系
    1. 3次元特徴量の基礎
    2. キーポイント周りの情報記述
    3. 複数点間の関係記述
    4. ベクトルペア特徴量
    5. CCDoN特徴量
    6. 局所参照座標系 (LRF) の意味と分類
    7. 高性能LRFの提案 (DPN)
    8. その他の技術
  4. 3次元点群データを用いたセンシングの最新研究事例
    1. 可観測性を考慮した物体認識
    2. 3次元的な起伏が少ない物体への対応 (GRF)
    3. 点群密度の変化への対応 (RPD特徴量)
    4. 高速3D物体認識のためのマルチスケールシェル特徴量
    5. 疑似3次元情報の利用 (Multi Flash Imaging)
    6. 手持ち物体のモデリング
    7. 人物動線認識とロボット安全システム
    8. 作業動作の認識と自動記述
    9. 3Dモデルを利用した手指認識
    10. 日常生活における非定常行動認識
    11. その他の話題

会場

あすか会議室 神田小川町会議室
101-0052 東京都 千代田区 神田小川町2丁目1番地7
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