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。
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、物体認識の基礎、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、生産ラインにおけるロボットピッキングに関するいくつかの事例や、人物認識における3次元情報の利用例についても言及する。 各種事例や実際の計測データ例をまじえながら、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。