～ベイズフィルタから自動走行まで～

　ＳＬＡＭ技術の基礎と応用

　S191018N

開催日時：2019年10月18日（金） 10:30-16:30　（10:00受付開始）

会　　場：オームビル（東京都千代田区神田錦町3‐1）
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　【地下鉄】
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　メトロ東西線『竹橋駅』徒歩3分
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　都営三田線・新宿線・メトロ半蔵門線『神保町駅』徒歩7分
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　都営新宿線・メトロ千代田線『小川町駅』徒歩7分
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　メトロ丸ノ内線『淡路町駅』徒歩8分
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　【JR】
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　中央線・山手線・京浜東北線『神田駅』徒歩10分
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　中央線・総武線『御茶ノ水駅』徒歩11分

受 講 料：お1人様受講の場合　46,000円[税別] / 1名

　　　　　1口でお申込の場合　57,000円[税別] / 1口（3名まで受講可能）

　　　

　三浦 純　氏　　　　豊橋技術科学大学　情報・知能工学系　教授（工学博士）
　　　　　　　　　　　　　　　　　(同) 人間・ロボット共生リサーチセンター　副センター長

　　　　　　　　　　　　　　　　　　1984年　東京大学工学部機械工学科卒業
　　　　　　　　　　　　　　　　　　1989年　東京大学大学院工学系研究科情報工学専攻博士課程修了，工学博士
　　　　　　　　　　　　　　　　　　同 年　　大阪大学工学部電子制御機械工学科助手
　　　　　　　　　　　　　　　　　　1994年～1995年　カーネギーメロン大学計算機科学科客員研究員
　　　　　　　　　　　　　　　　　　1999年　大阪大学大学院工学研究科機械工学専攻助教授
　　　　　　　　　　　　　　　　　　2007年　豊橋技術科学大学情報工学系（現 情報・知能工学系）教授

　■講師の言葉

　　　SLAM移動ロボット分野における最も基本的な技術の一つである．本セミナーでは，SLAMを支える理論や
　　技術の理解を目的としている．
　　　まずSLAM技術の現状を概観した後，多くのSLAM技術の基礎となる統計的推定理論について解説する．
　　次に，位置推定技術と地図生成技術について説明する．SLAMにはいくつかのアプローチがあるが，本セミ
　　ナーでは，ベイズフィルタに基づく手法，ビジュアルSLAM手法，グラフ最適化に基づく手法に大別し，それぞ
　　れの基礎と実装例を紹介する．最後に，自律移動ロボットや広域人物計測などへの応用例を詳細に述べる．

１．SLAM技術の概要と現状
２．統計的推定推論の基礎

　　1-1 確率の基礎
　　1-2 ベイズ推定とベイズフィルタ

３．位置推定と地図生成

　　3-1 移動量推定と位置推定
　　3-2 地図の表現と生成

４．SLAM

　　4-1 ベイズフィルタに基づくSLAM
　　4-2 ビジュアルSLAM 　
　　4-3 グラフ最適化に基づくSLAM

５．応用例

　　5-1 自律移動ロボット
　　5-2 広域人物行動計測
　　5-3 その他の応用