近年、人工知能関連技術の種々の応用が盛んに行われ、ロボットへの応用も期待を集めている。ロボットを自動的に動かし人手での調整等の介在を減らす (自律化) 技術は、地図生成、運動計画、学習制御、パタン認識など多岐にわたる技術的側面を有する。 本セミナーでは、動作するロボットへの応用に関連する運動計画・地図生成・パタン認識・機械学習・強化学習等の諸技術の概略を解説し、ロボットの自律化に関連する技術・研究動向を述べる。
日時
- 2018年8月29日 10時30分〜 2018年8月29日 16時30分
開催予定
プログラム
- ロボットの運動計画・動作制御の概略
- 世界地図と計画にもとづくアプローチ
- センサ情報から直接制御入力を決定するアプローチ
- 熟練者の操縦情報にもとづく方法
- 強化学習などの動作学習・特徴抽出にもとづく方法
- ロボットの運動計画
- ポテンシャル法
- A*探索、ダイクストラ法
- RRTアルゴリズム
- SLAM技術とその周辺
- 自己位置同定の原理
- ベイズフィルタとParticle Filter
- 平面上のSLAM事例とVisual SLAM事例
- ロボット制御にかかわる機械学習の基礎
- 機械学習問題の分類 (教師あり学習と教師なし学習、最適制御)
- 関数近似問題とその適用対象
- パタン分類問題とその適用対象
- 階層型ニューラルネットワークと深層学習
- 教師なし学習と次元圧縮
- ロボット制御のための強化学習の基礎
- 強化学習と運動計画の相違点
- マルコフ決定過程とBellman方程式
- 動的計画法とQ学習
- その他の強化学習法
- ロボット制御にかかわる強化学習の応用
- 関数近似との組合せ
- 逆強化学習
- 多種類 (マルチモーダル) センサ情報処理と強化学習
- ロボットへの強化学習応用における注意点
- ロボットの認識制御技術
- 画像認識
- 2次元画像の処理
- ステレオ画像処理とキャリブレーション、3次元化
- 音声認識
- 物体認識
- データベースとのマッチング
- 3次元再構成
- パタン分類問題の応用
- 環境認識・状態識別
- 路面識別
- 障害物認識
- 画像認識
- ロボットの動作制御
- バランス制御
- 歩行制御
- 物体操作
- ナビゲーション
- ロボットへの応用事例
- 屋外不整地環境を走行するロボットナビゲーション
- バランス制御に関する運動学習
- 柔軟な対象を扱う物体操作学習
会場
受講料
- 1名様: 46,000円(税別) / 50,600円(税込)
- 複数名: 57,000円(税別) / 62,700円(税込)