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。
本講義では、3次元物体認識に関する現状技術と将来トレンドを解説します。 まず最初に、物体認識技術の概要、特に3次元情報を取得するためのセンサ技術と、認識アルゴリズムの考え方を分類・紹介します。その上で、現在主流となっている、3次元局所特徴量を用いた認識技術の基礎と主要な技術を平易に解説いたします。 さらに、2015年より続いている国際ロボット大会Amazon Picking Challenge (現Amazon Robotics Challenge) の挑戦者としての課題分析とこれまでの取り組みを紹介し、応募チーム共同で開発した技術内容についても述べます。 最後に、AI技術、機械学習技術との関連を意識しながら、物体認識の将来を展望します。