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カメラ・IMU・無線を統合した位置推定技術

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本セミナーでは、カメラ、IMU、Wi-Fi、BLE、UWBといった各センサによる位置推定を、原理からセンサ融合までひとつの流れとして解説いたします。

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プログラム

位置推定・測位技術は、ロボティクス、スマートフォン、屋内ナビゲーション、物流、ARなど、私たちの身近な多くのサービスを支える基盤技術である。 　本セミナーでは、カメラ、IMU、Wi-Fi、BLE、UWBといった各センサによる位置推定を、原理からセンサ融合までひとつの流れとして解説する。はじめにカメラを用いたVisual SLAMおよびVisual-Inertial SLAMを取り上げ、画像と慣性情報からどのように位置と姿勢を求めるかを示す。続いて、IMUを用いたDead ReckoningとPedestrian Dead Reckoning、Wi-Fi/BLE/UWBを用いた屋内測位を扱い、各方式の原理と特徴を整理する。 　後半では、これらを組み合わせるセンサ融合の考え方や、マップ情報を活用した軌跡補正を紹介し、IPINコンペティションで用いられた歩行者航法アルゴリズムの変遷にも触れる。各方式の長所と短所を理解し、目的や利用環境に応じた測位システムを設計するための基礎を身につけることを目指す。

  1. 位置推定・測位技術の全体像
    1. 自己位置推定と測位の基礎
      1. 位置と姿勢の推定
      2. 自己位置推定と環境地図作成の関係
    2. 測位に用いるセンサとその分類
      1. カメラ, IMU, 無線センサの特徴
      2. 絶対測位と相対測位, 屋内と屋外
      3. 単一センサによる測位とセンサ融合
  2. カメラを用いた自己位置推定とVisual SLAM
    1. Visual SLAMを支える画像処理とカメラ幾何
      1. 特徴点の検出・記述・マッチング
      2. 透視投影とPnP問題によるカメラ姿勢推定
      3. 三角測量とバンドル調整
    2. Visual SLAMの構成と処理の流れ
      1. Tracking, Mapping, Relocalization, Loop Closure
      2. ORB-SLAMを例とした処理の流れ
    3. Visual SLAMの分類と発展
      1. 特徴点ベースとダイレクト法
      2. 動的環境やディープラーニングへの展開
  3. カメラとIMUを用いたVisual-Inertial SLAM
    1. IMUの基礎
      1. 加速度センサとジャイロセンサ
      2. 加速度と角速度から得られる情報
    2. Visual-Inertial SLAMの原理
      1. 画像情報と慣性情報の融合
      2. カメラのみを用いるVisual SLAMとの違い
    3. スマートフォンにおける実用例
      1. ARCore,ARKitにおけるDevice Tracking
  4. IMUを用いたDead ReckoningとPedestrian Dead Reckoning
    1. Dead Reckoningの基本原理
      1. 移動量の積算と初期位置・初期姿勢
      2. 推定誤差の累積
    2. IMUによる移動・姿勢の推定
      1. 加速度を用いた移動量推定
      2. 角速度を用いた姿勢変化の推定
    3. Pedestrian Dead Reckoning
      1. 歩行検出と歩数推定
      2. 歩幅と進行方向の推定
  5. 無線を用いた屋内測位
    1. 無線測位の基本
      1. 無線基地局と端末の関係
      2. 受信信号強度を用いた位置推定
    2. Wi-FiとBLEを用いた測位
      1. Wi-Fiアクセスポイントの利用
      2. BLEビーコンを用いた測位
    3. UWBを用いた測位
      1. UWBによる距離計測
      2. Wi-Fi, BLEとの違い
  6. 複数センサを用いたセンサ融合
    1. センサ融合の考え方
      1. 各センサの長所と短所
      2. 異なる情報を組み合わせる目的
    2. カメラ, IMU, 無線の融合
      1. カメラとIMUの相補的な融合
      2. Dead Reckoningと無線測位の統合
    3. マップ情報の活用
      1. 移動可能領域を用いた推定
      2. マップマッチングによる軌跡補正
  7. 歩行者航法の実践と最新動向
    1. IPINコンペティションの概要
      1. 屋内測位技術を評価するコンペティション
      2. 歩行者航法における評価方法
    2. 歩行者航法アルゴリズムの変遷
      1. 2019年:IMUとBLE, マップ情報の統合
      2. 2024年, 2025年:IMU, BLE, UWBと機械学習の活用

受講料

  • 1名様: 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
  • 複数名: 25,000円(税別) / 27,500円(税込)

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  • R&D支援センターからの案内を希望する方
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
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    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)

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  • 視聴期間は2026年12月7日〜21日を予定しております。
    ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
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